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Small Decentralized Hydropower Program National ... - Cd3wd.com

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confianza en 10s c&lculos que se deriven de ella. Como<br />

anotamos anteriorme;&e, es posible extender el uso<br />

de 10s registros que cubren perfodos cortos basados<br />

en la correlation con series m&s prolongadas. Para<br />

que se agregue la nueva information (es decir, <strong>com</strong>a<br />

metodo pratico, para que la extension justifique el<br />

esfuerzo), 10s errores introducidos por la correlation<br />

deben ser me::ores que el error incurrido en el<br />

muestro de1 registro que cubre periodos cortos. Hay<br />

un examen, Kite (1977) que se puede utilizar para<br />

calcular ia importancia efectiva de un mejor pro-<br />

medio cuya extension esti basada en la correlation.<br />

El proceso de extender 10s registros es obviamente<br />

bastante ineficaz a menos que N (el perkdo efectivo<br />

de 10s registros prolongados) sea mayor que Nr (el<br />

numero de arias en el registro que cubre petiodos<br />

cortos). Ademas, la cantidad real de information<br />

efectiva puede ser menor de lo que parece a primera<br />

vista.<br />

El contenido informative de una serie de datos<br />

hidrologicos en cierto tiempo debe ser investigada<br />

para notar tendencias, o ciclos. Esto se indico<br />

anteriormente en referencia a 10s ajustes para 10s<br />

datos hidrometricos y para el metodo de1 analisis de<br />

doble-masa. Aqlti no presentamos m&s procedimien-<br />

tos para analisis sofisticados porque ellos requieren<br />

una presentation mucho mas profunda de las<br />

estadisticas y de 10s procesos esto casticos lo cual no<br />

se puede hater con tanta brevedad. Por otra parte,<br />

una tabla con 5 a 10 aCos de promedios dinamicos<br />

puede ayudar a detectar - subjetivamente - la<br />

existencia de tendencias y de ciclos. Sin embargo, el<br />

problema continua siendo el hecho que en base a<br />

muestras pequenas - lo cual es tipico de 10s analisis<br />

hidrologicos - es imposible <strong>com</strong>probar, con razonablc<br />

seguridad, que las tendencias y (principalmente) 10s<br />

ciclos realmente existen. Es obvio que la incorpora-<br />

cion de analisis climatologicos con periodos de larga<br />

duration mejoran’an 10s estudios hidrologicos.<br />

TCcnicas para el C~lculo de1<br />

Flujo de las Corrientes<br />

A pesar de que no siempre existiran registros<br />

hidrometricos disponibles en determinado lugar (de<br />

hecho, Ma es probablemente la primera ley de hidro-<br />

logia - no 10s habra) existen ciertas tkcnicas<br />

analiticas si hay cierta information disponible en la<br />

region. Las tkcnicas valian desde aquellas que<br />

calculan 10s promedios de las corrientes a procedi-<br />

mientos de modelacion <strong>com</strong>plicados que requieren<br />

las <strong>com</strong>petencias especificas de hidrologicos<br />

experimentados.<br />

36<br />

available at a particular site (in fact this is<br />

probably the first law of hydrology - they won’t<br />

be), analytical techniques are available if data is<br />

available in the region. The techniques vary from<br />

those that will estimate mean discharges to more<br />

<strong>com</strong>plicated modeling procedures requiring<br />

specific <strong>com</strong>petences by very experienced<br />

hydrologists.<br />

In areas in which physical characteristics are<br />

<strong>com</strong>mon and precipitation relatively uniform<br />

across the area, discharge will be found to be<br />

highly correlated with drainage area. In its<br />

simplest form, discharges may often be propor-<br />

tioned up or downstream from an existing gauge<br />

on a ratio of drainage area. In New England<br />

(USA), rules of thumb (Mayo, undated) have been<br />

established whereby estimates of Q values<br />

applicable to a flow-duration analysis can be<br />

made for quick estimation of hydro potential. In<br />

Idaho (Gladwell, et. al., 1979) estimates of mean<br />

annual discharge were determined using<br />

existing flow data and maps of mean annual<br />

precipitation (modified by physical<br />

characteristics).<br />

Where several physical or hydrologic character-<br />

istics modify the runoff significantly, multiple<br />

regression techniques have been used to define<br />

the flow statistics. A general relationship widely<br />

used for this purpose is:<br />

DSi = a, Xp xza2 X3a3 . . . xnan<br />

where,<br />

DSt= the flow statistic of interest; e.g., mean,<br />

standard deviation, mean annual flood, etc.<br />

Xi = catchment or hydrologic characteristics<br />

ai = regional coefficients<br />

The case of mean discharge as a function of<br />

area is, of course, but a simple case of the<br />

general model.<br />

In regions with large orographic influences, the<br />

precipitation distribution with elevation can be<br />

usefully applied. Precipitation maps, in particular,<br />

may be used to integrate estimated precipitation<br />

over all or parts of the drainage area. This tech-<br />

nique was used in the ldaho study previously<br />

referred to. In Western Washington, regression<br />

equations were developed (Gladwell, 1970) that .<br />

successfully described varieties of multiple-<br />

peaked annual hydrographs (monthly bases),

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