Homogeneización de series pluviométricas de la cuenca del río Pastaza, utilizando módulos de inteligencia artificial
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Date
2022-09
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería Civil y Mecánica, Carrera de Ingeniería Civil
Abstract
In the present work a Machine Learning approach was investigated in the field of
hydrology. For this purpose, were examined the existing problems of heterogeneity in
the yearbooks of meteorological stations published by the National Institute of
Meteorology and Hydrology (INAMHI), where the absence of values in the
pluviometric series was found.
In order to complete the missing data, it was used a conventional method which
interpolates pluviometric data between stations in function of their distances. For this
reason, in the present work was used an algorithm that contains an artificial neural
network (ANN) trained to emulate the behavior of the precipitation data recorded
through the scikit-learn library in a free programming software.
The performance of the artificial neural network was evaluated based on the estimation
of the missing pluviometric data from the meteorological stations located in the
Pastaza river watershed, where the quadratic error obtained was analyzed both with
the algorithm and the conventional method. To validate the running of the created
software, it was obtained the correlation by ranges of the calculated values by both
methods, which allowed determining the effectiveness of the machine learning based
software.
Description
En la presente tesis se investigó un enfoque de Machine Learning en el campo de la
hidrología, para ello se indagó los problemas de heterogeneidad en los anuarios de las
estaciones meteorológicas publicados por el Instituto Nacional de Meteorología e
Hidrología (INAMHI), en donde se encontró la ausencia de valores en las series
pluviométricas.
Para completar los datos faltantes generalmente se hace uso de un método
convencional que engloba características generales de una serie pluviométrica, por esta
razón en el presente trabajo se hace uso de un algoritmo en función de una red neuronal
artificial entrenada para emular el comportamiento de los datos de precipitación
registrados a través de la librería scikit-learn en un software libre de programación.
El rendimiento de la red neuronal artificial se evaluó en función de la estimación de
los datos pluviométricos faltantes de las estaciones meteorológicas ubicadas en la
cuenca del río Pastaza, en donde se analizó el error cuadrático obtenido con el
algoritmo y con el método convencional. Para validar el funcionamiento del software
creado, se obtuvo la correlación por rangos de los valores calculados de ambos
métodos, lo que permitió determinar la eficacia que el software basado en machine
learning tiene
Keywords
PRECIPITACIÓN, ESTACIONES METEOROLÓGICAS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MACHINE LEARNING, RED NEURONAL ARTIFICIAL