ESQUIVEL, Gerardo et al. Validación del modelo ClimGen en la estimación de variables de clima ante escenarios de datos faltantes con fines de modelación de procesos. []. , 6, 4, pp.117-130. ISSN 2007-2422.

^les^aDiversos modelos hidrológicos y ambientales con frecuencia requieren información meteorológica, como datos de entrada a intervalos de tiempo variable, que a menudo no están disponibles en los sitios de interés. En la mayoría de las estaciones meteorológicas, el periodo de registro de datos es a menudo insuficiente para permitir una buena modelación de procesos, por lo tanto existe una seria restricción en su aplicación si no se dispone de manera directa de los datos meteorológicos. En este estudio, el generador climático ClimGen fue evaluado para la estimación de datos faltantes de temperatura y precipitación para tres sitios con baja, media y alta ocurrencia de precipitación. Se realizó la parametrización y cálculo de datos faltantes para la estación meteorológica Riito, que representa la condición seca, obteniendo valores bajo el criterio de r² para la variable temperatura máxima de r² = 0.96, temperatura mínima r² = 0.95 y precipitación r² = 0.98. Las estaciones Tepehuanes y El Tarahumar, que representan la condición media de humedad, obtuvieron valores para la variable temperatura máxima de r² = 0.98; temperatura mínima r² = 0.90 y r² =0.99; y precipitación r² = 0.96 y r² = 0.93, respectivamente. Por último, la estación Francisco Rueda, que representa la condición húmeda, obtuvo r² = 0.96 para temperatura máxima; r² = 0.98 para temperatura mínima, y r² = 0.97 para precipitación. Los resultados indican que los datos estimados por el generador climático son representativos de los datos históricos del clima en los sitios de estudio.^len^aMany hydrological and environmental models often require meteorological information corresponding to different time intervals as input data. This information is often not available at the sites of interest. At most weather stations, data registry periods are frequently insufficient for a good modeling of processes. A series of restrictions exist in their application when meteorological data is not directly available. The present study evaluated the use of the ClimGen weather generator to estimate missing temperature and rainfall data for three sites with low, medium and high rainfall. The parameterization and calculation of the missing data performed for the Riito weather station, which represents dry conditions, resulted in r² values for maximum temperature of r² = 0.96, minimum temperature r² = 0.95 and rainfall r² = 0.98. The Tepehuanes and El Tarahumar stations represent medium rainfall conditions, and resulted in r² values for maximum temperature of r² = 0.98, minimum temperature r² = 0.90 and r² = 0.99, and rainfall r² = 0.96 and r² = 0.93, respectively. Lastly, The Francisco Rueda stations represented high rainfall conditions and resulted in r² values for maximum temperature of r² = 0.96, minimum temperature r² = 0.98 and rainfall r² = 0.97. The results indicate that the data estimated by the weather generator are representative of historical climate data at the study sites.

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