Reconstrucción de datos faltantes de precipitación pluvial diaria mediante la Transformada Wavelet

• Autores: Carbajal Carrasco, Mariella, Yarlequé, Christian, Posadas, Adolfo, Silvestre, Elizabeth, Mejía, Abel, Quiroz, Roberto
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2011
• Institución: Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
• Repositorio: SENAMHI-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/1069
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12542/1069
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Precipitación; Aguas Pluviales; Modelos y Simulación; Rainfall; ClimGen.; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11; precipitacion - Clima y Eventos Naturales

Se describe la aplicación de un nuevo método para la completación de datos faltantes de precipitación diaria utilizando la “Transformada de Wavelets” (TW). Series completas de datos de precipitación diaria para los períodos 1999-2000, 2003-2004, 2004- 2005, seis estaciones meteorológicas del altiplano peruano fueron utilizadas en el análisis. El proceso consistió en la descomposición y reconstrucción de la señal, a dos niveles, usando el Wavelet Haar. El programa desarrollado utiliza la señal que resulta del filtro de baja frecuencia, proveniente de la estación a ser corregida y el detalle o señal de alta frecuencia proveniente de una estación vecina, la que proporciona el detalle aleatorio que se usa en el llenado de datos faltantes. La selección de la estación vecina se basó en la similitud de la distribución acumulada de ambas señales previamente estandarizadas. El procedimiento se validó generando vacíos aleatorios, llenando éstos con la transformada de Wavelets o el generador de datos climáticos ClimGen y comparando las señales reconstruidas con la señal original sin alteración en todos los casos. Son comprobados en todos los casos, el método basado en la TW produjo mejores coeficientes de determinación que ClimGen. La prueba Kolmogorov-Smirnov constató que las señales reconstruidas y originales son similares. Otros estimadores estadísticos de las distribuciones también fueron similares. El método basado en la TW, parece ser el más apropiado para la completación de datos diarios de precipitación ya que, además de producir datos muy próximos a los reales, la generación de los parámetros para la reconstrucción requiere de pocos datos en comparación con los métodos convencionales.