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Balance Hídrico de la Cuenca Alta del rio Pilcomayo Informe Final – Parte I

• Evaluar la calidad de los datos de una estación y su pertenencia al grupo regional,
mediante diversos parámetros estadísticos (i.e. coeficiente de correlación, error relativo,
desviación Standard) proporcionados por el programa del VR.

• Comparar gráficamente el comportamiento de las estaciones dentro de un grupo y entre
grupos, trazando, entre otras cosas, el vector regional del grupo, de las estaciones que lo
componen, así como curvas doble acumuladas. Esto permite identificar rápidamente
quiebres y datos anómalos.

La calidad del vector regional depende de la calidad de los datos de la entrada, aunque los
algoritmos usados intentan minimizar la influencia de los datos erróneos. El vector calcula a la
salida "la contaminación" por los errores que existen en los datos origen. Si se eliminan los
datos incoherentes y se corrigen gradualmente los errores más evidentes en los datos de
entrada, se llegará a un vector regional de buena calidad.

Cuando el VR es de calidad buena, se lo podría usar para reconstituir datos faltantes (lagunas),
multiplicando el índice regional de un año por el valor medio de la precipitación en esa
estación durante el período de estudio. Una opción del programa incluso permite agregar datos
reconstituidos con un desvío, con valores arrastrados de lanzamientos aleatorios en función a
una ley de Gauss, lo que evita disminuir la varianza de los juegos de valores reconstituidos.
Sin embargo para una reconstitución fina de datos perdidos en una estación, es preferible usar
la correlación con las estaciones más cercanas obtenida sobre periodos comunes.

Antes de aplicar el programa se requiere del análisis crítico de la información existente,
entendiéndose por esto a la detección y exclusión de la matriz de aquellos datos incoherentes o
no posibles, es decir que contengan errores groseros. A continuación y con carácter preliminar,
se forman “grupos regionales” grandes de estaciones pluviométricas, tomando en cuenta su
cercanía, características físicas y topográficas, etc. En la ventana de entrada (figura 4.3) se
definen también varios parámetros de cálculo, como el número mínimo de estaciones por año
y años por estación, el método (Brunet Moret o Hiez), los límites de confianza, etc.
La salida del programa contiene varios parámetros que evalúan la calidad de los resultados.
Se usaron principalmente los siguientes:

• El coeficiente de correlación “r” del índice con las estaciones (>0.70)

• El valor de las desviaciones (que se deben mantener dentro de un margen de tolerancia)

• Los límites de confianza dentro de los que se deben mantener las series interanuales del
índice del vector

El análisis de los resultados lleva a disminuir el tamaño del grupo regional, identificar
estaciones cuyos datos son inconsistentes y en caso extremo, eliminar aquellas estaciones con
bajo coeficiente de correlación y alta desviación. En una etapa posterior, los datos
reconstituidos en estaciones pertenecientes a un mismo grupo regional, deben mantener un
comportamiento similar al de los datos originales, por lo cual es aconsejable aplicar el VR a

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