Método de pronóstico de funciones de distribución de probabilidad no estacionarias de caudales medios mensuales

El presente estudio presenta un método para el pronóstico de funciones de distribución de probabilidad (fdp) no estacionarias del caudal medio mensual, a partir de la combinación de las covariables explicativas relevantes que definen un modelo estadístico. Se emplean estaciones con series de datos de caudales medios, superior a 30 años y se seleccionan los indicadores macroclimáticos que serán las covariables a considerar. A partir un ANOVA se establece la combinación de covariables que mejor representaran o explican la variabilidad del caudal. Los modelos son evaluados con la herramienta GAMLSS, la cual además provee información del ajuste a través del cálculo del Criterio de Akaike y el Coeficiente de Correlación de Filliben, los cuales se emplean para la selección del modelo que definirá la fdp de caudales medios mensuales. Resulta ventajoso la disponibilidad y uso de múltiples covariables explicativas, se hace necesario la identificación de las covariables relevantes para explorar y analizar la mejor o mejores combinaciones posibles de éstas. Además emplear la combinación de criterios para la estimación de la bondad de ajuste de un modelo estadístico, resultan útiles y complementarios en el momento de selección de modelos estadísticos.The present study proposes a non-stationary probability distribution functions (pdf) forecast method of mean monthly flow, derived from the combination of relevant explanatory variables which define a statistical model. Stations that had a data time series of a minimum of 30 years of length were selected. The macro-climatic indicators which were the covariants considered were selected using an ANOVA to establish the best combination of covariants for explaining flow variability. Models were fitted using GAMLSS tool, which provides information on model fit using the Akaike Information Criterion (AIC) and the Filliben Correlation Coefficient,these were used to select the forecast model of mean monthly flow in each station. The availability and use of multiple covariates and the identification of the best possible combinations proved to be beneficial. Combining several criteria to assess model fit was also deemed useful for statistical model selection.Magíster en HidrosistemasMaestrí