SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.21 número52Metodología para el monitoreo estructural y patológico de viviendas afectadas por deslizamientosPriorización de despachos con AHP difuso y Topsis índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Tecnura

versión impresa ISSN 0123-921X

Resumen

AMARIS, Gloria; AVILA, Humberto  y  GUERRERO, Thomas. Aplicación de modelo ARIMA para el análisis de series de volúmenes anuales en el río Magdalena. Tecnura [online]. 2017, vol.21, n.52, pp.88-101. ISSN 0123-921X.  https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.2.a07.

Resumen Contexto: Los efectos del cambio climático, intervenciones humanas y características de los ríos, son factores que incrementan el riesgo en la población y de los recursos hídricos. Sin embargo, impactos negativos como inundaciones y desecación de ríos pueden ser identificados previamente mediante el uso de herramientas de modelación adecuadas. Objetivos: Se estima un modelo ARIMA para el análisis de series de tiempo de volúmenes anuales (millones de m3/año) en el río Magdalena usando registros de la estación Calamar (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia-Ideam), buscando la compatibilidad entre la hipótesis de modelación y los datos observados en el río. Métodos: El modelo ARIMA es considerado uno de los enfoques más implementados en hidrología y estudios relacionados con variabilidad climática dado que considera registros no estacionarios. Resultados: El pronóstico de volumen máximo del río Magdalena para los años 2013 a 2024 oscila entre 289.695 millones de m3 y 309.847 millones de m3. El pronóstico de volumen mínimo para los años de 2013 a 2024 oscila entre 179.123 millones de m3 y 157.764 millones de m3 con una tendencia de decrecimiento de 106 millones de m3 en 100 años. Conclusiones: Los resultados de la simulación con el modelo ARIMA, comparados con los datos observados, muestran un ajuste adecuado de los valores mínimos y máximos. Esto permite concluir que, aunque estos modelos no simulan el comportamiento exacto en el tiempo, son una buena herramienta para aproximar eventos mínimos y máximos.

Palabras clave : modelo estadístico; modelo auto regresivo; serie de tiempo.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons