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Abstract

En el contexto de modelación hidrológica/hidráulica, este artículo describe el análisis de los estadísticos de calidad de modelación empleados con mayor frecuencia en publicaciones científicas. El análisis se basó en el examen de los estadísticos y su aplicación en el contexto de modelación hidrológica. Así, estos estadísticos se clasificaron en dos grandes grupos de acuerdo al tipo de error que los mismos son capaces de percibir: (i) estadísticos que miden el error sistemático medio; y (ii) estadísticos que miden la combinación de los errores sistemático y aleatorio. De esta forma, el lector está en capacidad de seleccionar un grupo de estadísticos que midan información diferente de la población de errores (o residuos de modelación). El artículo se ocupa además de las debilidades principales de los estadísticos más populares, citados en la literatura científica, y sugiere algunas aproximaciones que podrían emplearse para mitigar dichas debilidades al momento de evaluar la calidad de la modelación numérica.  
Original languageAmerican English
JournalMaskana
Volume2
Issue number1
DOIs
StatePublished - 24 Jun 2011

Fingerprint

Dive into the research topics of 'On the assessment of water resources model predictions'. Together they form a unique fingerprint.

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