Relleno de series de precipitación diaria para largos periodos de tiempo en zonas de llanura: caso de estudio cuenca superior del arroyo del Azul
Palabras clave:
Relleno serie de datos, Precipitación diaria, LlanuraResumen
El relleno de datos faltantes de precipitación diaria es un problema común en los estudios hidrológicos. El objetivo de este artículo es realizar una comparación y una evaluación de diferentes métodos que permiten rellenar los datos de precipitación diaria faltante para largos periodos en zona de llanura. Este estudio se realiza en la cuenca superior del arroyo del Azul para periodo de nueve años (2006-2014) y se emplean tres estaciones que tienen 3287 datos completos de precipitación diaria y seis estaciones con datos faltantes. Se implementaron siete métodos para el relleno de datos diarios de precipitación: el método de regresión lineal (MRL), el método de razones de distancia (MRD), el método de coeficientes de correlación con estaciones vecinas (MRC), el método de la
razón promedio (MRP), método del inverso de la distancia al cuadrado (MIDW), seguido del método de cadenas de Márkov (MKV) y por último el método redes neuronales (MRN). Para la comparación y análisis de las diferentes metodologías se aplicaron diferentes estadísticos y gráficas temporales las cuales miden el ajuste de los datos calculados. Las redes probabilísticas y neuronales son los métodos más adecuados para rellenar datos en zonas de llanura. Los métodos que se aplicaron en el estudio obtuvieron un mejor ajuste en la época de otoño-invierno con menores precipitaciones, en comparación con el periodo primavera-verano en donde se obtuvieron ajustes más bajos debido a que en estas épocas se presentan tormentas convectivas con intensidades muy altas de precipitación.
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