Resumen

Se presentan los resultados de la aplicación de diversas técnicas de preprocesamiento de datos con la finalidad de adecuar las series de tiempo de las variables fisicoquímicas medidas en el complejo lagunar Ciénaga Grande de Santa Marta a los requerimientos mínimos de la metodología de determinación de observaciones faltantes mediante atípicos aditivos a través del software Tramo and Seats for Windows (TSW: TRAMO and SEATS for WINDOWS, Gómez & Maravall, 2009). Las series utilizadas corresponden a los registros históricos de un proyecto de monitoreo para la rehabilitación de la zona entre 1993 y 2008. Se evaluaron cuatro enfoques de preprocesamiento: Interpolación histórica, escalamiento, división y división con interpolación histórica. Los cuatro métodos fueron comparados aplicándolos a 4 variables en 3 estaciones de monitoreo dentro del sistema lagunar.Los métodos de interpolación histórica y escalamiento mostraron resultados favorables al preparar los datos de las series históricas para el uso del método de atípicos aditivos, con valores de cuadrado medio del error (MSE) de los residuales entre 0.172 x 102 y 19.28 para la interpolación histórica y entre 0.232 x 102 y 17.818 para el escalamiento. Se recomienda el uso de interpolación histórica en casos de series cortas con vacíos distribuidos aleatoriamente o en estudios donde la frecuencia original del muestreo sea un factor decisivo, mientras que en casos de series con vacíos agrupados y mayor longitud, deben ser tratados mediante escalamiento de la frecuencia de muestreo.

1. INTRODUCCIÓN

Monitorear el comportamiento de las variables fisicoquímicas en el complejo lagunar Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) ha sido labor constante del Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (INVEMAR) durante más de 10 años, con apoyo de la Corporación Autónoma Regional del Magdalena (CORPAMAG)  y de la Unidad  de  Parques Nacionales  Naturales,  debido a la gran importancia natural que reviste dicho ecosistema para el desarrollo y protección de los recursos naturales tanto a nivel local, regional,  nacional e  internacional.  El complejo lagunar  ha sido objeto de diversas investigaciones y declarado como sitio de importancia según la convención RAMSAR para el fomento y la protección de los humedales y las zonas de migración y conservación de aves y peces estuarinos en 1998 (Rivera & Caicedo, 1998).

La labor de monitoreo incluye las  actividades de planificación,  toma de  muestras,  análisis de datos y publicación de resultados a través del Sistema de Información Ambiental Marina (SIAM), para las cuales  se cuenta con recursos y metodologías concertadas  y validadas. Pese a    lo anterior, diversos inconvenientes de índole técnica, humana, de movilidad o de seguridad han causado que la continuidad del monitoreo se haya visto interrumpida en varias oportunidades, generando un número importante de  observaciones faltantes en las series de tiempo almacenadas  y por ende vacíos de información que hacen difícil el análisis de datos históricos.

Una de las iniciativas del programa de Calidad Ambiental Marina (CAM) propone establecer una metodología para el análisis de datos históricos correspondientes a las variables fisicoquímicas del complejo lagunar CGSM utilizando herramientas estadísticas conocidas como análisis de series de tiempo, las cuales incluyen entre otras, descomposición en factores estacionarios y tendencias generales, descripción de  comportamientos  acumulativos por  periodo de tiempo, métodos de alisamiento exponencial, modelos ARIMA y predicción de valores futuros.

• Materias:Modelos matemáticos Indicadores Calidad ambiental
• Subjects:Mathematical models Indicators Environmental quality
• Palabras claves:CGSM; enfoque de atípicos aditivos; MSE; observaciones faltantes; series de tiempo.
• Keywords:Additive outliers approach, CGSM, missing observations, MSE, time series.