unidad 3.1_completación de datos

Upload: anonymous-1fkemfwf

Post on 14-Apr-2018

221 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    1/20

    Ing. Mg.Sc. Ricardo Apaclla Nalvarte

    1

    Unidad 3.1COMPLETACION DE DATOS

    HIDROLOGIA Y DRENAJE DEVIAS

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    2/20

    Los datos o valores faltantes de un registro de

    lluvias son bastante frecuentes y se deben a unagran variedad de causas.

    Debido a desperfectos en el equipo de medicin.

    Enfermedad o sustitucin del encargado.Limitaciones presupuestales.Etc.

    En general los datos faltantes son estimadossobre la base de registros de estaciones cercanas,o en base al propio registro.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    3/20

    Este procedimiento ha sido verificado tantoterica como empricamente y considera que eldato faltante en una cierta estacin A, puede serestimado en base a los datos observados en lasestaciones circundantes.

    El mtodo puede ser aplicado para estimar valoresdiarios, mensuales o anuales faltantes.

    METODO DEL U.S. NATIONAL WEATHER SERVICE

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    4/20

    Pi= precipitacin observada para la fecha de lafaltante, en las estaciones auxiliares circundantes(puede ser como mnimo 2), en mm.

    siendo Di, la distancia entre cada estacincircundante y la estacin incompleta.

    El mtodo consiste en ponderar los valoresobservados en una cantidad W, igual al recproco delcuadrado de la distancia (D) entre cada estacinvecina y la estacin A. La lluvia buscada Px ser iguala:

    Pi WiPx

    Wi

    2

    1

    i

    WiD

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    5/20

    Se recomienda utilizar cuatro estaciones auxiliares(las ms cercanas) y de manera que cada una quede

    localizada en uno de los cuadrantes que definenunos ejes coordenados que pasan por la estacinincompleta, generalmente los ejes norte-sur y este-oeste.

    Ejemplo.El registro de la lluvia mensual de la estacinHigueras , tiene el ao de 1954 sin registros. Se pidecompletar su registro estimando las lluvias

    mensuales faltantes por medio del Mtodo del U.SNational Weather Service.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    6/20

    Solucin.En la figura siguientes e muestran las estaciones

    pluviomtricas circundantes a la estacin Higueras,las cuales cuentan con registros en el ao 1954.

    Ejemplo.El registro de la lluvia mensual de la estacinHigueras , tiene el ao de 1954 sin registros. Se pidecompletar su registro estimando las lluvias

    mensuales faltantes por medio del Mtodo del U.SNational Weather Service.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    7/20

    El mtodo tambin fue aplicado a nivel anualutilizando 3 estaciones circundantes y las 5disponibles.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    8/20

    Cuando no es posible disponer de estaciones

    cercanas y circundantes, la estacin incompleta obien las estaciones no cuentan con observaciones delos datos faltantes, se puede estimar el valormensual faltante por medio de un simple promedio

    aritmtico de los valores contenidos en el registropara ese mes, lo anterior se considera vlidonicamente si es un solo ao (o mximo 2) elfaltante y tal promedio se realiza con diez datos(aos) como mnimo (o 20 aos, en el caso de dosdatos mensuales faltantes).

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    9/20

    METODO RACIONAL DEDUCTIVO

    Cuando en el registro de lluvias mensuales de unadeterminada estacin, existen uno o ms aosincompletos, este mtodo permite estimar losregistros mensuales faltantes (como mximo once),

    apoyndose en la informacin que brindan los aoscompletos.

    Paso 1.

    Se efecta la suma de precipitaciones mensuales entodos los aos completos y se obtiene la lluviamensual promedio.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    10/20

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    11/20

    Paso 4.El mtodo acepta la hiptesis que considera que losmeses desconocidos tendrn un porcentaje igual alporcentaje promedio (Sj). Se distinguen lasvariables siguientes.

    i= cada uno de los meses desconocidos, como

    mximo pueden ser once.Pi= precipitacin mensual desconocida en cada ao

    incompleto, en mm.Si=suma de porcentajes promedio de los meses

    cuya precipitacin se desconoce, en porcentaje.P=suma de las precipitaciones mensuales conocidas

    en los aos incompletos, en mm.Si=porcentaje promedio asignado a cada uno de los

    meses desconocidos o faltantes.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    12/20

    Se pueden establecer las siguientes relaciones:

    La expresin entre parntesis es una cantidadconstante para cada ao incompleto, por lo que setiene:

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    13/20

    Solucin.El resultado se muestra en la tabla siguiente, dondepara los meses de enero de 1966 y agosto de 1973,se tiene:

    Ejemplo.La estacin pluviomtrica Huizache tiene un registrode precipitaciones mensuales de 13 aos de

    registro en el perodo 1966-1978, con los aos 1966y 1973 incompletos. Completar el registro aplicandoel Mtodo Racional Deductivo.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    14/20

    P % P % P % P % P % P % P %

    Ene. 12.0 31.1 49 100 2.5 9 9 63.7 0 0 0 0 14 48.1

    Feb. 9.4 24.3 20 40.8 39.5 142.6 0 0 15 73.9 0 0 0 0

    Mar. 14.9 38.8 42 85.7 34 122.7 0 0 0 0 0 0 0 0

    Abr. 24.5 ------ 33 67.3 36.5 131.7 0 0 0 0 0 0 0 0

    May. 45.0 ------ 74 151 41 148 40.5 286.7 26 128.1 79 305.8 73 251

    Jun. 174.0 ------ 31 63.3 26.5 95.6 24.5 173.5 105 517.5 77 298.1 60 206.3Jul. 45.0 ------ 17.5 35.7 29.5 106.5 22 155.8 30.5 150.3 0 0 87 299.1

    Ago. 45.5 ------ 114 232.7 54 194.9 16.5 116.8 8 39.4 51 197.4 34 116.9

    Set. 4.5 ------ 142.5 290.8 48.5 175 12.5 88.5 43 211.9 66 255.5 20 68.8

    Oct. 87.5 ------ 58 118.4 2 7.2 43 304.4 0 0 37 143.2 22 75.6

    Nov. 0.0 ------ 7 14.3 4 14.4 1.5 10.6 16 78.9 0 0 17 58.5

    Dic. 0.0 ------ 0 0 14.5 52.3 0 0 0 0 0 0 22 75.6Suma 426.0 94.2 588 1200 332.5 1200 169.5 1200 243.5 1200 310 1200 349 1199.9

    Prom. ------ ------ 49 100 27.71 100 14.13 100 20.29 100 25.83 100 29.1 100.0

    Mes

    Estimacin de lluvias mensuales faltantes en la Estacin Huazache por el Mtodo Racional Deductivo

    1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    15/20

    P % P % P % P % P % P % Suma Prom.

    Ene. 34.0 ------ 0.0 0.0 37.0 121.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 341.9 31.1

    Feb. 50.0 ------ 0.0 0.0 3.0 9.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 267.1 24.3

    Mar. 0.0 ------ 18.0 79.1 0.0 0.0 12.0 35.7 0.0 0.0 24.0 103.9 427.1 38.8

    Abr. 33.0 ------ 34.0 149.5 0.0 0.0 20.0 59.5 16.0 81.7 13.0 56.3 546.0 49.6

    May. 72.0 ------ 6.0 26.4 46.0 150.6 112.0 333.1 50.0 255.3 12.0 52.0 2088.0 189.8

    Jun. 107.0 ------ 55.0 241.8 44.0 144.1 26.0 77.3 22.0 112.3 24.0 103.9 2033.7 184.9

    Jul. 50.0 ------ 48.0 211.0 79.5 260.3 85.5 254.3 0.0 0.0 38.0 164.6 1637.6 148.9

    Ago. 51.6 114.8 4.0 17.6 44.0 144.1 0.0 0.0 21.0 107.2 22.0 95.3 1262.3 114.8

    Set. 115.3 257.0 83.0 364.8 29.0 95.0 95.0 282.5 89.5 457.0 124.0 537.0 2826.8 257.0

    Oct. 26.0 ------ 0.0 0.0 84.0 275.0 18.0 53.5 30.5 155.7 20.1 87.0 1220.0 110.9

    Nov. 0.0 ------ 12.0 52.7 0.0 0.0 5.0 14.9 6.0 30.6 0.0 0.0 274.9 25.0Dic. 0.0 ------ 13.0 57.1 0.0 0.0 30.0 89.2 0.0 0.0 0.0 0.0 274.2 24.9

    Suma 372.0 371.8 273.0 1200 366.5 1200 403.5 1200 235.0 1200 277.1 1200 13200 1200

    Prom. ------ ------ 22.75 100 30.54 100 33.63 100 19.58 100 23.09 100 1100 100

    Suma de % de

    aos

    completosMes

    Estimacin de lluvias mensuales faltantes en la Estacin Huazache por el Mtodo Racional Deductivo

    1973 1974 1975 1976 1977 1978

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    16/20

    ESTIMACION DE REGISTROS ANUALES FALTANTESMETODO DE LA RELACION NORMALIZADA

    La lluvia anual (o mensual) se estima a partir de losvalores observados en tres estaciones cercanas,situadas uniformemente alrededor de la estacinincompleta y que contengan los registros faltantes.

    Si la precipitacin media anual (o media mensual)de cualquiera de las estaciones auxiliares estdentro de un 10% de la registrada en la estacin

    incompleta, se usar el promedio aritmtico de lastres estaciones para estimar el dato anual (omensual) faltante.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    17/20

    Si la precipitacin media anual (o media mensual)de cualquiera de las estaciones auxiliares difiere enms de un 10% de la medida en la estacinincompleta, el dato faltante ser determinado por el

    Mtodo de la Relacin Normalizada, en el cual losvalores observados en las estaciones auxiliares sonponderados mediante las relaciones o cocientes a laprecipitacin media anual (o media mensual)

    correspondiente.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    18/20

    El dato faltante anual ( o mensual) Px, ser:

    Nx=precipitacin media anual ( o media mensual)

    en la estacin incompleta.NA, NB, NC= precipitacin media anual ( o media

    mensual) en las estaciones auxiliaresA,B,C.

    PA,PB,PC= precipitacin anual ( o media mensual)observada en las estaciones A,B,C para lamisma fecha que la faltante.

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    19/20

    Ejemplo.Se requiere estimar la lluvia del ao 1954 en laestacin Higueras, por el Mtodo de la Relacin

    Normalizada, teniendo como datos las lluviasmedias anuales y la del ao 1954 en tres estacionescercanas.

    Estacin P(mm) Perodo P(mm) ao 1954

    Cinaga de Flores 730.0 1938-1979 311.4

    Cerralvo 643.0 1938-1979 636.1

    Cadereyta de Jimenez 699.0 1904-1979 460.6Higueras 575.7 1927-1979 Faltante

  • 7/30/2019 Unidad 3.1_Completacin de datos

    20/20

    Solucin.Los valores de la precipitacin media anual en cada

    estacin auxiliar difieren en ms de un 10% conrespecto a la de la estacin Higueras, por tanto elvalor en el ao 1954 se estimar por la ecuacin: