Análisis regional de frecuencias de caudales de rios pertenecientes a cuencas con nacientes en la cordillera de Los Andes

Abstract

El objetivo es determinar la magnitud del caudal anual y estacional, para periodos de retorno mucho mayores que los observados y obtener el cuantil correspondiente en sitios sin información, a partir del Análisis Regional de Frecuencias basadas en la estadística de momentos $L$ ($ARF-LM$). El área de estudio abarca las cuencas cordilleranas desde el río Bermejo hasta el río Santa Cruz. Los sitios analizados fueron 32 y se determinaron 5 variables: caudal anual ($Q_{a tilde{n}o}$) y caudales estacionales: invierno $Q_I$ (julio, agosto, setiembre), primavera $Q_P$ (octubre, noviembre, diciembre), verano $Q_V$ (enero, febrero, marzo) y otoño $Q_O$ (abril, mayo, junio), a partir del caudal medio diario observado. Se verificaron las condiciones de independencia, aleatoriedad, normalidad y homogeneidad. La normalidad es rechazada en el 60 % de los casos, particularmente en los caudales de verano y otoño; la ausencia de independencia y aleatoriedad ocurre en el 34 % de las series analizadas, destacándose el caudal de invierno y otoño, para un nivel de significancia de $ alpha=5 %$. Los ríos Los Patos, San Juan, Las Cuevas, Diamante, Atuel, Grande, Valenzuela, Poti Malal, Neuquén y Santa Cruz no mostraron tendencias significativas en ninguna de las variables. Se detectaron tendencia creciente significativa en variables y sitios del noroeste y centro-oeste argentino y tendencia decreciente en variables y sitios de Los Andes patagónicos. Los caudales $Q_a tilde{n}o$, $Q_I$ y $Q_V$ muestran cambios abruptos en el 65 % de los casos, el $Q_P$, en un 44 %. El salto en los valores medios generalmente se produce en la década del 70. Se identificaron las regiones homogéneas para las 5 variables analizadas. La homogeneidad se verificó mediante pruebas de Discordancia y Heterogeneidad y la adopción de la distribución de mejor ajuste por medio de la medida $Z^{DIST}$ y $PUM_T$. Las distribuciones empleadas son: Generalizada de Valores Extremos, Logística Generalizada, Generalizada Normal, Normal, Gumbel, Pareto Generalizada, Exponencial y Pearson III. En todos los casos, la región homogénea encontrada incluye solamente estaciones de Los Andes Centrales sur, desde el río Tunuyan al Colorado. La función Pearson III y Gumbel, son las que presentan el mejor ajuste.

The aim is to determine the magnitude of flow variables for return periods much longer than the observed and to obtain the correspondent quantil for sites with scarce data using a Regional Frequency Analysis approach based on $L-moment$ statistics ($ARF-LM$). The area under analysis comprises mountain basins between the Bermejo and the Santa Cruz rivers. Thirty-two gauging stations were analyzed and five variables were determined: annual flow ($Q_{a tilde{n}o}$) and seasonal flows: winter $Q_I$ (july, august, september), spring $Q_P$ (october, november, december), summer $Q_V$ (january, february, march) and autumn $Q_O$ (april, may, june), from the average daily flow observed. Independence, randomness, normalcy, and homogeneity conditions were verified. Normalcy is rejected in 60 % of the cases, summer and autumn flows being the variables with the least degree of normalcy. Lack of both independence and randomness occurs in 34 % of the series analyzed, notably the winter and autumn flows with a level of significance of 5 %. The Los Patos, San Juan, Cuevas, Diamante, Atuel, Grande, Valenzuela, Poti Malal, Neuquén and Santa Cruz rivers did not show any significant trends in the variables analyzed. A statistically significant increasing trend was detected in some variables and locations of northwestern and central-western of Argentina while a decreasing trend was observed in some variables and locations in the Patagonian Andes. Flows $Q_{a tilde{n}o}$), $Q_I$ and $Q_V$ show abrupt changes in over 65 % of the cases while $Q_P$ only in 44 %. In general, the jump in mean values took place in the 1970s.A homogeneous region was identified for each of the five variables. Homogeneity was verified by means of discordance and heterogeneity tests and the best-fit distribution through $Z^{DIST}$ and $PUM_T$ measures. The distributions used were: generalized extreme values, generalized logistic, generalized normal, normal, Gumbel, generalized Pareto, exponential, and Pearson III. In all cases the homogeneous region includes only stations in the southern Central Andes, from the Tunuyan to the Colorado river. The Pearson III and Gumbel distributions exhibit the best fit.