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Tipo de Material: bachelorThesis
Título : Correlación estadística de estaciones meteorológicas convencionales y automáticas durante el periodo 2014-2021.
Autor : Loyola Cueva, Evelyn Katherine
Salazar Hinojosa, Víctor Hugo
Director de Tesis: Agreda Oña, José Luis
Descriptores: ESTACIÓN CONVENCIONAL
AUTOMÁTICA
CORRELACIÓN
Fecha de publicación : ago-2022
Ciudad: Editorial: Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Citación : Loyola Cueva Evelyn Katherine, Salazar Hinojosa Víctor Hugo (2022); Correlación estadística de estaciones meteorológicas convencionales y automáticas durante el periodo 2014-2021. UTC. Latacunga.114 p.
metadata.dc.format.extent: 114 páginas
Resumen : La información meteorológica es de gran utilidad para el desarrollo humano, pero en los últimos años, la falta de observadores ha provocado que las estaciones convencionales (EMC) del Ecuador disminuyan o se reemplacen por estaciones automáticas (EMA). El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar la relación que existe entre las variables temperatura y precipitación en seis estaciones meteorológicas ubicadas a nivel nacional. Para el estudio se eligieron seis EMC y EMA (M0026, M0031, M0103, M1036, M1208, M1233) ubicadas a lo largo de la costa y sierra ecuatorianas, con un periodo en común de ocho años (2014-2021). El análisis comprendió los datos diarios de precipitación y temperatura, los cuales fueron sumados y promediados respectivamente, en los horarios de las 07:00, 13:00 y 19:00. Los datos entregados por el INAMHI se filtraron, depuraron y ordenaron dos veces, eliminando valores erróneos de transcripción. Esta información meteorológica fue evaluada mediante el desarrollo de un script en Rstudio utilizando métodos estadísticos como el coeficiente de correlación de Pearson (CC), error medio absoluto (MAE), raíz del error cuadrático medio (RMSE) y sesgo relativo (PBIAS). Se revisaron las especificaciones técnicas del instrumental de ambos tipos de estaciones para descartar posibles errores atípicos debido a fallos en los instrumentos y equipos. La CC en la precipitación es baja en todas las estaciones, mientras que en la temperatura es alta en M0031 (0.73), M1036 (0.62) y M1208 (0.66) y baja en M0026 (0.3), M0103 (0.36) y M1233 (0.06). El MAE de la precipitación fue alto en todas las estaciones, mientras que para temperatura fue alto en: M0026 (6.24), M1036 (3.21) y M1233 (8.45) y bajo en M031 (1.71), M0103 (2.8) y M1208 (2.34). La RMSE de la precipitación fue alta en todas las estaciones, mientras que en la temperatura fue alta en M1233 (23.61) y baja en M0026 (8.22), M0031 (2.44), M0103 (6.20), M1036 (4.78) y M1208 (3.6). El PBIAS indica que la EMA sobreestima la precipitación todas las estaciones, mientras que sobreestima la temperatura en M0031 (13.52), M0103 (18.12), M1036 (27.0) y M1208 (9.09), y se subestima en M0026 (-21.63) y M1233 (-21.12). La buena correlación de temperatura en las estaciones M0031, M1036 y M1208, permite el uso de la EMA como una fuente secundaria de datos, necesitando ajustar los sensores para evitar sobre o subestimación de datos; mientras que no es posible en precipitación por su baja correlación en todas las estaciones.
Descripción : Meteorological information is very useful for human development, but in recent years, the lack of observers has caused conventional stations (EMC) in Ecuador to decrease or have been replaced by automatic stations (EMA). The objective of this research work was to determine the relationship between the temperature and rainfall variables in six meteorological stations located nationwide. Six EMC and EMA (M0026, M0031, M0103, M1036, M1208, M1233) located along the Ecuadorian coast and highlands, with a common period of eight years (2014-2021), were chosen for the study. The analysis included daily rainfall and temperature data, which were added and averaged, respectively, at 07:00, 13:00, and 19:00. The data provided by INAMHI was filtered, refined and ordered twice, eliminating erroneous transcription values. This meteorological information was evaluated by developing a script in Rstudio using statistical methods such as Pearson's correlation coefficient (CC), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE) and relative bias (PBIAS). The technical specifications of the instruments of both types of stations were reviewed to rule out possible atypical mistakes due to failures in the instruments and equipment. The CC in rainfall is low in all seasons, while in temperature it is high in M0031 (0.73), M1036 (0.62) and M1208 (0.66) and low in M0026 (0.3), M0103 (0.36) and M1233 (0.06). The MAE of rainfall was high in all stations, while for temperature it was high in: M0026 (6.24), M1036 (3.21) and M1233 (8.45) and low in M031 (1.71), M0103 (2.8) and M1208 (2.34). The RMSE of rainfall was high in all stations, while in temperature it was high in M1233 (23.61) and low in M0026 (8.22), M0031 (2.44), M0103 (6.20), M1036 (4.78) and M1208 (3.6). The PBIAS indicates that the EMA overestimates rainfall in all seasons, while it overestimates temperature in M0031 (13.52), M0103 (18.12), M1036 (27.0) and M1208 (9.09), and underestimates M0026 (-21.63) and M1233. (-21.12). The good correlation of temperature in the stations M0031, M1036 and M1208, allows the use of the EMA as a secondary source of data, needing to adjust the sensors to avoid over or underestimation of data; while it is not possible in rainfall due to low correlation in all seasons.
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Medio Ambiente

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