Modelación estocástica de lluvias horarias
[ES] En este artículo se presenta un modelo estocástico para analizar y simular lluvias horarias. El modelo que genera la ocurrencia de lluvias es un modelo periódico discreto autoregresivo de orden 1, denominado PDAR y aquél que genera las intensidades es uno estacionario autoregresivo (AR) de orde...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2004 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/139971 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/139971 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Lluvias horarias Modelos matemáticos Lluvias agregadas |
| Sumario: | [ES] En este artículo se presenta un modelo estocástico para analizar y simular lluvias horarias. El modelo que genera la ocurrencia de lluvias es un modelo periódico discreto autoregresivo de orden 1, denominado PDAR y aquél que genera las intensidades es uno estacionario autoregresivo (AR) de orden 1. Éste último requiere que las lluvias se transformen a una variable normal. La estimación de parámetros del modelo PDAR se hizo por el método de momentos mientras que para la estimación del modelo AR se utilizaron dos métodos: en el Método 1, las medias y desviaciones típicas horarias de la variable transformada (parámetros del modelo) se estimaron a fin de preservar las medias y las desviaciones típicas horarias obtenidas de la muestra histórica; en el Método 2, las medias y desviaciones típicas horarias de la variable transformada se estimaron directamente a partir de la muestra transformada. El modelo y métodos descritos anteriormente se probaron utilizando los datos horarios de lluvias de |
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