Correccion de precipitacion maxima en 24h, estacion Llama
Enviado por mirope93 • 12 de Septiembre de 2015 • Informe • 2.159 Palabras (9 Páginas) • 431 Visitas
PRECIPITACION MÁXIMA EN 24 HORAS
La intensidad de la lluvia influye notoriamente en el uso del suelo. Las lluvias violentas pueden ocasionar importantes daños, degradación de la estructura del suelo, erosión, inundaciones, daños mecánicos en cultivos, etc. Aunque estudiaremos la precipitación máxima en 24 h (pues son los datos disponibles, sin recurrir a localizar las bandas de pluviógrafo), en ocasiones son más interesantes las precipitaciones máximas en períodos de tiempo más cortos, por lo que se debe acudir a sistemas de estimación.
En este trabajo, precisaremos en completar los datos faltantes de la estación correspondiente a través de la línea de regresión.
Procederemos a completar el cuadro dado en clase a través de el proceso de regresión, de las estaciones siguientes:
- REQUE
- LAMBAYEQUE
- CAYALTI
- JAYANCA
- OLMOS
- OYOTUN
- PUCHACA
- PUCARA
- TOCMOCHE
- LLAMA
- PORCULLA
- NIEPOS
- INCAHUASI
- CUEVA BLANCA
- EL LIMON
- FERREÑAFE
- LLAPA
- MOTUPE
- SIPAN
- TINAJONES
- Completando los datos en las estaciones:
- ESTACIÓN REQUE
- Hallando la línea de regresión
Para este procedimiento, fue necesario escoger tres estaciones, las de altitud más cercana y deben estar completas, la cual en la tabla siguiente se presentan dichas estaciones como:
A = Estación de LAMBAYEQUE ALTITUD: 38 msnm[pic 1]
B = Estación de CAYALTI ALTITUD: 102.3 msnm ESTACIONES COMPLETAS
C = Estación de JAYANCA ALTITUD: 102.7 msnm
D = Estación de REQUE ALTITUD: 21 msnm ESTACION INCOMPLETA[pic 2]
ESTACION | PRECIPITACIONES ANUALES: mm | OPERACIONES | |||||||||
m | A | B | C | D | A*D | B*D | C*D | A^2 | B^2 | C^2 | D^2 |
1 | 3.7 | 9.9 | 5.6 | 7.6 | 28.12 | 75.24 | 42.56 | 13.69 | 98.01 | 31.36 | 57.76 |
2 | 8.5 | 14 | 9.8 | 9.7 | 82.45 | 135.8 | 95.06 | 72.25 | 196 | 96.04 | 94.09 |
3 | 22.1 | 12.7 | 68 | 15.4 | 340.34 | 195.58 | 1047.2 | 488.41 | 161.29 | 4624 | 237.16 |
4 | 7.1 | 8.6 | 9.1 | 8.2 | 58.22 | 70.52 | 74.62 | 50.41 | 73.96 | 82.81 | 67.24 |
5 | 19.7 | 11.9 | 33.5 | 7 | 137.9 | 83.3 | 234.5 | 388.09 | 141.61 | 1122.3 | 49 |
6 | 11.7 | 7.2 | 52.2 | 11 | 128.7 | 79.2 | 574.2 | 136.89 | 51.84 | 2724.8 | 121 |
7 | 2.4 | 5.2 | 2.4 | 7.5 | 18 | 39 | 18 | 5.76 | 27.04 | 5.76 | 56.25 |
8 | 9.1 | 5.9 | 45.1 | 4.3 | 39.13 | 25.37 | 193.93 | 82.81 | 34.81 | 2034 | 18.49 |
9 | 3.9 | 3.3 | 9.4 | 2.5 | 9.75 | 8.25 | 23.5 | 15.21 | 10.89 | 88.36 | 6.25 |
10 | 3.6 | 3.5 | 18.6 | 7 | 25.2 | 24.5 | 130.2 | 12.96 | 12.25 | 345.96 | 49 |
11 | 14.7 | 6.3 | 29.9 | 3 | 44.1 | 18.9 | 89.7 | 216.09 | 39.69 | 894.01 | 9 |
12 | 15.2 | 7.5 | 40.5 | 7.3 | 110.96 | 54.75 | 295.65 | 231.04 | 56.25 | 1640.3 | 53.29 |
13 | 40.8 | 10.2 | 41.6 | 6 | 244.8 | 61.2 | 249.6 | 1664.6 | 104.04 | 1730.6 | 36 |
14 | 6 | 11 | 12.4 | 9 | 54 | 99 | 111.6 | 36 | 121 | 153.76 | 81[pic 3] |
15 | 32 | 24 | 39.5 | 10 | 320 | 240 | 395 | 1024 | 576 | 1560.3 | 100 |
16 | 116 | 77 | 96.3 | 112 | 12992 | 8624 | 10786 | 13456 | 5929 | 9273.7 | 12544 |
PROM. | 19.781 | 13.638 | 32.119 | 14.22 |
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N | 16 | 16 | 16 | 16 |
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∑ | 316.5 | 218.2 | 513.9 | 227.5 | 14634 | 9834.6 | 14361 | 17894 | 7633.7 | 26408 | 13580 |
- Hallando la ecuación de la línea de regresión
VARIABL. | AD | BD | CD |
S(Y,Y) | 165516.23 | ||
S(X,Y) | 162134.97 | 107713.26 | 112862.47 |
S(X,X) | 186135.75 | 74527.64 | 158433.35 |
r°(X,Y) | 0.92372247 | 0.96981789 | 0.69695695 |
Mayor r° | 0.969817894 | ||
b | 1.445 | ||
ECUACION | Y=14.22+1.445(X-13.638)= 1.445X-5.49 |
- Como podemos observar en la tabla se escogió el coeficiente de regresión mayor que fue 0.9698.
- Por consiguiente la estación con la que se procederá a completar será con E. Lambayeque.
[pic 4]
- Completando datos faltantes
AÑOS | E. Lambayeque | E. Reque |
2009 | 5.7 | 2.75 |
- ESTACIÓN OLMOS
- Hallando la línea de regresión
Para este procedimiento, fue necesario escoger tres estaciones, las de altitud más cercana y deben estar completas, la cual en la tabla siguiente se presentan dichas estaciones como:
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