Comparación del filtro de Kalman discreto con el filtro de conjuntos para pronóstico de caudales horarios en el río Huaynamota, Nayarit, México

Abstract

La asimilación de datos integrada para el pronóstico de caudales puede brindar flexibilidad y reducción de errores sistemáticos en los modelos. En este trabajo se evalúan la capacidad predictiva del filtro de Kalman discreto, filtro de Kalman de conjuntos y su integración, utilizando registros horarios de caudal de las estaciones Chapalagana y Platanitos ubicadas sobre el río Huaynamota, región hidrológica 12. La cuenca se ubica al noroeste de la república mexicana, y se comparte entre los estados de Durango, Nayarit, Zacatecas y Jalisco. Para el análisis se utilizaron series con 1 360 registros horarios del año 2017 comprendidos entre el 2 de agosto a las 9:00 horas hasta el 28 de septiembre a las 0:00 horas. Se realizaron pronósticos a 1, 2, 3, 4, 5 y 6 pasos hacia adelante, combinados con tamaños de conjunto de 5, 8, 10, 20, 50 y 100 miembros utilizando caudales de la estación Platanitos como variable exógena. El ajuste entre la serie observada y las pronosticadas se estimó mediante el coeficiente de Nash-Sutcliffe y la raíz del cuadrado medio del error para determinar que el filtro de Kalman discreto alcanza mejor ajuste y actualización con base en el tiempo de retraso entre series. El filtro de Kalman de conjuntos genera un suavizado de la serie pronosticada, y al igual que la integración de filtros aumenta el efecto de desplazamiento de la serie pronosticada. El filtro de Kalman discreto alcanza ajuste superior a ARX y a la combinación ARX-DKF.

Keywords

• filtro de kalman
• conjuntos
• modelos autorregresivos
• pronósticos de caudales a corto plazo