Executive Secretary
XIV International Symposium on Structures, Geotechnics and Construction Materials
ESTRUCTURAS 2025
4th Colloquium on Analysis and Design of Hydraulic Works
The Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves are a way to visualize and represent extreme hydrometeorological rainfall events. In this article, an analysis of convective rainfall events recorded at the La Piedra Meteorological Station, Villa Clara, Cuba, was conducted. To develop IDF curves, the 2006-2019 time series was analyzed. A partial duration series was generated, including intervals from 20 minutes to 4320 minutes, subjected to an outlier detection process. The series was divided into two categories: one for durations ≤ 720 minutes and another for durations > 720 minutes. The resulting series underwent non-parametric tests to assess their independence, randomness, homogeneity, and seasonality. Subsequently, they were fitted to the Generalized Pareto probability distribution and to a parametric equation of the Montana model, and then the curves were plotted for return periods of 10, 50 and 100. The Montana model led to obtaining correlation coefficients greater than 0.90 compared to the other methods used, significantly improving the quality of the fit in both categories. This research provides information to understand and plan the management of intense climatic phenomena and adequate risk management in an area where such studies are lacking, facilitating access to crucial data essential in the design and execution of hydraulic engineering projects in the region.
Las curvas de Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) son una manera de visualizar y representar los eventos hidrometeorológicos extremos de lluvia. En este artículo, se llevó a cabo un análisis de eventos de lluvias convectivas registrados en la Estación Meteorológica La Piedra, Villa Clara, Cuba. Para desarrollar curvas IDF se analizó la serie temporal 2006-2019. Se generó una serie de duración parcial que incluyó intervalos de 20 minutos hasta 4320 minutos, sometiéndola a un proceso de detección de datos anómalos. La serie se dividió en dos categorías: una para duraciones ≤ 720 minutos y otra para duraciones > 720 minutos. Las series resultantes se sometieron a pruebas no paramétricas para evaluar su independencia, aleatoriedad, homogeneidad y estacionalidad. Posteriormente, se procedió a ajustarlas a la distribución probabilística Generalizada de Pareto y, a una ecuación paramétrica del modelo de Montana y luego se grafica la representación de las curvas para períodos de retorno de 10, 50 y 100 años. El modelo de Montana condujo a la obtención de coeficientes de correlación superiores a 0.90 y a los demás métodos utilizados, mejorando significativamente la calidad del ajuste en ambas categorías. Esta investigación aporta información para comprender y planificar la gestión de fenómenos climáticos intensos y una adecuada gestión de riesgos en una zona donde no se cuenta con este tipo de estudios, facilitando asimismo el acceso a datos cruciales que resultan fundamentales en el diseño y ejecución de proyectos de ingeniería hidráulica en la zona.
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Ing. Roberto Luis López Ferraz

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