Resumen de Evaluación de métodos estadísticos y matemáticos para estimar datos pluviométricos faltantes en la microcuenca del río Pita, Pichincha, Ecuador

Santiago Bonilla, Teresa Palacios Cabrera

• español

  La ausencia de datos en series temporales de variables meteorológicas es un inconveniente en las ciencias ambientales, especialmente en lo que respecta a la precipitación, que es una variable clave en varios campos. El presente estudio se propuso comparar varios métodos estadísticos y matemáticos para generar datos pluviométricos faltantes en la microcuenca del río Pita, tales como el método de Paulhus y Kohler, la regresión lineal múltiple (RLM), la transformada de Wavelet y las redes neuronales artificiales; utilizando información de la red hidrometeorológica del Fondo para la Protección del Agua (FONAG) de Quito.

• English

  The absence of time series data on meteorological variables is a drawback in environmental sciences, especially with regard to precipitation, which is a key variable in several fields. The present study aimed to compare several statistical and mathematical methods to generate missing pluviometric data in the microbasin of the Pita River, such as the Paulhus and Kohler method, multiple linear regression (MLR), Wavelet transform and artificial neural networks, using information from the hydrometeorological network of the Fund for Water Protection (FONAG) of Quito.