| Revista: | Investigaciones geográficas - Instituto de Geografía. UNAM |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000446465 |
| ISSN: | 0188-4611 |
| Autores: | Bastidas, Luis Bernardo1 Vich, Alberto Ismael Juan2 Piccolo, María Cintia3 |
| Instituciones: | 1Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales, Mendoza. Argentina 2Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Filosofía y Letras, Mendoza. Argentina 3Instituto Argentino de Oceanografía, Bahía Blanca, Buenos Aires. Argentina |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Dic |
| Número: | 103 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | El uso de series temporales sin valores faltantes resulta fundamental para la veracidad de los análisis científico-geográficos. Dado que en el caso de la temperatura (variable objeto de estudio), es posible encontrar vacíos de información en sitios con escasas estaciones meteorológicas, el objetivo de investigación fue desarrollar una metodología para completar series de tiempo mensuales cuando no se dispone de estaciones meteorológicas adyacentes. El método planteado se vincula al uso de temperaturas anuales, medias mensuales y promedio seriales, de modo que su proporción permita calcular los datos carentes de información. Tomando como base una estación meteorológica localizada al centrooccidente árido argentino, la investigación se centró en cuatro fases vinculadas a la aplicación de la propuesta. Inicialmente, se aplicó la metodología planteada para calcular valores faltantes mensuales sobre la estación San Juan Aero, con N= 46 años. Adicionalmente, se comparó la propuesta con otras metodologías que utilizan estaciones adyacentes y su aplicación sobre otra estación fuera del área de estudio. Todo lo anterior fue verificado mediante nueve índices de precisión. Los resultados indican que la metodología propuesta presenta óptimos resultados en estaciones con N ≥ 30 años, 10 % de datos faltantes y con precisión superior a otras metodologías de naturaleza similar. Se utilizó el método propuesto en series de tiempo pertenecientes a estaciones fuera del área de estudio y los resultados mostraron una alta fiabilidad en el cálculo de datos faltantes. Por lo tanto, se recomienda su uso para completar series temporales de temperaturas mensuales en estaciones sin pares adyacentes |
| Resumen en inglés | Complete time series with no missing values are essential for reliable scientific-geographic analyses. Temperature time series commonly show data gaps, particularly in meteorological stations located in regions with few scattered stations. Scarce meteorological stations exist in the arid central-western region of Argentina, where vast, sparsely populated, or unproductive areas far away from major urban centers and oases may have restrained the installation of sufficient stations. Thus, climate data records from existing stations, especially those in rural areas, often lack temporal continuity, and the data gaps have to be filled in based on data from adjacent stations. However, this is not possible in the absence of nearby stations with reliable and sufficiently long records that can be used for estimating the missing data. This study aimed to develop an easy-to-apply, highly accurate operational method to fill data gaps in monthly temperature time series, which is particularly suitable for locations with no nearby meteorological stations. The method developed herein is based on the use of annual and monthly means and the overall time series average. The method was tested on the 46-yr time series of monthly temperature data recorded at the meteorological station of San Juan Aero (base station), located in the Province of San Juan, central-western Argentina. The base station is close to two other weather stations whose data were used to validate the results of one of the phases of the method. The study included: a) the application of the method proposed to the San Juan Aero station (base station) using subsets of varying lengths of the entire time series data set, and comparing the accuracy of the estimates thus obtained by means of ad hoc indices; b) the application of the same procedure used in a), but with varying percentages of missing data; c) the comparison of the missing values estimated by the method developed herein versus those estimated using co |
| Disciplinas: | Geociencias, Geografía |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Geografía física, Meteorología, Estaciones meteorológicas adyacentes, Datos faltantes, Temperatura mensual, Indices de precisión, Series temporales |
| Keyword: | Physical geography, Meteorology, Missing data, Monthly temperature, Accuracy indices, Nearby weather stations, Time series |
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