PROGRAMA HEC -4 El HEC-4 flujo mensual corriente modelo de simulación desarrollado por el Centro de Ingeniería Hidrológica, Davis, California, se utiliza para extender los registros históricos disponibles de caudales en el área central de Ohio. El objetivo principal de este trabajo es examinar la eficacia del modelo HEC-4 en la generación de flujos mensuales sintéticos. Importantes parámetros estadísticos se evalúan con el fin de relacionar las propiedades estadísticas de los flujos históricos y generados. Al hacerlo, se observa que la media, desviación estándar, y la asimetría de los flujos generados son consistentemente mayores que las correspondientes estimaciones basadas en flujos históricos. Sin embargo, los resultados muestran que estas estadísticas, así como el retraso-1 de correlación en serie, son generalmente bien mantenido por las secuencias generadas. El grado en que las diferencias estadísticas serían crítica, desde el punto de vista de ingeniería de diseño, se demuestra mediante la utilización de sus características de bajo flujo. Las estimaciones de depósito seguro-rendimientos, basados en una masa no secuencial análisis de la curva de los flujos bajos históricos y generada, indican una diferencia nominal en este estudio particular. Este programa analizará escurrimientos mensuales en un número de estaciones interrelacionados para determinar sus características estadísticas y generará una secuencia de caudales hipotéticas de cualquier longitud deseada que tiene esas características. Se reconstituirá falta caudales en la base de los flujos concurrentes observado en otros lugares y obtener la máxima y las cantidades mínimas de cada mes y durante periodos especificados en Los flujos registrados, reconstituidas y generado. También utilizará la generalizada modelo de simulación para la generación de caudales mensuales en lugares sobre la base de los estudios regionales. Hay muchas opciones de uso de la programa para diversos fines relacionados, y que puede ser utilizado para otras variables tales como precipitación, evaporación, y los requisitos de agua, solos o en combinación. MÉTODOS DE CÁLCULO En la parte de análisis estadístico de este programa, los flujos por cada mes calendario en cada estación primero se incrementa en 1 por ciento de su calendario de meses promedio con el fin de evitar infinito negativo logaritmos. Este incremento es más tarde restante. La media, la desviación estándar y los coeficientes de sesgo para cada mes estación y el calendario se calcula entonces. Esto implica las siguientes ecuaciones:
En los que: X = Logaritmo del flujo se incrementa mensualmente. Q = caudal mensual registrada. q = pequeño incremento de flujo usado para prevenir logaritmon infinitas Los meses con caudal cero X’= La media del logaritmo incrementados flujos mensuales N = Total de años de registro S = imparcial estimación de la desviación estándar de la población g = imparcial estimación del coeficiente de población sesgar i = mes número m = número de años Para cada estación y mes con registro incompleto, la búsqueda es hecha por largos registros entre las estaciones utilizadas, para encontrar lo que se más contribuyen a aumentar la fiabilidad de la computarizada estadísticas desde el registro incompleto. La desviación media y estándar se a continuación se ajusta. Ecuación 5 se usa para calcular el registro equivalente requerido para obtener estadísticas fiables igualmente a es tas estadísticas ajustadas y es la base para seleccionar el mejor registro para ser usado en el ajuste. Las ecuaciones anteriores son las ecuaciones de ajuste.
Los números primos indican los valores a largo plazo y los que no primos se basan en el período de cuerdo corto para ambas estaciones. N = longitud de registro R = coeficiente de correlación lineal Cada flujo individual se convierte entonces en un estándar normalizado variable aleatoria, utilizando la aproximación siguiente de la distribución de Pearson Tipo III
t = Pearson Tipo III estándar desviarse K = desviación normal estándar Después de la transformación de los flujos para todos los meses y las estaciones a la normalidad, el bruto (simple) coeficientes de correlación R entre todos los pares de estaciones por cada mes natural en curso y el anterior se calcula mediante el uso de la siguiente fórmula:
en los que:
Si no hay suficientes observaciones simultáneas de cualquier par de
Las variables para calcular un coeficiente de correlación requerida, ese valor debe ser estima. Cada valor faltante se estimó mediante el examen de su relación a los pares relacionados de valores en el mes en curso y el anterior por el uso de la siguiente fórmula utilizando i,, J, y los subíndices k para indicar variables utilizado en la correlación bruto.
Dado que, con el fin de ser consistentes con los dos coeficientes de correlación relacionadas, el coeficiente de correlación debe estar comprendida entre los límites dados por la ecuación Li, el más bajo límite superior y el límite inferior más alto se establecen para todo lo relacionado pares, y 'Nos promedio de estos dos límites se toma como la correlación estimada coeficiente. Caudales mensuales que faltan de los registros de las distintas estaciones Se estima que para todas las estaciones de cada mes en turno. En consecuencia, siempre un flujo que falta está siendo reconstituido, siempre existe una válida valor para todas las estaciones ya examinó ese mes y para todos los restantes estaciones, ya sea en el mes actual o anterior. Para estas restantes estaciones, el valor actual se selecciona cuando se disponga lo contrario, lapreiin valor se utiliza. Con el fin de reconstituir el valor que falta, una recesión ecuación en términos de variables aleatorias normales estándar se calcula seleccionando coeficientes necesarios de la matriz de correlación completa para ese mes y resolver por el método Crout Se ha encontrado que el uso válido de la técnica de regresión requiere que todos los coeficientes de correlación de acuerdo con los datos que se sustituirán en las ecuaciones y los coeficientes de correlación que ser coherentes entre sí. La inconsistencia en los coeficientes de correlación hace que el dependiente variable a ser excesivamente definido y se evidencia por un coeficiente de determinación mayor que 1,0. Si esto ocurre (debido a datos incompletos), el independiente variable menos contribuir a la correlación se ha caído, y un ecuación recesión nuevo se calcula. Este proceso se repite según sea necesario hasta que se alcanza la consistencia (que debe ser en el momento en que sólo uno variable independiente sigue siendo). Con el fin de hacer que la matriz de correlación coherente con la matriz de datos, todos los coeficientes de correlación afectadas, después de cada estimación de datos faltantes. Normales se desvía estándar se convierten a continuación flujos mediante el uso de la siguientes ecuaciones;
Impone la restricción
Cuando el conjunto de flujos se ha completado, todas las matrices de correlación deben ser coherentes con excepción de los errores de truncamiento en el ordenador, ya que los datos matrices son completos. Cualquier consistencia de matrices obtenida de esta manera o de matrices leídos en el ordenador tendrá como resultado coeficientes de determinación mayor que 1,0. Si esto ocurre, la consistencia de cada matriz de correlación es asegurado por la primera prueba todas las combinaciones de triadas de los coeficientes de correlación en el mes en curso y el anterior para todos los meses del calendario y elevando el más bajo de los tres coeficientes para obtener una tríada consistente. La prueba de consistencia de cada matriz completa es la repetición de toda consistencia tríada pruebas hasta que todas las matrices son consistentes. Si la consistencia no se alcanza, coeficientes en cada matriz inconsistente se mueven hacia el medio valor de todos los coeficientes en esa matriz hasta que se alcanza la consistencia. Generación de caudales hipotéticos se logra calculando una ecuación de regresión, por el método Crout para cada estación y mes y luego los caudales de cálculo para cada estación en a su vez por un mes a la vez usando la siguiente ecuación. Este proceso se inicia con valores medios (desviación cero) para todas las estaciones del primera mes y desechar los primeros 2 años de los flujos generados por
En los que: K = logaritmo flujo mensual, expresado como un estándar normal desviarse
B= Coeficiente Beta calculado a partir de la matriz de correlación i = mes número j = Número de estación n = número de 'estaciones relacionadas entre sí R = coeficiente de correlación múltiple Z = número aleatorio de la población normal estándar Los flujos máximos, mínimos y promedio se obtiene para la totalidad período de los flujos como se registra y por períodos determinados reconstituida y los flujos generados por la técnica de revisión de rutina Los flujos máximos, mínimos y promedio se obtiene para la totalidad período de los flujos como se registra y por períodos determinados reconstituida y los flujos generados por la técnica de revisión de rutina. Debido a las limitaciones en el tamaño de la memoria del ordenador y debido a creciente cambio de inestabilidad computacional con matrices más grandes, el número de estaciones utilizables simultáneamente en este programa ha sido limitado a 10. Sin embargo, el programa puede reconstituir y generar caudales para cualquier número de estaciones en grupos de 10 o menos. Es normalmente estará deseable incluir una o más estaciones de los grupos anteriores en cada uno grupo sucesivo con el fin de preservar correlaciones importantes. y los números de identificación de la estación para los estaciones. Estos números deben ser listados en la misma secuencia que su lata estaba dispuestas en pases anteriores. Los datos para las nuevas estaciones para el nuevo pase entonces deben ser leído. Ninguno de estos flujos puede ocurrir en un año a más tardar el último año para el que existen datos de flujo se produjo en la primera pasada Tan pronto como los flujos se reconstituyen para cualquier paso, se leen en la cinta de flujo. Después de estadísticas se calculan a partir transformado flujos reconstituidas, son leídos en la cinta estadísticas (después identificada las estaciones para futura referencia). Final datos ecuación de regresión para cada pasada se leen sobre la misma cinta en la mismo tiempo (para su uso más adelante). Para cada nuevo pase, el flujo y las cintas de las estadísticas se buscan por separado los datos de las estaciones ya usado que también se producen en el paso de nuevo. Con el fin de leer y escribir alternativamente en las mismas cintas, es necesario de registros de cinta a fin de asegurar que cualquier declaración leer hace no leer más allá de la marca de registro y así ocurre que las declaraciones.
CONCLUCIONES
El programa hec 4 es un programa estadistico para la determinacion de datos faltantes ya sea por la falta de estaciones pluviometricas en las diferentes zonas. HEC-4 analizará escurrimientos mensuales en un número de estaciones interrelacionados para determinar sus características estadísticas y generará una secuencia de caudales hipotéticas de cualquier longitud deseada que tiene esas características.
INTRODUCCION
El presente trabajo es la es la traduccion de un programa de computo que analizará escurrimientos mensuales en un número de estaciones interrelacionados para determinar sus características estadísticas y generará una secuencia de caudales hipotéticas de cualquier longitud deseada que tiene esas características. Modelo estocástico para el análisis mensual de aportaciones en estaciones de aforo interrelacionadas. Permite determinar sus parámetros estadísticos, generar series sintéticas y completar series de aportaciones.
Atte: El Alumno
