TY - JOUR
T1 - Pronóstico de caudales con Filtro de Kalman Discreto en el río Turbio
AU - González-Leiva, Fernando
AU - Ibáñez-Castillo, Laura Alicia
AU - Valdés, Juan B.
AU - Vázquez-Peña, Mario Alberto
AU - Ruiz-García, Agustín
N1 - Funding Information:
Figura 13. Funciones de distribución de probabilidad para los errores de pronóstico obtenidos con 24, 48, 72 y 96 horas de anticipación en la cuenca del río Turbio para la serie del año 2004.
Funding Information:
Los caudales medios diarios se obtuvieron de la base de datos del Banco Nacional de Aguas Superficiales, BANDAS (Conagua, 2014a), para la serie de los años 2003 y 2004. En el cuadro 2 se resumen los cuantiles para los gastos máximos registrados en la estación hidrométrica Las Adjuntas, según la Comisión Nacional de Agua y reportados por Protección Civil Guanajuato (2012).
Funding Information:
Una vez definida la longitud del periodo, los pronósticos se realizaron desde (t0+ P) hasta el tiempo (t0 + 2P), recalculando los parámetros del modelo ARX para el periodo (2P), iniciando de nuevo el pronóstico ahora desde (t0 + 2P) hasta (t0 + 3P) y así de modo sucesivo, tal como se describe en la figura 3. De esta manera, la im-plementación del ARX+DKF se hizo dinámica y con matrices de estado, que fueron variando en cada periodo definido, disminuyendo el ruido generado en el proceso representado como wk en la ecuación (2):
PY - 2015/7/1
Y1 - 2015/7/1
N2 - This paper proposes the use of the discreet Kalman filter (DKF) along with an autoregressive model with exogenous inputs (ARX) for short-term streamflow forecasting with lead times of 24, 48, 72 and 96 hours. This model was applied to the Turbio River basin, located in the state of Guanajuato and a portion of the state of Jalisco, Mexico. This area is vulnerable to flooding during rainy periods which normally occur in the region. The forecasting was based on available precipitation and streamflow data from the years 2003 and 2004. The results indicate that the forecasts performed with one-step ahead, that is with a 24-hour lead time, present better fits than 48, 72 and 96-hour lead times in terms of Nash-Sutcliffe, MSE and RMSE.
AB - This paper proposes the use of the discreet Kalman filter (DKF) along with an autoregressive model with exogenous inputs (ARX) for short-term streamflow forecasting with lead times of 24, 48, 72 and 96 hours. This model was applied to the Turbio River basin, located in the state of Guanajuato and a portion of the state of Jalisco, Mexico. This area is vulnerable to flooding during rainy periods which normally occur in the region. The forecasting was based on available precipitation and streamflow data from the years 2003 and 2004. The results indicate that the forecasts performed with one-step ahead, that is with a 24-hour lead time, present better fits than 48, 72 and 96-hour lead times in terms of Nash-Sutcliffe, MSE and RMSE.
KW - Autoregressive models
KW - Kalman filter
KW - Short-term streamflow forecasting
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85030534591&partnerID=8YFLogxK
UR - http://www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=85030534591&partnerID=8YFLogxK
M3 - Article
AN - SCOPUS:85030534591
SN - 0187-8336
VL - 6
SP - 5
EP - 24
JO - Tecnologia y Ciencias del Agua
JF - Tecnologia y Ciencias del Agua
IS - 4
ER -