Artículo de revista
Modelos multivariados de predicción de caudal mensual utilizando variables macroclimáticas.
caso de estudio río Cauca
Autor
Carvajal Escobar, Yesid
Marco Segura, Juan B.
Institución
Resumen
Se analizaron las teleconexiones lineales entre el
fenómeno ENOS y los caudales mensuales del río
Cauca (Valle del Cauca-Colombia), utilizando dos
técnicas estadísticas multivariadas: el análisis de funciones ortogonales empíricas (FOES) y el
análisis de correlación canónica (ACC). Se
ajustaron modelos ARMAX, para predecir los
caudales, utilizando las primeras componentes
principales y coeficientes canónicos de las
variables macroclimáticas, como variables
auxiliares en los modelos de caudal; obteniéndose
mejoras en la predicción. Lo anterior indica que las variables macroclimáticas aportaron información adicional. El FPE (error final de predicción) se redujo en un 9.44% en promedio, usando la primera componente principal de las variables macroclimáticas como variable auxiliar. Mientras, el FPE se redujo en un 13.35% en promedio, usando el primer coeficiente canónico de las variables macroclimáticas como variable auxiliar.
Los modelos presentaron buen ajuste, por lo que
pueden ser utilizados para predicción. Así mismo,
los métodos multivariados de análisis de FOES y
El ACC demuestran que son una herramienta
eficaz en el estudio de la variabilidad climática
para entender las relaciones del ENOS o
fenómenos similares con la hidrología de la
región.