Hidrología estocástica

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.

Profesionales que se desempeñan en aspectos relacionados con la planificación, operación y análisis de sistemas de aprovechamiento de recursos hídricos.

Analizar y modelar fenómenos hidrológicos utilizando técnicas estadísticas de series cronológicas.

Título profesional universitario o licenciatura en ingeniería civil, ingeniería industrial, ingeniería comercial o agronomía.

Conocimientos básicos de matemáticas, cálculo, probabilidades y estadística.

Comprensión lectora de textos en inglés.

Conocimientos de navegación por en internet y búsqueda de referencias.

Manejo de bases de datos excel y programas estadísticos a nivel de usuario.

Contenidos:
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 y pronóstico con modelos multivariados.

Sequías
– Propiedades generales y definiciones.
– Características de las sequías.
– Análisis regional y estadístico de sequías.
– Mitigación de sequías.