Métodos Estadísticos en Hidrología con Python

Análisis de Precipitaciones Extremas

Repositorio oficial del Capítulo VI del libro Métodos estadísticos en hidrología con Python: análisis de precipitaciones extremas. Contiene el Jupyter Notebook interactivo y los datos de entrada necesarios para reproducir el análisis estadístico completo de precipitaciones extremas para cualquier estación hidrometeorológica.

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📁 Estructura del repositorio

├── CÓDIGO/
│   └── Análisis Estadístico.ipynb     # Notebook principal
├── ESTACIONES_PROCESADAS/             # Archivos Excel de entrada por estación
│   ├── ESTACION1_CO.xlsx
│   ├── ESTACION2_CO.xlsx
│   └── ...
├── OUTPUTS/                           # Resultados generados por el notebook
│   ├── ANALISIS_ESTACION1_CO/
│   │   ├── ANALISIS_ESTADISTICO_ESTACION1.xlsx
│   │   ├── Distribucion_Normal.pdf
│   │   ├── Curvas_IDF.pdf
│   │   └── ...
│   └── ...
└── README.md

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⚙️ Requisitos

Instalación de dependencias

Antes de ejecutar el notebook por primera vez, instala las bibliotecas necesarias ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

pip install numpy matplotlib scipy pandas openpyxl

Entorno recomendado

Se recomienda usar Visual Studio Code con la extensión de Jupyter:

1. Descarga VS Code: https://code.visualstudio.com/
2. Instala la extensión Jupyter desde el Marketplace
3. Abre el archivo Análisis Estadístico.ipynb desde la carpeta CÓDIGO/

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🚀 Cómo usar el notebook

El notebook está diseñado para ejecutarse celda por celda de forma secuencial. Los únicos parámetros que debes modificar antes de ejecutar son:

Variable	Descripción	Ejemplo (Windows)
direccion	Ruta de la carpeta ESTACIONES_PROCESADAS	'C:/Users/TuNombre/Desktop/ESTACIONES_PROCESADAS'
carpeta_salida	Ruta de la carpeta OUTPUTS	'C:/Users/TuNombre/Desktop/OUTPUTS'
n_obs	Número de observaciones diarias del pluviómetro	1
nivel_significacion	Nivel de significación para la prueba K-S	0.05

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📊 ¿Qué hace el notebook?

El notebook automatiza el flujo completo del análisis estadístico de precipitaciones extremas:

Etapa	Descripción
1. Importación y depuración	Carga archivos Excel, reemplaza valores faltantes (S/D) y calcula máximos anuales
2. Corrección de precipitación	Aplica factores de ajuste según observaciones diarias
3. Datos dudosos	Detecta y elimina valores atípicos
4. Distribuciones de probabilidad	Ajusta Normal, Log-Normal 2P, Log-Normal 3P, Pearson III, Log-Pearson III y Gumbel
5. Bondad de ajuste	Aplica la prueba de Kolmogorov-Smirnov y selecciona la mejor distribución
6. Precipitaciones de diseño	Calcula precipitaciones para periodos de retorno de 5 a 500 años
7. Curvas IDF	Genera curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (método de Dick y Peschke)
8. Ecuación IDF	Ajusta I = K · Tr^m / t^n por regresión lineal múltiple
9. Exportación	Guarda todos los resultados en un archivo .xlsx multihoja y gráficos en PDF/PNG

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📂 Formato de los datos de entrada

Cada estación debe estar en un archivo .xlsx dentro de la carpeta ESTACIONES_PROCESADAS/ con el siguiente formato:

Año	Enero	Febrero	...	Diciembre
2006		28.0	...	40.0
2007	33.0	35.0	...	28.0

Los valores no disponibles deben registrarse como .
El nombre del archivo debe seguir el formato: NOMBRE_CATEGORIA.xlsx
Ejemplo: OXAPAMPA_CO.xlsx, YANTAC_CO.xlsx

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📂 Resultados generados (OUTPUTS/)

Por cada estación analizada, el notebook genera automáticamente una subcarpeta con:

• ANALISIS_ESTADISTICO_[ESTACION].xlsx — archivo Excel multihoja con todos los resultados
• Distribucion_Normal.pdf / .png
• Log_Normal_2_Parametros.pdf / .png
• Log_Normal_3_Parametros.pdf / .png
• Pearson_III.pdf / .png
• Log_Pearson_Tipo_III.pdf / .png
• Gumbel.pdf / .png
• Curvas_IDF.pdf / .png
• Curvas_IDF_ajustadas.pdf / .png

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📚 Referencia bibliográfica

Este repositorio es el material complementario del libro:

Joseph Ruben Francisco Huanay Perez (2026). Métodos estadísticos en hidrología con Python: análisis de precipitaciones extremas. CAPÍTULO VI: AUTOMATIZACIÓN DEL ANÁLISIS HIDROLÓGICO CON PYTHON.

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📬 Contacto y soporte

¿Tienes dudas o encontraste algún error? Abre un Issue en este repositorio.

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📄 Licencia

Este material está publicado bajo la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0).

Esto significa que puedes:

• ✅ Usar y ejecutar el notebook libremente
• ✅ Compartir y redistribuir el material
• ✅ Adaptar y modificar el código para tus propios análisis

Siempre que:

• 📌 Cites al autor original
• 🚫 No uses el material con fines comerciales sin autorización expresa

Más información: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es