Modelos multivariados de predicción de caudal mensual utilizando variables macroclimáticas.

dc.contributor.authorCarvajal Escobar, Yesidspa
dc.contributor.authorMarco Segura, Juan B.spa
dc.date.accessioned2011-10-13T19:06:40Z
dc.date.available2011-10-13T19:06:40Z
dc.date.issued2011-10-13
dc.description.abstractSe analizaron las teleconexiones lineales entre el fenómeno ENOS y los caudales mensuales del río Cauca (Valle del Cauca-Colombia), utilizando dos técnicas estadísticas multivariadas: el análisis de funciones ortogonales empíricas (FOES) y el análisis de correlación canónica (ACC). Se ajustaron modelos ARMAX, para predecir los caudales, utilizando las primeras componentes principales y coeficientes canónicos de las variables macroclimáticas, como variables auxiliares en los modelos de caudal; obteniéndose mejoras en la predicción. Lo anterior indica que las variables macroclimáticas aportaron información adicional. El FPE (error final de predicción) se redujo en un 9.44% en promedio, usando la primera componente principal de las variables macroclimáticas como variable auxiliar. Mientras, el FPE se redujo en un 13.35% en promedio, usando el primer coeficiente canónico de las variables macroclimáticas como variable auxiliar. Los modelos presentaron buen ajuste, por lo que pueden ser utilizados para predicción. Así mismo, los métodos multivariados de análisis de FOES y El ACC demuestran que son una herramienta eficaz en el estudio de la variabilidad climática para entender las relaciones del ENOS o fenómenos similares con la hidrología de la región.spa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/1581
dc.language.isoesspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subjectFunciones ortogonales empíricas (FOES)spa
dc.subjectAnálisis de componentes principales (ACP)spa
dc.subjectAnálisis de correlación canónica (ACC),spa
dc.subjectPatrones principales de producción (PPP)spa
dc.subjectFenómeno el niñospa
dc.subjectFenómeno el niñaspa
dc.titleModelos multivariados de predicción de caudal mensual utilizando variables macroclimáticas.spa
dc.titlecaso de estudio río Caucaspa
dc.typeArtículo de revistaspa
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