Simulación de valores faltantes en series de tiempo de precipitación para la evaluación de métodos de imputación
DOI:
https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.15243Palabras clave:
Imputação de dados ausentes, Regressão linear múltipla, Redes neurais artificiais, HidrologiaResumen
Los datos faltantes en series de tiempo de precipitación son un problema en la hidrología. En este sentido, las técnicas de llenado de fallas constituyen una herramienta importante para completar conjuntos de datos de precipitación. El objetivo de este trabajo fue comparar diferentes métodos de llenado de fallas en series de tiempo mensuales de lluvia. Se tomaron como estudio de caso las series de tiempo de estaciones meteorológicas de la región de Cariri, Ceará, Brasil, considerando el período de 1974 a 2004. Se utilizaron los métodos media aritmética (MA), ponderación de distancia inversa (DIP), ponderación regional (PR), regresión múltiple (RLM) y redes neuronales artificiales (RNA) para la imputación. Usando los conceptos de mecanismos de datos faltantes, se realizaron simulaciones de valores perdidos generados artificialmente para diferentes porcentajes de fallas, a saber, 10% y 40%. La evaluación del rendimiento de los métodos de imputación se realizó mediante la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y el error medio absoluto (MAE). También se consideró la estacionalidad del régimen de lluvias de las series. Numéricamente, el método RNA ha logrado los menores valores medios de RMSE y MAE, seguido por los métodos RLM, PR, MA y DIP. Sin embargo, los valores medios obtenidos por todos los métodos fueron similares. Los métodos evaluados estimaron los datos faltantes en las series de tiempo estudiadas con buena exactitud.
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