ESTIMACIÓN DE DATOS FALTANTES EN SERIES HIDROCLIMÁTICAS PROGRAMA AUMENT
| creativework.keywords | Estimacion de datos faltantes, series hidroclimaticas, Programa AUMENT, modelo de regresion multiple, recursos hidraulicos, planificacion hidraulica, modelos matematicos, parametros hidrologicos, series historicas, relleno de datos, covarianza, estimacion de parametros, generacion sintetica, hidrologia, varianza de estimacion, prediccion de valores, metodo de minimos cuadrados ordinarios, modelos autorregresivos multivariados, transformacion logaritmica, transformacion raiz cuadrada, autocorrelacion, correlacion cruzada, informacion regional, variables dependientes, variables independientes, estaciones satelites, estaciones base, matriz de observaciones, desviaciones normales, inversion de matrices, autovalores, estadisticos, analisis estadistico, cuencas hidrograficas, caudales, series de tiempo. | |
| dc.contributor.author | MARNR | |
| dc.contributor.author | SERIE INFORMES TÉCNICOS. ING. CARMEN B. RODRÍGUEZ, JUAN B. VALDES | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-03T14:14:12Z | |
| dc.date.issued | 1981-06-01 | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo aborda el objetivo crucial de rellenar datos faltantes en series históricas de procesos hidroclimáticos. Esta tarea es frecuentemente necesaria en los estudios que adelanta la Dirección de Planificación de los Recursos Hidráulicos, ya que la información básica a menudo presenta fallas, tales como la ausencia de datos en series históricas, lo cual impide la alimentación correcta de modelos matemáticos utilizados para evaluar el comportamiento de parámetros hidráulico-hidrológicos en las cuencas en estudio. Por esta razón, se presenta el modelo y el Manual de Operación del Programa AUMENT, diseñado específicamente para la estimación de datos faltantes en series hidroclimáticas. El modelo implementado para el relleno de datos es una regresión múltiple que utiliza información de estaciones vecinas (estaciones X o base) con registros más largos para "rellenar" los vacíos de información en la estación de interés (estación Y o satélite). El objetivo principal de este proceso no es solamente pronosticar un valor exacto, sino obtener una mejor estimación de los parámetros del modelo de generación (como media, varianza, y coeficientes de correlación y autocorrelación) para no despreciar la información existente. Este enfoque se basa en el método de mínimos cuadrados ordinarios para estimar los coeficientes de regresión y requiere una matriz completa de observaciones para el cálculo de parámetros. | |
| dc.identifier.uri | https://aluvion.org/handle/123456789/535 | |
| dc.language | Español | |
| dc.relation.ispartofseries | 551.48; R618 | |
| dc.title | ESTIMACIÓN DE DATOS FALTANTES EN SERIES HIDROCLIMÁTICAS PROGRAMA AUMENT | |
| dc.type | Book |


