Modelo de pronóstico a corto plazo para la estación de puerto salgar del rio Magdalena usando modelos autorregresivos con variables exógenas

Abstract

En la presente Tesis, se realizaron modelos autorregresivos, modelos de media móvil, modelos mixtos haciendo usos de variables exógenas como los datos de precipitación puntuales a las series de caudales y niveles de la estación de Puerto Salgar del río Magdalena. Inicialmente se contaban con 731 estaciones con datos de precitación puntual por lo tanto fue necesario escoger dos tramos, en los cuales estas estaciones no tuviesen datos faltantes, para luego proceder a trabajar con las seleccionadas y realizar las correlaciones cruzadas para obtener los mejores resultados y con estas estaciones trabajar definitivamente como variables exógenas, posteriormente se realizaron los modelos respectivos, en donde se obtuvieron los parámetros y calibración para dichos modelos y se observó que para la serie de caudales tramo 1 el mejor modelo fue un ARMAX(1,1,1), para la serie de caudales tramo 2 un ARX(1,1) al igual que para la serie de niveles tramo 1, mientras que para la serie de niveles tramo 2 el modelo que mejor se ajustó fue un ARMAX(1,1,2). Se realizaron los pronósticos de los modelos originales y seguidamente pronósticos a uno y treinta días tomando como referencia un mes dentro de los tramos uno y dos seleccionados inicialmente. Se observó que los modelos originales presentaban un mejor a juste que los modelos con pronostico a uno y treinta días, debido a que estos primeros presentaban el retraso mas conveniente proporcionado por el lag de las correlaciones cruzadas