Resumen

NAVARRO CESPEDES, Juan Manuel et al. A comparison of missing value imputation methods applied to daily precipitation in a semi-arid and a humid region of Mexico. Atmósfera [online]. 2023, vol.37, e53095.  Epub 17-Abr-2023. ISSN 0187-6236.  https://doi.org/10.20937/atm.53095.

Los valores poco confiables o ausentes en datos climatológicos son una importante área de investigación, y existen varios métodos disponibles para completar los datos faltantes y evaluar la calidad de los mismos. Nuestro estudio tiene como objetivo comparar el rendimiento de diferentes métodos de estimación de valores faltantes diseñados explícitamente para la precipitación y datos hidrológicos. La variable climática utilizada para el análisis fue la precipitación diaria. Consideramos dos regiones climáticas y orográficas diferentes para evaluar el efecto de la altitud, régimen de precipitación y porcentaje de datos faltantes sobre el Error Absoluto Medio de los valores imputados, y realizamos una evaluación de homogeneidad en las estaciones meteorológicas. Se excluyeron del análisis las estaciones meteorológicas con más del 25% de datos faltantes. En la región semiárida, los métodos con mejor desempeño fueron el ReddPrec el cual resultó óptimo en nueve estaciones y el GCIDW en ocho, de un total de 23 estaciones, con valores promedio de MAE de 1.63 mm/día y 1.46 mm/día, respectivamente. En la región húmeda, el método GCIDW fue óptimo en ~59% de las estaciones, el EM en ~24% y el ReddPrec en ~17%, con valores promedio de MAE de ~6.0 mm/día, 6.5 mm/día y ~9.8 mm/día, respectivamente. Esta investigación realiza una valiosa contribución para identificar los métodos más adecuados para imputar la precipitación diaria en diferentes regiones climáticas de México con base en indicadores de eficiencia y evaluación de homogeneidad.

Palabras llave : homogeneity; imputation; missing precipitation data.

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