Modelos en series de tiempo aplicado a descargas medias mensuales del río Pisco

Abstract

Se realizó el estudio de las descargas medias mensuales (m3/s) del río Pisco para encontrar modelos de predicción utilizando la metodología de los modelos de Box y Jenkins, en base a la información del periodo de 1974-88. Se analizó la serie y se efectuó una transformación no lineal según Box y Cox, encontrándose que la transformación más adecuada es del tipo logarítmica. La serie es diferenciada en relación a un atraso unitario estacional (D=1, s=12); de esta manera encontrándose una serie homogénea y estacionaria. Se determinó los modelos más apropiados para las descargas mensuales, al modelo: SARIMA (2,0,1)x(1,1,1)12 aceptando a los residuos como ruido blanco con 85% de probabilidad según la prueba de Box y Pierce y el modelo SARIMA (1,0,1)x(2,1,1)12 con 73,9% de aceptar a los residuos como ruido blanco. Estos modelos estudiados en el presente trabajo y utilizando la misma metodología se pueden efectuar para otros ríos y contar con descargas mensuales con cierto periodo de anticipación para operación de sistemas de riego, planificación y programación de cultivo. El autor recomienda que para realizar nuevas predicciones es necesario tener en cuenta la transformación logarítmica, actualizar la información y considerar un periodo mayor de información (unos 10 a 15 años más) para el estudio de ciclos. Tambien realizar predicciones para periodos cortos (1 a 2 años) y para años normales, secos y húmedos. Asimismo se podria determinar modelos de predicción para los demás ríos del Perú con la metodología utilizada en la presente tesis.