Para el relleno de datos se utilizaron las series previamente tratadas en AndesQC, se realizaron 2 tipos de procesos: relleno de datos mediante reg...

Para el relleno de datos se utilizaron las series previamente tratadas en AndesQC, se realizaron 2 tipos de procesos: relleno de datos mediante regresión múltiple a nivel mensual de las series de datos en el programa CHAC (CEDEX, 2013), y el método de interpolación inverso a la distancia a nivel diario. De acuerdo a los resultados obtenidos finalmente se adoptó utilizar las series rellenadas por el método de interpolación inverso a la distancia. 4.1.3.1 Regresión múltiple con software CHAC (Martinez Romero, Ortiz, Fernandez, & Martinez S, 2011) afirma que “CHAC utiliza dos parámetros estimados por el usuario para el completado de datos, el exponente de priorización y el umbral de priorización, ambos parámetros son aplicados en los algoritmos, es recomendable que el exponente de priorización sea lo más alto posible ya que se encuentra fuertemente relacionado Balance hídrico de la cuenca del rio La Paz hasta el punto de control estación hidrométrica de Aranjuez Postulante: Ibañez Apaza Leslie Itatí 40 con el coeficiente de correlación de las estaciones a ser analizadas, a su vez el umbral de priorización es el valor que no se debe bajar para que no acumule errores en los datos que se completan”. Para el proyecto se preparó un archivo en formato lema para cada variable meteorológica, se utilizó el menú Completado de datos en donde se seleccionó a aquellas estaciones que cumplen con los requisitos de contar con más de cinco datos en cada uno de los doce meses en el periodo seleccionado, para nuestro caso el ciclo de estudio fue 1980 a 2020. Se iteró varias veces el umbral de priorización con valores mayores a 0.6 pero sólo se pudo rellenar 5 estaciones, así que se tomó en cuenta valores de umbrales entre 0.3 y 0.6 aunque lo recomendable es que el valor del umbral de priorización sea lo más cercano a 1. Se logró rellenar 54 estaciones de las 77 estaciones como se ve en la Tabla 17. Tabla 17 Estadísticas de los datos completados para la precipitación Estación Años totales Completos Media CV CS Achachicala 41 40 626.9150009 0.151526 0.1627992 Achocalla 42 40 568.5024994 0.263295 0.5831783 Achumani 42 40 537.8050018 0.191375 0.3269162 Alto Achachic 42 25 569.412002 0.237527 1.2647701 Alto Lima 42 40 605.5425011 0.184038 0.4691745 AO Magisterio 42 40 575.0525009 0.173348 0.1368899 Alto Seguenc 42 40 511.0599998 0.190046 0.0424015 Araca 42 11 293.7363656 0.410199 1.1069552 Belen 42 37 446.9702713 0.215132 0.3671511 Bella Vista LP 42 40 517.3950012 0.165976 0.3527565 Calamarca 42 13 375.2692308 0.261857 -0.262393 Chirapaca 42 35 546.5657131 0.179035 1.0203591 Chulumani 42 17 1353.447057 0.111994 0.7821048 Chuquiaguillo 42 40 705.425 0.140076 -0.121007 Ciudad Satélite 42 40 496.6600006 0.189013 0.2754596 Collana 42 40 556.7999992 0.264501 1.3946502 Copancara 42 13 468.4692383 0.22644 0.4771963 Coripata 42 34 1096.491175 0.303987 0.4344238 Coroico 42 12 1468.091665 0.12109 -0.795558 Corpaputo 42 22 686.7772786 0.343778 1.5992793 El Alto Aeropuer 42 40 617.5150002 0.149826 0.3040112 El Tejar 42 40 639.522496 0.169473 0.3861841 Hichucota 42 35 761.2514265 0.345151 1.1651129 Huarina Cota C 42 40 579.9149994 0.221097 0.4759773 Lambate 42 23 807.4478202 0.199962 0.8555391 Laykacota 42 40 518.1849991 0.167651 0.5129741 Mallasa 42 40 509.9924957 0.197833 0.4965672 Mecapaca 42 40 422.8600006 0.181751 0.2506685 Milluni 42 8 453.1249962 0.257689 0.1541552 Mina Bolsa Neg 42 40 916.6049973 0.175552 -0.045789 Minachi_H 42 17 1593.982329 0.163299 0.4200368 Ovejuyo 42 40 581.1824989 0.197564 0.7798355 Palca_LP 42 40 475.077499 0.262891 0.4788635 Palcoma 42 10 581.6900024 0.138508 -0.089055 Pampahasi 42 40 629.1799965 0.153704 0.4959039 Pasankeri 42 40 555.1049988 0.241988 0.8677377 Pinaya 42 34 782.9205969 0.309823 0.6115576 Planta Cahua 42 10 2901.769995 0.070183 -0.389043 Plaza Villarroel 42 40 618.8550026 0.162392 -0.310412 Pucarani 42 40 565.9425003 0.197054 0.5930427 Puente Negro 42 40 580.5449997 0.167343 0.2988211 Puente Villa 42 3 1108.166667 0.235974 1.3470104 Rio Seco 42 40 612.1525002 0.151971 0.3441403 San Calixto 42 40 571.740004 0.17049 0.2690964 Sapahaqui 42 33 385.4303025