004 Análisis calidad datos MAESTRIA .pptx

ANALISIS DE CALIDDA DATOS

1. ANÁLISIS DE CALIDAD DATOS HIDROLÓGICOS Maestría en Ingeniería- Recursos Hidráulicos Universidad de ayacucho Jeannette Zambrano Nájera, Ph.D.

2. Conocer disponibilidad de datos Pasar de manejar un número extenso de datos a manejar un número mas compacto y representativo. Identificación de inconsistencias en los datos. Selección de estaciones y sus respectivos datos o periodos mas representativos a utilizar en el proyecto. OBJETIVOS

3. SERIE TEMPORAL Se define como una secuencia de observaciones o datos que han sido medidos en determinados instantes y sus medidas se organizan cronológicamente. Las medidas pueden ser en cualquier intervalo de tiempo, por ejemplo minutos, días, años, meses, trimestres, etc.;

4. ANÁLISIS SERIE TEMPORAL El análisis de series temporales permite definir los períodos de calibración y validación en la implementación del modelo conceptual distribuido y descartar estaciones que presentan inconsistencia en los datos.

5. SELECCIÓN PERIODOS DE CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN Para seleccionar los periodos de calibración se realiza el conteo de datos existentes de todas las estaciones de la zona y se identifican periodos que presentan la mejor cantidad de datos disponibles.

6. Conteo de datos disponibles, selección de los periodos de calibración y validación Análisis de consistencia Análisis de Homogeneidad Análisis Estadístico Correlación de variables PROCEDIMIENTO

7. CONTEO DE DATOS

8. CONTEO DE DATOS

9. CONTEO DE DATOS

10. CONTEO DE DATOS

11. CONTEO DE DATOS Estación Periodo Num Datos Totales Num No Datos % Datos Faltantes 26135040 1996-2016 7670 1516 19.765 26135110 1996-2016 7670 2072 27.014 26135160 1997-2016 7304 2961 40.539 26135140 1980-2016 13514 11268 83.380 26135090 1997-2009 4747 3204 67.495 26155110 1979-2016 10957 2721 19.605 26145030 1979-1999 7669 2934 38.258 Estación Periodo Num Datos Total Num No Dato % Datos Faltantes 26135040 1985-2016 11687 1239 10.60 26135110 1987-2016 10957 2056 18.76 26155110 1979-2016 13879 2718 19.58 Estaciones de Evaporación Estaciones de Brillo Solar

12. 1. CONTEO DE DATOS

13. ANÁLISIS DE CONSISTENCIA Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO ANÁLISIS VISUAL ANÁLISIS DE DOBLE MASA ANÁLISIS ESTADÍSTICO

14. ANÁLISIS VISUAL Representación gráfica de la información hidrometeorológica en el tiempo. Tiene como objetivo determinar periodos en los cuales se presenten datos poco confiables. Se revisa cada estación de manera independiente. Se puede revisar la información en campo, es decir la estación y la serie de observaciones para justificar posibles saltos.

15. ANÁLISIS VISUAL

16. ANÁLISIS VISUAL

17. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

18. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

19. ANÁLISIS DE DOBLE MASA Representación acumulada de una misma variable entre dos estaciones, con respecto a una estación patrón. La estación patrón será la que menos quiebres presente en el análisis de doble masa. Está conformada por la media aritmética de todas las estaciones, en periodos comunes de análisis.

20. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

21. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

22. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

23. ANÁLISIS ESTADÍSTICO

24. ANÁLISIS DE HOMOGENEIDAD Cuando una serie presenta cambios bruscos en los valores (que pueden mantenerse o no), si sufren cambios en su variabilidad o si sufren de una modificación progresiva pero sistemática entonces la serie es NO HOMOGÉNEA. Si la serie presenta NO HOMOGENEIDAD se le deben realizar correcciones para poder trabajar con ella.

25. ANÁLISIS DE HOMOGENEIDAD Tests para tendencias Mann-Kendall (non- paramétrico ) Spearman’s Rho (non- paramétrico ) Regresión Linear (paramétrico) Tests para cambio en media/mediana Pruebas que requieren punto de cambio Prueba T simple Prueba T modificada Prueba U-Mann Whitney Prueba de signo

26. ANÁLISIS DE HOMOGENEIDAD TESTS PARA CAMBIO EN MEDIA/MEDIANA Pruebas que NO requieren punto de cambio Prueba de Sumas acumuladas Homogeneidad de Abbe Petit CAMBIO EN LA VARIANZA Prueba F modificada Prueba de Barlett

27. ANÁLISIS DE HOMOGENEIDAD Variación de la media dentro del periodo

28. EFECTO OROGRÁFICO ANÁLISIS DEL EFECTO OROGRÁFICO Se analiza la relación entre la precipitación y la altura para determinar la dependencia de estas variables. Esta relación, si es lineal, permite mejorar la interpolación espacial de la precipitación en el modelo conceptual distribuido, con la utilización de un coeficiente de interpolación de la lluvia con la cota (mm/m).

29. CORRELACIÓN DE VARIABLES Correlación entre Series de Caudal Con los correlogramas entre caudales se busca la relación que se tiene entre las diferentes series de caudal, para encontrar la mejor relación se hace un desfase de días.

30. CORRELACIÓN DE VARIABLES Correlación entre Precipitación y Caudal Líquido

31. RELLENO DE DATOS MÉTODO DE LA PROPORCIÓN NORMAL

32. RELLENO DE DATOS MÉTODO DEL INVERSO DE LA DISTANCIA