Abstract

CAMPOS-ARANDA, Daniel Francisco. Estimación simultánea de datos hidrológicos anuales faltantes en múltiples sitios. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2015, vol.16, n.2, pp.295-306. ISSN 2594-0732.

La deducción de los datos anuales faltantes en los registros hidrológicos, es necesaria para integrar series con un periodo común, las cuales son requeridas en los estudios de simulación de los sistemas hidráulicos y en varios métodos regionales de estimación de crecientes. Además, las estimaciones estadísticas se vuelven más confiables y exactas conforme proceden de series completas más amplias. La regresión lineal múltiple (RLM) permite estimar datos anuales faltantes con base en los registros cercanos que tienen dependencia o correlación con la serie incompleta. El algoritmo de Beale-Little se basa en la RLM y considera cada registro como variable dependiente y el resto como regresores; emplea toda la información disponible, no únicamente el periodo común de datos y conduce a una estimación simultánea de los valores anuales faltantes en los registros procesados. Se describen tres aplicaciones numéricas del algoritmo de Beale-Little para estimar datos anuales faltantes de volumen escurrido y de gasto máximo, en el sistema del río Tempoal y en el Alto río Grijalva de las Regiones Hidrológicas Núm. 26 (Pánuco) y Núm. 30 (Grijalva-Usumacinta), que tienen cinco estaciones hidrométricas, cuatro de ellas completas. Las conclusiones destacan las ventajas del procedimiento descrito e ilustrado numéricamente y recomiendan su aplicación sistemática debido a que su implementación es sencilla.

Keywords : algoritmo de Beale-Little; regresión lineal múltiple; coeficiente de correlación lineal; río Tempoal; Alto río Grijalva.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )