Estimación de datos faltantes de precipitación mediante variabilidad climática estacional

Abstract

Objetivo. Estimar los datos faltantes de la precipitación media mensual en el departamento de Casanare.
 Metodología. Se revisó la información de estaciones climatológicas de precipitación media mensual descargadas del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), se calculó el ciclo estacional, y en caso de existir datos faltantes estos se completaron mediante el método estadístico de variabilidad climática estacional.
 Resultados. De todas las estaciones climatológicas inventariadas, solo el 43 % se encuentra en funcionamiento, pero al revisar los datos se encontraron datos faltantes, así, los valores más bajos (altos) se presentaron en los municipios de Chámeza (Aguazul), correspondientes a 0.42% (40.14%), calculados de 1 (3) estaciones climatológicas. Por lo que, al aplicar el método estadístico de variabilidad climática estacional para completar los datos faltantes, se obtuvieron series de tiempo que no alteraban la dinámica natural de la variable analizada.
 Limitaciones. Las limitaciones del trabajo estuvieron dadas por el acceso a la información del IDEAM.
 Originalidad. En cuanto a la originalidad el trabajo no hace un mayor aporte, pero si responde a una temática trabajada endiferentes partes del país, pero que para el departamento de Casanare responde a información escasa.
 Conclusión. Se concluye que para los municipios del departamento de Casanare se deberían tener todas sus estacionesen estado activo, y en lo posible con el menor porcentaje de datos faltantes, para que así se puedan realizar estudios másasertivos en cuanto a la variabilidad natural del clima.

Variabilidad climática (precipitación, temperatura y humedad relativa) para la gestión hídrica del departamento del Casanare, Colombia

“…Información Tecnológica -Vol. 34 Nº 5 -2023 Para cada variable en estudio, se determinó el porcentaje de datos faltantes, los cuales fueron completados mediante la variabilidad climática estacional, dado que este método no altera la dinámica natural del clima y se logra disminuir la incertidumbre (Hernández et al, 2022). Luego, se analizó la dependencia lineal con la variabilidad climática mediante el coeficiente de correlación de Pearson, así, para lo decadal se usó la PDO y la información climática de las variables producida por el IDEAM, consistente en promedios climatológicos para las décadas 1971-2000 y 1981-2010; lo interanual en sus fases ENSO (El Niño/La Niña) el Índice Oceánico de El Niño (ONI por sus iniciales en inglés); y lo estacional, datos mensuales, cuyas fuentes de información se presentan en la Tabla 2.…”

“…Por su parte, Poveda y Álvarez (2012) manifiestan que, se debe disponer de gran información en el tiempo para evaluar los métodos que se han implementado en la estadística de los datos meteorológicos, ya que los cambios generados en los balances de los datos a través del tiempo han generado gran impacto. Por lo cual, el método de variabilidad climática estacional usado en este trabajo, es un procedimiento confiable que permite solucionar el problema de datos faltantes a partir de la estimación del promedio aritmético, los valores máximo y mínimo, y la desviación estándar de la serie de tiempo (Hernández et al, 2022). En este sentido, se rellenan los datos faltantes teniendo en cuenta el promedio obtenido, con lo que no se afecta la estacionalidad, puesto que la serie sigue siendo estacionaria porque la variabilidad se mantiene constante a lo largo del tiempo; con lo que no se generarán aumentos o disminuciones en los valores promedios de las variables (Hurtado y Mesa, 2015).…”