Análisis de homogeneidad, tendencias y saltos de las precipitaciones en la Provincia de Misiones

• Autores: Schoninger, Fátima; Vich, Alberto Ismael Juan; Rodríguez, Darío Tomás; Fernández, José Javier; Seufert, Ariana Giselle
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Precipitaciones; Serie de datos; Tendencia; Salto; Homogeneidad de datos; Rainfall; Data series; Trend; Jump; Data homogeneity
• Institución: Universidad Nacional de Misiones

Fil: Schoninger, Fátima. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Schoninger, Fátima. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas; Argentina.
Fil: Vich, Alberto Ismael Juan. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Filosofía y Letras. Departamento de Geografía; Argentina.
Fil: Vich, Alberto Ismael Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico (Mendoza); Argentina.
Fil: Rodríguez, Darío Tomás. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Fernández, José Javier. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Fernández, José Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas; Argentina.
Fil: Seufert, Ariana Giselle. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.
Fil: Seufert, Ariana Giselle. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas; Argentina.
A partir de la necesidad de la gestión integral de recursos hídricos, los hidrólogos requieren conocer los componentes del ciclo hidrológico y su comportamiento ante la presencia del cambio climático. Actualmente muchos investigadores dirigen sus estudios a la identificación de tendencias en series de variables hidrometeorológicas, utilizando pruebas paramétricas y no paramétricas. En este artículo se presenta un análisis de precipitaciones del periodo 1991-2018 para 14 estaciones de la provincia de Misiones.Tiene como objetivo detectar tendencias o cambios graduales y cambios abruptos o saltos en los valores medios de una serie de precipitaciones de 28 años, en una región que evidencia carencia de datos confiables con relación a la variabilidad de precipitaciones en la provincia. Para ello, se estudió previamente las condiciones de normalidad, aleatoriedad e independencia, para luego realizar el análisis de tendencias o saltos. Además, se evaluó la consistencia y homogeneidad de datos. Se realizó un análisis exploratorio de datos considerando los supuestos de normalidad, aleatoriedad e independencia, donde el 13% de los datos no cumple con uno o más de los tres supuestos. Además, se llevaron a cabo pruebas paramétricas y no paramétricas para detectar tendencias y saltos en la serie, que arrojaron como resultados que el 5%de los datos presenta una tendencia, de los cuales el 69% es positiva y el 31%con tendencias negativas. Con respecto a los saltos detectados el 58% resultaron ser positivo.
Based on the need for comprehensive management of water resources, hydrologists need to know the components of the hydrological cycle and their behavior in the presence of climate change. Currently,many researchers direct their studies to identify trends in series of hydrometeorological variables, using parametric andnon-parametric tests.This article presents an analysis of rainfall during the period 1991-2018 for 14 stations in the province of Misiones.The objective is to detect trends or gradual changes and abrupt changes or jumps in average values of a 28-year series of rainfall,considering there is a lack of reliable data regarding the variability of rainfall in the province. For this, the conditions of normality, randomness and independence were previously studied, to then carry out analysis of trends or jumps.In addition,the consistency and homogeneity of data was evaluated. An exploratory data analysis was carried out taking into account the assumptions of normality, randomness and independence, where 13% of the data does not meet one or more of the three assumptions. Furthermore, parametric and non-parametric tests were conducted to detect trends and jumps in the series. The analysis revealed that 5% of the data presents a trend, of which 69% are positive and 31% negative. Regarding the jumps detected, 58% turned out to be positive.