Imputación de datos faltantes de lluvia máxima mensual en la zona Andina de Colombia usando optimización convexa (2023)
En el proceso de toma de datos de lluvia ha sido probable que existan valores faltantes por diversos factores como: las fallas en la toma o los equipos de medición, problemas de orden público, entre otros. Esta pérdida de datos ha afectado la precisión y validez de cálculos hidroclimáticos, por esta razón fue importante imputar estos datos faltantes en las series de lluvia máxima mensual, debido a que es fundamental caracterizar la estacionalidad y variabilidad interanual de tormentas extremas en cuencas hidrográficas. En este trabajo de investigación se ha aplicado el método de optimización convexa, el cual tenía como objetivo calcular datos faltantes en las series de lluvia máxima mensual en Colombia, y validar estos valores imputados. Dentro del desarrollo del proyecto se agruparon las series de lluvia según las diferentes regionalizaciones climáticas, y se realizó un análisis de validación a las series reconstruidas. Además, se propuso diseñar estrategias las cuales ayuden a disminuir el RMSE (error cuadrático medio) de validación. Esta investigación se realizó usando un desarrollo algorítmico en el lenguaje de programación Matlab. Se hizo una selección de series mensuales de lluvia máxima para la región Andina de Colombia, y análisis de no estacionariedad usando pruebas de hipótesis implementadas con el lenguaje de programación R. Para la imputación de datos faltantes se implementó un algoritmo cuyo núcleo es la descomposición en valores singulares. El desarrollo de este proyecto tuvo la finalidad de presentar un póster, un artículo de revisión en revista indexada nacional y presentar los resultados del proyecto en los encuentros programados por VICUR.