ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO POR AUTOCORRELACIÓN APLICADO A CAUDALES MEDIOS DIARIOS
| creativework.keywords | Series de Tiempo. Caudales Medios Diarios. Componente Periódico. Componente Estocástico. Modelo Autoregresivo. Modelo de Markov. Serie de Fourier. Correlograma. Hidrología Estocástica. Hidrología Paramétrica. Recursos Hídricos. Test de Fischer. Escorrentía. Río Guache. Río Motatán. Río Paguey. Río Portuguesa. Río Torbes. FORTRAN IV. | |
| creativework.keywords | El propósito del trabajo es analizar las series de tiempo de caudales medios diarios, con el fin de separar el componente determinístico del componente estocástico y, posteriormente, reconstruir el proceso fundamental en términos de un modelo matemático. El componente periódico es representado por la serie de Fourier, la cual es una función periódica. El componente estocástico consta de una parte dependiente y otra independiente, donde la parte dependiente se analiza por el método de autocorrelación, definiendo un modelo autorregresivo para cada serie en particular. | |
| dc.contributor.author | RAMÍREZ J. ANGEL D.; MORALES G. VALMORE J. | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-26T16:38:29Z | |
| dc.date.issued | 1973 | |
| dc.description.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 | |
| dc.identifier.uri | https://aluvion.org/handle/123456789/84 | |
| dc.language | Español | |
| dc.publisher | UCV-HIDROMET | |
| dc.relation.ispartofseries | THM; R14 | |
| dc.title | ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO POR AUTOCORRELACIÓN APLICADO A CAUDALES MEDIOS DIARIOS | |
| dc.type | Book |