Comparación del filtro de Kalman discreto con el filtro de conjuntos para pronóstico de caudales horarios en el río Huaynamota, Nayarit, México - Ildefonso Narváez-Ortiz; Laura Alicia Ibáñez-Castillo; Ramón Arteaga-Ramírez; Mario Vázquez-Peña; Carlos Cíntora-González (Tecnología y ciencias del agua, 2021)
La asimilación de datos integrada para el pronóstico de caudales puede brindar flexibilidad y reducción de errores sistemáticos en los modelos. En este trabajo se evalúan la capacidad predictiva del filtro de Kalman discreto, filtro de Kalman de conjuntos y su integración, utilizando registros horarios de caudal de las estaciones Chapalagana y Platanitos ubicadas sobre el río Huaynamota, región hidrológica 12. La cuenca se ubica al noroeste de la república mexicana, y se comparte entre los estados de Durango, Nayarit, Zacatecas y Jalisco. Para el análisis se utilizaron series con 1 360 registros horarios del año 2017 comprendidos entre el 2 de agosto a las 9:00 horas hasta el 28 de septiembre a las 0:00 horas. Se realizaron pronósticos a 1, 2, 3, 4, 5 y 6 pasos hacia adelante, combinados con tamaños de conjunto de 5, 8, 10, 20, 50 y 100 miembros utilizando caudales de la estación Platanitos como variable exógena. El ajuste entre la serie observada y las pronosticadas se estimó mediante el coeficiente de Nash-Sutcliffe y la raíz del cuadrado medio del error para determinar que el filtro de Kalman discreto alcanza mejor ajuste y actualización con base en el tiempo de retraso entre series. El filtro de Kalman de conjuntos genera un suavizado de la serie pronosticada, y al igual que la integración de filtros aumenta el efecto de desplazamiento de la serie pronosticada. El filtro de Kalman discreto alcanza ajuste superior a ARX y a la combinación ARX-DKF.