Trabajo 1 Hidro

I. CUENCA HIDROGRAFICASabemos que la Curva Hipsomtrica representa en coordenadas rectangulares la relacin entre la altitud y la superficie de la cuenca que queda sobre esa altitud. As pues en nuestro ejercicio se nos muestra la correspondiente curva hipsomtrica y se nos pide determinar la superficie que queda inundada entre las cotas 2000 y 2500.Para ello solo habremos de trazar rectas que intersequen a la curva hipsomtrica y nos indiquen as en las abscisas del grafico la superficie que queda por encima y por debajo de las cotas sealadas.

Del grafico podemos observar que las reas correspondientes a las cotas son:Para los 2000 msnm el rea correspondiente es de: 42 km2 aprox.Para los 2500 msnm el rea correspondiente es de: 84 km2 aprox.Por lo tanto el rea o superficie inundada ser igual a la diferencia entre las dos reas:rea inundada= 84-42 = 42 km2 aprox.II. HIDROLOGIA ESTADISTICAPREGUNTA 2.1A) Probar que estaciones se correlacionan linealmenteVamos a probar si una estacin A se correlaciona linealmente con una estacin B, en este caso haremos la prueba para las 4 estaciones arriba mencionadas.

a) Prueba de correlacin lineal entre la estacin CHONTACA TAMBILLO1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

150.213620427.222560.0418496

141.8153.521766.320107.2423562.25

129.6122.415863.0416796.1614981.76

60.949.22996.283708.812420.64

13.713.4183.58187.69179.56

9.16.760.9782.8144.89

12.111.8142.78146.41139.24

14.712.3180.81216.09151.29

25.226.3662.76635.04691.69

50.148.92449.892510.012391.21

68.266.54535.34651.244422.25

102.5108.311100.7510506.2511728.89

778.1755.380369.6682107.7979209.67sumatoria

3. Calculo de r:

Sustituyendo valores resulta:0.99160.98324. Prueba de significacin4.1 HiptesisH0: r=0Ha: r04.2 Calculo de tc

24.1774.3 Calculo del ttDe la tabla A.5 del libro Hidrologa Estadstica de Mximo Villon Bejar, se puede observar que para v=n-2=12-2=10, y una probabilidad del 95% 0 , se tiene que:2.2284.4 Criterio de decisinComo: , se rechaza la hiptesis nula, siendo r0

5. Calculo de los parmetros a y b Se tiene que:

Sustituyendo valores resulta:-1.3679 Tambin se tiene que:

Sustituyendo valores resulta:0.99186. Ecuacin de regresinSustituyendo valores en la ecuacin planteada inicialmente se tiene:

b) Prueba de correlacin lineal entre la estacin CHONTACA BELLAVISTA1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

150.2136.720532.3422560.0418686.89

141.812217299.620107.2414884

129.6123.816044.4816796.1615326.44

60.948.22935.383708.812323.24

13.713.4183.58187.69179.56

9.16.155.5182.8137.21

12.112.6152.46146.41158.76

14.719.7289.59216.09388.09

25.224.2609.84635.04585.64

50.153.32670.332510.012840.89

68.262.64269.324651.243918.76

102.598.41008610506.259682.56

778.172175128.4382107.7969012.04sumatoria

3. Calculo de r:

Sustituyendo valores resulta: 0.9951 0.99024. Prueba de significacin4.1 HiptesisH0: r=0Ha: r04.2 Calculo de tc


5 Calculo de los parmetros a y b Se tiene que:

Sustituyendo valores resulta:1.9541 Tambin se tiene que:

Sustituyendo valores resulta:0.89656 Ecuacin de regresinSustituyendo valores en la ecuacin planteada inicialmente se tiene:

c) Prueba de correlacin lineal entre la estacin CHONTACA PUCALOMA1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

150.2123.618564.7222560.0415276.96

141.8138.119582.5820107.2419071.61

129.610613737.616796.1611236

60.934.12076.693708.811162.81

13.78.1110.97187.6965.61

9.15.348.2382.8128.09

12.14.655.66146.4121.16

14.76.595.55216.0942.25

25.221.2534.24635.04449.44

50.132.71638.272510.011069.29

68.247.13212.224651.242218.41

102.587.78989.2510506.257691.29

778.161568645.9882107.7958332.92sumatoria

3. Calculo de r:

Sustituyendo valores resulta:0.98750.97514. Prueba de significacin4.1 HiptesisH0: r=0Ha: r04.2 Calculo de tc





d) Prueba de correlacin lineal entre la estacin TAMBILLO - BELLAVISTA1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

136136.718591.21849618686.89

153.51221872723562.2514884

122.4123.815153.1214981.7615326.44

49.248.22371.442420.642323.24

13.413.4179.56179.56179.56

6.76.140.8744.8937.21

11.812.6148.68139.24158.76

12.319.7242.31151.29388.09

26.324.2636.46691.69585.64

48.953.32606.372391.212840.89

66.562.64162.94422.253918.76

108.398.410656.7211728.899682.56

755.372173516.6379209.6769012.04sumatoria

3. Calculo de r:




Sustituyendo valores resulta:4.1655 Tambin se tiene que:


e) Prueba de correlacin lineal entre la estacin TAMBILLO - PUCALOMA1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

136123.616809.61849615276.96

153.5138.121198.3523562.2519071.61

122.410612974.414981.7611236

49.234.11677.722420.641162.81

13.48.1108.54179.5665.61

6.75.335.5144.8928.09

11.84.654.28139.2421.16

12.36.579.95151.2942.25

26.321.2557.56691.69449.44

48.932.71599.032391.211069.29

66.547.13132.154422.252218.41

108.387.79497.9111728.897691.29

755.36156772579209.6758332.92sumatoria

3. Calculo de r:



5. Calculo de los parmetros a y b Se tiene que:


Sustituyendo valores resulta:0.91626. Ecuacin de regresinSustituyendo valores en la ecuacin planteada inicialmente se tiene:

f) Prueba de correlacin lineal entre la estacin BELLAVISTA - PUCALOMA1. Sea la ecuacin que correlaciona las variablesy=a +bxdonde:x= caudales de la estacin Ay= caudales de la estacin B2. De acuerdo a los datos se tiene n = 12 (nmero de pares de datos); los clculos de sus sumatorias, se muestran en la tabla siguiente:xyxyx2y2

136.7123.616896.1218686.8915276.96

122138.116848.21488419071.61

123.810613122.815326.4411236

48.234.11643.622323.241162.81

13.48.1108.54179.5665.61

6.15.332.3337.2128.09

12.64.657.96158.7621.16

19.76.5128.05388.0942.25

24.221.2513.04585.64449.44

53.332.71742.912840.891069.29

62.647.12948.463918.762218.41

98.487.78629.689682.567691.29

72161562671.7169012.0458332.92sumatoria

3. Calculo de r:






B) Probar que estaciones se correlacionan potencialmentePREGUNTA 2.2A) COMPLETAR LOS DATOS FALTANTES CON EL METODO DE LOS PROMEDIOS

REGISTRO DE PRECIPITACION TOTAL MENSUAL (mm)

ESTACION: SAN MIGUELREGION: AYACUCHOALTITUD: 2,720 m.s.n.m.

TIPO: CLIMATOLOGICAPROVINCIA: LA MARLATITUD: 1301'01"

CODIGO: 000666DISTRITO: SAN MIGUELLONGITUD: 7359'01"

OPERADOR: SENAMHICUENCA: RIO TOROBAMBAREGISTRO: 1964-1993

AOENEFEBMARABRMAYJUNJULAGOSEPOCTNOVDICANUAL

196429.874.2108.044.937.20.60.01.028.230.247.242.8444.1

196568.359.474.516.94.10.016.05.237.441.523.598.9445.7

1966139.1107.145.513.872.40.04.00.01.3106.950.956.8597.8

196780.6153.0185.962.713.312.09.04.012.436.415.042.6626.9

196889.276.663.118.94.01.613.317.615.740.168.083.0491.1

196958.289.014.411.90.58.32.515.030.244.4274.4

1970113.090.862.80.02.012.70.00.02.030.324.881.6420.0

1971113.090.862.80.02.012.70.00.02.030.324.881.6420.0

1972114.135.961.50.019.62.824.813.224.835.339.749.5421.2

1973145.159.543.041.83.00.06.017.47.816.044.1101.7485.4

197466.485.638.76.011.55.813.214.734.416.041.9334.2

1975110.779.3113.36.019.71.00.54.423.131.544.6126.0560.1

1976106.8154.6103.717.713.622.40.01.032.43.510.516.5482.7

197742.766.430.56.512.51.57.02.521.517.599.149.2356.9

197866.042.263.111.26.28.66.24.817.642.176.330.2374.5

197923.943.647.813.85.16.126.04.02.9109.015.7297.9

198092.618.766.513.39.88.72.55.463.89.262.7353.2

1981151.3315.76.50.00.00.00.076.231.432.975.4689.4

198263.8183.181.642.40.18.00.00.322.435.8120.160.7618.3

198336.170.64.60.03.26.111.20.617.535.451.0236.3

1984171.282.874.30.042.51.00.24.68.833.631.9105.0555.9

1985122.642.164.513.53.35.25.91.411.925.136.477.8409.7

1986139.682.7112.00.02.60.60.624.536.665.4102.964.6632.1

1987183.279.750.344.817.149.12.76.85.278.530.645.6593.6

1988120.558.513.72.44.62.90.21.40.728.756.8290.4

1989106.150.3105.568.16.61.10.40.222.328.147.7111.1547.5

199051.837.10.91.30.20.70.16.337.061.0115.7312.1

199128.984.455.018.219.50.30.410.014.140.065.9336.7

199254.566.879.20.98.90.53.827.37.952.119.7321.6

1993140.2117.099.40.00.50.90.715.35.397.063.4104.4644.1

MEDIA97.885.872.619.311.86.04.78.715.235.549.166.4452.5

1.2 a) Completaremos la informacin faltante por el mtodo de los promedios.

COMPLETAMOS DATOS DE ENERO PARA LOS DISTINTOS AOS:Primeramente tomaremos como estacin ndice la estacin de Huamanga, que se encuentra cercana a nuestra estacin con los datos faltantes.

REGISTRO DE PRECIPITACION TOTAL MENSUAL (mm)

ESTACION:HUAMANGAREGION:AYACUCHOALTITUD:2772 m.s.n.m.

TIPO:CO-AUTOMATICAPROVINCIA:HUAMANGALATITUD:1308'51" S

CODIGO:005DISTRITO:AYACUCHOLONGITUD:7413'06" W

ESTADO:OPERATIVOOPERADOR:UNSCH - GRAREGISTRO:1962-2012

AOENEFEBMARABRMAYJUNJULAGOSEPOCTNOVDICANUAL

196449.097.780.634.029.20.06.48.138.113.647.835.5440.0

196594.293.0100.617.43.90.011.50.330.738.659.895.5545.5

196667.888.967.04.232.20.10.023.031.1109.147.548.4519.3

196769.2131.5194.325.811.90.721.817.221.129.246.6126.6695.9

1968103.489.3129.923.64.515.56.021.85.648.538.082.3568.4

196943.755.9120.129.00.024.64.17.614.953.445.172.7471.1

1970162.883.654.549.812.71.011.20.055.823.643.699.0597.6

1971118.3198.887.433.90.612.90.713.99.235.360.273.8645.0

1972144.937.393.354.52.00.018.010.729.850.039.960.2540.6

197390.2120.8141.369.20.05.04.321.728.529.256.395.7662.2

1974125.0176.6128.234.01.313.20.025.727.722.57.834.4596.4

1975108.456.859.221.731.92.30.82.426.528.350.685.1474.0

1976142.8103.0126.837.525.411.52.31.048.216.38.153.8576.7

197759.3115.534.735.818.50.011.52.511.24.098.844.9436.7

1978161.3140.252.921.40.74.10.00.028.647.278.694.0629.0

197989.269.881.423.311.20.713.519.012.421.536.636.2414.8

198085.577.4121.611.67.420.92.95.530.771.467.353.4555.6

1981100.1159.266.741.60.53.40.053.552.990.573.4121.9763.7

1982126.7159.956.916.91.314.80.022.025.763.285.131.2603.7

198382.745.490.941.21.47.56.215.331.854.314.653.2444.5

1984120.5208.1100.210.90.013.23.74.95.546.4105.491.3710.1

198573.433.929.852.80.01.92.60.024.86.242.985.4353.7

1986124.1148.0168.667.012.50.07.516.722.519.845.748.4680.8

1987129.237.128.820.712.37.610.73.312.037.362.044.7405.7

198884.079.493.061.18.72.57.50.018.616.826.589.1487.2

1989107.365.4116.54.916.01.60.03.233.027.829.951.2456.8

199076.698.794.511.45.66.60.08.011.17.0142.0143.1604.6

199160.257.9107.098.717.526.010.516.515.040.053.615.5518.4

1992104.9164.2153.517.09.210.06.026.013.024.028.525.5581.8

1993125.0100.094.034.58.07.015.016.526.022.075.0116.0639.0

MEDIA101.0103.195.833.59.57.26.212.224.736.653.970.3554.0

Nos dice la teora que:

Donde:Dato faltante Promedio de datos de la estacin con dato faltante Promedio de datos de estacin ndice o con datos completosEntonces:

COMPLETAMOS DATOS DE FEBRERO PARA LOS DISTINTOS AOS:

COMPLETAMOS DATOS DE MARZO PARA LOS DISTINTOS AOS:

COMPLETAMOS DATOS DE ABRIL PARA LOS DISTINTOS AOS:

COMPLETAMOS DATOS DE MAYO PARA LOS DISTINTOS AOS:

COMPLETAMOS DATOS DE JULIO PARA LOS DISTINTOS AOS:

COMPLETAMOS DATOS DE DICIEMBRE PARA LOS DISTINTOS AOS:

B) COMPLETAR LOS DATOS FALTANTES CON EL METODO RACIONALLos datos faltantes fueron completados en hoja Excel, adjunto en el archivo digital.

PREGUNTA 2.3A) MEDIANTE EL ANALISIS VISUAL DETERMINAR SI EL REGISTRO PRESENTA UN POSIBLE SALTO, INDICAR EL MES QUE SE PRODUCIRIA ESTEMediante un anlisis visual se puede observar que si existe un salto en el registro de datos, y este se presenta en el periodo ENERO FEBRERO del ao 2004, puesto que los caudales medios mensuales antes del mes de febrero del 2004 son mucho menores en la media que los datos a partir de febrero del 2004.B) MEDIANTE EL ANALISIS ESTADISTICO DETERMINAR SI LA INFORMACION ES CONSISTENTE EN LA MEDIA Y LA DESVIACION ESTANDAR, PARA UN 5% DE SIGNIFICACIONAOENEFEBMARABRMAYJUNJULAGOSEPOCTNOVDIC

20022.9716.6418.054.542.421.881.301.271.091.224.384.48

20033.8317.2118.384.232.571.661.261.070.950.992.082.52

20047.6828.9032.5930.1215.1214.3214.5015.2016.4017.8022.6030.22

200535.4136.1834.5121.8918.6717.9317.2316.7717.0618.2819.6220.81

SOLUCIN:Procedemos a realizar el anlisis estadstico de nuestra informacin para determinar la consistencia de nuestra informacinI. Consistencia de la mediaProbaremos mediante la prueba t (prueba de hiptesis), si los valores medios (x1 , x2 ) de las submuestras, son estadsticamente iguales o diferentes con una probabilidad de 95% o con 5% de nivel de significacin.a) Calculo de la media y de la desviacin estndar para un periodo:Dividimos nuestra serie de datos en 2 muestras, la primera muestra comprender los datos pertenecientes a los aos 2002 y 2003; es decir n1=24; la segunda muestra comprender los datos pertenecientes a los caudales de los aos 2004 y 2005; es decir n2=24.Por lo tanto haciendo uso de las formulas:

Donde:Xi = valores de la serie del periodo1Xj = valores de la serie del periodo 2=media de los perdidos 1 y 2 respectivamente=desviacin estndar de los periodos 1 y 2 respectivamenten= tamao de la muestran=n1 + n2Reemplazando los valores obtenemos: 4.87 5.926 21.66 7.841b) Calculo del t calculado (tc):

Donde: (por hiptesis, la hiptesis es que las medias son iguales), quedando:

Adems:

Siendo: Desviacin de las diferencias de los promediosDesviacin estndar ponderadaReemplazando valores: 6.950 2.006 -8.36582c) Calculo del t tabular ttEl valor critico de t se obtiene de la tabla t de Student, con una probabilidad al 95% o con un nivel de significacin del 5%, y con grados de libertad v=n1 + n2 -2 = 24+24-2=46d) Comparacin del tc con el tt

En este caso siendo las medias estadsticamente, se debe corregir la informacin.II. Consistencia de la desviacin estndarProbaremos mediante la prueba F, si los valores de las desviaciones estndar de las submuestras son estadsticamente iguales o diferentes con un 95% de probabilidad.a) Calculo de las varianzas de ambos periodos

Reemplazando valores:35.11761.487b) Calculo de f calculado () segn:

Como , entonces:1.75c) Calculo de F tabular (valor critico de F o Ft) se obtiene de las tablas F, para un nivel de significacin de 0.025 y grados de libertad:, G.L.N.=n2 1= 23 G.L.D.= n1 1= 23Observando tenemos que: Ft = 2.01d) Comparacin de Fc con el Ft:

En este caso siendo las desviaciones estadsticamente, no debe corregirse la informacin.III. Correccin de datosDel anlisis estadstico realizado, se pudo observar que en la prueba de anlisis de consistencia de la Media, se nos recomienda corregir los datos de los caudales medios.Entonces teniendo en cuenta que los registros de los ltimos aos son los ms confiables, en nuestro caso los datos correspondientes a nuestra sub-muestra n2, procederemos a corregir los datos de la sub-muestra n1, para ello haremos uso de la siguiente formula:

Haciendo uso de nuestros resultados: 4.87 5.926 21.66 7.841Tenemos los resultados de nuestros nuevos datos corregidos:Datos a corregir: n1AOENEFEBMARABRMAYJUNJULAGOSEPOCTNOVDIC

20022.9716.6418.054.542.421.881.301.271.091.224.384.48

20033.8317.2118.384.232.571.661.261.070.950.992.082.52

Datos corregidos: n2AOENEFEBMARABRMAYJUNJULAGOSEPOCTNOVDIC

200219.1437.2339.0921.2218.4117.7016.9316.8916.6516.8221.0021.14

200320.2837.9839.5320.8118.6117.4116.8816.6216.4716.5217.9618.54

Realizando nuevamente la prueba de consistencia de la media tenemos que: 21.66 7.841 21.66 7.841Por lo que: 7.841 2.264 0Calculando la t tabular ttEl valor critico de t se obtiene de la tabla t de Student, con una probabilidad al 95% o con un nivel de significacin del 5%, y con grados de libertad v=n1 + n2 -2 = 24+24-2=46Comparacin del tc con el tt

En este caso siendo las medias estadsticamente, ya no es necesario corregir la informacin.III. PRECIPITACION DE DISEOPREGUNTA 3.1Segn el Mtodo del IILLA-SENAHMI-UNI, la intensidad est dada por la siguiente formula:

Para la regin de Ayacucho determinamos ciertos parmetros: Parmetro a:Ayacucho se encuentra en la Subzona 1239. Segn la tabla del IILLA-SENAHMI, se obtiene el parmetro de intensidada= 12.10 mm. Parmetro b:Para Ayacucho es decir la Sierra tenemos que:b=0.40 horas. Parmetro de duracin:Para Ayacucho n = 0.242 Parmetro de frecuencia:Para Ayacucho K = 0.553Con los parmetros ya establecidos, procedemos a determinar los valores de i, por ejemplo para una duracin de 10min a 180min, y para un tiempo de retorno de 5 aos:

Los resultados lo muestro en la siguiente tabla para los distintos periodos de retorno y las distintas duraciones:5 aosMETODO DE MINIMOS CUADRADOS

iX = Dy = 1/i

1190.000.142827.132836100

2200.000.148529.693240000

3210.000.154132.352544100

4220.000.159635.109648400

5230.000.165137.963352900

6240.000.170540.912757600

7250.000.175843.956762500

8260.000.181147.094467600

9270.000.186450.325072900

10280.000.191653.647678400

11290.000.196857.061484100

12300.000.201960.565690000

13310.000.207064.159496100

14320.000.212067.8423102400

15330.000.217071.6134108900

16340.000.222075.4721115600

17350.000.226979.4179122500

18360.000.231883.4500129600

4950.003.3907957.76991409700

0.000522664

0.044640402

1913.273885.4093106

Ecuacion de TALBOT:

a1913.2738

b85.4093106

Tr = 5 aos

D (min)

1906.95

2006.70

2106.48

2206.26

2306.07

2405.88

2505.70

2605.54

2705.38

2805.24

2905.10

3004.96

3104.84

3204.72

3304.61

3404.50

3504.39

3604.30

10 aos

METODO DE MINIMOS CUADRADOS

iX = Dy = 1/i

1190.000.127524.224436100

2200.000.132626.510340000

3210.000.137528.884644100

4220.000.142531.346148400

5230.000.147433.893952900

6240.000.152236.527257600

7250.000.157039.244962500

8260.000.161742.046367600

9270.000.166444.930672900

10280.000.171147.897078400

11290.000.175750.944884100

12300.000.180254.073490000

13310.000.184857.282096100

14320.000.189360.5701102400

15330.000.193763.9370108900

16340.000.198267.3821115600

17350.000.202670.9049122500

18360.000.207074.5048129600

4950.003.0273855.10441409700

0.000466639

0.039855296

2142.985285.4093106

Ecuacion de TALBOT:

a2142.9852

b85.4093106

Tr = 10 aos

D (min)

1907.78

2007.51

2107.25

2207.02

2306.79

2406.59

2506.39

2606.20

2706.03

2805.86

2905.71

3005.56

3105.42

3205.29

3305.16

3405.04

3504.92

3604.81

15 aosMETODO DE MINIMOS CUADRADOS

iX = Dy = 1/i

1190.000.120022.795136100

2200.000.124724.946140000

3210.000.129427.180344100

4220.000.134129.496648400

5230.000.138731.894152900

6240.000.143234.371957600

7250.000.147736.929362500

8260.000.152239.565467600

9270.000.156642.279572900

10280.000.161045.070978400

11290.000.165347.938984100

12300.000.169650.882990000

13310.000.173953.902296100

14320.000.178156.9962102400

15330.000.182360.1644108900

16340.000.186563.4063115600

17350.000.190666.7212122500

18360.000.194770.1088129600

4950.002.8486804.65011409700

0.000439105

0.037503686

2277.357885.4093106

Ecuacion de TALBOT:

a2277.3578

b85.4093106

Tr = 15 aos

D (min)

1908.27

2007.98

2107.71

2207.46

2307.22

2407.00

2506.79

2606.59

2706.41

2806.23

2906.07

3005.91

3105.76

3205.62

3305.48

3405.35

3505.23

3605.11


iX = Dy = 1/i

1190.000.115221.879136100

2200.000.119723.943840000

3210.000.124226.088144100

4220.000.128728.311348400

5230.000.133130.612552900

6240.000.137532.990857600

7250.000.141835.445462500

8260.000.146137.975667600

9270.000.150340.580672900

10280.000.154543.259978400

11290.000.158746.012684100

12300.000.162848.838390000

13310.000.166951.736396100

14320.000.171054.7060102400

15330.000.175057.7469108900

16340.000.179060.8585115600

17350.000.183064.0403122500

18360.000.186967.2917129600

4950.002.7342772.31791409700

0.000421461

0.035996726

2372.696685.4093106

Ecuacion de TALBOT:a2372.6966

b85.4093106

Tr = 20 aos

D (min)

1908.62

2008.31

2108.03

2207.77

2307.52

2407.29

2507.07

2606.87

2706.68

2806.49

2906.32

3006.16

3106.00

3205.85

3305.71

3405.58

3505.45

3605.33


iX = Dy = 1/i

1190.000.109020.706536100

2200.000.113322.660440000

3210.000.117624.689944100

4220.000.121826.793948400

5230.000.126028.971852900

6240.000.130131.222657600

7250.000.134233.545662500

8260.000.138235.940267600

9270.000.142238.405672900

10280.000.146240.941378400

11290.000.150243.546584100

12300.000.154146.220790000

13310.000.157948.963496100

14320.000.161851.7739102400

15330.000.165654.6519108900

16340.000.169457.5967115600

17350.000.173260.6079122500

18360.000.176963.6850129600

4950.002.5876730.92361409700

0.000398872

0.034067392

2507.069285.4093106

Ecuacion de TALBOT:

a2507.0692

b85.4093106

Tr = 30 aos

D (min)

1909.10

2008.78

2108.49

2208.21

2307.95

2407.70

2507.47

2607.26

2707.05

2806.86

2906.68

3006.50

3106.34

3206.18

3306.04

3405.89

3505.76

3605.63


iX = Dy = 1/i

1180.000.098017.638032400

2190.000.102119.396736100

3200.000.106121.227140000

4210.000.110123.128244100

5220.000.114125.099148400

6230.000.118027.139252900

7240.000.121929.247657600

8250.000.125731.423762500

9260.000.129533.666967600

10270.000.133235.976372900

11280.000.137038.351678400

12290.000.140740.792084100

13300.000.144343.297190000

14310.000.148045.866396100

15320.000.151648.4990102400

16330.000.155151.1949108900

17340.000.158753.9535115600

18350.000.162256.7742122500

4770.002.3562642.67131312500

0.000377104

0.030968929

2651.785682.12296021

Ecuacion de TALBOT:a2651.7856

b82.12296021

Tr = 50 aos

D (min)

1909.74

2009.40

2109.08

2208.78

2308.50

2408.23

2507.98

2607.75

2707.53

2807.32

2907.13

3006.94

3106.76

3206.59

3306.43

3406.28

3506.14

3606.00

Finalmente tenemos las curvas IDF conjunta

PREGUNTA 3.2Cogemos los datos de precipitacin mxima en 24 horas de una estacin meteorolgica, la cual sometemos a una prueba de consistencia y de bondad de ajuste en este caso Smirnov-kolmogorov, luego obtenemos la precipitacin de diseo para cada periodo de retorno.Finalmente calculamos las intensidades para cada duracin y periodo de retorno.Los resultados los muestro a continuacin:xmx ordP(x)F(x)I F-P I

Prom32.551063836.1alpha116.50.020.0050.016

Des9.1708155342.17.1507216.70.040.0060.036

n4740mu3180.060.0140.049

27.928.424419.50.080.0310.053

38519.60.10.0320.072

33.1619.90.130.0370.088

55.8723.20.150.1250.02

26.6823.30.170.1290.038

41923.50.190.1370.051

41.21024.20.210.1640.044

411124.40.230.1730.056

39.11224.80.250.190.06

41.21326.60.270.2750.004

40.91427.30.290.310.019

32.11527.60.310.3260.013

19.61627.90.330.3410.008

19.917280.350.3460.008

3818290.380.3970.022

24.419290.40.3970.002

292029.90.420.4430.027

182130.50.440.4730.036

16.52231.20.460.5080.049

24.22331.50.480.5220.043

31.52431.50.50.5220.022

29.925320.520.5450.024

30.52632.10.540.550.008

19.52733.10.560.5950.032

40.528350.580.6710.088

23.52935.20.60.6790.074

423036.10.630.710.085

2931380.650.7690.124

23.232380.670.7690.103

27.33339.10.690.7990.111

24.834400.710.820.112

35.23540.50.730.8310.102

23.33640.90.750.840.09

27.637410.770.8420.071

16.738410.790.8420.05

3239410.810.8420.029

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CURVAS IDF PARA DATOS PLUVIOMETRICOS EN LA REGION AYACUCHO

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