Modelos en series de tiempo aplicado a descargas medias mensuales del río Pisco

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Obregón Párraga, Esaúl
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:1993
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1737
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/1737
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cursos de agua
Recursos hídricos
Control de inundaciones
Aplicaciones del ordenador
Modelos
Técnicas de predicción
Pronóstico del rendimiento
Perú
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spelling Fano M, Gonzalo44afb605-c6fe-4e54-ae42-6c9a09894695-1Obregón Párraga, Esaúl2016-08-02T13:57:17Z2016-08-02T13:57:17Z1993P10.O2-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/1737Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosSe 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.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMCursos de aguaRecursos hídricosControl de inundacionesAplicaciones del ordenadorModelosTécnicas de predicciónPronóstico del rendimientoPerúModelos en series de tiempo aplicado a descargas medias mensuales del río Piscoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTHUMBNAILP10.O2-T.pdf.jpgP10.O2-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1564https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5459c1e4-b491-47fb-9ace-5c064bbc9161/download09a0eee66ea234005ae393fcfe447dc9MD58ORIGINALP10.O2-T.pdfP10.O2-T.pdfTexto completoapplication/pdf4586508https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/bdea779f-52c1-41f2-a298-c42659485a06/download7e99118272eecd2a959274fbbbe52da2MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c5e120d5-f32c-4171-a363-87a7927e432a/downloadbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/74e28fcb-73b7-4ab3-8f79-2e83685af481/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD55TEXTP10.O2-T.pdf.txtP10.O2-T.pdf.txtExtracted texttext/plain195972https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/80c7d32c-92e9-4fc9-adcb-ae2941a2ab24/download53261f543e200c1f59b236e3006e4f0bMD5720.500.12996/1737oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/17372023-01-06 14:26:01.266https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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