Mathematical model for streamflow prediction in an andean basin by Pearson correlation with ocean temperature

• Carrillo-Soto, Gustavo Adolfo ^[1] ; Cely-Calixto, Nelson Javier ^[1] ; Bonilla-Granados, Carlos Alexis ^[2]
  1. [1] Universidad Francisco de Paula Santander

     Universidad Francisco de Paula Santander

     Colombia

     
  2. [2] Universidad de Pamplona

     Universidad de Pamplona

     Colombia

     
• Localización: Mundo FESC, ISSN-e 2216-0388, ISSN 2216-0353, Vol. 11, Nº. Extra 4, 2021, págs. 223-229
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelo matemático para la predicción de caudales en una cuenca andina mediante correlación de Pearson con temperaturas oceánicas
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• Resumen
  • español

    La predicción de caudales constituye una herramienta fundamental en la toma de decisiones para el manejo del recurso hídrico y en el manejo de la gestión del riesgo. Se estudió la posibilidad de implementar un modelo matemático para la predicción de caudales en una cuenca andina, identificando mediante el coeficiente de correlación de Pearson, las mejores correlaciones entre las series de tiempo de caudales medios mensuales y de la temperatura superficial del océano (SST), considerando hasta 11 rezagos. Los datos de la SST mensual se obtuvieron del sensor MODIS-NASA procesados en la plataforma Ocean Color, seleccionando celdas de 2° longitud y 4° latitud para cubrir la franja +180°lon / -180°lon, desde -20°lat / +20°lat, analizando un total de 3600 celdas. El recurso hídrico se caracterizó mediante los Caudales Medios Mensuales (Qmm) de la estación La Donjuana sobre el río Pamplonita (Norte de Santander, Colombia). La ventana temporal estudiada fue de julio 2002 a diciembre 2015 (162 meses). Se construyeron modelos lineales para cada mes seleccionado el rezago que producía la máxima correlación y verificando valores del estadístico p, los cuales fueron muy inferiores a 0.001. Los modelos se evaluaron mediante el error medio cuadrático y la eficiencia de Nash-Sutcliffe, diferenciando años Normales, años El Niño y años La Niña. Resultados satisfactorios fueron encontrados para la predicción en años Niña (húmedos) con rezagos superiores a tres meses. Se espera extender la investigación para considerar una mayor franja de latitudes y considerar otras cuencas andinas.

  • English

    Streamflow prediction constitutes a fundamental tool in water resources decision-making and risk management actions. The possibility of implementing a mathematical model for the prediction of streamflow in an Andean basin was studied, identifying, through Pearson's correlation coefficient, the best correlations between the time series of mean monthly streamflow (Qm) and the sea surface temperature (SST), considering up to 11 lags. The monthly SST data were obtained from the MODIS-NASA sensor processed on the Ocean Color platform, selecting cells of 2° longitude and 4° latitude to cover the strip +180° lon / -180° lon, from -20 °lat / +20° lat, analyzing a total of 3600 cells. The water resource was characterized by the Qm time series of the La Donjuana station on the Pamplonita river (Norte de Santander, Colombia). The time window studied was from July 2002 to December 2015 (162 months). Linear models were built for each month by selecting the lag that produced the maximum correlation and verifying values of the p statistic, which were much lower than 0.001. The models were evaluated using the mean square error and the Nash-Sutcliffe efficiency, differentiating Normal years, El Niño years, and La Niña years. Satisfactory results were found for the prediction in La Niña years (wet) with lags greater than three months. The investigation is expected to be extended to consider a greater range of latitudes and to consider other Andean basins.