Análisis de reconstrucción de series históricas en base a algoritmo estocástico y algoritmo IDW

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Alejandra Correa González
Marco Antonio Martinez Cinco
Joel Hernández Bedolla
Sonia Tatiana Sánchez Quispe
Mario Alberto Hernández Hernández

Resumen

La precipitación y la temperatura son variables cruciales
del ciclo hidrológico, por lo que deben representar la
variabilidad espacial y temporal por medio de una distribución
suficientemente densa. Sin embargo, la información recabada
por las bases de datos institucionales presenta vacíos. El
presente trabajo analiza las series de precipitación de acuerdo
a la deducción de datos faltantes en base al algoritmo
determinista del Inverse Distance Weighted (IDW) y el
algoritmo estocástico Multivariate Autoregressive Model of Climate Variables (MASCV). Estos algoritmos se utilizaron para la reconstrucción de cinco series de precipitación en la cuenca del Lago de Cuitzeo. El análisis de las series reconstruidas se realizó por medio del análisis gráfico y cuantitativo, obteniendo resultados aceptables, por parte de los dos algoritmos, sin embargo, IDW, presenta una mejor predicción en los valores máximos.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Correa González, A., Martinez Cinco, M. A., Hernández Bedolla , J., Sánchez Quispe, S. T., & Hernández Hernández, M. A. (2024). Análisis de reconstrucción de series históricas en base a algoritmo estocástico y algoritmo IDW. Ciencia Nicolaita, (92), 19–29. https://doi.org/10.35830/cn.vi92.771
Sección
Físico-Matemáticas y Ciencias de la Tierra

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