Entrega herramientas para analizar, modelar, simular y pronosticar el comportamiento de las variables y parámetros de recursos hídricos y ambientales.
Muchos de los sistemas de recursos hídricos y ambientales se cuantifican mediante variables que tienen un comportamiento espacial y temporal, que puede ser analizado y sintetizado usando análisis de series temporales y procesos estocásticos.
Este curso presenta los antecedentes y las herramientas necesarias para analizar, modelar, simular y pronosticar el comportamiento de las variables y parámetros que representan procesos típicos en sistemas de recursos hídricos y ambientales.
Dirigido a:
Profesionales que se desempeñan en aspectos relacionados con la planificación, operación y análisis de sistemas de aprovechamiento de recursos hídricos.
Introducción
– Procesos estocásticos y series de tiempo
– Justificación física de algunos modelos usados en hidrología
– Aplicaciones más comunes
Análisis de series hidrológicas
– Tipos de series: Series estacionarias y no estacionarias. Series univariadas y multivariadas. Continuas y discretas. Intermitentes y no intermitentes. Series Periódicas. Gaussianas y no gaussianas. Igual y desigualmente espaciadas. Ergodicidad
– Propiedades básicas: Promedio, varianza, asimetría, autocovarianza, espectro
– Propiedades estadísticas complejas: Propiedades periódicas, tendencias, saltos, direccionalidad, escalamiento
– Propiedades espaciales: Covarianza cruzada, espectro cruzado y semivariaograma
– Propiedades especiales de recursos hídricos: almacenamiento, rango, Hurst, sequías
Técnicas básicas de modelación
– Métodos de estimación y selección de modelos y parámetros
– Normalización. Verificación
– Parámetros periódicos. Representaciones de Fourier
– Independencia. Verificación
– Parsimonia de parámetros
– Generación y previsión
Modelos univariados lineales
– Modelos de series estacionarias: autorregresivos (AR), promedio Móviles (MA). Modelos autorregresivos de promedios móviles (ARMA)
– Funciones de transferencia (FT). Modelos especiales, Gama, intermitentes, no lineales
– Modelos para series periódicas: PAR, PARMA, PGAR y ARMA multiplicativos
– Simulación y pronóstico con modelos univariados
Modelos multivariados
– Descripción general
– Modelos de series no periódicas: AR, ARMA, ARMA Contemporáneos
Modelos periódicos: PAR, PARMA, Parma Contemporáneos y MPARMA
– Agregación y desagregación: Desagregación temporal y espacial. Agregación temporal
– Simulación con modelos multivariados
– Pronóstico con modelos multivariados
Sequías
– Propiedades generales y definiciones
– Características de las sequías
– Análisis regional de sequías
– Análisis estadístico de sequías
– Mitigación de sequías
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