Relleno de datos diarios faltantes en registros de series climatológicas temporales

• Jesica Natalia Valencia Gonzalez ^[1] ; Ramón Arteaga Ramírez ^[1] ; Mario Alberto Vasquez Peña ^[1] ; Abel Quevedo Nolasco ^[2]
  1. [1] Universidad Autónoma Chapingo

     Universidad Autónoma Chapingo

     México

     
  2. [2] Colegio de Postgraduados

     Colegio de Postgraduados

     México

     
• Localización: Revista mexicana de ciencias agrícolas, ISSN 2007-0934, ISSN-e 2007-9230, Vol. 13, Nº. 4, 2022, págs. 617-629
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Filling missing daily data in records of climatological timeseries
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• Resumen
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    La falta de datos diarios en las estaciones meteorológicas es frecuente y esto no permite que se utilicen las series en estudios agroclimáticos. Con lo anterior no se conoce la variación temporal y espacial de las variables que integran el agroclima de una región. El objetivo de este trabajo fue estimar y verificar mediante los métodos: razón normal, serie de Fourier y cuadrado del inverso de la distancia, el método con menor error para el relleno de datos diarios faltantes de las variables precipitación, brillo solar, evaporación, temperatura máxima, temperatura mínima y humedad relativa de las estaciones climatológicas circundantes a la zona de producción de arroz en el departamento del Valle del Cauca, Colombia. Se analizaron nueve estaciones, las cuales no presentan distancias mayores a 50 km, ni diferencias altitudinales de más de 750 m. Estas fueron empleadas con diferentes periodos de estudio de acuerdo con la variable en curso y se evaluaron los métodos con los índices estadísticos raíz cuadrada del cuadrado medio del error y el coeficiente de determinación, el primero permitió conocer el valor máximo admisible de error y el segundo, el nivel de ajuste entre los valores observados y los estimados. Por lo tanto, estos permitieron inferir que la variable brillo solar y evaporación obtuvieron los mejores resultados con la razón normal; la temperatura mínima y humedad relativa con la serie de Fourier y el cuadrado del inverso de la distancia para la precipitación y temperatura máxima.

  • Multiple

    The lack of daily data in weather stations is frequent and this does not allow the series to be used in agroclimatic studies. With the above, the temporal and spatial variation of the variables that make up the agroclimate of a region is not known. The objective of this work was to estimate and verify by means of the methods: normal ratio, Fourier series and square of the inverse of the distance,the method with the least error for the filling of missing daily data of the variables:precipitation, solar brightness, evaporation, maximum temperature, minimum temperature and relative humidity of the weatherstations surrounding the rice production area in the department of Valle del Cauca,Colombia. Nine stations were analyzed, which donot present distances greater than 50 km, nor altitudinal differences of more than 750 m. These were used with different study periods according to the variablein progressand the methods were evaluated with thestatistical indices:root mean square error and coefficient of determination,the first allowed knowingthe maximum admissible value of error and the second,the level of adjustment between the observedand the estimatedvalues. Therefore, these allowed inferringthat the variable solar brightness and evaporation obtained the best results with the normal ratio; the minimum temperature and relative humidity with the Fourier series and the square of the inverse of the distance for precipitation and maximum temperature.