Effect of environment on the evolution of passive galaxies

Lo expuesto en adelante debe verse a la luz de lo limitado de una muestra de cuatro estaciones que, si bien impide generalizar las conclusiones, cobra fuerza por su concordancia con estudios previos. En primera instancia, según se desprende de la Tabla 4, los parámetros de los tres modelos presentan valores acordes con los deducidos en otros lugares del país.

Pero lo atrayente de dicha tabla es que esos algoritmos ajustan en forma excepcional a los datos, pues el coeficiente de determinación de la calibración supera siempre 0,99. Al respecto, se debe tener en cuenta que se atribuyeron probabilidades a tales datos siguiendo una distribución teórica (Gumbel en un caso y lognormal en los demás), lo cual suaviza notablemente la irregularidad de la frecuencia empírica, asignada inicialmente con la fórmula de Weibull.

No obstante, la aclaración de que los tres contendientes reflejan muy bien las probabilidades dadas por una FDA teórica es una noticia positiva, porque precisamente eso era lo que pretendían.

Para predecir intensidades de lluvia que tienen distribuciones Gumbel, los tres modelos mantienen excelente eficacia, ya que el sesgo no llega a 3 % en valor absoluto y que el coeficiente R² de la predicción supera 0,95, sin salvedades, como se puede constatar en la Tabla 5 y las figuras (3) y (4). Es interesante señalar que, a diferencia de lo reportado en el artículo de referencia (Caamaño Nelli y García, 1998), la aproximación de las FDA tipo Gumbel con modelos de base lognormal (como las versiones del DIT que aquí se examinan) no produjo casos con error sistemático (S%) elevado. Yendo al meollo de la cuestión, que es el análisis comparativo de los 3 arquetipos de relación i-d-T, se observa que el error sistemático de la aproximación de Sherman no es relevante y su promedio es casi nulo. En todas las estaciones es muy inferior a los causados por las dos opciones del DIT.

III Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas.

La razón de ello es que estas últimas son incapaces de revertir el efecto producido por una distribución que no es la óptima. Como la adopción de la FDA no constituye un condicionamiento necesario del DIT, sino un compromiso circunstancial para acomodarse a determinado régimen local (Caamaño Nelli y García, 1999), dicho efecto deja buenas perspectivas para desarrollar ecuaciones similares a la (3), correspondientes a factores de frecuencia diferentes del normal.

Un aspecto llamativo de estas observaciones es el DIT3p ocasiona errores inferiores en tres de las estaciones y menos de la mitad de sesgo promedio que la versión de cuatro parámetros.

En cuanto a errores aleatorios, medidos por el R², la fórmula empírica muestra el valor local y el promedio más bajos, indicando que para este ensayo su falencia estructural predomina.

De esta comparación resulta sugestivo que incluso el DIT3p supere el desempeño del algoritmo de Sherman, dado que se trata de un esquema menos flexible por incluir un parámetro menos.

En síntesis:

o En general, los resultados concuerdan con los obtenidos en los trabajos previos para Córdoba.

o Los tres modelos analizados reflejan muy bien las probabilidades dadas por una FDA teórica.

o Las opciones de 4 parámetros tienen desempeños de calidad comparable, destacándose la propuesta de Sherman por exiguos errores sistemáticos y el DIT por pequeños errores aleatorios.

o La menor correlación que luce Sherman es insalvable, porque se debe a la estructura del modelo

o Los mayores sesgos dados por el DIT los causa el uso sistemático de la distribución lognormal, no óptima para estas estaciones. Esta limitación no es intrínseca del modelo y abre perspectivas promisorias al desarrollo de ecuaciones correspondientes a otro tipo de factores de frecuencia.

o La que sale más airosa del contraste es la versión DIT de tres parámetros, ya que muestra sesgos inferiores que la de cuatro y mayores correlaciones que Sherman, pese a darles una constante de ventaja en aras de mayor parsimonia. Se ratifica así que el DIT es un modelo de tres parámetros.

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III Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas.

EL MODELO DIT 3p PARA PREDICCIÓN DE LLUVIAS MÁXIMAS