Evaluación de métodos estadísticos y matemáticos para estimar datos pluviométricos faltantes en la microcuenca del río Pita, Pichincha, Ecuador
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad San Francisco de Quito
2024
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876489224143765504 |
|---|---|
| author | Santiago Bonilla-Cáceres |
| author_facet | Santiago Bonilla-Cáceres |
| contents | Evaluación de métodos estadísticos y matemáticos para estimar datos pluviométricos faltantes en la microcuenca del río Pita, Pichincha, Ecuador Santiago Bonilla-Cáceres Teresa Alejandra Palacios Cabrera Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) estadística meteorología precipitación recurso hídrico modelo matemático La ausencia de datos en series temporales de variables meteorológicas es un inconveniente en las ciencias ambientales, especialmente en lo que respecta a la precipitación, que es una variable clave en varios campos. Ahora bien, el presente estudio se propuso comparar varios métodos estadísticos y matemáticos para generar datos pluviométricos faltantes en la microcuenca del río Pita, tales como el método de Paulhus y Kohler, la regresión lineal múltiple (RLM), la transformada de Wavelet y las redes neuronales artificiales; utilizando información de la red hidrometeorológica del Fondo para la Protección del Agua (FONAG) de Quito. Las redes neuronales artificiales fueron altamente efectivas para generar datos pluviométricos en la zona de estudio,con coeficientes de determinación (2) superiores a 0.64; y raíces del error cuadrático medio menores (RMSE) a 3.4. Además, la regresión lineal múltiple presentó buenas correlaciones entre los datos reales y los datos generados. Sin embargo, la insuficiente linealidad entre variables independientes hace que se pierda confiabilidad estadística. En contraste, el método de Paulhus y Kohler, junto con la transformada de Wavelet, demostraron ser menos eficaces, mostrando una correlación deficiente y altos errores en los datos simulados. Estos hallazgos subrayan la importancia de elegir cuidadosamente los métodos de estimación de datos pluviométricos en zonas de páramo para garantizar la precisión y la fiabilidad de los resultados en la gestión de recursos hídricos. 2024 artículo científico 1390-5384 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=726177442016 https://www.redalyc.org/journal/7261/726177442016/ https://www.redalyc.org/journal/7261/726177442016/html/ https://www.redalyc.org/journal/7261/726177442016/726177442016.epub https://www.redalyc.org/journal/7261/726177442016/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7261 Avances en Ciencias e Ingenierías application/pdf Universidad San Francisco de Quito Avances en Ciencias e Ingenierías (Ecuador) Num.1 Vol.16 |
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| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2024 |
| publisher | Universidad San Francisco de Quito |
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