Etapas del análisis de frecuencias conjunto de crecientes con la distribución GVE bivariada

Daniel Francisco Campos Aranda
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Abstract

Las crecientes que ocurren en nuestro país cada año, generan daños y ponen en peligro a los embalses, cuyo dimensionamiento hidrológico está basado en el hidrograma de la creciente de diseño. La estimación más simple de tal hidrograma se basa en el análisis de frecuencias conjunto del gasto pico y volumen anuales. En este estudio se ajustó la distribución General de Valores Extremos bivariada (GVEb), al registro de 52 crecientes anuales de entrada a la Presa Venustiano Carranza, del estado de Coahuila, México. Este proceso abarca ocho etapas: (1) verificación de la aleatoriedad de los registros anuales; (2) estimación de las probabilidades empíricas conjuntas; (3) ajuste de la GVEb a través del método de máxima verosimilitud; (4) validación de la función GVEb; (5) ratificación de las marginales GVE; (6) verificación de las restricciones de probabilidad; (7) estimación de eventos de diseño univariados híbridos y (8) estimación de eventos de diseño conjuntos y selección del subgrupo crítico. La etapa 4 es la más importante, por el contraste entre probabilidades conjuntas teóricas y empíricas; las primeras estimadas con la GVEb y las segundas obtenidas en el plano bidimensional. La etapa 1 se realiza con base en el Test de Wald-Wolfowitz. En la etapa 3 se emplea el algoritmo Complex. Las etapas 4 y 5 utilizan el Test de Kolmogorov-Smirnov. En la etapa 8 se emplea la gráfica del periodo de retorno conjunto de tipo AND. Por último, se formulan las Conclusiones, las cuales destacan las ventajas de aplicar la GVEb.
双变量GVE分布的递增集频率分析阶段
在我国,每年都有增加,造成破坏和危及水库,其水文尺寸是基于设计增加的水文图。这种水文图最简单的估计是基于对峰值支出和年水量的联合频率分析。在墨西哥科阿韦拉州卡兰萨Venustiano Carranza大坝的入口记录中,我们调整了双变量极值(GVEb)的一般分布。这一过程包括八个步骤:(1)验证年度记录的随机性;(2)联合经验概率的估计;(3)采用最大似然法调整GVEb;(4) GVEb功能验证;(5) GVE边际批准;(6)概率约束的验证;(7)混合单变量设计事件估计和(8)联合设计事件估计和关键子组选择。第四阶段是最重要的,因为理论和经验联合概率的对比;第一个是用GVEb估计的,第二个是在二维平面上得到的。第一阶段是在沃德-沃尔福威茨检验的基础上进行的。第三阶段采用复杂算法。第四阶段和第五阶段使用Kolmogorov-Smirnov测试。在第8阶段,我们使用了AND类型的集合返回周期图。最后,提出了结论,强调了应用GVEb的优点。
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