Evaluación de metodologías para el pronóstico de series de precipitación en la cuenca del rio Sogamoso en el departamento de Santander Colombia
Se presenta la evaluación de diferentes modelos de pronóstico de precipitación en la cuenca del rio Sogamoso en Santander, Colombia. Se partió del estudio de cada una de las metodologías seleccionadas, se realizó una recopilación de los datos de las estaciones meteorológicas de la zona de estudio, p...
| Autor Principal: | Páez Canabal, Alejandra |
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| Otros Autores: | Camargo Rueda, Laura Stephany |
| Formato: | Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregrado |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
Páez Canabal Alejandra, Camargo Rueda Laura Stephany. (2019). Evaluación de metodologías para el pronóstico de series de precipitación en la cuenca del rio Sogamoso en el departamento de Santander Colombia |
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| Sumario: |
Se presenta la evaluación de diferentes modelos de pronóstico de precipitación en la cuenca del rio Sogamoso en Santander, Colombia. Se partió del estudio de cada una de las metodologías seleccionadas, se realizó una recopilación de los datos de las estaciones meteorológicas de la zona de estudio, para la identificación de las variables que se utilizaron en cada uno de los modelos seleccionados. Se desarrollaron de acuerdo a los datos encontrados por cada uno de los modelos, el análisis de consistencia de la información en donde se realizan los respectivos estudios del comportamiento que tuvo cada modelo de acuerdo a sus condiciones iniciales e ideales.
Para el desarrollo del proyecto se establecieron por modelos combinaciones de estaciones meteorológicas y los datos correspondientes a las variables (precipitación, humedad relativa, evapotranspiración, temperatura media y brillo solar) que se analizaron de acuerdo a las necesidades de cada uno de los modelos, con estas combinaciones y los resultados obtenidos según cada modelo, se dio respuesta a cuál es el más apto para la zona de estudio. Los modelos que se analizaron en este proyecto fueron regresión lineal simple, regresión lineal múltiple, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales y filtro de Kalman, cada uno requirió datos diferentes, ya que las características de cada uno son distintas.
Con las combinaciones de cada uno de los modelos se realizó el proceso de análisis de cumplimiento de los criterios a evaluar, y para esto se utilizaron el 70% del total de datos de cada una de las estaciones para la simulación y con el 30% restante la validación de cada uno. Los cinco modelos planteados se desarrollaron a partir de algoritmos y series de las variables dependiendo de los criterios de cada uno, con base en los resultados de los pronósticos desarrollados en los modelos se realizó la evaluación de las metodologías aplicando las métricas de desempeño.
Con base al desempeño de cada uno de los modelos, sus resultados, las métricas de desempeño y otras características, se determinó cual modelo se adecua a los datos de las estaciones y los requerimientos del modelo en el que se ejecutó, se identificaron cuales modelos presentan más errores y son descartables para la zona de la cuenca. Como resultado, se encontró que, de acuerdo con los modelos realizados y analizados, junto con la familia Gamma, el modelo cuyos mejores resultados se obtuvieron son los modelos lineales generalizados (MLG). |
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