Resumen

CEPEDA CUERVO, Edilberto; ACHCAR, Joige Alberto  y  ANDRADE, Marinho G.. Series de Tiempo hidrológicas y meteorológicas estacionales. Earth Sci. Res. J. [online]. 2018, vol.22, n.2, pp.83-90. ISSN 1794-6190.  https://doi.org/10.15446/esrj.v22n2.65577.

Los modelos de series de tiempo se usan a menudo en estudios de hidrología y meteorología para modelar series de flujos a fin de hacer pronósticos y generar series sintéticas que son insumos para el análisis de sistemas complejos de recursos hídricos. En este artículo presentamos un nuevo enfoque de modelado para series de tiempo hidrológicas y meteorológicas asumiendo una distribución continua para los datos, donde se modelan los parámetros tanto de la media condicional como de la varianza condicional. Métodos bayesianos estándares que usan MCMC (Markov Chain Monte Carlo) son usados para simular muestras de la distribución a posteriori conjunta de interés. Dos aplicaciones a conjuntos de datos reales ilustran la metodología propuesta, asumiendo que las observaciones provienen de una distribución normal, gamma o beta. Un primer ejemplo está dado por una serie temporal de promedios mensuales de los caudales naturales, medidos en el período anual que va de 1931 a 2010 en la presa hidroeléctrica de Furnas, Brasil. Un segundo ejemplo considera una serie temporal de 313 datos de humedad del aire medidos en una estación meteorológica de Río Claro, una ciudad brasileña ubicada en el sureste de Brasil. Estas aplicaciones nos motivan a introducir nuevas clases de modelos para analizar series de tiempo hidrológicas y meteorológicas.

Palabras clave : Series de tiempo hidrológicas; Series de tiempo meteorológicas; Modelos de regresión condicional; Análisis Bayesiano; Métodos MCMC.

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