ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO POR AUTOCORRELACIÓN APLICADO A CAUDALES MEDIOS DIARIOS

Abstract

Este trabajo especial de grado aborda el estudio de las series de tiempo aplicadas a la hidrología, específicamente en el análisis de caudales medios diarios de ríos. El objetivo central es descomponer estas series para separar el componente determinístico o periódico del componente estocástico o aleatorio. Mediante esta separación, se busca reconstruir el proceso fundamental a través de modelos matemáticos que describan con precisión el mecanismo generador de los datos registrados. Para el desarrollo metodológico, se utiliza la serie de Fourier para representar el componente periódico, capturando las variaciones estacionales de los caudales. El componente estocástico se analiza mediante técnicas de autocorrelación, empleando modelos autorregresivos de primer, segundo y tercer orden, también conocidos como modelos de Markov. El estudio incluye la validación de estos modelos utilizando datos históricos de cinco ríos venezolanos: Guache, Motatán, Paguey, Portuguesa y Torbes, procesados mediante programación en lenguaje FORTRAN IV