| dc.contributor | Fano M, Gonzalo | |
| dc.creator | Obregón Párraga, Esaúl | |
| dc.date | 2016-08-02T13:57:17Z | |
| dc.date | 2016-08-02T13:57:17Z | |
| dc.date | 1993 | |
| dc.date.accessioned | 2018-04-02T19:38:06Z | |
| dc.date.available | 2018-04-02T19:38:06Z | |
| dc.identifier | P10.O2-T BAN UNALM | |
| dc.identifier | http://repositorio.lamolina.edu.pe/handle/UNALM/1737 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1369171 | |
| dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos | |
| dc.description | Se realizó el estudio de las descargas medias mensuales (m3/s) del río Pisco para encontrar modelos de predicción utilizando la metodología de los modelos de Box y Jenkins, en base a la información del periodo de 1974-88. Se analizó la serie y se efectuó una transformación no lineal según Box y Cox, encontrándose que la transformación más adecuada es del tipo logarítmica. La serie es diferenciada en relación a un atraso unitario estacional (D=1, s=12); de esta manera encontrándose una serie homogénea y estacionaria. Se determinó los modelos más apropiados para las descargas mensuales, al modelo: SARIMA (2,0,1)x(1,1,1)12 aceptando a los residuos como ruido blanco con 85% de probabilidad según la prueba de Box y Pierce y el modelo SARIMA (1,0,1)x(2,1,1)12 con 73,9% de aceptar a los residuos como ruido blanco. Estos modelos estudiados en el presente trabajo y utilizando la misma metodología se pueden efectuar para otros ríos y contar con descargas mensuales con cierto periodo de anticipación para operación de sistemas de riego, planificación y programación de cultivo. El autor recomienda que para realizar nuevas predicciones es necesario tener en cuenta la transformación logarítmica, actualizar la información y considerar un periodo mayor de información (unos 10 a 15 años más) para el estudio de ciclos. Tambien realizar predicciones para periodos cortos (1 a 2 años) y para años normales, secos y húmedos. Asimismo se podria determinar modelos de predicción para los demás ríos del Perú con la metodología utilizada en la presente tesis. | |
| dc.description | Tesis | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.source | Universidad Nacional Agraria La Molina | |
| dc.source | Repositorio institucional - UNALM | |
| dc.subject | Cursos de agua | |
| dc.subject | Recursos hídricos | |
| dc.subject | Control de inundaciones | |
| dc.subject | Aplicaciones del ordenador | |
| dc.subject | Modelos | |
| dc.subject | Técnicas de predicción | |
| dc.subject | Pronóstico del rendimiento | |
| dc.subject | Perú | |
| dc.title | Modelos en series de tiempo aplicado a descargas medias mensuales del río Pisco | |
| dc.type | Tesis | |
