1. Repositorio Institucional UTPL
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorFries, Andreas Erwines_ES
dc.contributor.authorIñiguez Medina, Carlos Albertoes_ES
dc.date.accessioned2019-04-15T14:42:04Z-
dc.date.available2019-04-15T14:42:04Z-
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.citationIñiguez Medina, C. A. Fries, A. E. (2019) Relleno de datos faltantes de las estaciones Malacatos, Quinara, Yangana y El Tambo de la provincia de Loja [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/23985es_ES
dc.identifier.otherCobarc: 1287230es_ES
dc.identifier.urihttps://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=121092.TITN.es_ES
dc.descriptionResumen: Las estaciones meteorológicas son importantes para diferentes tipos de proyectos o investigaciones que benefician a la sociedad. Sin embargo, muchas estaciones presentan espacios vacíos debido al mal funcionamiento, corte de suministro eléctrico o falta de personal. Debido a esto, se seleccionó cuatro estaciones en el cantón de Loja (Malacatos, Quinara, Yangana y El Tambo) para rellenar sus vacíos en las series de temperatura T (diaria) y precipitación P (mensual). Los datos de temperatura fueron rellenados mediante la fórmula del promedio y el método de Regresión – Correlación lineal, aplicando gradientes altitudinales. Los datos mensuales de precipitación fueron completados mediante el método Regresión – Correlación lineal, al considerar el régimen pluviométrico entre las estaciones. De esta manera se logró rellenar los espacios vacíos de T con más del 50% en cada una de las estaciones, mientras que con los datos vacíos de P se logró rellenar el 100% en tres estaciones, quedando solo una incompleta. La validación demostró que de los métodos aplicados solo la Regresión – Correlación Lineal fue aceptable para estimar T y P.es_ES
dc.description.abstractAbstract:Weather stations are important for different types of projects or research that benefit the society. However, many stations have empty spaces due to sensor defects, power cut or staff shortage. Therefore, four stations were selected in the canton of Loja (Malacatos, Quinara, Yangana and El Tambo) to fill their gaps in the series of temperature T (daily) and precipitation P (monthly). The temperature data were filled using the average formula and the Linear - Regression Correlation method, applying altitudinal gradients. The monthly rainfall data were completed using the Linear - Regression Correlation method, too, considering the rainfall regime between the stations. Applying these methods, it was possible to fill in the gaps of T by more than 50% for all station, while the empty spaces of P by 100% for three stations, leaving only one station incomplete. The validation showed that respective to the applied methods the only acceptable was the Linear - Regression Correlation method likewise for T and P.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectEcuador.es_ES
dc.subjectTesis digital.es_ES
dc.titleRelleno de datos faltantes de las estaciones Malacatos, Quinara, Yangana y El Tambo de la provincia de Lojaes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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