SueMulador: Herramienta para la Simulación de Datos Faltantes en Series Climáticas Diarias de Zonas Ecuatoriales

Autor:	Néstor Miguel Riaño Herrera, José Fernando Giraldo Jiménez, Andrés Javier Peña Quiñones, Diego Obando Bonilla, Héctor Alberto Chica Ramirez
Rok vydání:	2014
Předmět:	Geography Series (mathematics) Meteorology Climatology Animal Science and Zoology Forestry Horticulture Missing data Agronomy and Crop Science Food Science
Zdroj:	Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín. 67:7365-7373
ISSN:	2248-7026 0304-2847
DOI:	10.15446/rfnam.v67n2.44179
Popis:	En la actualidad, los modelos de cultivo son una herramienta útil a la hora de tomar decisiones, no obstante, pese a su disponibilidad y facilidad de uso, la información necesaria para utilizarlos no existe o no tiene la calidad suficiente. Un ejemplo preciso del déficit de calidad en los datos lo constituyen las series meteorológicas diarias en las que predominan faltantes. Para hacer frente a esta situación y poder utilizar los modelos de cultivo se elaboró un software para llenar espacios vacíos en series climáticas diarias, basada en una cadena de Markov de orden dos y dos estados. La herramienta llamada SueMulador, se probó y validó con éxito en tres estaciones ubicadas en zonas contrastantes de la geografía colombiana.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::60ad7ab4cfc40d1e141fe9493c90f01d https://doi.org/10.15446/rfnam.v67n2.44179 Zobrazit plný text záznamu