Regionalización de las precipitaciones máximas en el Perú

Abstract

En el presente estudio se aplica el análisis regional de frecuencias (ARF) para precipitaciones máximas (anual en 24 horas) de estaciones pluviométricas administradas por el SENAMHI a nivel nacional. Para tal fin se utilizó el enfoque de L-momentos (LM) y aplicación de análisis clúster mediante las técnicas de SKATER para una primera regionalización y posteriormente las técnicas de Ward y k-means para subregiones. Inicialmente se aplicó a los datos de precipitación máxima anual los análisis respectivos de control calidad y verificación de supuestos del ARF aplicándose para ello diferentes pruebas estadísticas como análisis exploratorio de datos, estacionariedad e independencia serial. Luego, la aplicación del ARF bajo el enfoque de los LM a través de la medida de discordancia y heterogeneidad permitieron dividir el territorio peruano en 10 regiones mediante el algoritmo SKATER, posteriormente mediante las técnicas de Ward y kmeans se subdividieron las 10 regiones iniciales conformando de esta manera subregiones hidrológicamente homogéneas en cuanto a la frecuencia de las precipitaciones máximas para cada región. Con ello cada subregión puede ser modelada con la ayuda de distribuciones de probabilidad seleccionadas en base a la medida de bondad de ajuste Z-estadístico. Dada la baja densidad de estaciones en grades áreas del Perú como la Amazonia, estos resultados se deben tomar con cautela en regiones donde dicha densidad de estaciones es baja. Con estas regiones hidrológicas ajustadas a una función de probabilidad se podrán determinar los cuantiles de precipitaciones máximas los cuales será de vital importancia para estudios de ingeniería, planeamiento y gestión de los recursos hídricos.