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Ingeniería, investigación y tecnología
versión On-line ISSN 2594-0732versión impresa ISSN 1405-7743
Resumen
CAMPOS-ARANDA, Daniel Francisco. Estimación de la creciente media anual en la Región Hidrológica Núm. 10 de México con base en ecuaciones de regresión potencial. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2013, vol.14, n.4, pp.563-574. ISSN 2594-0732.
Las crecientes de diseño son básicas en el dimensionamiento o la revisión hidrológica de todas las obras hidráulicas. En sitios de interés sin información hidrométrica, su estimación se lleva a cabo con métodos regionales, cuyos resultados se deben escalar o dimensionar con base en la creciente media anual (Qma). Para estimar la Qma en una cuenca sin aforos, los hidrólogos emplean ecuaciones de regresión potencial, desarrolladas para una región homogénea, las cuales relacionan los valores observados de la Qma con diversas características fisiográficas de sus cuencas. Debido a la importancia que tiene la estimación de la Qnm, se justifica la búsqueda de tales regresiones con diversos planteamientos y las mejores técnicas de obtención de sus parámetros de ajuste. En este trabajo se procesaron 22 registros de gasto máximo anual, cuyos lapsos fluctuaron de 21 a 56 años. Se analizaron cuatro ecuaciones de regresión y se aplicaron dos técnicas de ajuste, la de mínimos cuadrados de los residuos en el dominio logarítmico, incluyendo su corrección por sesgo y la otra basada en optimización numérica, empleando el algoritmo de Rosenbrock de múltiples variables no restringidas. Se obtuvieron 28 ecuaciones de regresión, que incluyen cuatro para cada uno de los dos subgrupos de cuencas en que se dividió la región hidrológica. Se realizaron cinco contrastes numéricos en estaciones hidrométricas no utilizadas en la deducción de las ecuaciones de regresión. Por último, se formulan las conclusiones, las cuales destacan la similitud de los resultados y recomiendan aplicar los análisis realizados en otras regiones del país.
Palabras llave : características fisiográficas; regresión lineal múltiple; selección de regresores; prueba de heterogeneidad; índices de desempeño; optimización numérica; funciones objetivo.