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

4.3.2 Relleno y reconstitución estadística de datos pluviométricos

Los registros pluviométricos frecuentemente muestran “lagunas” (periodos sin datos). Para
obtener una base de uso común y no perder la información de un año debido a que se tengan
algunos meses sin registro, es conveniente completar registros mensuales mediante relleno.
Existen diversos procedimientos y criterios para realizar el relleno, entre los que se mencionan
el uso de la media mensual histórica de la estación y el de la distancia inversa. Para el presente
estudio se ha utilizado la correlación múltiple entre estaciones que en lo posible, pertenezcan
al mismo grupo regional. Por consideraciones prácticas, en los casos de grupos con un número
importante de estaciones, el relleno de una serie de datos de una estación cualquiera se
realizará tomando en cuenta a las estaciones geográficamente más cercanas, siempre y cuando
esas estaciones tengan consistencia aceptable (según el vector regional). Los criterios de
relleno son los siguientes:

• El relleno se realiza entre estaciones pertenecientes al mismo grupo regional. En caso de
que esto no sea posible, se deberá realizar un cuidadoso análisis para usar estaciones de
otro grupo.

• Se podrá rellenar registros faltantes siempre que los mismos no superen periodos continuos
de 6 meses.

• Las nuevas series rellenadas y/o ampliadas deberán seguir el comportamiento original, lo
que será comprobado mediante la teoría de decisiones y/o el Vector Regional, donde el
comportamiento de los vectores de la serie rellenada deberá seguir el de la serie original.

Para una mejor aplicación del método se vio por conveniente dividir al año en tres estaciones,
de acuerdo al comportamiento de la región de estudio:

• Época húmeda: Noviembre, Diciembre, Enero, Febrero, Marzo
• Época seca: Mayo, Junio, Julio, Agosto
• Época de transición: Abril, Septiembre, Octubre

Varios programas estadísticos incluyen a la regresión múltiple entre sus herramientas y tienen
además diversos parámetros que permiten evaluar la bondad de ajuste, como el coeficiente de
regresión (r2), de regresión corregida (r2 Correg.), error típico de la estimación y el estadístico
F que indica si existe relación lineal significativa entre la variable dependiente y el conjunto
de variables independientes. El valor 0.00 indica un máximo nivel significativo de una serie de
datos (de una estación) en la regresión. Para el presente estudio se utilizó el módulo de
regresión múltiple del programa SPSS-Statistical Product and Service Solutions versión
11.5.1. Por criterio y experiencia, se aplicó la regresión linear con imposición en el origen, es
decir que la ecuación no tiene término independiente:

Y = β 1 · X 1 + β 2 · X 2 + ........ + β n · X n

La tabla 4.3 presenta valores medios mensuales y anuales de precipitación para el periodo
1970-2000 en 127 estaciones. Estos valores fueron obtenidos en base a las series corregidas,

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