Resumen

El análisis hidrológico de frecuencias (AFH) es la base del diseño de la ingeniería hidráulica y de la gestión de los recursos hídricos. Las observaciones hidrológicas extremas o muestras son la base del AFH; la representatividad de una serie de muestras con respecto a la distribución de la población es extremadamente importante para la fiabilidad de la estimación del valor de diseño hidrológico o cuantil. Sin embargo, para la mayoría de los datos hidrológicos extremos obtenidos en la aplicación práctica, el tamaño de las muestras suele ser pequeño, por ejemplo, en China unos 40~50 años. Generalmente, las muestras de pequeño tamaño no pueden mostrar completamente las propiedades estadísticas de la distribución de la población, lo que provoca incertidumbres en la estimación de los valores hidrológicos de diseño. En este documento, se propone un nuevo método basado en el bootstrap para analizar el impacto de la incertidumbre del muestreo en el valor de diseño. Mediante la técnica de remuestreo bootstrap, se construye un gran número de muestras bootstrap a partir de las observaciones extremas de inundación originales; el valor de diseño o cuantil correspondiente se estima para cada muestra bootstrap, de forma que se construye la distribución de muestreo del valor de diseño; basándose en la distribución de muestreo, se puede cuantificar la incertidumbre de la estimación del cuantil. En comparación con el enfoque convencional, este método proporciona no sólo la estimación puntual de un valor de diseño, sino también una evaluación cuantitativa de las incertidumbres de la estimación.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:valor de diseño, muestras, distribución de la población, distribución muestral, observaciones hidrológicas extremas, valor de diseño correspondiente, diseño de ingeniería hidráulica, valor de diseño hidrológico, valores de diseño hidrológico, datos hidrológicos extremos
• Keywords:design value, samples, population distribution, sampling distribution, hydrological extreme observations, corresponding design value, hydraulic engineering design, hydrological design value, hydrological design values, hydrological extreme data