Regionalización del caudal máximo anual en cuencas del sistema hidrográfico del Río Colorado, Argentina
- Autores
- Lauro, Carolina; Vich, Alberto Ismael Juan; Moreiras, Stella Maris; Bastidas Mejía, Luis Bernardo; Otta, Sebastián Alfredo; Vaccarino Pasquali, Emilce Liliana Belén
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La predicción del caudal máximo anual resulta de utilidad para la gestión de eventos extremos relacionados con crecidas. Para realizar estimaciones con bajo grado de incertidumbre es necesario contar con una gran cantidad de información hidrométrica. Las cuencas que integran el sistema hidrográfico del río Colorado presentan una topografía que dificulta el mantenimiento de las estaciones hidrométricas, razón por la cual, se carece de continuidad en los registros y se presentan en varios casos sectores sin aforar. La regionalización consiste en la transferencia de información de los sitios aforados a los no aforados para la predicción de caudales. El objeto del trabajo fue encontrar la función que relaciona el caudal máximo anual con las características climáticas y morfométricas de las cuencas. Para ello, se emplearon modelos de regresión simple. A partir de dicha relación y la curva de frecuencia regional es posible predecir caudales máximos anuales para diferentes períodos de retorno en cuencas sin aforo pertenecientes al sistema hidrográfico del río Colorado, Argentina. De los doce modelos analizados, los mejores resultados se presentan cuando la variable predictora es el área y perímetro de la cuenca. Los errores de los modelos de regionalización para diversos sitios del sistema resultaron entre el 6% y el 67%. Estos modelos constituyen una herramienta para la gestión de crecidas en el centro oeste argentino.
The prediction of the maximum annual flow is necessary for flood management. Large amounts of hydrological information are required to make meaningful estimates. The Colorado River System basins have a topography that makes it difficult to maintain hydrometric stations, so there is a lack of continuity in records and in several cases there are ungauged basins. Regionalization methods consist of transferring information from gauged to ungauged sites in order to make predictions. The objective is to find regional regression models that relate the climate and morphometric characteristics of the basins with the maximum annual flow. For this purpose simple linear regression models were used. From this relationship and the regional frequency curve it will be possible to predict the maximum annual flows for different return periods in ungauged basins of the Colorado River System, Argentina. Regionalization models show that the best estimates occur when the predictor variable is the area and perimeter of the basin. Errors in the regionalization models of various sites in the system resulted between 6% and 67%. The models found are a tool for flood management in central-western Argentina.
Fil: Lauro, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Vich, Alberto Ismael Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Moreiras, Stella Maris. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Bastidas Mejía, Luis Bernardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Otta, Sebastián Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina
Fil: Vaccarino Pasquali, Emilce Liliana Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina - Materia
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La regionalización consiste en la transferencia de información de los sitios aforados a los no aforados para la predicción de caudales. El objeto del trabajo fue encontrar la función que relaciona el caudal máximo anual con las características climáticas y morfométricas de las cuencas. Para ello, se emplearon modelos de regresión simple. A partir de dicha relación y la curva de frecuencia regional es posible predecir caudales máximos anuales para diferentes períodos de retorno en cuencas sin aforo pertenecientes al sistema hidrográfico del río Colorado, Argentina. De los doce modelos analizados, los mejores resultados se presentan cuando la variable predictora es el área y perímetro de la cuenca. Los errores de los modelos de regionalización para diversos sitios del sistema resultaron entre el 6% y el 67%. Estos modelos constituyen una herramienta para la gestión de crecidas en el centro oeste argentino.The prediction of the maximum annual flow is necessary for flood management. Large amounts of hydrological information are required to make meaningful estimates. The Colorado River System basins have a topography that makes it difficult to maintain hydrometric stations, so there is a lack of continuity in records and in several cases there are ungauged basins. Regionalization methods consist of transferring information from gauged to ungauged sites in order to make predictions. The objective is to find regional regression models that relate the climate and morphometric characteristics of the basins with the maximum annual flow. For this purpose simple linear regression models were used. From this relationship and the regional frequency curve it will be possible to predict the maximum annual flows for different return periods in ungauged basins of the Colorado River System, Argentina. Regionalization models show that the best estimates occur when the predictor variable is the area and perimeter of the basin. Errors in the regionalization models of various sites in the system resulted between 6% and 67%. The models found are a tool for flood management in central-western Argentina.Fil: Lauro, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Vich, Alberto Ismael Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. 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A partir de dicha relación y la curva de frecuencia regional es posible predecir caudales máximos anuales para diferentes períodos de retorno en cuencas sin aforo pertenecientes al sistema hidrográfico del río Colorado, Argentina. De los doce modelos analizados, los mejores resultados se presentan cuando la variable predictora es el área y perímetro de la cuenca. Los errores de los modelos de regionalización para diversos sitios del sistema resultaron entre el 6% y el 67%. Estos modelos constituyen una herramienta para la gestión de crecidas en el centro oeste argentino. The prediction of the maximum annual flow is necessary for flood management. Large amounts of hydrological information are required to make meaningful estimates. The Colorado River System basins have a topography that makes it difficult to maintain hydrometric stations, so there is a lack of continuity in records and in several cases there are ungauged basins. Regionalization methods consist of transferring information from gauged to ungauged sites in order to make predictions. The objective is to find regional regression models that relate the climate and morphometric characteristics of the basins with the maximum annual flow. For this purpose simple linear regression models were used. From this relationship and the regional frequency curve it will be possible to predict the maximum annual flows for different return periods in ungauged basins of the Colorado River System, Argentina. Regionalization models show that the best estimates occur when the predictor variable is the area and perimeter of the basin. Errors in the regionalization models of various sites in the system resulted between 6% and 67%. The models found are a tool for flood management in central-western Argentina. Fil: Lauro, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina Fil: Vich, Alberto Ismael Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina Fil: Moreiras, Stella Maris. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. 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