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Distribución Log-Pearson III para caudales máximos: asimetría, factor K y ejemplo completo

Pablo Rojas4 min de lectura

En este artículo
  1. Procedimiento
  2. Ejemplo resuelto
  3. Errores frecuentes
Río cordillerano crecido con aguas turbias bajo un puente de hormigón en el centro de Chile

La distribución de Gumbel es la más usada en Chile para crecidas, en buena parte por su sencillez. Pero tiene una restricción que rara vez se menciona: su coeficiente de asimetría es fijo, cercano a 1,14. Si la serie real es más o menos asimétrica, Gumbel extrapola mal justo donde importa, en los períodos de retorno largos. Log-Pearson III agrega un parámetro de forma que se estima con los datos, y por eso es la distribución de referencia en Estados Unidos desde el Bulletin 17B y su actualización, el Bulletin 17C del USGS (2018). En la práctica chilena lo habitual es ajustar varias distribuciones y elegir por bondad de ajuste, y Log-Pearson III debería estar siempre entre ellas.

Procedimiento

Se trabaja con los logaritmos de los nn caudales máximos anuales, yi=log10Qiy_i = \log_{10} Q_i, y se calculan tres estadígrafos:

yˉ=1nyi,sy=(yiyˉ)2n1,Cs=n(yiyˉ)3(n1)(n2)sy3\bar{y} = \frac{1}{n}\sum y_i, \qquad s_y = \sqrt{\frac{\sum (y_i - \bar{y})^2}{n-1}}, \qquad C_s = \frac{n\sum (y_i - \bar{y})^3}{(n-1)(n-2)\,s_y^3}

El caudal de período de retorno TT es:

log10QT=yˉ+KTsy\log_{10} Q_T = \bar{y} + K_T\,s_y

El factor de frecuencia KTK_T depende de TT y de CsC_s. Se lee en tablas o se aproxima con la fórmula de Wilson-Hilferty, muy precisa para asimetrías moderadas:

KT2Cs[(1+Csz6Cs236)31]K_T \approx \frac{2}{C_s}\left[\left(1 + \frac{C_s\,z}{6} - \frac{C_s^2}{36}\right)^3 - 1\right]

donde zz es la variable normal estándar con probabilidad de no excedencia 11/T1 - 1/T. Con Cs=0C_s = 0 la distribución se reduce a la log-normal y KT=zK_T = z.

CsC_sT=2T = 2T=10T = 10T=25T = 25T=50T = 50T=100T = 100
−1,00,1641,1281,3661,4921,588
−0,50,0831,2161,5671,7771,955
0,00,0001,2821,7512,0542,326
0,5−0,0831,3231,9102,3112,686
1,0−0,1641,3402,0432,5423,023

Ejemplo resuelto

Serie de 20 caudales máximos anuales (m³/s): 142, 88, 265, 63, 198, 121, 410, 95, 76, 233, 154, 58, 312, 109, 187, 71, 138, 520, 99 y 176.

Con los logaritmos en base 10: yˉ=2,1620\bar{y} = 2{,}1620, sy=0,2681s_y = 0{,}2681 y Cs=0,43C_s = 0{,}43. Para T=100T = 100 años, z=2,326z = 2{,}326 y el factor exacto es K100=2,638K_{100} = 2{,}638 (Wilson-Hilferty da 2,640):

log10Q100=2,1620+2,638×0,2681=2,8693    Q100=740 m3/s\log_{10} Q_{100} = 2{,}1620 + 2{,}638 \times 0{,}2681 = 2{,}8693 \;\Rightarrow\; Q_{100} = 740 \ \text{m}^3/\text{s}

Repitiendo para otros períodos: Q2=139Q_2 = 139 (K=0,072K = -0{,}072), Q10=328Q_{10} = 328 (K=1,319K = 1{,}319), Q25=466Q_{25} = 466 (K=1,890K = 1{,}890) y Q50=592Q_{50} = 592 m³/s (K=2,277K = 2{,}277).

Comparación con Gumbel. Con media 175,8 m³/s, desviación 121,8 m³/s y K100=3,137K_{100} = 3{,}137 por el método de momentos, Gumbel entrega Q100=558Q_{100} = 558 m³/s. Log-Pearson III da un 33 % más. Ninguno es "el correcto" a priori: la decisión se toma con pruebas de bondad de ajuste y mirando el gráfico de probabilidad en la cola superior.

Control con la posición de graficación. El mayor caudal registrado, 520 m³/s, tiene según Weibull un período T=(n+1)/m=21/1=21T = (n+1)/m = 21/1 = 21 años. Para ese período Log-Pearson III da 438 m³/s y Gumbel 408 m³/s. Ambas quedan bajo el dato, pero Log-Pearson III se acerca más, señal de una cola superior pesada en la que Gumbel es la opción menos adecuada. Es una sola observación con mucha incertidumbre: sirve como alerta, no como prueba.

Sensibilidad a la asimetría. Con 20 años, CsC_s es muy incierto. Si fuera 0,13 en vez de 0,43, Q100Q_{100} bajaría a 648 m³/s; si fuera 0,73, subiría a 841 m³/s. Por eso el Bulletin 17C recomienda ponderar la asimetría de la estación con una asimetría regional. Una vez adoptado el caudal, el riesgo de que sea superado durante la vida útil se obtiene con la calculadora de período de retorno y riesgo.

Errores frecuentes

  • Calcular la asimetría de los caudales y no de sus logaritmos. Da un CsC_s mucho mayor y un Q100Q_{100} inflado.
  • Mezclar poblaciones. En Chile central muchas series combinan crecidas pluviales de invierno y nivales de primavera; ajustar una sola distribución a ambas deforma la cola.
  • Ignorar los valores atípicos bajos. Años muy secos alteran CsC_s en logaritmos; el Bulletin 17C incluye una prueba específica para detectarlos.
  • Extrapolar sin pudor. Con 20 años de registro, un Q500Q_{500} es más supuesto que dato.
  • Olvidar el límite superior con CsC_s negativo. La distribución queda acotada y puede subestimar eventos extremos.

Relacionado: análisis de frecuencia con Gumbel, qué es el período de retorno y curva de duración de caudales.