Detección de errores e inhomogeneidades en series de datos meteorológicos

Los problemas de calidad en series de datos meteorológicos resultan principalmente de errores de medición o registro y de cambios en las condiciones de medición o en el entorno de la estación meteorológica (inhomogeneidades). Cuando no se dispone de información adicional (metadata) es necesario contar con una metodología confiable de control de calidad que permita detectar, en una serie de datos meteorológicos proveniente de una estación, errores e inhomogeneidades. En esta tesis se presenta una caracterización detallada de las series de datos de temperatura y precipitación, y se discuten las diferencias entre estos dos tipos de variables. Se introduce un marco conceptual basado en modelos estadísticos para los problemas de detección de errores y de detección de inhomogeneidades (puntos de corte en la serie). Se muestra la importancia de la apropiada selección del modelo y se propone metodología para cada uno de los problemas en los dos tipos de variables meteorológicas. Características de los métodos propuestos para controlar la serie de datos de una estación objetivo: 1) Multivariados, usan las series de observaciones de estaciones cercanas; 2) No hacen supuestos sobre la distribución de los datos; 3) Usan procedimientos de estimación robustos; 4) Atienden a la estructura de correlación presente en la serie de datos; 5) Son capaces de detectar múltiples tipos de inhomogeneidades. Usando datos de modelos numéricos regionales se estudia el desempeño de los métodos propuestos bajo diferentes escenarios