Imputación de Datos en Series de Precipitación Diaria Caso de Estudio Cuenca del Río Quindío

Resumen

En este artículo se presentan los resultados obtenidos por la aplicación
de cinco técnicas de imputación de datos en series de precipitación diaria para ocho estaciones que tienen aferencia sobre la cuenca del río Quindío, localizada en la zona central colombiana.  Con el propósito de preservar la generación de valores de precipitación igual a cero, se consideró el cálculo de probabilidades empíricas a partir de una cadena de Markov de primer orden. Las técnicas fueron implementadas en un algoritmo iterativo, en el que los valores faltantes fueron iniciados con la precipitación promedio diaria. El algoritmo se ejecuta recursivamente sustituyendo los valores estimados en la corrida anterior, finaliza cuando la diferencia máxima entre dos iteraciones sucesivas es menor que un valor fijado previamente. Los datos imputados por la técnica de distancia
estadística ponderada conservan adecuadamente las medidas de tendencia central de la serie temporal de precipitación diaria con
datos faltantes.