Lugo Soza, Jocelyn Viviana2025-12-292025-12-292025-10https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/77516Este estudio evalúa la Precipitación Máxima Probable (PMP) en las cuencas de los ríos Aconcagua, Maipo y Rapel en Chile central, utilizando métodos hidrometeorológicos con datos de reanálisis del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF) ERA5 validados respecto a registros históricos. Se considera el uso del método local o de maximización de humedad, calculando valores de PMP medios a nivel de cuenca y su distribución espacial a través de curvas de profundidad-área-duración. Estos resultados se contrastan con los registros históricos máximos en las cuencas y los resultados del método estadístico tradicional. Además, se proyecta la PMP a futuro considerando el efecto del cambio climático bajo el escenario de emisiones SSP5-8.5 utilizando modelos climáticos de circulación global del proyecto CMIP fase 6 en el periodo 2015-2100. Las estimaciones de PMP de 24 horas obtenidas por maximización de humedad corresponden a 187.5[mm] (Aconcagua), 193.0 [mm](Maipo) y 235.8[mm] (Rapel), con valores inferiores a las estimaciones estadísticas pero superiores a los máximos históricos en estaciones de valle. En zonas con efecto orográfico, la maximización adicional de viento entrega mejores resultados, acercándose de mejor manera a los máximos en estaciones de montaña. Por otro lado, las proyecciones climáticas indican un aumento en la intensidad de la PMP, especialmente en tormentas de menor duración. Los resultados muestran una alta variabilidad con aumentos medianos entre 20% y 100% para la PMP en la zona de estudio. La investigación concluye que el método hidrometeorológico, basado en datos de reanálisis, constituye una alternativa robusta para estimar la PMP, entregando resultados adecuados a escala de cuenca. En general, este enfoque permite obtener estimaciones físicamente fundamentadas y conservadoras, aprovechando la disponibilidad actual de datos de reanálisis.59 páginasesAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Precipitación máxima probableCambio climáticoReanálisisGCMmaximización de humedad y vientoMétodo estadístico35609002895936 Agua limpia y saneamiento9 Industria, innovación e infraestructura13 Acción por el clima