TY - JOUR AU - Amaris, Gloria AU - Ávila, Humberto AU - Guerrero, Thomas PY - 2017/04/01 Y2 - 2024/03/28 TI - Aplicación de modelo ARIMA para el análisis de series de volúmenes anuales en el río Magdalena JF - Tecnura JA - Tecnura VL - 21 IS - 52 SE - Estudio de caso DO - 10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.2.a07 UR - https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/12025 SP - 88-101 AB - <p><strong>Contexto: </strong>Los efectos del cambio climático, intervenciones humanas y características de los ríos, son factores que incrementan el riesgo en la población y de los recursos hídricos. Sin embargo, impactos negativos como inundaciones y desecación de ríos pueden ser identificados previamente mediante el uso de herramientas de modelación adecuadas.</p><p><strong>Objetivos: </strong>Se estima un modelo ARIMA para el análisis de series de tiempo de volúmenes anuales (millones de m<sup>3</sup>/año) en el río Magdalena usando registros de la estación Calamar (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia - Ideam), buscando la compatibilidad entre la hipótesis de modelación y los datos observados en el río.</p><p><strong>Métodos: </strong>El modelo ARIMA es considerado uno de los enfoques más implementados en hidrología y estudios relacionados con variabilidad climática dado que considera registros no estacionarios.</p><p><strong>Resultados: </strong>El pronóstico de volumen máximo del río Magdalena para los años 2013 a 2024 oscila entre 289.695 millones de m<sup>3</sup> y 309.847 millones de m<sup>3</sup>. El pronóstico de volumen mínimo para los años de 2013 a 2024 oscila entre 179.123 millones de m<sup>3</sup> y 157.764 millones de m<sup>3</sup> con una tendencia de decrecimiento de 106 millones de m<sup>3</sup> en 100 años.</p><p><strong>Conclusiones: </strong>Los resultados de la simulación con el modelo ARIMA, comparados con los datos observados, muestran un ajuste adecuado de los valores mínimos y máximos. Esto permite concluir que, aunque estos modelos no simulan el comportamiento exacto en el tiempo, son una buena herramienta para aproximar eventos mínimos y máximos.</p> ER -