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EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE TRANSICIÓN DE ESTADO EN
SISTEMAS COMPLEJOS. APLICACIONES EN HIDROLOGÍA
HÉCTOR ANDRÉS ANGARITA CORREDOR
Ingeniero Civil
Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Hidrosistemas
Bogotá D.C., Diciembre de 2008
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EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE TRANSICIÓN DE ESTADO EN
SISTEMAS COMPLEJOS. APLICACIONES EN HIDROLOGÍA
HÉCTOR ANDRÉS ANGARITA CORREDOR
Ingeniero Civil
Trabajo de grado presentado para optar el título de Magíster en Hidrosistemas.
Director:
EFRAÍN DOMÍNGUEZ CALLE
Ing. Hidrólogo, MSc Ecología Hidrometeorologíca
PhD en Ciencias Técnicas
Pontificia Universidad Javeriana
Maestría en Hidrosistemas
Bogotá D.C., Diciembre de 2008
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CONTENIDO
RESUMEN .................................................................................................................................. 8
Introducción .............................................................................................................................. 9
1. Extracción de operadores de transición a partir de datos observados .......................... 13
1.1. Marco Conceptual ................................................................................................... 13
1.2. El método de operadores adaptativos ‐ AOM ........................................................ 14
1.3. Enfoque adaptativo para la extracción de operadores de transición ..................... 15
1.4. Optimización de un operador adaptativo ............................................................... 19
1.5. Aplicación de un operador adaptativo .................................................................... 20
1.6. Frecuencia de muestreo necesaria para la aplicación de operadores adaptativos 22
1.7. Ejemplos .................................................................................................................. 25
1.7.1. Operadores de transición del atractor de Lorenz. .......................................... 26
1.7.2. Extracción de operadores de un sistema caótico simple (DOF = 2) ................ 29
2. Aplicación del método de extracción de operadores de transición en el diseño de un
sistema de pronóstico hidrológico de niveles en tiempo real ................................................ 34
2.1. Alcance y fuentes de información ........................................................................... 34
2.2. Comentarios sobre la notación de operadores adaptativos ................................... 36
2.3. Ejemplo 1. Estación El Banco .................................................................................. 37
2.4. Ejemplo 2. Estación Puente. Balseadero ................................................................. 43
2.5. Viabilidad de los pronósticos y análisis de los resultados ....................................... 48
3. Aplicación del método de extracción de operadores de transición de estado en la
decodificación de caudales ..................................................................................................... 53
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3.1. Efecto del proceso codificación‐decodificación en la incertidumbre de la medición
de caudales .......................................................................................................................... 53
3.2. Diseño Experimental ............................................................................................... 56
3.3. Resultados ............................................................................................................... 58
Conclusiones ........................................................................................................................... 61
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LISTADO DE FIGURAS
Figura 1 Línea de tiempo de calibración y pronóstico en un modelo AOM donde se ilustra el
concepto de ventana de parametrización. ............................................................................. 18
Figura 2. Algoritmo de identificación de un operador adaptativo óptimo ............................. 21
Figura 3. Algoritmo de pronóstico operativo de un operador adaptativo ............................. 22
Figura 4 Canal Ruidoso. ........................................................................................................... 23
Figura 5. Un modelo de pronóstico como un canal ruidoso. .................................................. 23
Figura 6. Modelos de pronóstico AOM de la forma (9) aplicados en dos señales de caudales
diferentes (a) Estación El Banco (b) Estación Paicol , a Δt = 1 dia. ......................................... 24
Figura 7 Criterio de identificación de frecuencia de muestreo óptima .................................. 25
Figura 8 Series de tiempo del atractor de Lorenz ................................................................... 26
Figura 9. Resultados de pronóstico de Y utilizando un operador óptimo de la forma (9)...... 28
Figura 10. Series de tiempo de los Coeficientes del operador de Y = L(Wt) ........................... 28
Figura 11. Pronóstico de P(yt+1,t). ........................................................................................... 29
Figura 12 Imágenes capturadas en un modelo físico del péndulo caótico. en los instantes t =
50, 150 y 250 ........................................................................................................................... 30
Figura 13 Series de tiempo registradas en las posiciones de un péndulo caótico ................. 30
Figura 14 Resultados de pronóstico de Y en T = 1, 3, 5 utilizando un operador óptimo de la
forma (9) ................................................................................................................................. 32
Figura 15 Resultados de pronóstico de P(Y) en T = 1, 3, 5 utilizando un operador óptimo de la
forma (10) ............................................................................................................................... 33
Figura 16 Estaciones limnigráficas seleccionadas de los ríos Cauca y Magdalena ................. 35
Figura 17. Convención adoptada para presentar el operador adaptativo óptimo. (a): Series
de tiempo pronosticadas y observadas (la gráfica inferior muestra mayor detalle temporal)
(b) Diagrama de dispersión observado vs simulado (c). Parámetros del operador óptimo y
criterios de desempeño. ......................................................................................................... 36
Figura 18 Convención para la presentación de un pronóstico probabilístico (d) serie de
tiempo de P(Y(t),t) y (e) Gausiana bivariada de P(r,L(Wt)). .................................................... 37
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Figura 19 Series de tiempo del niveles diarios en la estación El Banco (X1), Promedio
multianual del dia de años precedentes (X2) y niveles registrados en Estación Pto Berrio (X3)
................................................................................................................................................. 38
Figura 20 Series de tiempo del niveles horarios en la estación El Banco (Xh1), niveles
registrados en Estación Pto Berrio (Xh3) ................................................................................ 38
Figura 21 Modelos de pronóstico en el Banco a resolución diaria. T = 1,3 y 14 días. ............ 39
Figura 22 Pronóstico estocástico en el Banco a resolución diaria. T = 1,3 y 14 días .............. 40
Figura 23. Modelos de pronóstico en el Banco a resolución horaria. T = 1,3 y 6 horas. ........ 41
Figura 24 Pronóstico estocástico en el Banco a resolución horaria. T = 1,3 y 6 horas ........... 42
Figura 25. Estimación de la frecuencia óptima de muestreo en la estación el Banco. ........... 43
Figura 26 Series de tiempo del niveles horarios en la estación Puente Balseadero (Xh1) y
precipitacón (Xh2) y niveles registrados en Pte Garces. (Xh3) ............................................... 44
Figura 27 Modelos de pronóstico en Pte Balseadero a resolución horaria. T = 1 y3 horas. ... 45
Figura 28. Modelos de pronóstico en Pte Balseadero a resolución horaria. T = 6 y 12 horas.
................................................................................................................................................. 46
Figura 29 Pronóstico estocástico en Puente Balseadero a resolución horaria. T = 1,3, 6 y 12
horas ........................................................................................................................................ 47
Figura 30. Estimación de la frecuencia óptima de muestreo en la estación Puente
Balseadero. .............................................................................................................................. 48
Figura 31 Desempeño de los operadores según el criterio AMI/H en las estaciones del Río
Magdalena a resoluciones temporales Horarias. .................................................................... 51
Figura 32 Desempeño de los operadores según el S/σΔ en las estaciones del Río Magdalena
a resoluciones temporales Horarias. ....................................................................................... 51
Figura 33 Desempeño de los operadores según el AMI/H en las estaciones del Río Cauca a
resoluciones temporales Horarias. ......................................................................................... 52
Figura 34 Desempeño de los operadores según el S/σΔ en las estaciones del Río Cauca a
resoluciones temporales Horarias. ......................................................................................... 52
Figura 35. Esquema de la comunicación aplicado a la observación de un proceso hidrológico.
................................................................................................................................................. 53
Figura 36 Campañas de aforo realizadas en la estación Juanchito. Fuente IDEAM. .............. 54
Figura 37 Puntos de Caudal y Nivel ......................................................................................... 55
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Figura 38 Diseño Experimental para la definición de una función de decodificación de
caudales basada en un modelo de espacio de fase. ............................................................... 56
Figura 39 Hidrograma de creciente a resolución horaria en la estación La Balsa. ................. 57
Figura 40 Tramo de Rio Modelado en Mike 11 ....................................................................... 57
Figura 41 Solución de la onda dinámica en la sección de control considerada ...................... 58
Figura 42 Diagramas de dispersión de caudal decodificado vs caudal teórico en la sección de
control. (a) Curva de gasto (b) Decodificador de espacio de fase ........................................ 59
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RESUMEN
Este trabajo propone una metodología para identificar operadores que describen la transición de sistemas de complejidad algorítmica significativa. En el método es posible identificar a partir de un conjunto de señales observadas: (1) la matriz de estado del sistema en términos de componentes de las señales y (2) reglas locales en el tiempo para predecir las transiciones de dicho estado. Se han realizado dos aplicaciones del método. La primera es la evaluación de la viabilidad de implementar un sistema de pronóstico en tiempo real de niveles y caudales en los Ríos Magdalena y Cauca. Los resultados de esta aplicación demuestran la viabilidad operativa de desarrollar modelos de pronóstico hidrológico de niveles de agua y caudales en la mayoría de las corrientes naturales evaluadas, en escalas desde horarias hasta semanales. La segunda aplicación es un método de definición de la curva de calibración de caudales que explota la dinámica de la señal observada del nivel. Los resultados indican que el método conduce a una reducción del efecto de la histéresis en decodificación del caudal, que no obstante no es satisfactoria pues induce a una modificación de la escala en los valores decodificados.
Abstract
This work proposes a method for extracting operators to describe transitions in observed signals from significant algorithmic complexity systems. The method identifies from a set of observed signals: (1) a description of the system state in terms of components of signals and (2) local rules in time to predict the system transition to next state. The method uses an adaptive approach suitable for systems in non stationary conditions. Two applications of the method have been developed. First, the evaluation of the feasibility for implementing real‐time forecasting models for levels and flow rates in the Magdalena and Cauca rivers from hourly to two weeks lead times. The results of this application demonstrate its operational feasibility for implementing predictive models of hydrological water levels for most of the cases evaluated. The second application is the definition of discharge decoding method which exploits the dynamics of the water level observed signal. The results indicate that the method leads to a reduction in the effect of hysteresis in the decoded flow, which however is not satisfactory as to induce a change of scale in the decoded values.
Palabras clave:
Pronóstico hidrológico, Sistemas complejos, Complejidad algorítmica, Modelos determinísticos, Modelos estocásticos.
Hydrological Forecast, Complex Systems, Algoritmic complexity, Deterministic models, Stochastic Models.
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INTRODUCCIÓN
Una cuestión fundamental en el estudio de sistemas naturales radica en cómo explicar
secuencias de datos observados con el fin identificar los patrones o estructuras que definen
su evolución. En esencia, identificar reglas de transición permite disminuir la cantidad de
incertidumbre sobre el comportamiento no observado futuro o pasado. En el caso de un
sistema simple, como un péndulo, para un observador la incertidumbre sobre los estados
no observados es muy pequeña, pues para éste será posible predecir con precisión estados
no observados a partir de un conjunto sencillo de reglas y el conocimiento de las
condiciones las condiciones iniciales. En la medida que el proceso sea más incierto, un
observador percibirá en la secuencia de eventos un componente aleatorio hasta el punto en
el que dicho componente supere cualquier capacidad del observador de identificar las
reglas que determinan su comportamiento.
A partir de esta noción de incertidumbre se introduce una definición intuitiva de la
complejidad de un sistema: Para el observador un proceso será más complejo en la medida
que requiera más información para describir la evolución observada de un sistema.
Kolmogorov y Chaitin, formalizaron este concepto desde el punto de vista informático en
términos la longitud en bits del programa/algoritmo más corto capaz de reproducir la
secuencia de los estados observados del sistema. Esta definición guarda relación con la
capacidad de un observador de describir el sistema observado para comunicar la secuencia
de estados a otro observador: la complejidad puede medirse como el número mínimo de
bits que deben "transmitirse" para comunicar toda la secuencia sin que existan
ambigüedades (Cover 1991). Para un sistema simple, o de complejidad algorítmica mínima,
como el de un péndulo, un observador podrá comunicar una secuencia muy larga de
posiciones en términos del programa que numéricamente implementa la ecuación
diferencial y las condiciones iniciales que gobiernan su evolución, sin importar que el
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intervalo de simulación tienda a infinito. Por el contrario, en un sistema de complejidad
algorítmica máxima, el mensaje/programa más corto para transmitir una secuencia de
estados observados del sistema es la secuencia misma.
La hidrología como disciplina científica estudia sistemas intermedios bajo la definición
anterior que ocupan una posición entre los sistemas alta predictibilidad (simples) como el
péndulo y aquellos impredecibles o totalmente aleatorios. Estos sistemas pueden
denominarse como de complejidad algorítmica significativa y suelen exhibir
comportamientos donde se identifican componentes estructurables, es decir, sujetos a
reglas identificables que determinan su evolución y otros no periódicos e irregulares, o
aleatorios, que se convierten en una fuente de incertidumbre para sus observadores. Bajo
esta definición la existencia de elementos aleatorios en la secuencia de estados observables
de un sistema es el resultado de la incapacidad práctica del observador de identificar las
reglas que determinan las interacciones dinámicas no observables entre los componentes
del sistema y su entorno.
Existen diversos enfoques para el estudio de las señales que describen la evolución de un
sistema. Un enfoque ampliamente aceptado se basa en el concepto de reconstrucción del
espacio de fase, definido como espacio donde es posible representar el estado de un
sistema. A partir de los trabajos de (Takens 1981), quien demostró que en la ausencia de
ruido algunos aspectos cualitativos el espacio de fase puede reconstruirse a partir de las
series datos observadas, se han realizado avances en la definición de modelos de pronóstico
a partir de datos ruidosos, generales y locales, entre otros por (Casdagli, Eubank et al. 1991;
Juke 2006), (Wagener and Gupta 2005),(Hunt, Kostelich et al. 2007) y (Friedrich, Siegert et
al. 2000; Frank, Beekb et al. 2004). Otro enfoque común consiste en modelos autoregresivos
–AR (Box, Gwilym et al. 2008) que aprovechan las propiedades de inercia del proceso para
estimar los estados futuros como una transformación de los estados pasados. En cualquiera
de los dos casos, la estimación de los estados futuros requiere la existencia de una regla, o
un operador, que describa la transiciones entre los estados del sistema.
Este trabajo se presenta en este contexto. Su objetivo general es proponer un marco
metodológico para aproximarse de forma empírica y cuantitativa a la modelación
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matemática de sistemas hidrológicos de complejidad algorítmica significativa utilizando el
concepto de operador de transición en los datos observados. Para alcanzar este objetivo
general se plantean los siguientes objetivos específicos:
• Adopción del enfoque de operadores adaptativos (AOM) para la deducción de
ecuaciones diferenciales estocásticas que sirvan como operadores de transición de
estado en sistemas de complejidad algorítmica significativa,
• Implementar el método en aplicaciones hidrológicas.
En relación con el primer objetivo específico, este trabajo establece la conexión matemática
entre el método de AOM y los modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) y de
ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE). Con respecto al segundo objetivo específico se
desarrollaron dos aplicaciones del método. La primera es el diseño de un sistema de
pronóstico estocástico en tiempo real en la red hidrológica de las cuencas del Magdalena y
Cauca, donde se aplica el método para definir los operadores de transición en algunas de las
principales estaciones automáticas del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios
Ambientales ‐ IDEAM. La segunda aplicación es la definición de un procedimiento de
codificación y decodificación de la curva de gasto, basada en el espacio de fase Nivel, Caudal
(Q H) de un sistema hidrológico. Esta aplicación del AOM aprovecha la dinámica local del
flujo no permanente y no uniforme como alternativa frente al problema de la capacidad de
medición de caudales en corrientes naturales. El método para estimar la eficacia de una
codificación se relaciona con el concepto de capacidad de canal en los casos en que ocurre
una codificación ruidosa ‐ CR (o noisy encoding) que es una interpretación del teorema de
capacidad de canal propuesto por Shannon (Shannon 1948) en el contexto de ingeniería de
comunicaciones.
La estructura del documento se desarrolla de manera similar. En un primer capítulo se
presentarán los aspectos conceptuales y teóricos del método propuesto y algunos ejemplos
que tienen el propósito de aclarar los detalles operativos del método. El capítulo 2 trata
sobre los resultados de la evaluación de la viabilidad de implementación de operadores de
transición para fines de pronóstico hidrológico. Complementario a este capítulo se presenta
el Anexo 1, que contiene la definición de los operadores óptimos de pronóstico en las 11
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12
estaciones seleccionadas. A continuación, el capítulo 3 ilustra los elementos conceptuales y
los resultados de la aplicación del método en la identificación de un operador de
decodificación de caudales. Finalmente se presentarán las conclusiones y recomendaciones
del estudio.
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1. EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE TRANSICIÓN A PARTIR DE
DATOS OBSERVADOS
Este capítulo describe el método de extracción de operadores y presenta algunos ejemplos
y recomendaciones para su correcta aplicación. En una primera sección se introducen los
fundamentos conceptuales y matemáticos y los procedimientos de implementación del
método propuesto. En la sección final de este capítulo se presentan algunos ejemplos que
buscan dar claridad sobre la mecánica y los resultados de la aplicación.
1.1. Marco Conceptual
Es posible estudiar las propiedades de la transición de X(t)={X1, X2,…, Xm}, el vector m‐
dimensional de variables de estado de un sistema, a través del concepto de espacio de fase.
Una aproximación consiste en suponer que la derivada con respecto al tiempo de X(t) se
expresa en términos de una función de X, es decir, mediante una ecuación diferencial
ordinaria de la forma:
)),(()(
ttXgdt
tdXi
i =
(1)
Dada la sustitución:
m][1,i ∈
⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
= ,...
,
2,
1,
ni
i
i
i
x
xx
X
nInI
II
II
xdt
tdx
xdt
tdx
xdt
tdx
,1,
3,2,
2,1,
)(...
)(
)(
=
=
=
−
(2)
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que garantiza que xi,1, xi,2 … xi,n pertenecen al mismo proceso Xi. Ahora, aceptando que para
un sistema de complejidad algorítmica intermedia la función g(X(t),t) no está determinada
completamente ni el vector X(t) puede ser medido o decodificado1 perfectamente, es
necesario adoptar una formalización sobre la incertidumbre preservada en la transición
modelada. Si se supone que esta puede explicarse matemáticamente como alteraciones
irregulares y no periódicas en las trayectorias del espacio de fase, la ecuación (1) adquiere la
forma de una ecuación diferencial estocástica (o ecuación de Langevin) de la forma:
)()),(()),(()( tttXhttXgdt
tdXii
i Γ+= (3)
Donde g(X(t),t) es el componente determinístico definido en (1), )(tΓ es una señal
aperiódica e irregular (o "ruidosa") y h(X(t),t) una transformación lineal que ajusta la
influencia dinámica del ruido en la evolución del sistema(Gardiner 2004). En una ecuación
de la forma (3), xi(t) son variables aleatorias. La solución de la ecuación es la evolución de la
curva de densidad de probabilidad, P(xi(t),t), dadas las condiciones iniciales y la
incertidumbre del sistema.
La identificación de un modelo de espacio de fase basado en la ecuación (3) requiere
establecer la forma y parámetros de g(X(t),t) y h(X(t),t) que definen las transiciones
observadas de xi(t). Una vez identificada, la ecuación (3) puede ser tratada analíticamente
mediante cálculo estocástico o mediante la solución de la ecuación de Fokker Plank
Kolmogorov. También existen técnicas de solución numérica entre otras, Euler (Orden 1) y
métodos de orden superior, presentados por (Gardiner 2004).
1.2. El método de operadores adaptativos ‐ AOM
El concepto de operador adaptativo óptimo ‐ AOM propuesto por (Dominguez 2005;
Dominguez, Angarita et al. 2009), fue originalmente desarrollado con fines de mejoramiento
de las capacidades de pronóstico en tiempo real de niveles y caudales en corrientes
1 Véase capítulo 3 de este documento
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naturales, cuya dinámica no estacionaria limita la capacidad de pronóstico a ciertas escalas
temporales. De manera general, el AOM es similar a otros enfoques de modelación de
sistemas dinámicos en tiempo discreto basados en el concepto de espacio de fase, por
ejemplo, el filtro(Kalman 1960) y también a métodos de análisis de series de tiempo como
AR, ARX, ARMAX (Box, Gwilym et al. 2008). La diferencia fundamental consiste en que el
AOM explota las dinámicas locales de las señales observadas, que pueden proveer una
aproximación eficiente desde un punto de vista computacional para el análisis de sistemas
sujetos a condiciones no estacionarias y con componentes periódicos que ocurren a
diferentes frecuencias. En esencia, el AOM consiste en adaptar continuamente modelos
matemáticos simples (lineales o no lineales) a la geometría y la cinemática observable
localmente en el espacio de fase de un sistema. Este enfoque adaptativo continuo resulta
útil en aplicaciones de pronóstico de tiempo real donde sea necesario el reajuste no
supervisado de modelos de pronóstico en caso de fallas en el proceso de transmisión o
asimilación de datos. Así mismo, permite enfrentar operativamente el problema de la
dimensionalidad del atractor de un sistema caótico al identificar entre el vector de señales
conocidas de un sistema, aquellas que definen el estado en un instante dato y a partir de
ello encontrar y ajustar continuamente las reglas de transición al siguiente.
1.3. Enfoque adaptativo para la extracción de operadores de transición
El problema de explicar una secuencia de datos observados puede definirse como un
problema inverso de Tipo 3 (Dominguez 2007), en donde el objetivo es identificar y
parametrizar un operador óptimo que relacione las entradas y salidas conocidas de un
sistema. En este trabajo por operador se entiende el objeto matemático "L" que modifica
una función W.
Definimos W(t) como los estados precedentes del conjunto de m señales observadas de
X(t), }~,...,~,~{)(~21 mXXXt =X en el intervalo [t-ρ, t], que contienen la información
suficiente para representar el estado de un sistema en un instante t:
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⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
−−−
−−−
ρρρ tmtt
tmtt
tmtt
xxx
xxxxxx
t
,,2,1
2,2,21,1
,,2,1
~...~~......
~...~~~...~~
)(W (4)
un operador de transición puede definirse como el operador L que transforma W(t) en
Y(t+T), donde T es el horizonte de tiempo del pronóstico y Y = {x1, x2, xn} es el vector de
pronóstico n‐dimensional de X:
)]([Pr tLonósticoTt WY =+ (5)
nm RRL ⎯→⎯×ρ:
Con el número de variables de pronóstico n no necesariamente igual al número de variables
que definen el estado del sistema m. Por convención, se definen como variables endógenas
las primeras n variables de )(~ tX , con n ≤ m.
Aquí se propone una aproximación simple para identificar la forma de la ecuación
diferencial estocástica (3). Se supone un sistema en el que es posible monitorear
continuamente y las dinámicas globales no lineales pueden aproximarse en el corto plazo
mediante transiciones locales lineales. Partiendo de las ecuaciones (1) y (3), si se adopta la
forma lineal para gi(X(t),t):
( ) ∑∑==
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
×
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
==n
i
i
i
i
mimi
i
iii
n
iiii
x
xx
tbtb
tbtbtbtb
tXtBttXg1
,
2,
1,
,,1,,
1,2,
,1,2,1,1,1,
1
)(......)(......
)()(...)()(
)()()),((
ρρ
ρ
(6)
y dada la condición de la ecuación (2), las ecuaciones (1) y (3) se pueden reemplazar
respectivamente por ecuaciones diferenciales de orden superior de la forma:
( )tqxdtdxta
dtxdta
dtxdta
ii
iii
ii =⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛++++∑
=−
−
−
ρ
ρ
ρ
ρρ
ρ
ρ1
11
1
1,, )(...)()( (7)
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17
( ) )()),((ˆ)(...)()(1
11
1
1,, tttXhtqxdtdxta
dtxdta
dtxdta
ii
iii
ii Γ−=⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛++++∑
=−
−
−
ρ
ρ
ρ
ρρ
ρ
ρ (8)
Ahora, si se aproxima el diferencial de orden n de xi como una diferencia finita hacia atrás
(Ames 1977):
( ) iti
it x
ix
dtxd
−=∑ ⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−=∇≅
ρρ
ρ
ρ ρ
0
1
con
ρ
ρρρ
ifiii=
−=⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛)!(!
!
Se obtienen los siguientes operadores lineales:
n][1, , (t) ∈+== ∑∑= =
+icttctWLY i
m
k jikjikjii Tt
1 1
)()()]([ρ
W (9)
n][1, , ∈Γ++== ∑∑= =
+itttYhtcttctWLY ii
m
k jikjikjii Tt
)()),(()()()()]([1 1
ρ
W (10)
Donde el operador L es una solución numérica de la ecuación de la dinámica del espacio de
fase del sistema, determinística (9) o estocástica (10), y cikj(t) y ci(t) son coeficientes
dependientes del tiempo. La relación entre los coeficientes de las ecuación diferencial (7) y
la solución numérica (9) está dada por:
⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
ki
k
ki
te
ki
ki
ki
ki
c
cicc
a
aaa
ρρ
......2
1
2
1
0
F
donde
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18
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
ρρ
ρ
ρ
f
fffff
...00......
...0
...
11
1
01
00
0
F
Para identificar los coeficientes cikj(t) en cada instante k se adopta un enfoque de ventana
móvil, que supone la posibilidad de explicar linealmente las transiciones de corto plazo del
sistema. Se define la ventana de parametrización θ, como el intervalo óptimo de estados
precedentes del sistema: W(t), W(t‐1),…, W(t‐θ) necesarios para determinar óptimamente
los coeficientes cikj de las ecuaciones (9) y (10) en t. En general θ<Ns, donde Ns es la longitud
de las series de tiempo observadas de X(t). La Figura 1 ilustra este concepto.
Figura 1 Línea de tiempo de calibración y pronóstico en un modelo AOM donde se ilustra el concepto de ventana de parametrización.
Por otra parte, la determinación del componente aleatorio de la ecuación (10),
)()),((ˆ tttXh Γ requiere identificar la intensidad del ruido asociada a la transición de estado
del sistema. Aquí se adopta una aproximación de la estructura del ruido que supone (1) que
el ruido es gausiano δ‐correlacionado, según propone (Friedrich, Siegert et al. 2000) y (2)
que h(X(t),t) no varía en el tiempo en el intervalo de pronóstico. Por lo tanto:
)())(()()),((ˆ ttYhtttYh Γ≈Γ (11)
En este caso, se asume una distribución normal bivariada (Fernández, Guijarro et al. 1994)
para representar las propiedades aleatorias de los residuales dado el pronóstico
determinístico del sistema, es decir:
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19
)))((|()())((ˆ tLxrPttYh iii W==Γ (12)
dada la distribución de probabilidad conjunta entre la serie de residuales r y la señal
observada Xi:
[ ] [ ]iiiii rxrxrxrx
iniii eXrP
−−− −
=1
21
2/12/)2(1)~,(
K
Kπ (13)
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
i
ii X
rrx ~
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
i
ii X
rrx
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡= 2
2
rirx
rxri
i
i
SSσ
σK
donde irx es el vector de los promedios de los residuales y de los valores observados y K la
matriz de varianza ‐ covarianza de r y iX~ .
1.4. Optimización de un operador adaptativo
Para una solución en el instante t de las ecuaciones (6), si se define el error de pronóstico
como la siguiente diferencia:
δ=− ++onóstico
TtObservado
TtPrYX (14)
L puede denominarse como un operador óptimo si minimiza alguna función de δ.
El proceso general de identificación de un operador adaptativo óptimo de la forma (1) o (3)
dadas (9) y (10) se muestra en la Figura 2. Por lo general, un algoritmo de búsqueda
exhaustiva utilizando los criterios min (s/σΔ) como función objetivo (cociente entre la
desviación estándar al cuadrado del error de pronóstico (s (δ)) y la desviación estándar de
los incrementos Xi(t+T)‐Xi(t), (σΔ)), es capaz de identificar óptimamente la forma de W(t) y θ
en un plazo de tiempo razonable. Este criterio exige al modelo que la variabilidad de los
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20
errores cometidos en los pronósticos no supere la variabilidad de los incrementos de la
señal observada, es decir, mide la habilidad que tiene la metodología de pronóstico para
superar al “pronóstico por inercia”, entendido este último como la estimación:
ObservadoT
InerciaTt XY =+
Un primer ciclo busca la forma de W(t) entre los componentes de las señales X~ con rezagos
en el intervalo de [1,ρmax]. El segundo ciclo tiene que encontrar la longitud de la ventana de
parametrización óptima θ entre T+m∙ρmax y Ns. Según el criterio de desempeño de Centro de
Hidrometeorología de Rusia (Appolov 1974), el valor de S / σΔ tiene que ser menor que 0,8
aceptar que el modelo supera el pronóstico por inercia.
Dentro del ciclo de búsqueda del mejor operador aparece el ciclo de evaluación de un
operador adaptativo, que determina los coeficientes cij(t) y la constante ci(t) óptimos del
operador L(W(t)). Esto se consigue si se minimiza el error cuadrático σ² (cijk) en el intervalo
[t‐T‐θ, t‐T] mediante la solución del siguiente problema de optimización:
⎪⎭
⎪⎬⎫
⎪⎩
⎪⎨⎧
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛+−+=→ ∑∑
= =
2
1 1
2 )()( it
m
k jkjikj
Observadoiijk c(t)cTtYEc
ρ
σ W min (15)
En el cual los coeficientes cjk y cit son la solución del sistema de ecuaciones:
0
1,0
2
2
=∂∂
===∂∂
i
ijk
c
..., c
σ
ρσ ,j m , 1,... k
(16)
1.5. Aplicación de un operador adaptativo
Una vez establecidos los parámetros del operador óptimo W(t) y θ para un horizonte de
pronóstico T, el proceso de emisión de pronósticos se realiza según aparece en el diagrama
de la Figura 3.
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21
Figura 2. Algoritmo de identificación de un operador adaptativo óptimo
Ciclo A. Ooftnidón ...... ___ CIclo .. "CM E_
( - -, -/ -_ .. _ .. -
-.1 - / .... _._ .. - / " "", •
- J l _ .. _"t'l
-"-' _. • / --- / _ .. _-_" __ ," _ ... "
r< -_.- > i >-r< ... '.'-"---"'-
11 -:;¡- JJ -_."-""" ... - .. , ....... I
1-::--1 r< ...... ,-_ ... - ) --I "-"-"",", J _ .. _- I I _o" _ ..... _,,.~
___ o
1-"--r .•• , - L. [II' (,JI- f f < .. (!jI ~
,-, 'o,
I C-_" __ "'~ f _. ~
.. , /--¡ "-..-/
1 U-7,--1 11 .. , : ... , 11
{ _ .. -----"'J -e,
•
u .. - 11 '" Ciclo c. Doft_ .... com~ .... torio
( :)
/ .... _ .. __ .- /
r< _ .. ,_ .. _ .. _ .. - > ,
, ...... ~-.... ; «-,,_ ¡:.y "l' I ,.
~--, -'
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22
Figura 3. Algoritmo de pronóstico operativo de un operador adaptativo
1.6. Frecuencia de muestreo necesaria para la aplicación de operadores adaptativos
En general, los criterios de desempeño de modelos basados en relaciones de inercia de la
señal como s/σΔ, proveen información sobre la bondad del modelo en relación con su
capacidad de superar el pronóstico por inercia (o naive forecast) sin establecer una métrica
sobre la precisión del pronóstico. Es decir, en ningún modo describe el nivel de error que se
pueda cometer en los pronósticos. En la Figura 6 se ilustra esta situación. En un proceso
altamente predecible (caso A), el pronóstico por inercia es una estimación muy precisa del
siguiente estado del sistema. Por el contrario, en el caso (B) este pronóstico es impreciso. La
situación anterior conduce a que en una señal observada como irregular y aperiódica, o
ruidosa, es posible que superar el pronóstico por inercia no necesariamente conduzca a un
pronóstico preciso. Desde la perspectiva del modelador o del usuario del pronóstico, la
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23
relación entre la señal y el ruido, definida como la relación P/N entre la potencia de la
señales de L(W(t) y H(Y(t,t)), es inferior al umbral que garantiza una capacidad del modelo
de emitir un pronóstico cuantitativo preciso.
Formalmente, esto guarda relación con el teorema de capacidad de canal, propuesto por
(Shannon 1959), que define la cantidad de información C que puede ser enviada a través de
un canal ruidoso :
Ruido (N)
hh Canal: P(h | h)
Figura 4 Canal Ruidoso.
como:
)ˆ,(max)(
hhIChp
= (17)
Donde )ˆ,( hhI es la información mutua promedio entre las señales de entrada y salida del
canal, h y h . En este caso se interpreta un operador de transición como el siguiente canal:
Figura 5. Un modelo de pronóstico como un canal ruidoso.
En el que dado un estado del sistema W(t) transmite un estimativo Y(t+T) del estado futuro
de X. La capacidad del operador de reproducir el estado futuro del sistema X(t+T) podría
expresarse como:
),(max Pr
)(
ObservadoTt
onósticoTtWtp
XYIC ++= (18)
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24
Dada una relación P/N para una señal continua, el teorema de capacidad de canal (Shannon,
1956) establece el límite superior de la capacidad como función de la frecuencia de
muestreo:
( )NPC +≤ 1logω (19)
Figura 6. Modelos de pronóstico AOM de la forma (9) aplicados en dos señales de caudales diferentes (a) Estación El Banco (b) Estación Paicol , a ∆t = 1 dia.
La aplicación de modelos AOM en señales de sistemas hidrológicos a diferentes escalas
espaciales (Véase Anexo 1) muestra resultados experimentales que relacionan la resolución
temporal de la señal de entrada con la capacidad de realizar un pronóstico preciso que
supera la inercia del sistema, que corresponde a la interpretación del teorema de Shannon
donde que relaciona la frecuencia de muestreo ω y la capacidad de un modelo AOM de
reproducir las transiciones de estado del sistema.
Según lo anterior, se supone que en X(t) existe una frecuencia de muestreo que maximiza la
cantidad de información que es posible transmitir por el canal de la Figura 8. Se propone el
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25
siguiente experimento para identificar ω que maximiza la ecuación (18): Dada una
frecuencia de muestreo ω, es posible realizar un experimento para identificar la existencia
de un modelo tipo AOM que maximiza ),( Pr ObservadoTt
onósticoTt XYI ++ y también garantiza la emisión
de pronósticos que superen la inercia del proceso (s/σΔ<0.8). El primer criterio reduce el
efecto del ruido en la calidad del pronóstico. Por su parte el segundo garantiza que el
operador aporta información a partir de la dinámica local del proceso. El experimento
consiste en que dada una señal a resolución temporal ∆t, crear series sub‐muestreadas de
la serie original a 3∆t , 6∆t, 12∆t, etc. En cada caso, mediante el proceso exhaustivo de la
Figura 2 se estima el mejor modelo tomando como criterio la ecuación (18) y las condiciones
min(s/σΔ) y s/σΔ<0.8.
La Figura 7 ilustra un resultado de este procedimiento. En las abscisas aparecen las
frecuencias de muestreo y en las ordenadas respectivamente max ),( Pr ObservadoTt
onósticoTt YYI ++ y
min(s/σΔ). En ω=3∆t (3 horas) se alcanza un valor de AMI > 0.99 y min(s/σΔ) = 0.72 < 0.8.
Esto es un indicio que la mayor cantidad de información sobre la dinámica de la transición
del sistema se encuentra al realizar muestreos en periodos de 3 horas.
0
0.10.2
0.3
0.4
0.5
0.60.7
0.8
0.9
1
0.94
0.95
0.96
0.97
0.98
0.99
1
1.01
0 2 4 6 8 10 12 14
S/SigmaDelta
AMI
Frecuencia de muestreo (horas)
Pto Berrio(2309703)
AMI
S/s?Min AMI = 0.95
Max S/s? = 0.8
Figura 7 Criterio de identificación de frecuencia de muestreo óptima
1.7. Ejemplos
En esta sección de presentan dos ejemplos de aplicación del método. El primero de ellos
consiste en identificar el operador de transición del atractor de Lorenz, un sistema caótico
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26
determinístico. La segunda aplicación es la identificación de un modelo de pronóstico de la
posición de un péndulo caótico (DOF=2) a partir de información medida
experimentalmente. En el siguiente capítulo, donde se trata la implementación de un
sistema de pronóstico hidrológico de niveles, se presentarán ejemplos de aplicaciones
específicas en hidrología.
1.7.1. Operadores de transición del atractor de Lorenz.
Este primer ejemplo describe el proceso de identificación de los operadores de transición de
un sistema determinístico donde las secuencias de estados X(t) = {x(t),y(t),z(t)} son la
solución del sistema de Lorenz:
Con los parámetros σ = 10, β = 8/3 and ρ = 28. Véase Figura 8
Figura 8 Series de tiempo del atractor de Lorenz
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27
En este caso el número de variables de estado y el número de variables de pronóstico, m y n
= 3, y el operador de la ecuación (5) será de la forma:
⎪⎭
⎪⎬
⎫
⎪⎩
⎪⎨
⎧=
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡
+
+
+
)]([)]([)]([
33
22
11
Pr
Pr
Pr
tLtLtL
z
y
x
onósticoTt
onósticoTt
onósticoTt
WWW
33: RRL ⎯→⎯×ρ
Se toma como ejemplo el operador y = L2(W(t)). El procedimiento es igual para los otros dos
casos.
Una vez adoptado el horizonte de pronóstico (en este caso T=1), el primer paso consiste en
identificar los parámetros que definen la estructura del operador: θ, la ventana de
parametrización y W(t), la matriz de estado del sistema. Siguiendo el algoritmo de búsqueda
exhaustiva presentado en la Figura 2 se encuentran θ=177 y W(t):
⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
00yz0yzxyzxy
4-t
3-t3-t
2-t2-t2-t
1-t1-t1-t
2Wt
que minimizan s/σΔ. Por lo tanto, la forma del operador es:
te
3
1
4
122 c )()]([ +== ∑∑
= =+
k jkjikj tctWLY
TtWt
La Figura 10 muestra los valores calculados de los coeficientes c2jk para los primeros 500
pronósticos, utilizando en cada paso la ecuación (13). Para este operador los valores
obtenidos de los criterios de desempeño son s/σΔ = 0.12, r² = 0.99 y PI=0.985. La Figura 9
resume estos resultados.
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28
Figura 9. Resultados de pronóstico de Y utilizando un operador óptimo de la forma (9)
Figura 10. Series de tiempo de los Coeficientes del operador de Y = L(Wt)
Finalmente, el componente probabilístico de la señal que reproduce la incertidumbre de los
pronósticos se estima utilizando la ecuación (9). Los resultados aparecen en la Figura 11:
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
8984.00032.0
irx ⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡−
−=
0476.900274.00274.0 0.0148
K
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29
Figura 11. Pronóstico de P(yt+1,t).
Los resultados indican que en este caso, a la resolución temporal de la solución numérica de
las ecuaciones de Lorenz, el proceso es altamente predecible según los criterios de
desempeño evaluados: s/σΔ cercano a cero y r² cercano a 1. El efecto de la precisión de los
pronósticos determinísticos se observa en el componente probabilístico de Figura 11, conde
la varianza de los residuales tiende a 0.
1.7.2. Extracción de operadores de un sistema caótico simple (DOF = 2)
En este ejemplo se desea establecer los operadores transición de la posición en Y de la
esfera superior de un péndulo caótico amortiguado (DOF=2) a horizontes de tiempo de 1, 3
y 5 ∆t. El estado del sistema se define por las coordenadas X(t) = [x1,y1,x2,y2], obtenidas
mediante procesamiento de imágenes del modelo físico que se muestra en la Figura 11. Al
ser obtenido de la observación directa, el vector X(t) se encuentra sujeto a las limitaciones
de la observación, en particular a la frecuencia de muestreo de la cámara utilizada (30fps, es
decir 30 s‐1). A diferencia del caso teórico del ejemplo anterior donde la solución numérica
permite adoptar un intervalo de tiempo indefinidamente pequeño, en este caso las
características de la medición conducen a una limitación en la cantidad de información que
es posible recopilar del proceso.
Para efectos del ejemplo, se trabajará con información incompleta, suponiendo que
solamente son conocidas las series x2,y2.
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30
Figura 12 Imágenes capturadas en un modelo físico del péndulo caótico. en los instantes t = 50, 150 y 250
Figura 13 Series de tiempo registradas en las posiciones de un péndulo caótico
En el caso considerado, se desea identificar el operador:
⎪⎭
⎪⎬
⎫
⎪⎩
⎪⎨
⎧=
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡
+
+
+
)]([)]([)]([
33
22
11
Pr5
Pr3
Pr1
tLtLtL
y
y
x
onósticot
onósticot
onósticot
WWW
33: RRL ⎯→⎯×ρ
Siguiendo el procedimiento del ejemplo anterior se encuentran los operadores
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31
te
2
1
2
1112 c )()]([
1+== ∑∑
= =+
k jkjikj tctWLY
tWt
c)()]([2
1
5
1te222 3 ∑∑
= =
+==+
k jkjikj tctWLY
tWt
te
2
1
8
1332 c )()]([
5+== ∑∑
= =+
k jkjikj tctWLY
tWt
con:
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
2-t2-t
1-t1-t1 xy
xyWt
⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
5-t5-t
4-t4-t
3-t3-t
2-t2-t
1-t1-t
2
xyxyxyxyxy
Wt
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
8-t8-t
2-t2-t
1-t1-t
3
xy
......xyxy
Wt
Utilizando la ecuación (9), se obtienen los siguientes parámetros del componente aleatorio
de la ecuación (6b):
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
030.47022.0
2rx
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
8720.00027.00027.0 0.0586
2xK
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
939.46194.0
2ry
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡−
−=
8072.00839.00839.0 0.1255
2YK
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡=
1889.471336.0
2ry
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡−
−=
3793.00027.00027.0 0.0419
2YK
Las Figura 14 y 12muestran los resultados del modelo.
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32
Figura 14 Resultados de pronóstico de Y en T = 1, 3, 5 utilizando un operador óptimo de la forma (9)
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33
Figura 15 Resultados de pronóstico de P(Y) en T = 1, 3, 5 utilizando un operador óptimo de la forma (10)
El análisis de los resultados muestra que en los tres horizontes de pronóstico considerados
(1, 3 y 5 ∆t) se satisface el criterio de desempeño s/σΔ<0.8 en los modelos identificados. No
obstante, el criterio de precisión AMI/H, no se cumple en todos los casos.
a la luz que este sistema es determinístico , es un indicador del efecto de la frecuencia de
muestreo en la capacidad de pronóstico del sistema.
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34
2. APLICACIÓN DEL MÉTODO DE EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE
TRANSICIÓN EN EL DISEÑO DE UN SISTEMA DE PRONÓSTICO
HIDROLÓGICO DE NIVELES EN TIEMPO REAL
Este capítulo presenta la aplicación del método de extracción de operadores de transición
en el pronóstico hidrológico de niveles de agua en estaciones limnimétricas localizadas en
diferentes puntos de los Ríos Magdalena y Cauca. Aquí se desarrollan y discuten algunos
ejemplos generales de implementación de los modelos AOM y se presenta un resumen con
los resultados de la viabilidad de implementación del sistema. La información detallada
sobre la configuración de los mejores modelos de las 11 estaciones evaluadas se presenta
en los Anexos 1, 2 y 3
2.1. Alcance y fuentes de información
Mediante esta aplicación se desea estudiar la viabilidad del método de extracción de
operadores de transición en la definición de modelos de pronóstico hidrológico de niveles
en las estaciones hidrológicas automáticas mostradas en la Figura 16. Las estaciones
seleccionadas abarcan un espectro significativo de escalas espaciales de las cuencas de los
ríos Cauca y Magdalena.
El diseño experimental propone la evaluación en dos grupos: (a) pronósticos basados en
series diarias con horizontes de 1, 3 y 14 días y (b) pronósticos basados en series horarias
con horizontes de 1, 3, 6 y 12 horas. Con la información obtenida en ambos casos, se estudia
la frecuencia de muestreo óptima según la metodología propuesta en la sección 1.6 del
capítulo anterior.
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35
Figura 16 Estaciones limnigráficas seleccionadas de los ríos Cauca y Magdalena
Convención
@ Estllci6n piloto
estaciones ® Automática. PM
® Automátic.&, LO
- RIO MAGDALENA
-- RIOCAUCA
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36
2.2. Comentarios sobre la notación de operadores adaptativos
La Figura 17 muestra la convención adoptada para representar el operador adaptativo
óptimo. Allí se incluyen los parámetros del operador T, horizonte de pronóstico y θ, ventana
de parametrización. La notación utilizada: X1 : (1,2,3,..,ρ1), X2 : (1,2,3,..,ρ2), Xm : (1,2,3,..,ρm)
es equivalente a la ecuación (4) en la forma:
⎥⎥⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢
⎣
⎡
=
−
−
−
m
1
2
,
,1
,2
tm,t2,t1,
x...00...0x
...x...x...xx
ρ
ρ
ρ
tm
t
tWt
En el formato también se presentan los criterios de desempeño s/σΔ, r², PI e I/H. Para cada
modelo se presentan las series de tiempo (hasta 730 pronósticos, según disponibilidad de
información) y el diagrama de dispersión de niveles observados vs pronosticados. En el caso
de los pronóstico probabilísticos, se presentan las series de tiempo de P(Y(t),t) y la
distribución de probabilidad ))(,( WtLrP ii correspondiente.
Figura 17. Convención adoptada para presentar el operador adaptativo óptimo. (a): Series de tiempo pronosticadas y observadas (la gráfica inferior muestra mayor detalle temporal) (b) Diagrama de dispersión observado vs simulado (c). Parámetros del operador óptimo y criterios de desempeño.
(b)
(c)
(a)
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37
Figura 18 Convención para la presentación de un pronóstico probabilístico (d) serie de tiempo de P(Y(t),t) y (e) Gausiana bivariada de P(r,L(Wt)).
2.3. Ejemplo 1. Estación El Banco
Los datos de la estación El Banco, localizada en la cuenca baja del Rio Magdalena, muestran
un fuerte patrón de inercia, es decir los niveles futuros del sistema varían lentamente en
relación con el estado actual. Las Figura 19 y Figura 20 muestran que a resoluciones
temporales horarias la función de autocorrelación alcanza una memoria de más de 100
horas, y en las series diarias el radio de correlación supera 40 días. En estos casos, como se
mencionó en la sección 1.6, los modelos de predicción suelen tener valores de s/σΔ altos
(en algunos casos, s/σΔ>1), que muestran que la historia del proceso en sí misma contiene la
información suficiente para prever con precisión el futuro inmediato. Cualquier modelo
aplicado tiene que ser lo suficientemente bueno para traer nueva información acerca de la
dinámica del proceso a fin de explicarlo más allá de la influencia de la inercia.
Las Figura 21 a 21 muestran los operadores obtenidos y los modelos determinísticos y
estocásticos para horizontes de pronóstico de 1, 3, 6, 12 horas y 1,3 y 14 días. En general,
se observa que los modelos con resoluciones temporales por encima de 3 horas superan el
pronóstico por inercia, con valores de S/σ∆ entre 0.65 y 0.75 y PI entre 0.20 y 0.55. Por su
parte, en los modelos probabilísticos también es posible observar el efecto del ruido en la
incertidumbre de los pronósticos de los horizontes de 3 y 14 días.
Por otra parte, el análisis de frecuencias de muestreo, mostrado en la Figura 25, muestra
que en el rango de resoluciones temporales de entre 3 horas y 3 días es posible reproducir
(e) (d)
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38
pronósticos precisos (AMI>0.95) que superan la inercia del proceso. Esto no ocurre con
pronósticos a resolución de 1 hora, en donde el modelo no mejora el pronóstico por inercia.
No obstante, en este caso esto se debe a los errores de cuantización en la señal observada.
Figura 19 Series de tiempo del niveles diarios en la estación El Banco (X1), Promedio multianual del dia de años precedentes (X2) y niveles registrados en Estación Pto Berrio (X3)
Figura 20 Series de tiempo del niveles horarios en la estación El Banco (Xh1), niveles registrados en Estación Pto Berrio (Xh3)
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39
Figura 21 Modelos de pronóstico en el Banco a resolución diaria. T = 1,3 y 14 días.
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40
Figura 22 Pronóstico estocástico en el Banco a resolución diaria. T = 1,3 y 14 días
¡
, •
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41
Figura 23. Modelos de pronóstico en el Banco a resolución horaria. T = 1,3 y 6 horas.
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42
Figura 24 Pronóstico estocástico en el Banco a resolución horaria. T = 1,3 y 6 horas
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43
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.93
0.94
0.95
0.96
0.97
0.98
0.99
1
1.01
0 100 200 300 400
S/SigmaDelta
AMI
Frecuencia de muestreo (horas)
El Banco(2502702)
AMI
S/s?Min AMI
Max S/s?
Figura 25. Estimación de la frecuencia óptima de muestreo en la estación el Banco.
Las siguientes tablas se muestran los tiempos de cálculo obtenidos en la identificación de los
de los operadores óptimos.
Tabla 1 Tiempos de cómputo de identificación y pronóstico en la estación el Banco. Resolución Diaria.
Horizonte de pronóstico(H)
Tiempo de extracción del operador
(HH:MM:SS)
Tiempo de cómputo para 365 pronósticos
(Seg)
1 00:02:10 0.53
3 00:05:20 0.48
14 00:14:44 2.05
Tabla 2 Tiempos de cómputo y desempeño de los operadores adaptativos en la estación el Banco.
Frecuencia de muestreoω
(H)
Tiempo de extracción del operador
(HH:MM:SS)
Tiempo de cómputo para 365 pronósticos
(Seg)
1 00:00:32 0.31
3 00:00:38 0.28
6 00:00:37 0.37
12 00:00:36 0.40
2.4. Ejemplo 2. Estación Puente. Balseadero
En la estación de Puente Balseadero, localizada en la cuenca media del Rio Magdalena, los
datos horarios muestran que el proceso de escorrentía tiene una memoria de menos de 5
horas. Este tipo de proceso, en comparación con la estación de El Banco, es más difícil de
predecir con precisión y es comparativamente más sencillo superar el pronóstico por
inercia.
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44
El análisis de las frecuencias de medición muestra que los pronósticos son viables a
resoluciones temporales de 3 horas.
Por otra parte, los tiempos de cálculo obtenidos en la identificación de los de los operadores
óptimos en la estación Puente Balseadero son los siguientes:
Tabla 3 Tiempos de cómputo y desempeño de los operadores adaptativos en la estación Puente Balseadero.
ω
(H)
Tiempo de extracción del operador
(HH:MM:SS)
Tiempo de cómputo para 365 pronósticos
(Seg)
1 00:02:10 0.53
3 00:05:20 0.48
6 00:14:44 2.05
12 00:48:00 3.44
Figura 26 Series de tiempo del niveles horarios en la estación Puente Balseadero (Xh1) y precipitacón (Xh2) y niveles registrados en Pte Garces. (Xh3)
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45
Figura 27 Modelos de pronóstico en Pte Balseadero a resolución horaria. T = 1 y3 horas.
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46
Figura 28. Modelos de pronóstico en Pte Balseadero a resolución horaria. T = 6 y 12 horas.
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47
Figura 29 Pronóstico estocástico en Puente Balseadero a resolución horaria. T = 1,3, 6 y 12 horas
,
,
,
" "
. --
" " -
'" ,.
," '
"
"
" •
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48
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0
0.1
0.20.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 2 4 6 8 10 12 14
S/SigmaDelta
AMI
Frecuencia de muestreo (horas)
PteBalseadero (2104701)
AMI
S/s?
Min AMI = 0.95
Max S/s? = 0.8
Figura 30. Estimación de la frecuencia óptima de muestreo en la estación Puente Balseadero.
2.5. Viabilidad de los pronósticos y análisis de los resultados
Las siguientes tablas resumen los resultados de desempeño de los modelos basados en
operadores de transición para la emisión de pronósticos hidrológicos en los casos de
pronóstico horario y diario. Según los criterios adoptados (S/σ∆<0.8 y AMI > 0.95),a escalas
horarias, en 9 de las 11 estaciones evaluadas es viable la implementación de un sistema de
pronóstico en tiempo real a resolución entre 1 a 12 horas. En los pronósticos diarios, en 5 de
las 8 estaciones evaluadas se identificaron modelos de pronóstico satisfactorios.
Tabla 4 Viabilidad de implementación de los pronósticos de resolución horaria en las estaciones evaluadas
Estación
AMI S/σΔ Viabilidad del pronóstico
basado en AOM
Horizonte (Días) Horizonte (Días) Horizonte (Días)
1 3 14 1 3 14 1 3 14
El Banco (2502702) 1.00 0.99 0.99 0.62 0.67 0.72 Viable Viable Viable
Nariño (2123701) 0.95 0.61 0.76 0.90 Viable
Puerto Araujo 0.95 0.89 0.82 0.79 0.91 0.85 Viable
Puerto Berrio (2309703) 0.94 0.97 0.87 0.82 0.70 0.82 Viable
Puerto Salgar (2303701) 0.95 0.76 0.79 0.83 Viable
Purificación (2502702) 0.72 0.83 0.62 0.92 0.89 0.85
Puente. Balseadero (2104701) 0.48 0.85 0.65 0.92 0.76 0.77
Salado Blanco (2101704) 0.66 0.74 0.53 0.86 0.88 0.74
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49
Tabla 5 Viabilidad de implementación de los pronósticos de resolución horaria en las estaciones evaluadas
Estación
AMI S/σΔ Viabilidad del pronóstico
basado en AOM Frecuencia de
muestreo (Horas) Frecuencia de muestreo
(Horas) Frecuencia de muestreo (Horas)
1 3 6 12 1 3 6 12 1 3 6 12
Bolombolo (2620708) 0.99 0.97 0.92 0.768 0.955 0.816 Viable
La coquera (2624702) 1.00 0.98 0.95 0.91 0.759 0.762 0.855 0.857 Viable Viable
El Banco (2502702) 1.00 1.00 1.00 1.00 0.913 0.703 0.656 0.616 Viable Viable Viable
Narino (2123701) 1.00 0.99 0.94 0.500 0.628 0.858 Viable
Pte. Balseadero (2104701) 0.90 0.95 0.82 0.48 0.988 0.774 0.828 0.919 Viable
PtoAraujo (2312702) 1.00 0.94 0.97 0.93 0.738 0.953 0.845 0.790 Viable
Pto. Berrio (2309703) 0.90 0.95 0.82 0.48 0.812 0.725 0.874 0.818 Viable
Pto. Salgar (2303701) 1.00 0.99 0.98 0.436 0.533 0.520 Viable Viable Viable
Purificación (2502702) 1.00 0.97 0.86 0.72 0.553 0.878 0.917 0.925 Viable
Salado Blanco (2101704) 0.98 0.93 0.83 0.66 1.107 1.116 0.915 0.858
La Victoria (2610707) 1.00 1.00 0.99 0.97 1.033 0.849 0.923 0.964
En la cuenca del Río Magdalena (Véase Figuras 31 y 32), sobre el análisis comparativo del
desempeño de los modelos de pronóstico encontrados cabe mencionar:
• En la Estación el Banco, localizada en el extremo aguas abajo del tramo analizado,
son viables los pronósticos en todas las escalas temporales a excepción de la
frecuencia de muestreo de una hora. Un análisis detallado de la señal observada
indica que la medición de los niveles del agua a esta frecuencia de muestreo esta
afectada por errores de cuantización del instrumento, pues las variaciones en el
proceso ocurren en escalas inferiores a la precisión de la medición (0.01m). Véase
¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.a. En estas condiciones la
secuencia de observaciones no contiene suficiente información sobre las
transiciones de estado del proceso.
• En la estación Salado Blanco, localizada en extremo aguas arriba del tramo
considerado, no se encontró ningún modelo viable en las resoluciones evaluadas.
• En las estaciones localizadas entre los extremos, se observa una tendencia a
aumentar el número de modelos viables en la medida que el tamaño de la cuenca
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50
es mayor. Sin embargo, no existe un patrón que permita relacionar la viabilidad de
la implementación del modelo a una resolución temporal específica (1, 3 horas, etc)
con la posición de la estación en el Rio, es decir, el orden de las estaciones que
indirectamente provee una noción del tamaño de la cuenca aferente, no permite
inferir la viabilidad del pronóstico. Sin embargo, cabe aclarar en los modelos
construidos se construyeron a partir de información de un número limitado de
estaciones hidrológicas. En la medida que sea posible utilizar información mas
completa de la red hidrometeorológica del país se podrá evaluar con mayor detalle
la existencia de una tendencia en este sentido.
Por otra parte en la cuenca del Río Cauca (Véase Figuras 31 y 32), en los pronósticos a
resolución horaria se observa una situación similar al Río Magdalena. En la estación La
Victoria, localizada mas aguas arriba del tramo considerado, no son viables los pronósticos
en ninguno de los casos considerados. Es posible que la explicación de esta situación sea la
incapacidad de la frecuencia de muestreo actual de capturar con suficiente detalle la
dinámica del proceso, en particular porque en general, entre menor sea el tamaño de la
cuenca, son menores los tiempos de respuesta del sistema a los eventos de lluvia.
Sobre los resultados obtenidos, un elemento importante lo constituye identificar los límites
de los sistemas de medición actual para anticipar la ocurrencia de eventos extremos. En las
cuencas de menor tamaño, a la luz del método propuesto, los intervalos de medición
actuales hacen inviable el pronóstico de los eventos extremos del proceso y por lo tanto,
limitan de manera importante la capacidad de implementar un sistema de pronóstico en
tiempo real, en particular en aplicaciones en sistemas de alerta.
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51
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
AMI /
H
1h 1.00 0.90 1.00 1.00 1.00 1.00 0.90 0.98
3h 1.00 0.95 0.99 0.99 0.94 0.97 0.95 0.93
6h 1.00 0.82 0.98 0.94 0.97 0.86 0.82 0.83
12h 1.00 0.48 0.93 0.72 0.48 0.66
El Banco (2502702)
Pto. Berrio (2309703)
Pto. Salgar (2303701)
Narino (2123701) PtoAraujoPurificación (2502702)
Pte. Balseadero (2104701)
Salado Blanco (2101704)
min AMI/H
Figura 31 Desempeño de los operadores según el criterio AMI/H en las estaciones del Río Magdalena a resoluciones temporales Horarias.
‐
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
S/σΔ
1 0.91 0.81 0.44 0.50 0.74 0.55 0.99 1.11
3 0.70 0.72 0.53 0.63 0.95 0.88 0.77 1.12
6 0.66 0.87 0.52 0.86 0.84 0.92 0.83 0.91
12 0.62 0.82 0.79 0.92 0.92 0.86
El Banco (2502702)
Pto. Berrio (2309703)
Pto. Salgar (2303701)
Narino (2123701) PtoAraujoPurificación (2502702)
Pte. Balseadero (2104701)
Salado Blanco (2101704)
max S/σ∆ = 0.80
Figura 32 Desempeño de los operadores según el S/σΔ en las estaciones del Río Magdalena a resoluciones temporales Horarias.
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52
0.86
0.88
0.90
0.92
0.94
0.96
0.98
1.00AMI / H
1h 1.00 0.99 1.00
3h 0.98 0.97 1.00
6h 0.95 0.92 0.99
12h 0.91 0.97
La coquera (2624702) Bolombolo (2620708) La Victoria (2610707)
min AMI/H = 0.95
Figura 33 Desempeño de los operadores según el AMI/H en las estaciones del Río Cauca a resoluciones temporales Horarias.
‐
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
S/σΔ
1 0.76 0.77 1.03
3 0.76 0.95 0.85
6 0.85 0.82 0.92
12 0.86 0.96
La coquera (2624702) Bolombolo (2620708) La Victoria (2610707)
max S/σΔ = 0.8
Figura 34 Desempeño de los operadores según el S/σ∆ en las estaciones del Río Cauca a resoluciones temporales Horarias.
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53
3. APLICACIÓN DEL MÉTODO DE EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE
TRANSICIÓN DE ESTADO EN LA DECODIFICACIÓN DE CAUDALES
En este capítulo se presenta una aplicación del método de extracción de operadores en la
decodificación de caudales. El desarrollo aquí presentado esta motivado por la posibilidad
práctica de ofrecer alternativas al procedimiento basado en la curva de calibración para la
estimación de los caudales a partir de la medición sistemática de los niveles de agua en una
corriente natural.
3.1. Efecto del proceso codificación‐decodificación en la incertidumbre de la medición de caudales
La observación de las señales generadas por un sistema hidrológico puede describirse de
manera general mediante el esquema de comunicación propuesto por (Shannon 1948)
mostrado en la Figura 35. En este caso, no obstante, debe considerarse el hecho que en el
sistema hidrológico la señal "real" se encuentra oculta para el observador. Un ejemplo de
esta situación es la medición de series de tiempo de caudales: Un observador "ve" el Caudal
tQ en un punto de la corriente tras realizar un proceso de codificación en términos del nivel
medido del agua ht y una la función de decodificación )ˆ(ˆthftQ = . La eficiencia o bondad de
este proceso de codificación ‐ decodificación puede estimarse de forma cuantitativa como la
información mutua promedio )ˆ;( tQQI , que mide la cantidad de información de la variable
"real" Q (oculta) está contenida en el valor estimado )ˆ(ˆthftQ =
Figura 35. Esquema de la comunicación aplicado a la observación de un proceso hidrológico.
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Convencionalmente la función de decodificación )ˆ(ˆthftQ = es una expresión de la forma
(Rantz 1982):
bzHaQ )( −= (13)
donde Q es el caudal, (H‐z) es la diferencia entre la cota del agua y la cota de flujo cero, y a y
b son coeficientes que contienen información empírica sobre las características de la sección
hidráulica. La ecuación (13) supone una relación biunívoca entre los caudales "reales" y los
niveles en el punto donde se realiza la medición del nivel, que generalmente se determina
ajustando una curva a puntos conocidos de registros de nivel y caudal, obtenidos en
campañas de aforo.
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 200 400 600 800 1000 1200
Caudal (m3/s)
(H-z
) (cm
)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
0 100 200 300 400 500
Caudal
(H-z
) (cm
)
Figura 36 Campañas de aforo realizadas en la estación Juanchito. Fuente IDEAM.
La Figura 36 muestra los datos de una serie de campañas de aforo en la estación Juanchito,
localizada en el Río Cauca, señalando mediante una línea entre los puntos la secuencia de
las mediciones. En esta gráfica se evidencia una dispersión entre los datos observados que
implica que no existe una decodificación única del caudal Q dado un nivel h y por lo tanto
adoptar una expresión de la forma )ˆ(ˆthftQ = no conduce a una estimación precisa de Q.
Incluso en los datos tomados en un mismo año (gráfica de la derecha) los datos sucesivos
con Q similar ocurren a niveles muy diferentes. En el recuadro rojo, las diferencias alcanzan
90m3/s en relación con caudales del orden de 250 m³/s, lo que indica una variación relativa
de aproximadamente 35%. Esto se debe a muchos factores, entre otros, el método de aforo,
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la variabilidad de la geomorfología del cauce y particularmente, al efecto de las fuerzas de
inercia de la onda de una creciente en la relación nivel caudal.
El estudio teórico de la física del proceso de flujo mediante las ecuaciones de onda dinámica
de Saint Vennant, ofrece una posible explicación a esta situación observada. La solución de
las ecuaciones en condiciones de flujo no permanente ni uniforme, demuestra la existencia
de ciclos de histéresis en la relación de caudal nivel, que conducen a las relaciones de
"varios a varios" observadas en los datos de las campañas de aforo. La Figura 37 muestra un
ejemplo de solución de las ecuaciones de flujo para el tránsito de un hidrograma en una
corriente natural a resolución temporal horaria, realizada con el software Mike 11 (DHI
2007). A esta escala temporal, la histéresis demuestra una secuencia ordenada de valores
de Q‐H que concuerda de manera general con la situación observada en las campañas de
aforo.
Figura 37 Puntos de Caudal y Nivel
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3.2. Diseño Experimental
La existencia de una secuencia con estructura temporal de estados del nivel caudal en el
sistema hidrológico supone la posibilidad de implementar un modelo de espacio de fase que
asimile la dinámica observada de h en una función de decodificación de la serie de caudales.
El experimento propuesto es el siguiente:
Figura 38 Diseño Experimental para la definición de una función de decodificación de caudales basada en un modelo de espacio de fase.
1. Solución de un modelo hidráulico de onda dinámica en un tramo de una corriente
natural de condiciones de frontera conocidas, utilizando el software MIKE 11. De
esta solución, para una sección de control arbitraria, se toman las series modeladas
de caudal (Qt) y nivel (ht). Los datos utilizados corresponden al tramo del Rio Cauca
comprendido entre las estaciones limnimétricas La Balsa y Juanchito (Véase Figura
Figura 40)(Sandoval 2007). La sección de análisis se ubicó 4648m aguas debajo de la
estación la Balsa.
La condición de frontera adoptada es el hidrograma a resolución 12 horas de la
creciente iniciada el 11 de Noviembre de 2001 que se muestra en la Figura 39.
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57
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
350.00
400.00
450.00
500.00
11/11/2001
12/11/2001
13/11/2001
14/11/2001
15/11/2001
16/11/2001
17/11/2001
18/11/2001
19/11/2001
20/11/2001
21/11/2001
22/11/2001
23/11/2001
24/11/2001
25/11/2001
26/11/2001
27/11/2001
28/11/2001
29/11/2001
30/11/2001
01/12/2001
02/12/2001
03/12/2001
04/12/2001
05/12/2001
06/12/2001
Caudal (m³/s)
Título del eje
Figura 39 Hidrograma de creciente a resolución horaria en la estación La Balsa.
Figura 40 Tramo de Rio Modelado en Mike 11
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2. Definición de la curva de gasto de la sección de control arbitraria: )ˆ(ˆ0 thftQ = y
reconstrucción de la serie de caudales decodificados a partir de la serie de niveles.
La eficiencia de la codificación está dada por ))(;( 0 hfQI . Este es el valor se asume
como referencia de la eficiencia de un modelo convencional de decodificación para
el caso estudiado.
3. Dadas las series de tiempo de Qt y ht, se determina la forma de la matriz de estado
Wt para un operador de la forma (9) siguiendo el proceso de la Figura 3. Se define la
condición 01 =jx para ],1[ ρ∈j que garantiza que el caudal real está oculto para
el operador de transición.
4. Definición de un modelo de regresión de la forma cBatQ )(ˆ Wt⋅= y reconstrucción de
la serie de caudales decodificados a partir de la serie de niveles. La eficiencia de la
codificación está dada por )))((;(1cBaQI tW⋅ .
5. Comparación de ))(;( 0 hfQI y )))((;(1cBaQI tW⋅
3.3. Resultados
La Figura 36 muestra los resultados de las series de tiempo de caudal y nivel a resolución
horaria obtenidas en la sección de análisis.
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1 73 145 217 289 361 433 505 577 649 721 793 865 937 1009 1081 1153
Tiempo
Q
972
973
974
975
976
977
978
m.s
.n.m
Caudal (m3/s)
Cota (m)
Figura 41 Solución de la onda dinámica en la sección de control considerada
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El algoritmo de optimización del operador adaptativo, se encuentra una función de
decodificación de la forma:
[ ] { } tet cBtLQ +⋅== )()]([ 11 tWW
⎥⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢⎢
⎣
⎡=
−
−
2
1
t
t
t
hhh
Wt
con
[ ]12075
86192118−=
−=
tecB
En la Figura 37 se muestran respectivamente los resultados de decodificación de la curva de
gasto y del modelo de espacio de fase. En el caso de la decodificación convencional se
obtiene un criterio de desempeño de AMI = 0.998. En comparación, el operador de espacio
de fase muestra un AMI de 0.984, inferior al método convencional. El principal
inconveniente observado con la decodificación propuesta es la perdida de escala entre los
caudales decodificados y teóricos. No obstante, a pesar que según el criterio de
optimización establecido el método ofrece resultados no satisfactorios, se observa que el
método propuesto reduce el efecto de la histéresis en la decodificación.
Figura 42 Diagramas de dispersión de caudal decodificado vs caudal teórico en la sección de control. (a) Curva de gasto (b) Decodificador de espacio de fase
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CONCLUSIONES
Este trabajo propone y evalúa un marco de modelación matemática de las transiciones
observadas en señales de sistemas hidrológicos, que según la definición adoptada en
relación con la complejidad de un sistema, constituyen sistemas de complejidad algorítmica
significativa. En este sentido, el principal aporte se de este trabajo se desarrolla en torno a
dos elementos fundamentales:
• La adopción de un método que permite identificar a partir de información
disponible: (1) una descripción del estado del sistema en términos de componentes
de señales observadas y (2) reglas locales en el tiempo para predecir las transiciones
de dicho estado.
• La capacidad operativa de desarrollar modelos de pronóstico hidrológico de niveles
de agua y caudales en corrientes naturales.
La construcción del método se basa en el supuesto de la capacidad de describir en el corto
plazo las transiciones observadas de los estados de un sistema hidrológico complejo en
términos de transformaciones lineales locales. En su mayoría, los resultados obtenidos
validan este supuesto. En el diseño del sistema de pronóstico en tiempo real, en el caso de
pronósticos a resoluciones horarias (1, 3, 6 y 12) en 9 de las 11 estaciones consideradas se
logró definir pronósticos viables, tomando en consideración criterios de precisión del
pronóstico y de capacidad de superar la inercia de la señal. En el caso de pronósticos a
resoluciones diarias (1,3 y 14 días), en 5 de 8 estaciones los resultados fueron satisfactorios.
El principal inconveniente en el caso de los pronósticos diarios es la incapacidad de
garantizar el criterio de AMI sub optima > 0.95, es decir, un pronóstico suficientemente
preciso. Otros inconvenientes se relacionan con la incertidumbre por cuantización
observados en las señales hidrológicas a resoluciones temporales horarias (Véase estación
El Banco), que indican que la precisión actual de los instrumentos de medición de niveles no
captura el detalle de las variaciones de estado en el sistema.
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62
El método se basa en una aproximación matemática que conduce a modelos adaptativos
computacionalmente simples. Esta característica ofrece algunos atributos interesantes para
aplicaciones de pronóstico en tiempo real. El primero y más importante es la capacidad de
ajustarse continuamente y sin supervisión a dinámicas no estacionarias del sistema o incluso
construir nuevos modelos en casos de fallas en los procesos de transmisión o asimilación de
información. Por ejemplo, en la aplicación del método en el pronóstico de niveles y caudales
en las estaciones estudiadas, la ejecución del proceso exhaustivo de identificación del
operador óptimo tomó en promedio menos de 2 minutos para horizontes de pronóstico de
horas y hasta 14 minutos en pronósticos de 14 días. Así mismo, en el método es
transparente la evaluación y adopción de variables con estructura temporal como
predictores. Esto desde una perspectiva operacional, conduce a una salida operacional para
identificar relaciones causa efecto que permitan inferir algunas propiedades de los
fenómenos estudiados. Tal es el caso de la modelación de niveles de una corriente, donde el
proceso de definición de la forma del operador óptimo conduce a identificar entre las
señales observables de precipitación, los componentes que contienen mayor información
sobre la escorrentía en un horizonte de tiempo dado.
Desde el punto de vista operacional, la adopción de un esquema probabilístico en el método
robustece su aplicabilidad pues permite al modelador aceptar el grado de certidumbre
sobre la información que provee y además garantiza que el usuario conoce la incertidumbre
al tomar las decisiones.
Por otra parte, la aplicación del método condujo de forma empírica a una aproximación
operativa para la definición de la frecuencia de muestreo óptima de sistemas hidrológicos
con fines de pronóstico. Esta aproximación está relacionada con el teorema de capacidad de
canal propuesto por Shannon, en particular, a la relación de la frecuencia de muestreo (o de
la resolución temporal de la señal) con la capacidad de pronosticar con precisión las
transiciones de estado de un sistema, o en otras palabras, en minimizar el efecto del ruido
en la emisión del pronóstico.
Con respecto a la implementación de un decodificador de caudales basado en un modelo
AOM, aquí se propone una técnica para estimar una relación funcional entre los caudales
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63
"reales" en una corriente con los niveles de la superficie del agua basada operadores AOM.
Se manera general, se encontró que según el criterio de desempeño propuesto AMI > 0.95
la técnica es aplicable y conduce a una reducción del efecto de la histéresis en la
decodificación del caudal. Sin embargo, en los resultados se observa una perdida de escala
en los valores decodificados, situación que hace imposible la aplicación del método.
Recomendaciones sobre el desarrollo de la investigación
Con miras al desarrollo de la técnica aquí presentada, algunos elementos que pueden ser
objeto de investigaciones posteriores son:
• Formalización matemática del concepto de capacidad de canal y el efecto de la
relación señal a ruido (SNR) en las frecuencias de muestreo óptimo de sistemas
hidrológicos.
• Definición de un método de validación del pronóstico probabilístico y mejoramiento
de procedimiento para definir el componente aleatorio en la ecuación diferencial
estocástica
• Análisis detallado de la influencia de la frecuencia de muestreo en la precisión del
pronóstico y de las propiedades de escalamiento de la frecuencia óptima de
muestreo.
• Investigación de otros posibles predictores a los aquí empleados, por ejemplo
estimadores basados en sensores remotos.
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64
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Manchester, The University of Manchester. Kalman, R. E. (1960). "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems."
Journal of Basic Engineering(82D): 35‐45. Rantz, S. E. (1982). "Measurement and computation of steam flow. Measurement of
stage discharge." Us Geological Survey Water Supply: 284. Sandoval, M. (2007). El rio Cauca en su valle alto. Cali, Editorial Universidad del Valle. Shannon, C. (1948). "A mathematical theory of communication." Shannon, C. (1959). "Communications in the presence of noise." IEEE Transactions. Takens, F. (1981). "Detecting strange attractors in turbulence." Dynamical systems and
turbulence(898): 366‐381. Wagener, T. and H. Gupta (2005). "Model identification for hydrological forecasting
under uncertainty." Stochastic Environmental Resources Risk Assessment(19): 378‐387.
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LISTADO DE ANEXOS
Anexo 1 Modelos de pronóstico en tiempo real a resolución diaria en el rio Magdalena
Pto Araujo (2312702)
Salado Blanco (2101704)
Pte Balseadero (2104701)
Purificación (2113701)
Nariño (2123701)
Pto Salgar (2303701)
Pto Berrio (2309703)
El Banco (2502702)
Anexo 2 Modelos de pronóstico en tiempo real a resolución horaria EN los rios cauca y Magdalena
Río Cauca
La Victoria (2610707)
Bolombolo (2620708).
La coquera (2624702)
Río Magdalena
Pto Araujo (2312702)
Salado Blanco (2101704)
Pte Balseadero (2104701)
Purificación (2113701)
Nariño (2123701)
Pto Salgar (2303701)
Pto Berrio (2309703)
El Banco (2502702)
Anexo 3 Frecuencias de muestreo óptimas en las estaciones identificadas
Rio Cauca
Rio Magdalena
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ANEXO 1 MODELOS DE PRONÓSTICO EN TIEMPO REAL A
RESOLUCIÓN DIARIA EN EL RIO MAGDALENA
Pto Araujo (2312702)
Figura 1. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Araujo (2312702), x2 = promedio multianual de Niveles en Pto. Araujo en Pto. Araujo (2312702). x3 = precipitación en Pto. Araujo (2312702). Horizonte = 1,3 y 14 días
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Figura 2. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Araujo (2312702). Horizonte =1,3 y 14 Días.
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Salado Blanco (2101704)
Figura 3. Modelo de pronóstico determinístico Estación Salado Blanco (2101704), x2 = promedio multianual de Niveles en Salado Blanco en Salado Blanco (2101704). x3 = precipitación en Salado Blanco (2101704). Horizonte = 1, 3 y 14 Días.
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Figura 4. Pronóstico probabilístico Estación Salado Blanco (2101704). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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Pte Balseadero (2104701)
Figura 5. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pte Balseadero (2104701), x2 = promedio multianual de Niveles en Pte Balseadero (2104701) en Pte. Garces. x3 = precipitación en Pte. Garces. Horizonte = 1(x2 = promedio multianual de Niveles en Pte Balseadero (2104701) en Pte. Garces. x3 = promedio multianual de Niveles en Pte Balseadero (2104701) en Salado Blanco), 3 y 14 Días.
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Figura 6. Pronóstico probabilístico Estación Pte Balseadero (2104701). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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Purificación (2113701)
Figura 7. Modelo de pronóstico determinístico Estación Purificación (2113701), Horizonte = 1 (x2 = promedio multianual de Niveles en Purificación (2113701) en Piedras de Cobre. x3 == promedio multianual de Niveles en Purificación (2113701) en Pte Balseadero), 3 y 14 Días (x2 = promedio multianual de Niveles en Purificación (2113701) en Piedras de Cobre. x3 = precipitación en Piedras de Cobre.).
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Figura 8. Pronóstico probabilístico Estación Purificación (2113701). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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Nariño (2123701)
Figura 9. Modelo de pronóstico determinístico Estación Nariño (2123701), x2 = promedio multianual de Niveles en Nariño (2123701)en Cod. Estación: 2113705. x3 = precipitación en Cod. Estación: 2113705. Horizonte = 1, 3 y 14 Días.
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Figura 10. Pronóstico probabilístico Estación Nariño (2123701). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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Pto Salgar (2303701)
Figura 11. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto Salgar (2303701), x2 = promedio multianual de Niveles en Pto Salgar (2303701)en Cod. Estación: 2113705. x3 = precipitación en Cod. Estación: 2113705. Horizonte = 1, 3 y 14 Días.
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Figura 12. Pronóstico probabilístico Estación Pto Salgar (2303701). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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Pto Berrio (2309703)
Figura 13. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto Berrio (2309703), x2 = promedio multianual de Niveles en en Pto Berrio (2309703) en Pto Salgar (2303701). x3 = precipitación en Pto Salgar (2303701). Horizonte = 1, 3 y 14 Días.
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Figura 14. Pronóstico probabilístico Estación Pto Berrio (2309703). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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El Banco (2502702)
Figura 15. Modelo de pronóstico determinístico Estación El Banco (2502702), x2 = promedio multianual de Niveles en en El Banco (2502702)en Pto Berrio (2309703) x3 = precipitación en Pto Berrio (2309703) Horizonte = 1, 3 y 14 Días.
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Figura 16. Pronóstico probabilístico Estación El Banco (2502702). Horizonte =1, 3 y 14 Días.
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ANEXO 2 MODELOS DE PRONÓSTICO EN TIEMPO REAL A
RESOLUCIÓN HORARIA EN LOS RIOS CAUCA Y MAGDALENA
Río Cauca
La Victoria (2610707)
Figura 17. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Victoria (2610707), x2 = nivel en Juanchito (2606701). x3 = precipitación en Juanchito (2606701). ∆t = 1 hora
Figura 18. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Victoria (2610707), x2 = nivel en Juanchito (2606701). x3 = precipitación en Juanchito (2606701). ∆t = 3 horas
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Figura 19. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Victoria (2610707), x2 = nivel en Juanchito (2606701). x3 = precipitación en Juanchito (2606701). ∆t = 6 horas
Figura 20. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Victoria (2610707), x2 = nivel en Juanchito (2606701). x3 = precipitación en Juanchito (2606701). ∆t = 12 horas
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Figura 21. Pronóstico probabilístico Estación La Victoria (2610707). ∆t = 1 hora
Figura 22. Pronóstico probabilístico Estación La Victoria (2610707). ∆t = 3 horas
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Figura 23. Pronóstico probabilístico Estación La Victoria (2610707). ∆t = 6 horas
Figura 24. Pronóstico probabilístico Estación La Victoria (2610707). ∆t = 12 horas
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Bolombolo (2620708).
Figura 25. Modelo de pronóstico determinístico Estación Bolombolo (2620708), x2 = nivel en La Victoria (2610701). x3 = precipitación en La Victoria (2610701). ∆t = 1 hora
Figura 26. Modelo de pronóstico determinístico Estación Bolombolo (2620708), x2 = nivel en La Victoria (2610701). x3 = precipitación en La Victoria (2610701). ∆t = 3 horas
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Figura 27. Modelo de pronóstico determinístico Estación Bolombolo (2620708), x2 = nivel en La Victoria (2610701). x3 = precipitación en La Victoria (2610701). ∆t = 6 horas
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Figura 28. Pronóstico probabilístico Estación Bolombolo (2620708). ∆t = 1 hora
Figura 29. Pronóstico probabilístico Estación Bolombolo (2620708). ∆t = 3 horas
Figura 30. Pronóstico probabilístico Estación Bolombolo (2620708). ∆t = 6 horas
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La coquera (2624702)
Figura 31. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Coquera (2624702), x2 = nivel en Bolombolo (2620708). x3 = precipitación en Bolombolo (2620708). ∆t = 1 hora
Figura 32. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Coquera (2624702), x2 = nivel en Bolombolo (2620708). x3 = precipitación en Bolombolo (2620708). ∆t = 3 horas
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Figura 33. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Coquera (2624702), x2 = nivel en Bolombolo (2620708). x3 = precipitación en Bolombolo (2620708). ∆t = 6 horas
Figura 34. Modelo de pronóstico determinístico Estación La Coquera (2624702), x2 = nivel en Bolombolo (2620708). x3 = precipitación en Bolombolo (2620708). ∆t = 12 horas
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Figura 35. Pronóstico probabilístico Estación La Coquera (2624702). ∆t = 1 hora
Figura 36. Pronóstico probabilístico Estación La Coquera (2624702). ∆t = 3 horas
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Figura 37. Pronóstico probabilístico Estación La Coquera (2624702). ∆t = 6 horas
Figura 38. Pronóstico probabilístico Estación La Coquera (2624702). ∆t = 12 horas
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Río Magdalena
Pto Araujo (2312702)
Figura 39. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Araujo (2312702), x2 = nivel en Pto. Araujo (2312702). x3 = precipitación en Pto. Araujo (2312702). ∆t = 1 hora
Figura 40. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Araujo (2312702), x2 = nivel en Pto. Araujo (2312702). x3 = precipitación en Pto. Araujo (2312702). ∆t = 3 horas
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Figura 41. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Araujo (2312702), x2 = nivel en Pto. Araujo (2312702). x3 = precipitación en Pto. Araujo (2312702). ∆t = 6 horas
Figura 42. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Araujo (2312702), x2 = nivel en Pto. Araujo (2312702). x3= precipitación en Pto. Araujo (2312702). ∆t = 12 horas
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Figura 43. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Araujo (2312702). ∆t = 1 hora
Figura 44. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Araujo (2312702). ∆t = 3 horas
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Figura 45. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Araujo (2312702). ∆t = 6 horas
Figura 46. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Araujo (2312702). ∆t = 12 horas
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Salado Blanco (2101704)
Figura 47. Modelo de pronóstico determinístico Estación Salado Blanco (2101704), x2 = nivel en Salado Blanco (2101704),x3 = precipitación en Salado Blanco (2101704).∆t = 1 hora.
Figura 48. Modelo de pronóstico determinístico Estación Salado Blanco (2101704), x2 = nivel en Salado Blanco (2101704), x3 = precipitación en Salado Blanco (2101704).∆t = 3 horas.
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Figura 49. Modelo de pronóstico determinístico Estación Salado Blanco (2101704), x2 = nivel en Salado Blanco (2101704),x3 = precipitación en Salado Blanco (2101704).∆t = 6 horas.
Figura 50. Modelo de pronóstico determinístico Estación Salado Blanco (2101704), x2 = nivel en Salado Blanco (2101704),x3 = precipitación en Salado Blanco (2101704).∆t = 12 horas.
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Figura 51. Pronóstico probabilístico Estación Salado Blanco (2101704). ∆t = 1 hora
Figura 52. Pronóstico probabilístico Estación Salado Blanco (2101704). ∆t = 3 horas
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Figura 53. Pronóstico probabilístico Estación Salado Blanco (2101704). ∆t = 6 horas
Figura 54. Pronóstico probabilístico Estación Salado Blanco (2101704). ∆t = 12 horas
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Pte Balseadero (2104701)
Figura 55. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pte. Balseadero (2104701), x2 = nivel en Pte. Garces x3 = precipitación en Pte. Garces. ∆t = 1 hora
Figura 56. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pte. Balseadero (2104701), x2 = nivel en Pte. Garces x3 = precipitación en Pte. Garces. ∆t = 3 horas
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Figura 57. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pte. Balseadero (2104701), x2 = nivel en Pte. Garces x3 = precipitación en Pte. Garces. ∆t = 6 horas
Figura 58. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pte. Balseadero (2104701), x2 = nivel en Pte. Garces x3 = precipitación en Pte. Garces. ∆t = 12 horas
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Figura 59. Pronóstico probabilístico Estación Pte. Balseadero (2104701), ∆t = 1 hora
Figura 60. Pronóstico probabilístico Estación Pte. Balseadero (2104701), ∆t = 3 horas
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Figura 61. Pronóstico probabilístico Estación Pte. Balseadero (2104701), ∆t = 6 horas
Figura 62. Pronóstico probabilístico Estación Pte. Balseadero (2104701), ∆t = 12 horas
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Purificación (2113701)
Figura 63. Modelo de pronóstico determinístico Estación Purificación (2113701) x2 = nivel en Piedras de Cobre, x3 = precipitación en Piedras de Cobre. ∆t = 1 hora
Figura 64. Modelo de pronóstico determinístico Estación Purificación (2113701) x2 = nivel en Piedras de Cobre, x3 = precipitación en Piedras de Cobre. ∆t = 3 horas
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Figura 65. Modelo de pronóstico determinístico Estación Purificación (2113701) x2 = nivel en Piedras de Cobre, x3 = precipitación en Piedras de Cobre. ∆t = 6 horas
Figura 66. Modelo de pronóstico determinístico Estación Purificación (2113701) x2 = nivel en Piedras de Cobre, x3 = precipitación en Piedras de Cobre. ∆t = 12 horas
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Figura 67. Pronóstico probabilístico Estación Purificación (2113701), ∆t = 1 hora
Figura 68. Pronóstico probabilístico Estación Purificación (2113701), ∆t = 3 horas
![Page 108: EXTRACCIÓN DE OPERADORES DE TRANSICIÓN DE …javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/Tesis267.pdf · de un sistema es el resultado de la incapacidad práctica del observador de](https://reader030.vdocuments.co/reader030/viewer/2022013016/5baa2c7509d3f209118bcca4/html5/thumbnails/108.jpg)
Figura 69. Pronóstico probabilístico Estación Purificación (2113701), ∆t = 6 horas
Figura 70. Pronóstico probabilístico Estación Purificación (2113701), ∆t = 12 horas
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Nariño (2123701)
Figura 71. Modelo de pronóstico determinístico Estación Nariño (2123701) x2 = nivel en Purificación (2113701), x3 = precipitación en Purificación (2113701). ∆t = 1 hora
Figura 72. Modelo de pronóstico determinístico Estación Nariño (2123701) x2 = nivel en Purificación (2113701), x3 = precipitación en Purificación (2113701). ∆t = 3 horas
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Figura 73. Modelo de pronóstico determinístico Estación Nariño (2123701) x2 = nivel en Purificación (2113701), x3 = precipitación en Purificación (2113701). ∆t = 6 horas
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Figura 74. Pronóstico probabilístico Estación Nariño (2123701), ∆t = 1 hora
Figura 75. Pronóstico probabilístico Estación Nariño (2123701), ∆t = 3 horas
Figura 76. Pronóstico probabilístico Estación Nariño (2123701), ∆t = 6 horas
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Pto Salgar (2303701)
Figura 77. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Salgar (2303701) x2 = nivel en Nariño (2123701), x3 = precipitación en Nariño (2123701). ∆t = 1 hora.
Figura 78. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Salgar (2303701) x2 = nivel en Nariño (2123701), x3 = precipitación en Nariño (2123701). ∆t = 3 horas.
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Figura 79. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Salgar (2303701) x2 = nivel en Nariño (2123701), x3 = precipitación en Nariño (2123701). ∆t = 6 horas.
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Figura 80. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Salgar (2303701), ∆t = 1 hora
Figura 81. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Salgar (2303701), ∆t = 3 horas
Figura 82. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Salgar (2303701), ∆t = 6 horas
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Pto Berrio (2309703)
Figura 83. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Berrio (2309703) x2 = nivel en Pto. Salgar (2303701), x3 = precipitación en Pto. Salgar (2303701). ∆t = 1 hora.
Figura 84. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Berrio (2309703) x2 = nivel en Pto. Salgar (2303701), x3 = precipitación en Pto. Salgar (2303701). ∆t = 3 horas.
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Figura 85. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Berrio (2309703) x2 = nivel en Pto. Salgar (2303701), x3 = precipitación en Pto. Salgar (2303701). ∆t = 6 horas.
Figura 86. Modelo de pronóstico determinístico Estación Pto. Berrio (2309703) x2 = nivel en Pto. Salgar (2303701), x3 = precipitación en Pto. Salgar (2303701). ∆t = 12 horas.
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Figura 87. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Berrio (2309703), ∆t = 1 hora
Figura 88. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Berrio (2309703), ∆t = 3 horas
Figura 89. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Berrio (2309703), ∆t = 6 horas
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Figura 90. Pronóstico probabilístico Estación Pto. Berrio (2309703), ∆t = 12 horas
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El Banco (2502702)
Figura 91. Modelo de pronóstico determinístico Estación El Banco (2502702), x2 = nivel en Pto. Berrio (2309703), x3 = precipitación en Pto. Berrio (2309703). ∆t = 1 hora.
Figura 92. Modelo de pronóstico determinístico Estación El Banco (2502702), x2 = nivel en Pto. Berrio (2309703), x3 = precipitación en Pto. Berrio (2309703). ∆t = 3 horas.
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Figura 93. Modelo de pronóstico determinístico Estación El Banco (2502702), x2 = nivel en Pto. Berrio (2309703), x3 = precipitación en Pto. Berrio (2309703). ∆t = 6 horas.
Figura 94. Modelo de pronóstico determinístico Estación El Banco (2502702), x2 = nivel en Pto. Berrio (2309703), x3 = precipitación en Pto. Berrio (2309703). ∆t = 12 horas.
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Figura 95. Pronóstico probabilístico Estación El Banco (2502702), ∆t = 1 hora
Figura 96. Pronóstico probabilístico Estación El Banco (2502702), ∆t = 3 horas
Figura 97. Pronóstico probabilístico Estación El Banco (2502702), ∆t = 6 horas
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Figura 98. Pronóstico probabilístico Estación El Banco (2502702), ∆t = 12 horas
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ANEXO 3 DESEMPEÑO DE LOS MODELOS DE PRONÓSTICO A
DIFERENTES ESCALAS DE MUESTREO
Rio Cauca
Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 99. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Bolombolo a diferentes frecuencias de muestreo
Wopt min = 1 h Wopt max = 3h
Figura 100. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación La Coquera a diferentes frecuencias de muestreo
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.91
0.92
0.93
0.94
0.95
0.96
0.97
0.98
0.99
1
0 1 2 3 4 5 6 7
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Bolombolo (2620708)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ
0.74
0.76
0.78
0.8
0.82
0.84
0.86
0.88
0.90.910.920.930.940.950.960.970.980.99
11.01
0 2 4 6 8 10 12 14
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
La coquera(2620708)
AMI
S/σ∆
Min AMI
Max S/σΔ
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Wopt min = NA Wopt max = NA
Figura 101. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación La Victoria a diferentes frecuencias de muestreo
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.965
0.97
0.975
0.98
0.985
0.99
0.995
1
0 2 4 6 8 10 12 14
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
La Victoria (2610707)
AMI
S/σ∆Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
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Rio Magdalena
Wopt min = 3 h Wopt max=72h
Figura 102. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación El Banco a diferentes frecuencias de muestreo
Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 103. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Nariño a diferentes frecuencias de muestreo
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.4
0.45
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Narino(2123701)
AMI
S/σ∆
Min AMI
Max S/σΔ
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Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 104. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Pte. Balseadero a diferentes frecuencias de muestreo
Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 105. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Salado Blanco a diferentes frecuencias de muestreo
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
0.4
0.45
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
PteBalseadero (2104701)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Salado Blanco(2101704)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
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Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 106. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Pto. Berrio a diferentes frecuencias de muestreo
Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 107. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Pto Salgar a diferentes frecuencias de muestreo
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Pto Berrio(2309703)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Pto Salgar(2303701)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
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Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 108. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Purificación a diferentes frecuencias de muestreo
Wopt min = 1 h Wopt max = 1h
Figura 109. Desempeño de los operadores óptimos de la Estación Pto. Araujo a diferentes frecuencias de muestreo
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.5
0.55
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Purificación(2502702)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0.6
0.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
0 10 20 30 40 50 60 70 80
S/Si
gmaD
elta
AM
I
Frecuencia de muestreo (horas)
Pto Araujo (2312702)
AMI
S/σ∆
Min AMI = 0.95
Max S/σΔ = 0.8