UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID ESCUELA TÉCNICA...

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE

INGENIEROS DE MONTES

T E S I S D O C T O R A L

Análisis estadístico comparativo de series cronológicas de parámetros de

calidad del agua; valoración de diferentes modelos de predicción.

Concepción González García

Ingeniero de Montes

Madrid, abril de 1989




ñnálisís estadístico comparativo de serles cronológicas de parámetros de calidad del agua: valoración de diferentes modelos de predicción.

Trabajo que se presenta en la

Escuela Técnica Superior de

Ingenieros de Montes para la

obtención del grado de Doctor.

Autor; Concepción González Garcia

Ingeniero de Montes

Directores: D. Manuel Diaz y Diez de Ulzurrun

D. J. Manuel Moral Medina


ÜNISHBIDAD POLITECNIA DE MADRID



Análisis estadístico comparativo de series cronológicas de parámetros de calidad del agua: valoración de diferentes modelos de predicción.

Trabajo que se presenta en la

Escuela Técnica Superior de

Ingenieros de Montes para la

obtención del grado de Doctor.

Autor: Concepción González García

Ingeniero de Montes

Directores: D. Manuel Diaz y Diez de Ulzurrun

D. J. Manuel Moral Medina


I N D I C E

AGRADECIMIENTOS

RESUMEN

SUMMARY

INTRODUCCIÓN

0.1 • Planteamiento del trabajo

0.2 - Obj et i vos

0.3 • Organización del trabajo

CAPITULO 1 ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO: REVISIÓN DE MÉTODOS Y CLASIFICACIÓN

1.0 - Introducción

1.2 - Objetivos

1.3 - Métodos de Análisis

1.4 • Método empleado en este trabajo: Justificado

CAPITULO 2 METODOLOGÍA BOX -JENKINSJ ETAPAS Y APLICACIÓN

2.0 - Introducción

2.1 • Ti pos de series

2.2 - Series cronológicas y procesos estocásticos

2.3 • Procesos estacionarios

2.4 - Procesos no estacionarios

2.5 - Metodología Box-Jenkins

5.1.- Estudio descriptivo

5.2.- Identificación del modelo

5.3.- Estimación de parámetros

5.4.- Diagnosis del modelo

5.5.-Predicción

2.S - Aplicación

6.1.- Series de datos empleadas

6.2.- Tratamiento de serles incompletas:

Referenci as

6.3.- Método empleado en esta trabajo

6.4.- Datos anómalos

APÉNDICE AL CAPITULO 2

CAPITULO 3 CALIDAD DEL AGUA EH LA CUENCA DEL GUADIANA:

CURSOS ALTO T MEDIO EN LA PROVINCIA DE CIUDAD

REAL

3.0 - Antecedentes

3.1 - Estaciones de control del HOPU: Situación y

características

3.2 - Parámetros de calidad del agua

3.3 - índices de calidad del agua

50

53

55

58

76

80

39

92

CAPITULO 4 SERIES DE CAUDALES

4.1 - Generalidades

4.2 - Modelos para series de Caudales: Referencias

2.1.- Series anuales

2.2.- Series mensuales

2.3.- Series semanales

2.4.- Series diarias

4.3 - Series de Caudal en la cuenca del Guadiana:

obtención de modelos


3.2.- Análisis de correlogramas

3.3.- Estimación y predicción: Resultados

4.4. -Conclusiones

96

97

97

101

107

108

109

109

113

116

129

CAPITULO 5 SERIES DE TEMPERATURA DEL AGUA

5.I-Generalidades 164

5.2 - Modelos para series de Temperaturas: Referencias 166

5.3 - Series de temperatura del agua en La cuenca del

Guadiana: Obtenc i o n d e modelos 168

3 .1 . • Estudio descriptivo 168

3.2.- Análisis de cor retogramaa : identificación de

modelos 170

3.3.- Estimación y predicción: Resultados 172

5.4 - Conclusiones 194

CAPITULO 6 SERIES DE OXIGENO DISUELTO

6.1 - Generalidades 217 6.2 - Modelos para seríes de Oxígeno disuelto:

R eferene i as 218

ó.3 - Series de oxigeno disuelto en la cuenca de l

Guadiana: Obtención de modelos 221

3.1.- Estudio descriptivo 221

3.2.- Análisis de correlogramas: identificación de

mode l os 223


6.4 -Conclusiones 250

CAPITULO 7 ANÁLISIS DE SERIES DE MATERIAS EN SUSPENSIÓN

7.1-GeneraLidades 275

7.2 - Series de materias en suspensión en la cuenca del

Guadiana: obtención de modelos 277



modelos 280


7 . 3 - C o n c l u s i o n e s 2 8 7 CAPITULO 8 A N Á L I S I S DE SERIES DE CONDUCTIVIDAD

8 . 1 - G e n e r a l i d a d e s 3 1 8

8.2 - Series de conductividad en La cuenca del

Guadiana: obtención de modelos 320



mode los 322


8.3 • Conclusiones 344

CAPITULO 9 ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA QUÍMICA. DE

OXIGENO

9.1 - Generalidades 371

9.2 - Series de D.O.O. en la cuenca del Guadiana:

obtención de modelos 373


2.2.- Análisis de correlogramas: identificación de 375

modelos


9.3 - Conc lusi ones 382

CAPITULO 1 ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO

10.1 - Genera l i dades 41 1

10.2 - Series de D.B.O. en la cuenca del Guadiana: 413




model os 416


10.3 -Conclusiones 421

CAPITULO 11 ANÁLISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS

11.0 - Introducción 452

11.1 - Clasificación de parámetros según los modelos

ajustados 453

1.1.- Tipos de modelos identificados 454

1.2.- Evaluación de las series según su estructura

estocástica 456 1.3.- Agrupación de parámetros según el

comportamiento estocástico de sus series 460

11.2 - Clasificación de parámetros según el coeficiente 464

de contingencia

1T.3 - Determinación de la similitud entre las dos

clasificaciones de parámetros

3.1.- índice de similitud entre clasificaciones

469

469

3.2,- Obtención del valor de I „ para las dos m r

clasificaciones de parámetros de calidad de agua 470

11.4 - Aplicación de la clasificación por modelos de

las series de datos a la agrupación de

estaciones 473

CAPITULO 12 CONCLUSIONES

BIBL IOGRAF I A

A G R A D E C I M I E N T O S

Deseo expresar mi agradecimiento a mis d i r ec to re s D.

Manuel Díaz y D. José Manuel Moral por sus ánimos y

consejos.

Al personal de la Comisaría General de Aguas del MOPU

en Madrid que tan amablemente me f a c i l i t a r o n e l acceso a l a s

s e r i e s de d a t o s e x i s t e n t e s , i n d i s p e n s a b l e s p a r a l a

rea l izac ión de es te t r aba jo .

A todos los amigos y compañeros de la Escuela, siempre

dispuestos a colaborar , muy especialmente a Eugenio Martínez

Falero por su inestimable ayuda.

Y, cómo no, a Enrique.

R E S U M E N

Este t rabajo t i ene por objeto con t ras ta r l a val idez de

l a s t écn icas de Anál is is de Ser ies Temporales de modelos

ARIMA en e l t ratamiento de un extenso grupo de medidas de

parámet ros de c a l i d a d de l agua de l a cuenca de l r í o

Guadiana.

La elección de la metodología Box-Jenkins para dicho

a n á l i s i s ha s ido consecuencia de una amplia r e v i s i ó n y

subsiguiente c l a s i f i cac ión de l a s d i fe ren tes t écn icas de

t r a t a m i e n t o de s e r i e s de t iempo, y en p a r t i c u l a r l a s

relacionadas con la calidad del agua.

Se hace é n f a s i s e s p e c i a l en l o s c o n t r a s t e s y

h e r r a m i e n t a s empleadas en cada una de l a s e t a p a s de

c o n s t r u c c i ó n de l o s modelos y en l o s t r a b a j o s sobre

apl icación a s e r i e s incompletas de datos .

A c o n t i n u a c i ó n , se a n a l i z a n más de c i en s e r i e s ,

ob ten iéndose modelos de p r e d i c c i ó n que r e p r e s e n t a n y

ca rac te r i zan e l comportamiento de l a s mismas.

Se comparan y evalúan los d i s t i n t o s t i pos de modelos

o b t e n i d o s c l a s i f i c a n d o l o s p a r á m e t r o s : (1) según e l

comportamiento de sus s e r i e s y (2) mediante o t ros métodos

e s t a d í s t i c o s . La obtención de un índice de s imi l i tud en t re

ambas c l a s i f i cac iones permite agrupar l a s es taciones en base

a la e s t ruc tu ra es tocás t i ca de sus s e r i e s , mediante t écn icas

de " c l u s t e r " , r e s u l t a n d o g r u p o s de e s t a c i o n e s con

c a r a c t e r í s t i c a s s imi lares en la cal idad de sus aguas.

S ü M M A R Y

The aim of this work is to test the validity of ARIMA

models as Time Series Analysis method on a wide number of

water guality data parameters from the basin of Guadiana

river.

Box-Jenkins methodology has been selected after a large

revisión and subsequent classification of different time

series methods concerned with water quality parameters.

Special emphasis is made on test and tools used in

each of the building model steps and on works concerning

applications to data series with missing valúes.

More than one hundred time series are analysed. The

estimated models represent and characterize the behaviour of

the data series.

After that, models are compared and evaluated, and the

parameters are clustered as follows: (1) according to the

behaviour of the data series, and (2) with other statistics

methods. This point allows to build a similarity index

between the two classifications. Finally, control stations

are grouped according to the stochastic structure of their

data series using "cluster" techniques. The groups of the

cluster are similar to water quality conditions in stations.

INTRODUCCIÓN

0.1 - Planteamiento del trabajo

0.2 - Objetivos

0.3 - Organización del trabajo

INTRODUCCIÓN

0,1 - PLANTEAHIENTG DEL TRABAJO

El estudio de variables que evolucionan a lo largo del

tiempo (fenómenos temporales) presenta, desde el punto de

vista estadistico, peculiaridades que invalidan los métodos

más frecuentes de tratamiento de fenómenos aleatorios,

estudiados mediante muestras de valores procedentes de

experimentación o de muestreo. Estos caracteres particulares

se resumen en dos aspectos: entorno variable y dependencia

entre observaciones.

La toma de datos requiere un seguimiento del fenómeno a

intervalos regulares de tiempo (lo que supone la elección

del intervalo adecuado) durante un periodo amplio que

proporcione un número grande de observaciones con objeto de

recoger las características más importantes de evolución de

la serie de valores. La variabilidad del entorno del

fenómeno temporal supone que no se puedan repetir

observaciones de un mismo instante "t" bajo las mismas

2

condiciones en que se obtuvo la primera, por lo que de cada

"t" sólo se tendrán muestras unitarias de variables

aleatorias dependientes.

El seguimiento y control de procesos temporales en que

intervienen variables medio-ambientales y la recogida de

datos a intervalos regulares corre a cargo de organismos

públicos. Datos de este tipo son abundantes por su interés

y observación tradicional en Meteorología e Hidrología.

El tratamiento de series de datos hidrometeorológicos

con base en la metodología Box-Jenkins ha sido ampliamente

recogido en diversas publicaciones de esta década (Salas et

al., 1980; Hipel, 1985; MacNeil, 1987).

Otro tipo de datos de seguimiento más reciente, son los

relativos al control de calidad de aguas.

El establecimiento en nuestro país de una red de

vigilancia y control de la calidad del agua en las cuencas

peninsulares proporciona datos mensuales de diversos

parámetros desde el año 1972/73. Los estudios realizados

sobre tales series (Mingo, 1983 y 1984; Zamora, 1987)

emplean valores resumen de todos los datos (medias mensuales

o anuales). En el presente estudio se realiza el análisis de

110 series (7 parámetros en 12 puntos de muestreo, 1

parámetro en 2 y 6 en 4) empleando todos los valores de un

período completo de observaciones (1972/73 a 1985/86). El

interés de tal tratamiento está, especialmente, en el

estudio de problemas de contaminación en puntos concretos,

ya que permiten observar la evolución del proceso mes a mes

a lo largo de varios años consecutivos.

3

0.2 - OBJETIVOS

Un pr imer o b j e t i v o es e l a n á l i s i s de l a s s e r í e s de

d a t o s p a r a l a o b t e n c i ó n de m o d e l o s u n i v a r i a n t e s de

p r e d i c c i ó n . Con e s t e f i n s e han empleado s e r i e s de 7

parámet ros de d i s t i n t a s e s t a c i o n e s de c o n t r o l de l a cuenca

d e l Guadiana. Es tos s e r á n i n d i c a t i v o s de l comportamiento

e s t o c á s t i c o de cada s e r i e .

Un segundo o b j e t i v o es l a u t i l i z a c i ó n de l o s t i p o s de

modelos ob ten idos pa ra una c l a s i f i c a c i ó n de e s t a c i o n e s , de

forma que permi ta conf i rmar l a r e p r e s e n t a c i ó n de l a s mismas

por l a s c a r a c t e r í s t i c a s e s t o c á s t i c a s de sus s e r i e s .

P a r a e l l o , s e c o m p a r a n d o s c l a s i f i c a c i o n e s de

pa ráme t ros : (1) según e l t i p o de e s t r u c t u r a e s t o c á s t i c a más

f r e c u e n t e en cada p a r á m e t r o a n a l i z a d o ; y (2) según e l

c o e f i c i e n t e de c o n t i n g e n c i a de cada p o s i b l e p a r e j a de

pa ráme t ros .

E l a l t o í n d i c e d e s i m i l i t u d e n t r e l a s d o s

c l a s i f i c a c i o n e s p e r m i t e l a a p l i c a c i ó n d e l c r i t e r i o de

c l a s i f i c a c i ó n en b a s e a l o s modelos o b t e n i d o s a l a

agrupación de e s t a c i o n e s de mues t reo .

4

0.3 - ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO

En el Capitulo 1 se revisan los distintos métodos de

análisis de series de tiempo, desde los más sencillos,

únicamente descriptivos, hasta los más complejos cuya

finalidad es la obtención de modelos del fenómeno para su

utilización en predicción y control. De menor a mayor

complejidad se obtiene una clasificación de tales métodos,

justificando el elegido para este estudio.

En el Capitulo 2 se tratan las distintas etapas de

construcción del modelo en la metodología Box-Jenkins, con

los análisis empleados posteriormente en las series

analizadas. También se comentan, en este capitulo, distintos

trabajos sotare series de datos incompletas y su tratamiento

con esta metodología, ya que en este tipo de datos, es

frecuente encontrar períodos sin valores a lo largo de una

serie observada, ocasionados por diferentes causas (bajas

entre el personal encargado, variaciones en los métodos de

medición, épocas de imposibilidad de toma de datos, etc.).

En el Capítulo 3. se citan los antecedentes en España

de los estudios de calidad de aguas, con especial referencia

a trabajos anteriores sobre datos de la cuenca elegida para

el estudio y sus características en la zona de situación de

las estaciones tratadas.

Se enumeran y sitúan los puntos de muestreo con datos

de fechas y longitud de las series analizadas.

En relación con la calidad del agua, se indica el río y

las características del entorno geográfico de cada estación

5

para una mejor verificación de los resultados.

Se señalan los parámetros de calidad del agua recogidos

por el MOPU y la selección de 7 de ellos para este estudio,

por su importancia en los Índices de calidad del agua.

En los Capítulos 4 a 10. se tratan las series

correspondientes a cada una de las variables analizadas.

Cada uno de estos capitulos comienza con un apartado de

generalidades sobre el parámetro estudiado, con referencia a

las características y medición de valores. La mayor o menor

dificultad en la medida de cada parámetro dará idea de la

aproximación de los datos y de las posibles anomalías que se

encuentren en el comportamiento de sus series.

En los Capítulos 4, 5 y 6 correspondientes a las series

de Caudal, Temperatura del agua y Oxígeno disuelto se

incluye un apartado donde se hace referencia a trabajos

sobre tratamiento de series de estos mismos parámetros y de

otros relacionados como la Demanda Bioquímica de Oxígeno.

A continuación, para cada parámetro, se analizan las

series y se obtiene modelos de predicción, finalmente se

incluye un cuadro resumen de resultados y un apartado de

conclusiones.

Al final de cada uno de estos capítulos se presentan

los gráficos necesarios en las etapas descriptiva y de

identificación de los modelos, así como algunas series

residuales.

Otros resultados complementarios (estimación de

distintos modelos para una misma serie hasta aceptar uno de

ellos como válido) se incluyen en el segundo volumen como

6

Anexo.

En el Capitulo 11, se realiza un análisis comparativo

de las series tratadas de cada variable en cada punto de

control para la obtención de una clasificación de los

parámetros de calidad tratados, en base a los modelos

estimados. Su comparación con una segunda clasificación de

los mismos, con base en contrastes de independencia clásicos

para cada pareja de variables y el cálculo de un índice de

similitud entre ambas agrupaciones, permite la aplicación a

las estaciones de control, de la clasificación por el

comportamiento estocástico de sus series de parámetros.

En el Capitulo 12, se exponen las conclusiones finales

y las líneas de trabajo.

En un segundo volumen, como Anexo, se presentan las

series incompletas de datos originales y las empleadas en

los análisis, así como otros resultados complementarios

citados en los capítulos del 4 al 10.

7

CAPITULO 1

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO: REVISIÓN DE MÉTODOS Y CLASIFICACIÓN

1.0 - Introducción

1.2 - Objetivos

1.3 - Métodos de Análisis

1.4 - Método empleado en este trabajo: Justd.ficacU.on

http://Justd.ficacU.on

CAPITULO 1

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO:

REVISIÓN DE MÉTODOS Y CLASIFICACIÓN

1.0 - INTRODUCCIÓN

La búsqueda de un modelo matemático representativo de

un proceso observado a lo largo del tiempo, en principio,

puede conducir a dos soluciones: (a) la obtención de un

modelo basado en leyes físicas que permita calcular el

valor de dicha variable en función del tiempo, de forma

exacta en cualquier instante "t"; (b) la obtención de un

modelo que permita calcular la probabilidad de que un valor

futuro quede entre dos valores determinados.

Si es posible conseguir una ecuación del primer tipo se

habrá obtenido un modelo determinista. En el segundo caso

se tendrá un modelo de probabilidad o modelo estocástico.

En la mayoría de los fenómenos dependientes del tiempo,

observados en la Naturaleza, intervienen multitud de

factores desconocidos que van a hacer prácticamente

imposible llegar a una representación de tipo determinista,

pero sí será posible conseguir aproximaciones al

conocimiento de la evolución del proceso en estudio

representadas con un modelo estocástico.

Cualquier fenómeno representado por una variable de la

que se tienen un conjunto de observaciones, en general, a

intervalos regulares de tiempo, va a constituir una serie

9

de t i empo. V a r i a b l e s observadas en l a Na tu ra l eza en forma

de s e r i e s de t i e m p o : m e t e o r o l ó g i c a s , h i d r o l ó g i c a s ,

p o b l a c i o n e s a n i m a l e s , e t c . , pueden s e r r e p r e s e n t a d a s

mediante modelos de t i p o e s t o c á s t i c o .

P a r a e l l o , a c o n t i n u a c i ó n , s e c i t a n l o s o b j e t i v o s

pe r segu idos en e l a n á l i s i s de e s t e t i p o de obse rvac iones y

se r e v i s a n , m e d i a n t e una c l a s i f i c a c i ó n , l o s métodos

empleados pa r a t a l e s o b j e t i v o s .

1.1 - OBJETIVOS

El análisis de las series de tiempo va a tener por

objeto, de forma amplia, y de menor a mayor profundidad,

(Kendall,1976) , los siguientes tipos de estudios:

a) Construir para una serie, un modelo sencillo que

describa el comportamiento del proceso de manera concisa.

b) Explicar el comportamiento de una serie en relación

con otras variables observadas, también en forma de series

de tiempo, y obtener un modelo que relacione las distintas

variables consideradas.

c) Prever el comportamiento futuro de la serie, a

partir de los modelos obtenidos en (a) o en (b).

d) Conseguir información sobre la/s perturbación/nes

producida/s en el sistema cuando se altera alguno de los

parámetros del modelo obtenido en (b), (análisis de

sensibilidad) .

10

Los apartados anteriores se pueden resumir en dos

objetivos principales: obtención del modelo y predicción,

constituyendo, así, las dos fases de un sistema de

predicción.

1.2 - MÉTODOS DE AN&LISIS

De menor a mayor complejidad se distinguen:

1. Cualitativos o subjetivos: dependen de la intuición y del

conocimiento que se tenga del proceso. Pueden depender o no

de las observaciones pasadas. A pesar de su falta de rigor,

en algunos casos pueden ser bastante apropiados e incluso

el único método razonable de previsión, (Abraham y

Ledolter, 1983). En este apartado se encuentra, entre

otros, el conocido método Delphi, (Wheelwright y Makridakis,

1985).

2. Cuantitativos: basados en modelos matemáticos

deterministas o estocásticos (también probabilistas o

estadísticos), tienen en cuenta los factores que

intervienen en el proceso generador de la serie.

Las técnicas de análisis de series de tiempo son de

tipo cuantitativo y, dentro de ellas, se pueden diferenciar

por el número de variables tratadas cada vez.

De menor a mayor complejidad en el tratamiento de los

11

datos se encuentran los siguientes métodos:

2.1. Métodos de series de tiempo

2.1.1.- Métodos univariantes

2.1.1.1.- Métodos simples o de alisado fsmoothínef) i

Se basan en separar el patrón de comportamiento de

la serie, de la parte aleatoria, mediante técnicas de

alisado (promedios móviles, alisado exponencial).

Empleados por investigadores operativos.

2.1.1.2.- Métodos de descomposición:

Tratan de identificar las componentes del patrón

básico de la serie, normalmente tres, tendencia (Tt),

estacionalidad (s^) y ciclos (Ct), de manera que una

serie histórica de observaciones (X-p X2, •••/ X n), en

forma resumida (X*.) t se puede expresar como

*t = f( Tf s f ct> + Et

El e r r o r (E^.) r e p r e s e n t a l a p a r t e a l e a t o r i a de l a

s e r i e . Muy empleado en Economía.

12

2 . 1 . 1 . 3 . . - Métodos avanzados

2 . 1 . 1 . 3 . 1 . . - En e l dominio de la frecuencia: Anál i s i s

e s p e c t r a l , a n á l i s i s de f r e c u e n c i a s o a n á l i s i s de

Fourier .

Se b a s a en l a u t i l i z a c i ó n de f u n c i o n e s

s i n u s o i d a l e s para d e s c r i b i r y r e p r e s e n t a r p a u t a s

p e r i ó d i c a s de v a r i a c i ó n en una s e r i e t e m p o r a l . La

he r r amien ta p r i n c i p a l de t r a b a j o es l a dens idad

e s p e c t r a l . En e s t r e c h a c o r r e s p o n d e n c i a con l a

n a t u r a l e z a f í s i c a de l fenómeno se han empleado en

e l e c t r i c i d a d , f i s i c a , meteorología, (Jenkins y Watts,

1968; Bloomfield, 1976).

2 . 1 . 1 . 3 . 2 . - En e l dominio del tiempo.

2 . 1 . 1 . 3 . 2 . 1 . - Modelos en e l espacio de los es tados :

F i l t r o de Kalman, predicción Bayesiana.

Basados en la propiedad de Markov de independencia

del futuro de un proceso de su pasado, dado e l estado

presente en e l ins tan te " t " .

Un modelo de espacio de estados e s t á formado por

dos ecuaciones: una "ecuación de medida" que descr ibe

e l e s t ado de l proceso en e l momento " t " y una

"ecuación de t r ans ic ión" que representa e l vector de

estado en e l momento " t " , en función del estado en

13

"t-1". La formulación de estos modelos se debe a

Kalman (1960 a, 1960 b, 1963), y Kalman y Buey (1961).

Una versión simplificada para el caso de modelización

de series univariantes puede encontrarse en Harvey

(1984) . Harrison y Stevens (1971, 1976) dan una

interpretación Bayesiana al filtro de Kalman aplicado

para predicción, cuando emplean información "a priori"

sobre el vector de estado para inicializar parámetros

de la ecuación de estado.

Se ha aplicado, principalmente, en el control de

sistemas físicos en los que las ecuaciones de estado

tienen una interpretación directa en el sistema objeto

de estudio.

2.1.1.3.2.2.- Modelos paramétricos basados en

ecuaciones en diferencias estocásticas (Modelos ARIMA

y metodología Box- Jenkins).

Una serie temporal (Xt) es formulada como salida

de un filtro lineal excitado mediante un ruido (a .) :

Filtro xt

La metodología e s t a d í s t i c a o p e r a t i v a para l a

c o n s t r u c c i ó n de modelos de p r e v i s i ó n de s e r i e s de

tiempo generales , basada en l a t e o r í a matemática de

los procesos e s tocás t i cos , fué formulada por Box y

14

Jenkins en 1970. Desde entonces han ido apareciendo

multitud de trabajos tanto en el campo teórico como en

el aplicado, sobre este tipo de modelos.

Casos especiales de esta metodología, son los

modelos que relacionan una variable salida con una o

más variables entrada (Box y Jenkins, 1976), conocidos

por modelos de función de transferencia o de regresión

dinámica y, como caso particular, el análisis de

intervención. Se suelen citar dentro de los métodos

univariantes, como modelos de regresión dinámica

(Peña, 1987), por haber una sola variable de salida.

Modelos de función de transferencia

Expresan la relación dinámica determinista entre una

serie entrada (Xt) y una serie salida (Yt) , de un

sistema linear, perturbada por un ruido N ., que, a su

vez, puede ser la salida de otro sistema,

X4

Filtro

Filtro

N4 ->-

Y't Yt

Análisis de intervención

Caso particular del modelo de función de

transferencia, cuando la serie entrada (Xt) es binaria

15

(impulsos o escalones). Propuesto por Box y Tiao

(1975).

En estos dos últimos tipos de modelos se considera

que no existe realimentación entre la entrada y la

salida.

2.1.2.- Métodos multivariantes

Los métodos avanzados de análisis de series de tiempo

tienen una ampliación inmediata al caso multivariante.

2.1.2.1..- Dominio de la frecuencia: Análisis espectral

Brillinger (1975).

2.1.2.2.- Dominio del tiempo.

2.1.2.2.1.- Modelos de espacio de estados: Luenberg

(1967) y Buey (1968).

2.1.2.2.2.- Modelos ARIMA vectoriales: Hannan (1970).

Dentro de esta metodología, se consideran

distintos niveles de modelos, (Peña, 1978). El modelo

general, nivel IV del análisis, es una función de

transferencia multivariante que puede representarse

gráficamente:

16

N

xlt"

x2t"

x3t~

Función de

transferencia

multivariante

l t N 2 t

N 3 t

y i t

*2t

Y3t

Donde N l t ' N 2 t ' Nj,^., son p r o c e s o s

e s t o c á s t i c o s que r e p r e s e n t a n e l e f e c t o de l a s

va r i ab les no incluidas o e l "ruido" del sistema.

Casos p a r t i c u l a r e s de e s t e esquema general , que

const i tuyen los n iveles i n fe r io re s del a n á l i s i s , en

es ta metodología, son:

Nivel I I I : No e x i s t e n l o s p rocesos Nkt , e l

proceso es tocás t i co vec to r i a l Xj^ es tá compuesto

por procesos es tocás t i cos a ^ t , donde cada a ^ es un

p r o c e s o d e v a r i a b l e s a l e a t o r i a s n o r m a l e s

independientes. El diagrama se reduce a:

alt"

a2t"

a3t"

Modelo

estocástico

multivariante

vlt

v2t

*3t

y el objetivo del estudio es prever la evolución del

proceso multivariante y^tí' existiendo normalmente

relaciones de mutua dependencia entre las series Y^t*

17

(Los niveles I y I I se corresponden con los modelos de

una s e r i e y de f u n c i ó n de t r a n s f e r e n c i a ,

respectivamente, del apartado 2 . 1 . 1 . 3 . 2 . 2 . ) .

2.1.2.2.3.- Modelos espacio-tiempo

Cuando una variable es medida a intervalos

regulares de tiempo y en varios lugares de una

superficie geográfica, se puede considerar como una

serie espacio-tiempo ZWt), i = 1, 2,..., N, y t =

1,2,...,T. El modelo multivariante temporal tratará de

describir y predecir el conjunto de las N series de

tiempo observadas. A ese modelo general, se le puede

añadir la dependencia existente entre observaciones

tomadas en puntos vecinos de una misma zona (Cliff y

Ord, 1973). Distintos autores (cliff y Ord, 1974;

Marten y Oeppen, 1975; Pfeifer y Deutsch, 1980 a, 1980

b, 1981) han tratado de extender la metodología de

series de tiempo, principalmente la de Box y Jenkins,

a este tipo de datos. Diversas aplicaciones han ido

apareciendo en geografía (Bennett y Haining, 1985),

estudios de calidad de aguas en rios (Perry y Aroian,

1979; Pfeifer y Deutsch, 1981), de contaminación

atmosférica (Egbert y Lettenmaier, 1986), dinámica de

poblaciones animales (Mawby y Gold, 1984).

18

2.2. Métodos Causales — — — — — . — _ — . — • - — ^ . _ t —

El análisis de regresión se puede considerar como un

método más para realizar predicciones de la variable

dependiente en función de las independientes. En el caso de

las series de tiempo, puede servir como método auxiliar

para la construcción de los modelos propios de tales datos.

2.2.1. Análisis de regresión simple

En los métodos univariantes, regresiones de la serie

(X-j.) en función del índice "t" pueden servir para modelizar

sus componentes, en el caso de descomposición. Los modelos

ARIMA pueden considerarse como casos especiales de

regresión de una variable consigo misma en instantes

anteriores.

2.2.2. Regresión múltiple

Los modelos multivariantes de series de tiempo tratan

de evaluar la influencia de factores externos

independientes sobre la variable dependiente, análogamente

a la regresión múltiple. Los modelos multivariantes ARMA se

pueden emplear combinando conceptos de regresión múltiple y

de series univariantes, por ejemplo: (Wheelwright y

Makridakis, 1985)

19

Y t = á l Y t - l " 5 2 Y t - 2 " - - - ~ 5 r Y t - r + a o x t - b " - - - - « s x t - b - s +

+ ^O z t - c - ^ i z t - c - l - " - - 0u z t - c -u + e t

La v a r i a b l e d e p e n d i e n t e Y t y v a r i a s v a r i a b l e s

i ndepend ien t e s ( e n t r e e l l a s l a Y) son expresadas como

modelos ARMA univar ian tes .

2 0

1.3 - MÉTODO EMPLEADO EN ESTE TRABAJO: JUSTIFICACIÓN

En primer lugar, y con referencia al caso univariante,

se comentan los métodos anteriores y las relaciones entre

ellos.

Operativamente, todo método de previsión univariante

efectúa una descomposición de una serie temporal en dos

componentes: (1) la parte sistemática de la serie que puede

explicarse por su propio pasado; (2) el componente

aleatorio o perturbación que engloba la parte impredecible

de variación de la serie. Todos los métodos univariantes

realizan, implícita o explícitamente esta descomposición.

El método de descomposición es el método más clásico de

análisis de series. Se empleó a principios de siglo y es en

Los años 20 cuando se establecen las bases de su

metodología. Muy utilizado en Economía, tiene ciertas

insuficiencias teóricas desde un punto de vista estadístico

pero, en la práctica, se han obtenido buenos resultados en

las previsiones.

El alisado exponencial es una técnica, también muy

empleada, para el análisis de series. Da buenos resultados

con series cortas (menos de 50 datos. Su principal

problema es la determinación de la constante de alisado,

que se realiza de manera arbitraria y no a partir de los

datos. Reid (1971), en un estudio sobre 113 series (algunas

con menos de 60 observaciones), ensayó modelos ARIMA y

cuatro métodos de alisado exponencial, comparando los

resultados construyó un árbol de decisión del método de

22

previsión más adecuado según las características de la

serie a analizar (número de observaciones, estacionalidad,

variabilidad, periodo de predicción) (ver Cuadro - 1.1).

Los tres enfoques básicos dentro del apartado de

"métodos avanzados", tienen objetivos y, por lo tanto,

dominios de aplicación originalmente distintos.

El análisis espectral cuando el dominio frecuencial se

corresponde estrechamente con la naturaleza fisica del

fenómeno.

El modelado en el espacio de los estados cuando la

estructura dinámica del sistema es conocida y el objetivo

básico es el control del mismo.

El enfoque paramétrico ARIMA en el resto de los casos

en los cuales el objetivo básico es la construcción de

modelos estocásticos a partir de la evidencia empirica

disponible.

La separación entre los distintos métodos no es tan

clara como aparece expuesta en la clasificación anterior,

ya que existen relaciones entre ellos.

Comparando los modelos ARIMA con el análisis espectral,

que es también un procedimiento general de análisis de

procesos estocásticos, y desde un punto de vista

estrictamente matemático, ambos procedimientos son duales,

(se puede ver que la función de densidad espectral es la

transformada de Fourier de la función de autocorrelación,

Jenkins y Watts, 1968). Los resultados obtenidos con un

análisis se obtendrán también teóricamente con el otro.

23

CUADRO 1.1

HETODÜ DE PREDICCIÓN

l o n g i t u d , ( H ) d e l a s e r i e

I I N > 50 N < 51

I I datos es tac ionales (E) o no estacionales ÍH)

variafua de la eoeiponentr a lea to r ias a l t a íft) o baja (B) comparada con la de la s e r i e

i-H H i i-H r-H ft 8 fl B 8 B A B II II II II

i r r e g u l a r i d a d e s en la s e r i e , no e s t a c i o n a r ! e d a d

S N S í ) S N S N 5 N S N S N S N

I I I I I I 1 i I I I I I I I I p l a z o d e l a p r e d i c c i ó n : c o r t o í C ) o l a r g o ( l )

L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C L C

HEIOW 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 2 1 I Í 2 1 5 5 5 5 4 4 4 4 1 1 2 3 2 3 2 3

FRECUENCIA í 38 í 17 3 5 6 13 6 4 4 8 5 2 9 ?

MÉTODOS: <i) Box-Jenkinsj <2) Broun; (3) Srown Modificado; (4) Holt-Hintera; (5> Harcison

Re id <i97i> 24

La diferencia entre ambos métodos es principalmente

práctica: cuando el obj etivo es identificar el orden de un

proceso ARMA (p,d,q) resulta más operativo trabajar con la

función de autocorrelación simple (f.a.s.) y la función de

autocorrelación parcial (f.a.p.) que con el espectro.

Por otra parte, dentro de las técnicas en el dominio

del tiempo, el método de "espacio de estados" es un

procedimiento de predicción más general, que incluye como

casos especiales la regresión tradicional y los modelos

ARIMA, además de la predicción bayesiana y los modelos con

coeficientes variables en el tiempo (Abraham y Ledolter,

1983) .

Box y Jenkins (1970) organizaron la metodología de

modelizar series de tiempo. Establecieron claramente las

fases de construcción del modelo, dificultad que plantean

los métodos de alisado exponencial, en cuanto a

identificación y validación del modelo, dependiendo la

elección del método de alisado, de la experiencia,

habilidad y conocimiento de las características de los

datos cuyos valores futuros se desea pronosticar (Gardner,

1985).

La característica más acusada de la metodología Box-

Jenkins para la modelización univariante es su generalidad.

De hecho, puede demostrarse que los procedimientos clásicos

de previsión (descomposición y alisado exponencial) son

casos especiales de estos modelos (Peña, 1978).

En los últimos años han surgido gran cantidad de

trabajos teóricos y aplicados con base en esta metodología,

25

apareciendo modelos optimizados para cada caso en los que

se han estudiado. Entre las aplicaciones hay que citar el

caso de series hidrológicas y de calidad de aguas, (Hlpel

et al., 1986).

Uno de los factores que han influido en ese desarrollo

es la proliferación de programas de ordenador que facilitan

el trabajo de construcción del modelo en cada una de sus

etapas. Sin embargo, el método de Box-Jenkins, no llega a

ser un sistema de predicción automático para el cual se

pueda construir un programa de ordenador y confiar

ciegamente en el resultado final. Es un sistema iterativo

donde la experiencia del analista para la adecuada

contrastacion crítica de los resultados en cada etapa juega

el papel principal (Peña, 1978).

De todo lo anterior se desprende que la elección del

método de análisis de una serie de tiempo va a depender:

1.- Del conocimiento que se tenga del proceso generador

de las observaciones que forman la serie en estudio;

2.- Del número de observaciones;

3.- Del periodo de predicción (a corto, a medio o a

largo plazo).

Los datos analizados en el presenta trabajo constituyen

series de tiempo con más de 50 observaciones, algunas de

ellas estacionales, por lo que se ha empleado la

metodología de Box- Jenkins.

26

Las series de datos se encuentran con observaciones

intermedias faltantes, por lo que ha sido necesario examinar

métodos de aplicación de esta metodología a series

incompletas. Estos, junto con las principales etapas de la

misma, se exponen en el capitulo siguiente.

27

CAPITULO 2

METODOLOGÍA BOX-JEMKINS: ETAPAS ¥ APLICACIÓN

2.0- Introducción

2.1 - Tipos de series

2.2 - Series cronológicas y procesos ©stoeásteicos

2.3 - Procesos estacionarios

2.4 - Procesos no estacionarios

2.5 - Metodología Box-Jenkins





5.5.- Predicción

2.6 - Aplicación

6.1.- Series de datos empleadas

6.2.- Tratamiento de series incompletas i Referencias

6.3.- Método empleado en este trabajo

CAPITULO 2

METODOLOGÍA BOX-JENKINS: ETAPAS Y APLICACIÓN

2.0 - INTRODUCCIÓN

La m e t o d o l o g í a de Box y J e n k i n s c o n s t i t u y e un

procedimien to e s t a d í s t i c o muy p o t e n t e pa ra e l t r a t a m i e n t o y

m o d e l i z a c i ó n de v a r i a b l e s d i n á m i c a s , (Peña , 1 9 7 8 ) . Su

d e s a r r o l l o en e l campo p r á c t i c o ha e s t a d o condic ionado a l a

evo luc ión de l o s paque tes e s t a d í s t i c o s de ordenador , dada l a

complej idad de c á l c u l o s que r e q u i e r e y e l volumen de d a t o s

que se sue l en manejar .

Las p r i n c i p a l e s c a r a c t e r í s t i c a s de e s t a metodología son

su g e n e r a l i d a d (puede manejar p r á c t i c a m e n t e c u a l q u i e r s e r i e

de tiempo) y su s ó l i d a base t e ó r i c a .

El l i b r o de Box y J e n k i n s (1976) , r e f e r e n c i a p r i n c i p a l

pa ra e l e s t u d i o y obtención de modelos ARIMA con sus casos

p a r t i c u l a r e s de a n á l i s i s de i n t e r v e n c i ó n y f u n c i ó n de

t r a n s f e r e n c i a , t i e n e como o b j e t i v o p r i n c i p a l e l

e s t a b l e c i m i e n t o de e t a p a s , b i e n d i f e r e n c i a d a s , p a r a

a n a l i z a r s e r i e s r e a l e s mediante l a a p l i c a c i ó n de l a t e o r í a

29

de procesos estocásticos y, en concreto, de análisis de

series de tiempo.

En este capítulo se señalan las etapas de análisis y

construcción de modelos, con indicación en cada una de los

procedimientos empleados en los capitulos siguientes.

Los fundamentos teóricos se encuentran dispersos en la

bibliografía anterior sobre procesos estocásticos y series

de tiempo (Wiener, 1949; Wilks, 1962; Bartlett, 1955,—) y

posterior (Fuller, 1976; Priestley, 1981; Chatfield, 1984).

Por ello, se incluye, al final del capítulo, un apéndice de

conceptos teóricos y notación de los tipos de modelos

considerados.

Para la aplicación de la metodología a las series de

parámetros de calidad del agua, ha sido necesario revisar

métodos de tratamiento de series incompletas, dada la

naturaleza de estos datos.

30

2.1 - TIPOS DE SERIES

Una serie cronológica es una secuencia de observaciones

ordenadas de forma natural. Normalmente, cada observación

está asociada a un instante en el tiempo, a un punto

determinado de una trayectoria, etc. Las variables tiempo y

espacio suelen dar el orden de las observaciones. En

general, en los casos en que las observaciones están

ordenadas por una sola variable, cualquiera que sea ésta,

se le va a llamar "tiempo".

Una serie cronológica puede ser continua si las

observaciones se generan de forma continua: una señal

eléctrica, por ejemplo, o discreta si el conjunto de

observaciones es discreto: temperatura máxima diaria,

precipitación mensual, caudal diario en un punto de un rio.

Una serie cronológica de tipo discreto se puede

obtener,

a) por muestreo de una serie continua a intervalos

regulares de tiempo (concentración de un residuo

tóxico en el agua de un rio medida cada hora).

b) por acumulación de una variable durante un periodo

de tiempo (precipitaciones mensuales en una zona).

En el presente estudio se van a emplear series de tipo

discreto, obtenidas por muestreo a intervalos mensuales.

Una serie de N observaciones se va a representar por Xlf

X2, -•. / XN, y, en general, Xfc/ va a ser la observación en

el instante "t".

Por otra parte, las series pueden ser: deterministas,

31

si mediante una función matemática, se puede conocer con

certeza el resultado de la serie a partir del valor que toma

la variable tiempo, por ejemplo, X . = sen (27rat) , con "a"

constante conocida; y no deterministas o estadísticas, si

los valores tienen una componente aleatoria. Estas últimas

quedan descritas mediante su distribución de probabilidad.

Las series que trataremos van a ser estadísticas.

2.2 - SERIES CRONOLÓGICAS Y PROCESOS ESTOCASTICOS

En la práctica, una serie cronológica va a ser una

secuencia finita de valores: x1( x2, ••-, xN. En el aspecto

probabilístico, la observación x . es un valor de la

variable aleatoria X ., y la serie Xlf X2, -••» XN es la

secuencia de las variables aleatorias correspondientes a

cada instante t = 1, 2, ..., N. Una serie de tiempo [X . o

X(t)] expresará bien una secuencia de valores (cuando

se analice una serie real), bien una secuencia de

variables aleatorias (cuando se trate de las propiedades

estadísticas de las series cronológicas, en general).

Una familia infinita de variables aleatorias de la

forma Xt: te Z con Z = ..., -1, 0, 1, . . . , es un

proceso estocástico, y una serie cronológica se puede

considerar como una realización finita de un proceso

estocástico. Este va a ser el modelo probabilístico que va

a permitir describir una serie. (En referencia con todas

estas ideas y otras que siguen a continuación, puede

32

consultarse el Apéndice a este capitulo donde aparecen

ampliadas).

Una clase de procesos, particularmente importante en el

análisis de series cronológicas es la de los procesos

estacionarios.

En los procesos estrictamente estacionarios (e.e.), la

función de distribución de la variable aleatoria es la

misma en cada instante t¿. Más aún, la distribución

conjunta depende sólo del intervalo entre los t^, tj y no

de los valores de la variable en cada momento.

Por tanto, si (X^ : t e Z es un proceso e.e.,

entonces las variables X^ siguen una misma ley de

probabilidad de función de densidad f(x), de media M y de

varianza <r(x), independientes de t.

Si la estacionariedad se cumple para cualquier conjunto

X(t1), ..., X(tn) con n < p, (p entero positivo), se dice

que hay estacionariedad de orden p.

En muchos procesos X . , la estacionariedad se

entiende como una distribución de equilibrio, que no depende

de las condiciones iniciales, a la cual tiende el proceso

cuando t -> «°. Esto significa que cuando un proceso ha sido

observado durante un periodo largo, la distribución de X .

cambiará muy poco. Si las condiciones iniciales se mantienen

en toda la evolución del proceso y son las mismas que las

especificadas para la distribución de equilibrio, el proceso

es estacionario en el tiempo y dicha distribución es la

estacionaria.

En resumen, una serie de tiempo queda completamente

33

definida, en un sentido probabilístico, si se conoce la

función de distribución conjunta para cualquier (Xft^,

..., X(tn) finito de variables aleatorias. En la práctica,

dicha función suele ser desconocida, por lo que, se define

una estacionariedad menos restrictiva llamada

estacionariedad en sentido amplio, débil o de segundo orden.

Un proceso se llama débilmente estacionario (d.e.) si

satisface las dos condiciones:

M (t) • ii y cov(xt, xr) = R(r-t)

Para un proceso gaussiano, definido por la propiedad de que

la función de densidad conjunta de probabilidad asociada a

las X(t), es normal multivariante, estacionariedad de

orden 2 implica estacionariedad estricta.

Para los procesos estacionarios se definen en el

Apéndice al final del capítulo, un conjunto de funciones y

sus estimadores, que constituyen las herramientas básicas de

la fase de identificación del modelo.

Por su posterior utilización en la metodología Box-

Jenkins, a continuación, se consideran las propiedades de

la autocorrelación muestral, r(k), en el caso de un proceso

puramente aleatorio, cuando las f(k) teóricas son nulas

salvo para k=0. El interés de su estudio reside en que

permite decidir si los valores r(k) de una serie dada son

significativamente distintos de cero o no.

Si X- , X2 , •••/ XN son variables aleatorias

independientes e idénticamente distribuidas con media \i, se

34

puede demostrar (Kendall y S tua r t , 1966) que

E [ r (k) ] —> 1/N y Var [ r (k ) ] —> 1/N

y que l o s r ( 0 ) , r ( l ) , . . . , r (k) s e d i s t r i b u y e n ,

a s i n t ó t i c a m e n t e , de forma normal bajo cond ic iones de

estacionariedad déb i l . De es ta manera se pueden dar a l 95%

de confianza, los l imi t e s aproximados ± 2/JN. Los valores

m u é s t r a l e s de r ( k ) f u e r a de e s o s l í m i t e s s e r á n

"s ignif icat ivamente" d i s t i n t o s de cero a un 5% de nivel de

s i g n i f i c a c i ó n . La magnitud y e l r e t a r d o k en e l que

aparezcan c o e f i c i e n t e s s i g n i f i c a t i v o s van a ayudar a l a

in te rp re tac ión f í s i ca del proceso, especialmente k = 1 y los

k que indiquen var iac ión es t ac iona l .

Un método a l t e r n a t i v o para juzgar cuándo un coef ic ien te

r (k ) e s d i s t i n t o de cero es e l s i g u i e n t e : " s i podemos

suponer que l a s primeras h autocorrelaciones t e ó r i c a s son

d i s t i n t a s de cero pero l a s s iguientes son cero, entonces:

h Var[r(k)] = ( 1 + 2 2 f(j))/N , k > h

j = l '

Se puede construir un intervalo de confianza para f(k)

condicionado a que los coeficientes f(l), ... , P(k-l) son

no nulos y los siguientes P(k), P(k+1), ... , idénticamente

cero sustituyendo las correlaciones muéstrales en la

expresión anterior", (Peña, 1987). Estos intervalos crecen

con el retardo y son los que se emplean más adelante en los

gráficos de funciones de autocorrelacion simple (fas),

mientras que en los de las funciones de autocorrelacion

parcial (fap) se utilizan los límites asintóticos + 2i/V.

35

2.3 - PROCESOS ESTACIONARIOS

La metodología empleada se basa, para la obtención de

modelos, en la expresión de la serie de tiempo observada

como "output" de un filtro lineal cuyo "input" es una serie

at : t e Z conocida por proceso ruido blanco (o

puramente aleatorio) , en el que las variables at son

independientes, r(a ., as) = 0 , t f s , con la misma

distribución (se suele suponer distribución normal) de media

cero y varianza cr(a).

Los dos tipos de procesos, AR y MA, son casos

especiales del proceso lineal y la dualidad entre ellos se

puede ver fácilmente mediante el empleo del operador B. En

el siguiente cuadro se resumen las propiedades para los dos

tipos de procesos y, en él, se puede observar dicha

dualidad.

36

Cuadro 2 , 1

Representación en términos de un ruido blanco

Representación en términos de los valores pasados

Coeficientes $ -Í

Coeficientes TTJ.

Condición de estacionariedad

Condición de invertibilidad

Fas j>k

Fap akk

PROCESOS AR

Xt = 0(B)_1at

<í.(B)Xt » at

Infinitos

Número finito

Las raices de <p(z) están fuera del círculo unidad

Siempre invertible

Infinitas: mezcla de exponenciales y/o sinusoides que — > 0

Húmero finito

PROCESOS MA

xt = e(B)at

e c B ) - ^ = at

Número finito

Infinitos

S iempre estacionario

Las raices de e(z) están fuera del círculo unidad

Número finito

Infinitas: mezcla de exponenciales y/o sinusoides que — > 0

37

Los procesos mixtos, ARMA, son una mezcla de los dos

anteriores, por lo que sus propiedades, especialmente de fas

y fap, son el resultado de la superposición de las

correspondientes a los correlogramas de AR y MA. Su compleja

estructura hace que el orden, (p,q) , de este tipo de

procesos sea dificil de identificar en la práctica.

Un resumen de sus propiedades se recoge en el cuadro

2.2.

La importancia de los modelos ARMA reside en el hecho

de que son capaces de describir la mayoría de las series de

tiempo estacionarias con sólo unos pocos parámetros AR o MA.

Cuadro 2.2

PROCESOS MIXTOS ARMA (p,q)

Representación en términos de a^

Representación en forma de un modelo de regresión

Coeficientes f A

Coeficientes ITJ.

Condición de estacionariedad

Condición de invertibi1idad

Fas p k

Fap akk

Xt = *(B) 1 8(B)at

e(B)-1 0(B)Xt = at

Infinitos

Infinitos

Las raices de <p(z) están fuera del círculo unidad.

Las raices de ©(z) están fuera del circulo unidad.

Infinitas: para k > q-p+l, están dadas por una mezcla de exponenciales y/o sinusoides que tienden a cero.

Infinitas: para k > p-q+l, están dadas por una mezcla de exponenciales y/o sinusoides que tienden a cero.

39

2.4 - PROCESOS NO ESTACIONARIOS

En general, las series de tiempo observadas en la

realidad no van a ser estacionarias, aunque en periodos

largos de observación, el comportamiento de la serie sea

similar. Para ajustar alguno de los modelos estacionarios

anteriores a dichas series es necesario eliminar las fuentes

de variación causantes de la no estacionariedad y que se

manifiesta por variaciones en la media, en la varianza o en

ambas.

La definición de estos procesos y su notación se da en

el Apéndice.

La forma general de estos procesos viene dada por los

modelos multiplicativos ARIMA (p,d,q)x(P,D,Q)e:

*p(Be)<£p(B)(l-B)d(l-Be)D Xt = eq(B)eQ(B

é)at

Estos modelos son los más generales de la metodología

de Box y Jenkins para series univariantes y representan de

forma simple muchos fenómenos reales.

La fas de estos procesos es una mezcla de sus

componentes regulares y estacionales. Peña (1984) demuestra

que si r son los coeficientes de autocorrelación del

ARMA(p,q) regular y ReJ los del ARMA(P,Q) estacional en los

retardos e, 2e, 3e, ..., los P .; del proceso completo

verifican

40

00

rj + . 2 Rei(rei+j + rei-j> i=l

f j .

1 + 2 2 reiRei i=l

Hamilton y Watts (1978) demuestran que la fap de un

proceso estacional tiene la estructura siguiente:

(a) En los primeros retardos aparecerá la fap de la

estructura regular y en los estacionales la fap de la

estacional.

(b) A la derecha de cada coeficiente estacional

(retardos je+1, je+2, ...) aparecerá la fap de la parte

regular. Si el coeficiente estacional es positivo la fap

regular aparece invertida, mientras que si es negativo la

fap aparece con su signo.

(c) A la izquierda de los coeficientes estacionales

(retardos je-1, je-2, ...) se observará la fas de la parte

regular.

2.5 - METODOLOGÍA DE BOX-JENKINS

Las etapas básicas de construcción del modelo y los

métodos empleados en este trabajo para cada una de ellas se

describen a continuación.


41

El primer paso en el análisis de una serie observada X .

es el examen de su gráfico con respecto del tiempo. Esto

proporciona una primera estimación visual de su media,

varianza, valores anómalos, tendencia, periodicidades y

posible distribución. La metodología Box-Jenkins no supone,

en principio, normalidad en los datos, por lo que no se

requieren contrastes de normalidad en este análisis previo,

el cual se completa en la siguiente etapa de identificación

con ayuda de los correlogramas muéstrales.


En esta etapa se sugiere un tipo de modelo para los

datos dentro de la clase general ARIMA. Para ello, se

consideran tres pasos:

(a) Comprobar si la serie es estacionaria o no,

mediante gráficos de los datos y de los correlogramas. Si no

lo es, se diferencia la serie hasta conseguir

estacionariedad.

Cuando la falta de estacionariedad es debida a

variaciones en la varianza, a veces, es preciso recurrir a

transformaciones Box-Cox de los datos. La más corriente es

la logarítmica. En este trabajo se ha prescindido de

transformar las variables ya que se pierde el significado

físico de los resultados obtenidos con los datos

transformados. No ocurre así con variables económicas donde

se suelen emplear. No obstante, en algunos casos de series

mensuales de caudal y por la forma del gráfico de los datos

42

en función del tiempo, se ha probado una transformación

logarítmica de la serie inicial sin buenos resultados,

bastando para estabilizar la serie con d = 1. En el resto de

las series tratadas no estacionarias es suficiente una

diferencia regular o estacional.

(b) Identificar el modelo adecuado y los órdenes p y q

de los polinomios AR y MA, respectivamente, de la

estructura regular de los datos con el análisis de los

gráficos de fas y fap de la serie estacionaria, teniendo en

cuenta las características vistas para las fas y fap de los

distintos procesos (Cuadros 2.1 y 2.2) y con la ayuda de

gráficos de procesos simulados de los tipos citados.

(c) Lo mismo que en (b) para determinar los órdenes P y

Q de los polinomios AR y MA estacionales, en el caso de que

los datos presenten estacionalidad.


Mediante algoritmos de optimización no lineal se

obtienen estimadores máximo verosímiles que minimizan la

suma de cuadrados de los residuos at. El más frecuente y el

que se ejecuta con el programa utilizado en este trabajo, es

una modificación del algoritmo de Gauss-Newton debida a

Marquardt. Los detalles del cálculo de la función de

verosimilitud exacta para modelos AR(p), MA(q) y ARMA(p,q)

pueden encontrarse en Box y Jenkins (197 6 ) , Abraham y

Ledolter (1983) y Peña (1987).

43


En esta etapa se emplean distintos contrastes y

técnicas para detectar irregularidades que indiquen

discrepancias entre el modelo y la serie observada. En este

caso se introducirán modificaciones y se repetirá el

proceso a partir del paso 5.2.

Con los resultados de la estimación se analizan los

siguientes puntos para decidir la validez del modelo

identificado:

(a) Ana1i s i s de res iduos: Sobre los residuos a^, se

comprueba si tienen media nula, varianza constante y son

incorrelados para cualquier retardo. La observación del

gráfico de los residuos va a ser el primer paso para

detectar anomalías. El segundo paso es la obtención de la

fas r^(k). Si los residuos son independientes y normales,

los r^(k) serán, aproximadamente, para k altos variables

aleatorias con media cero, varlanzas asintóticas 1/n (si n

es el número de residuos) y distribución normal. La

varianza asintótica es válida para k grande pero no para los

primeros retardos, por lo que el valor 1/n sobreestima la

desviación típica de las autocorrelaciones residuales en

esos retardos.

El contraste de Ljung-Box es el contraste global de que

los primeros h coeficientes (h grande) son cero. Si los

residuos son ruido blanco, el estadístico

44

h Q(h) = n (n + 2) S raj)/(n - h)

j=l

se distribuye según una X1 con grados de libertad igual al

número de coeficientes en la suma (h) , menos el número de

parámetros estimados (p+q para modelos no estacionales y

P+P+Q+q para los estacionales).

Si los residuos presentan coeficientes significativos

en fas y fap, su observación se empleará para modificar el

modelo.

Después de comprobar que los residuos son incorrelados,

se aplica el contraste para ver si E[a .] = 0. Se aceptará

que los residuos tienen media nula si

^a

s(a)/n

no es significativamente grande con relación a la

distribución N(0,1).

La varianza residual aa estimada (ETR = error tipico

residual) proporciona una medida del ajuste global del

modelo y es, también, el error de predicción a un periodo.

En caso de datos estacionales el contraste del

"periodograma acumulado" para los residuos es útil para

detectar periodicidades no absorbidas por el modelo ajustado

(Box & Jenkins, 1976).

(b) Reformulación del modelo a partir de la serie de

residuos: si en la fas y fap de los residuos se observa

alguna estructura ARIMA, se puede ajustar un modelo a la

45

serie de at

a(B)at = /3(B)ut

e incorporar al modelo final

a(B)0(B)wt = 6(B)ÍI(B)ut

A los u t se les aplicarán los contrastes de (b).

(c) Parámetros estimados: Sus errores tipicos

aproximados o los intervalos de confianza de las estimas de

los coeficientes, van a indicar si las mismas son

significativas o no. La matriz de correlaciones entre los

parámetros servirá para ver si hay parámetros redundantes.

Si hubiera que eliminar algún parámetro se volverá a estimar

el modelo con los coeficientes restantes. En este punto se

ha seguido el principio de elegir el menor número posible de

parámetros (principio de "parsimonia": Box & Jenkins, 1976;

Ledolter & Abraham, 1981). Este apartado se complementa con

(¿> y (e).

(d) Sobreaiuste: Consiste en estimar un modelo con

mayor número de parámetros que el inicial y comprobar si los

coeficientes adicionales son significativos.

(e) Cancelación de operadores: Si se expresa el modelo

de forma que los polinomios AR y MA estén factorizados,

pueden aparecer términos a uno y otro lado de la igualdad

que se simplifiquen por tener coeficientes semejantes.

(f) Estabilidad de las estimas: Se comprueba si el

46

modelo ajustado a la serie completa de datos se mantiene

cuando ésta se divide en dos mitades y se estudian cada una

por separado. Si el modelo ajustado a cada una de esas

series sigue siendo el obtenido en un principio se dará como

válido.

(g) Una variante del apartado (f) consiste en predecir

con el modelo ajustado la última parte de la serie y

comparar la evolución de las predicciones con la de los

datos reales; o bien ajustar el modelo a la primera parte

(3/4) de la serie observada y predecir el último 1/4.

(h) Decisión entre modelos candidatos: Bien con la

ayuda de los pasos (f) y (g) comparando las predicciones con

los valores observados, bien por el ETR. En este último

caso, si la diferencia entre los ETR es pequeña, y la

elección están un modelo estacionario (sin diferencias) y

otro que no lo es, se preferirá el no estacionario, aunque

ETR(est.) < ETR(no est.). Esto se reflejará en las

predicciones pues, las del modelo no estacionario seguirán

las oscilaciones de la media, mientras que las del

estacionario acabarán estabilizándose alrededor de un valor

medio constante. En las series reales es más lógico que la

media sea más o menos fluctuante.

5.5,- Predicción

Un estudio detallado sobre la obtención y propiedades

47

de las predicciones de valores futuros X .+.i, j = 1, 2, ...,

a partir del modelo adoptado, se puede encontrar en Abraham

y Ledolter, 1983 y 1986, además del clásico Box-Jenkins

(1976). No obstante se citan algunas características por su

aparición en los capítulos posteriores.

A partir del modelo aceptado como válido se obtiene un

valor X.£+1, 1 > 1, como la predicción de origen "t" a

período 1.

Los valores futuros de la serie, obtenidos con el

modelo aceptado, tienen error cuadrático medio mínimo, es

decir, que son las predicciones óptimas y vienen dadas, para

cualquier 1, por la esperanza condicionada

EE&t+l / X^, X2, ..., X .]

La predicción estimada del valor en "t+1", se suele expresar

como Xt(l) = X t + 1.

Es conveniente adaptar las predicciones a medida que se

obtienen nuevas observaciones,

X]_/ i Xrji , Xrp+^, ... , Xip+j observ. ' '—valores futuros—'

La predicción estimada para el valor XT+.: en forma ele

proceso general es

oo

Xrp( j) = S y J + J C arp.-^ = Y -¡aqi + y-i+x3'!'-! + * * *

k=0

Una vez obtenida la nueva observación Xm+1,

^T+1 - ^T ( ) = aT+l

48

^T+l(J ^ ~ j+laT+l + jaT + •**

y la predicción adaptada será: XT+1(j-l) = xT(j) + ^J+I^T+I

El periodo 1 (o j) adecuado de predicción depende del

tipo de modelo pero, en general, por su escaso número de

coeficientes suelen dar predicciones a corto plazo (uno o

dos periodos) o hasta "e" períodos en caso de existir

estacionalidad.

En los capítulos correspondientes a las variables cuyas

series se han analizado mediante la metodología expuesta, no

se han incluido los gráficos de los residuos, en la mayoría

de los casos, por no considerar necesaria, salvo en casos

especiales, su inclusión dado el número de gráficos

indispensables en la fase descriptiva y de identificación de

los modelos.

Por otra parte, el análisis de resultados de la

estimación de modelos, con los correlogramas y contrastes

para los residuos, se incluyen si en la fase de verificación

resulta necesario volver a estimar uno o más modelos para

la misma serie de datos.

2.6 ^ APLICACIÓN

6.1.- series de datos empleadas

Series mensuales de parámetros de calidad de aguas,

tomadas en puntos de control de los rios de las cuencas

peninsulares y publicadas anualmente por el MOPU desde el

49

año 1973.

Por l a n a t u r a l e z a de l o s d a t o s , - gran número de

v a r i a b l e s , p r o c e d e n t e s , a lgunas de e l l a s , de a n á l i s i s

cuidadosos en labora tor ios d i s t a n t e s del lugar de muestreo -

l a s s e r i e s s u e l e n e s t a r i n c o m p l e t a s , o no e x i s t e n

o b s e r v a c i o n e s en número s u f i c i e n t e p a r a a p l i c a r l a

metodología.

El primer problema que se plantea es la apl icación de

una metodología para ana l izar s e r i e s completas de va lores

X( t^) , (con i = 1, . . . , N, y los t^ meses) a s e r i e s en los

que fa l t an los datos en var ios momentos t í . En una misma

s e r i e , pueden f a l t a r var ios datos consecutivos, y datos

intermedios X(t^) en los que ex is ten los valores an t e r i o r y

pos t e r i o r , X f t . ^ ) y X( t i + 1 ) .

6 . 2 . - Tratamiento de ser ies incompletas: Referencias

La mayoría de l o s métodos de a n á l i s i s de s e r i e s de

t iempo e s t á n r e s t r i n g i d o s a s e r i e s completas de d a t o s

tomados a i n t e r v a l o s r e g u l a r e s . Pero , en l a p r á c t i c a ,

aparecen s i tuac iones con lagunas en la toma secuencial de

l o s d a t o s , como ocu r r e con l o s h id rome teo ro lóg icos y de

cal idad ambiental. En e l caso de los datos de cal idad de

aguas en d i s t i n t o s r i o s de una cuenca, por var iaciones en

los métodos de a n á l i s i s , imposibilidad de medición por f a l t a

de agua en c i e r t o s meses del año, e t c . , l a s s e r i e s no están

completas. Para ap l i ca r la metodología Box-Jenkins con e l

f i n de e n c o n t r a r e l modelo ARIMA adecuado a l a s e r i e en

50

estudio, es necesario completarla.

Los trabajos revisados sobre el tratamiento de series

con falta de datos (missing observations) van desde los más

sencillos derivados de los métodos de alisado exponencial

(Wright, 1985, 1986a, 1986b) a los más sofisticados

empleando modelos ARIMA y filtro de Kalman (Jones, 1980 ,

Harvey & Pierse, 1984). Nos referiremos a los distintos

estudios que tratan sobre el análisis de series incompletas

mediante la metodología Box-Jenkins.

Entre los primeros trabajos se encuentra el de

Brubacher y Wilson (1976). Estos autores emplean el término

de "interpolación" para el proceso de estimar valores

intermedios de una serie, con gran número de datos

(observaciones horarias de 7 años), mediante un modelo Box-

JenJcins , el cual es identificado y ajustado con

observaciones consecutivas, en número suficiente (datos

horarios de 4 ó 5 semanas), de la misma serie. Describen un

método iterativo, de forma que, cada vez se utilizan los

valores de los parámetros obtenidos en la iteracción

precedente. Las mejores estimas de los datos que faltan se

obtienen resolviendo un sistema de ecuaciones lineales donde

tienen en cuenta la observación anterior y posterior al

dato perdido. El inconveniente de este método, para aplicar

a nuestro caso, es que no hay suficientes observaciones

consecutivas para poder identificar el modelo a estimar.

Vo-Day (1978), sin tener conocimiento del trabajo

anterior, propone modificaciones en las etapas de

identificación y estimación de la metodología Box-Jenkins,

51

a considerar en caso de series con falta de datos, con

buenos resultados esperables, siempre que las observaciones

que faltan sean menos del 10% y no se encuentren demasiado

próximas al primer valor de la serie, ya que sólo se tienen

en cuenta los valores precedentes al perdido. Las series que

se van a analizar en este trabajo, tienen porcentajes

variados de falta de datos, dependiendo de la estación de

control de que se trate, en general, sobrepasan el 10%.

Posteriormente, Lettenmaier (1980) con base en lo

propuesto por Brubacher & Wilson y extendiendo la técnica de

predicción de Box-Jenkins, emplea el análisis de

intervención con series en que faltan datos, de forma que

estima, simultáneamente, los parámetros del modelo y los

datos perdidos. Como dichos autores, supone conocido el

modelo (número de parámetros) a estimar.

Peña (1987) revisa trabajos anteriores sobre análisis

de series con falta de datos y propone dos procedimientos

para obtener valores suavizados de los datos que faltan (o

que se han suprimido por considerarse anómalos): (l)

mediante análisis de intervención; (2) mediante la

representación en el espacio de estados del modelo ARIMA que

sigue la serie, empleando el filtro de Kalman para estimar

los valores perdidos. Lo mismo que en los casos anteriores

se supone conocido el modelo ARIMA de la serie en estudio y,

ciñéndonos al procedimiento (1), no resulta operativo si las

observaciones que faltan son muchas ya que por cada dato

perdido se introduce un nuevo parámetro a estimar.

En el mismo año (1987) , Little y Rubin dedican una

52

pequeña parte de su libro sobre análisis estadístico con

falta de datos, a la estimación de los mismos en series de

tiempo. Señalan como técnica general para encontrar estimas

máximo verosímiles de datos incompletos el "algoritmo EM

(Estimation - Maximization)" . En el caso concreto de

series, los modelos AR(p) requieren modificaciones

especiales del algoritmo, que estos autores indican como

"fáciles de implementar aunque no triviales de describir"

por lo que se limitan a presentar un AR(1), y surgen

dificultades en presencia de términos MA. Peña (1988) , en

una publicación reciente, señala que "el algoritmo EM es

relativamente complejo y requiere el uso de rutinas de

programación no lineal y de filtro de Kalman, que no son

fáciles de encontrar y manejar. De hecho, no existe ningún

programa de uso general para la estimación de las

observaciones que faltan en series incompletas".

En todos los casos anteriores, con referencia especial

a la estimación de modelos ARIMA para series incompletas, es

necesario identificar o conocer, de alguna manera, el modelo

que sigue la serie. Vo-Day permite ese paso calculando la

fas y la fap teniendo en cuenta sólo los datos observados

realmente y cuando faltan pocos datos (< 10%).

6.3.- Método empleado en este trabajo

Por las características de los datos empleados se ha

procedido de la siguiente manera para completar las series:

(1) si se trata datos aislados, se ha obtenido el valor

53

suavizado por interpolación lineal simple entre la

observación anterior y la posterior (Velleman & Hoaglin,

1981), salvo en el caso de que alguno de tales datos se

considere como anómalo con respecto al resto de los valores

de la serie;

(2) si son varios datos consecutivos los que faltan,

se ha obtenido la media del mes correspondiente.

Las razones que han llevado a utilizar dicho

procedimiento, a nuestro caso, además de los inconvenientes

citados en las referencias de otros métodos, han sido:

1) Se trata de obtener un modelo aproximado que

represente cada serie de cada uno de los parámetros

seleccionados (20 puntos de control y 7 parámetros por

punto), es decir, gran número de series a estudiar, con

observaciones tomadas como datos orientativos del estado del

agua en determinado momento.

2) La obtención de cada modelo no se puede automatizar

totalmente, ya que, es preciso analizar cada serie por

separado, así como los resultados procedentes de cada etapa

de construcción del modelo.

3) El cálculo de regresiones simples entre meses y

entre años para estimar los datos perdidos, se probaron en

un principio, pero no dieron resultados muy diferentes a los

obtenidos con las interpolaciones, por lo que los

correlogramas para identificar el modelo ARIMA resultaban

prácticamente los mismos, con el inconveniente del aumento

de cálculos y tiempo de computación requerido, pues no hay

ningún patrón regular en la falta de observaciones.

54

4) En el citado trabajo de Peña (1988) , demuestra que

"el estimador óptimo de una observación ausente en una serie

temporal que sigue un modelo ARIMA es una media ponderada de

las observaciones disponibles", por lo que, los valores

interpolados son un buen punto de partida para tratar de

identificar el modelo que sigue la serie. Por otra parte,

cuando las observaciones que faltan se encuentran próximas

al final de la serie, Peña (1988) comienza la obtención de

estimadores óptimos "rellenando los agujeros en la serie con

valores escogidos arbitrariamente", y un valor arbitrario

puede ser el valor medio del mes a que corresponde el

"hueco".

5) Para cada serie se ha tenido en cuenta el porcentaje

de observaciones que faltan, no considerando aquellas con

porcentajes mayores del 40%.

6.4.- Datos anómalos (outliers)

Las series, a veces, presentan valores aislados

demasiado altos o demasiado bajos, de forma que no parecen

pertenecer al conjunto general de datos.

Las causas que los producen pueden ser variadas:

errores de medida, de recogida de datos, de transcripción o

de introducción al ordenador para su procesado. Si no se

pueden corregir con el valor adecuado, se excluirán y se

tratarán como si el dato correspondiente faltara.

Otras veces, tales valores, no serán erróneos, sino que

pueden representar circunstancias excepcionales, por lo que

55

investigar la causa puede aportar información valiosa para

análisis posteriores (análisis de intervención) .

Cualquiera que sea su origen, dichos valores van a

requerir atención especial, unas veces para sustituirlos y

otras para analizar los efectos de la situación que les

originó.

Si los valores son muy extremos, se detectarán

fácilmente con la observación del gráfico inicial de la

serie. Si no, se podrán localizar posteriormente al estudiar

los correlograrnas o los residuos resultantes del modelo

ajustado.

En el siguiente capitulo se hace un breve recorrido por

la zona de recogida de datos, los puntos concretos de

muestreo y se citan las variables seleccionadas en relación

con la calidad del agua.

56

CAPITULO 2

APÉNDICE

APÉNDICE AL CAPITULO 2

1.- procesos estocastieos

En Fuller (1976) se encuentra la siguiente definición:

"Si (íí,A,P) es un espacio probabilístico, con sucesos

elementales y Z un conjunto de índices "t", una serie de

tiempo de valores reales (o proceso estocástico) es una

función real X(t,w) definida sobre Z x íl, tal que para cada

t, X(t,to) es una variable aleatoria sobre (íl,A,P). Dicha

función se suele expresar por X^ o X .(w) , y una serie de

tiempo puede considerarse como un conjunto (X-j. : t e Z) de

variables aleatorias.". Para fijo, X(t,u) es una función

real de t, que define una trayectoria del proceso.

Aunque esta definición de proceso estocástico es

bastante restrictiva, (en general, Z no es un conjunto

contable, incluso en los procesos de Dirichlet precisa de

una estructura de a-álgebra, y X(t,o>) no es necesariamente

una función real, puede pertenecer a R o a clases de

subconjuntos dotados de una estructura superior) coincide

plenamente con el concepto de series cronológicas de valores

reales y es, por tanto, aplicable a los desarrollos teóricos

base de la metodología empleada en el presente trabajo.

58

2.- Procesos estacionarios

"Un proceso X .: t e Z es estrictamente estacionario

(e.e.) si la distribución de probabilidad conjunta de

Xít.j+k), X(t2+k), ..., X(tn+k), sólo depende de k,

para todo n > 1 y todo tlf ..., tn e Z. Es decir,

(1) FCxíti), x(t2), x(tn)] =F[x(t1+k), ..., x(tn+k)]«

2.1.- Función de autocovarianza

Se define la autocovarianza de X . a retardo k e Z, como

Cov(Xt, xt+k) = r(k)

La función de autocovarianza del proceso X . viene dada

por T(k) y k es el argumento, k = 0, 1, .., N-l (N = n5 de

valores de la serie) .

La magnitud de los T(k) depende de las unidades de

medida de X .. Con el fin de interpretar mejor esos

coeficientes, se estandariza r(k) dividiendo por r(0).

2.2.- Función de autocorrelación simple

La autocorrelación de retardo k e z, viene dada por

j>(k) = T (k) / T (0)

Y J0(0) = l.

La función de autocorrelación simple (en adelante fas)

o correlograma está dada por P(k), y k es el argumento.

Esta función es una herramienta importante para el

59

estudio de las propiedades de un proceso estocástico

estacionario. Entre sus características es interesante citar

la de « "no unicidad" en caso de procesos no gaussianos, ya

que éstos quedan completamente determinados por su media,

varianza y fas. Sin embargo, es posible encontrar varios

procesos no normales con la misma fas, dificultando la

interpretación de la fas muestral», (Chatfield, 1984).

2.3.- Función de autocorrelación parcial

La correlación parcial entre Xt y X .+jc es el parámetro

que mide la correlación entre las dos variables una vez

eliminada la influencia sobre ellas de las variables

intermedias Xt+1, ..., xt+k-l*

En general, si se ajusta la familia de regresiones:

60

xt = «íA+i + ei

Xt = a21Xt+l + a22Xt+2 + e2

Xt = aklXt+l + ak2Xt+2 + ••• + akkXt+k + et

los coeficientes a¿^ proporcionan las autocorrelaciones

parciales a retardo i = 1, 2, ..., k, (Peña, 1987).

La función de autocorre1ación parcial (fap) es a(k) y k

el argumento.

3.- Estimación de los parámetros de un proceso

estacionario

Dada una serie estacionaria X ^ X2, . . ., XN, a partir

de ella se estiman la media p,, las autocovarianzas i (k) y

las autocorrelaciones.

La media \i se estima con la media muestral

H XN = ( S Xt) / N

t=l

Para la estimación de r(k), suponiendo \i conocida y,

para simplificar, igual a cero, se suele emplear

l N-k c (k) = S (Xt - xN)(xt+k - xN)

H t-1

Es un estimador sesgado pero con error cuadrático medio

menor que el correspondiente insesgado, el cual se obtiene

dividiendo por N-k en lugar de N la expresión anterior. El

61

sesgo aumenta con k, por lo que se calcula c (k) para 0 < k

< K, siendo K un entero menor o igual que N/4.

La c (k), es la función de autocovariansa muestral de

retardo k, y c(0) = S(X), el estimador de la varianza a(X).

La estimación de /(k) , si se estima ¿t mediante

XNí viene dada por,

r(k) = c(k)/c(0)

r(k) es la función de autocorrelación muestral de retardo

k. Si c0) = 0, se define r(0) por r(k) = 0, (Fuller, 1976).

4.- Operadores

Para simplificar la escritura de los modelos se suelen

emplear el operador retardo "B" y el operador diferencia''^".

El símbolo "B" indica la operación de sustituir y . por

vt-l'

B vt - yt-i

y, en general,

B r ?t = yt-r

De la misma forma, el operador diferencia "•<$ " indica

*t - yt-i

Vyt = yt - Byt = (1_B)yt

y, en general, y r = (1 - Br) , V r = (1 - B ) r

5.- Ecuaciones en diferencias

62

Las ecuaciones lineales en diferencias juegan un

importante papel en el estudio de los procesos

autoregresivos de series de tiempo, por lo que se presentan

algunos resultados elementales empleados en el estudio de

los modelos parámetricos de series de tiempo.

Dada una sucesión y . : 0¿t<°° , la primera diferencia

se define por

vt = Yt - Yt-1 ' t = 1' 2' *••

y la diferencia n-ésima se define por

Vn Y t = V

n - 1 Y t " Vn_1yt-1 = S Í-Dr ("' Vt-r

r=0

con t = n, n+1, ...

La ecuación

(2) yt + atyt-1 + a2yt_2 + ... + anyt_n = rt

con t = n, n+1, ..., a¿ constantes reales, an =|= 0, y r.

una función real de t, es una ecuación lineal en diferencias

de orden n con coeficientes constantes. Los valores y -i»

Yt-2» •••, Yt-n s e sue^-en llamar valores retardados de y^.

Otra representación de (2) se obtiene empleando el

operador "B"

(1 + a ^ + a2B2 + ... + anB

n)yt = rt , t = n, n+l, ...

Asociada a (2) la ecuación en diferencias reducida u

63

homogénea es

(3) y t (1 - a2B - a 2B 2 - . . . - anBn) = 0

6 . - Solución general de una ecuación en d i f e r e n c i a s

La n a t u r a l e z a de l a s o l u c i ó n e s una f u n c i ó n de l a

e c u a c i ó n a u x i l i a r , l l a m a d a t a m b i é n " e c u a c i ó n

c a r a c t e r í s t i c a " ,

(4) x n - a j x " " 1 - . . . - a n = 0

Esta ecuación tiene n raices (no necesariamente distintas),

y la solución de la ecuación en diferencias está íntimamente

relacionada con tales raices.

La ecuación y^ - a^y-t-i - ^2^t-2 ~ * - • ~ anYt-n = ° '

tiene por solución general

(5) yt = A ^ ^ + ... + A ^ t

donde las h¡ son constantes que dependen de las condiciones

iniciales y las G; son las raíces de la ecuación

característica (4), que se suponen distintas. Para demostrar

ese resultado, (Peña, 1987), se sustituye (5) en la ecuación

en diferencias de y .,

S AJGJ* - a-L S AjG^ X - ... - a k S A-jG^-*

64

con i = 1,...,n.

Si G- satisface (4), entonces (5) satisface la ecuación

en diferencias de y .. Además para que y . tienda a 0 cuando

t — > oof G^ debe tender a 0, para lo que se requiere que

|GjJ < 1 para todo i.

En términos del operador B, la ecuación característica

para la ecuación en diferencias (3) es

1 - a^B - ... - anBn = o

Si G^ satisface (4) , entonces G^-1 es solución de esa

ecuación característica.

Por tanto, la solución general para una ecuación en

diferencias homogénea de orden n, se puede obtener de las

raices de la ecuación característica, y será una suma de Mn"

términos con las siguientes características, según sean las

1) Para cada raiz real y distinta habrá un término AG .

2) Para cada raiz real repetida k veces, habrá un

término polinómico de orden (k-1) que multiplica a G ,

(A-L + A2t + A3t + ... + A ktk - 1)G t

3) Para cada par de raices complejas conjugadas

distintas, aparece un término sinusoidal

65

r a sen (te + 0) , con r = an = |G-jJ

4) Para cada par de raices complejas conjugadas dé

multiplicidad h, habrá un término de la forma

r^c^senfte + fi^ + a2tsen(te + p2) +...+ a^^^-senfte +/3k) ]

donde a^ y ¡3^ son constantes reales que pueden determinarse

de manera única para n valores iniciales y0, y- ... , Yn_i.

7.- Procesos lineales de interés en el análisis de

series de tiempo

7.1. Proceso lineal general

Un proceso lineal Xt : e Z es un proceso que admite

la representación, (Wold, 1938),

co

(6) X t = M + S J a t - i ' P a r a cualquier t e Z j=o J J

o = i y oa S | ., | < oo

j = 0 J

siendo /i y J parámetros r e a l e s .

Se puede demostrar fácilmente, que l a Cov(X^.,xt+jc) sólo

depende de k y , p o r t a n t o , un p r o c e s o l i n e a l e s

necesariamente e s t ac iona r io .

7 . 2 . - Proceso invert ible

66

Es un proceso lineal X . que admite la representación

00

(7) X-j. = 2 TTJ.X^_A + a ., para cualquier t e Z

donde los ITJ. son parámetros reales tales que

co

2 \WAI < » j=l J

La expresión (6) es la representación de un proceso

lineal en términos de un ruido blanco, mientras que (7) es

la representación en términos de los valores pasados. Según

las situaciones se empleará la representación con la que sea

más conveniente trabajar.

7.3.- Modelos parametricos de series de tiempo

Un proceso X^ : t e Z) es autorreqresivo de orden p

(AR(p)) si se puede expresar como

(8) X t = X-t-.-L + 02xt-2 + + #pxt-p + at ' fc e z

donde los parámetros <p¿ son reales y (a^. : t e Z es un

proceso ruido blanco.

Definiendo el operador autorregresivo <p (B)

0 (B) = 1 - ^ B - . . . - £pBP

(8) se puede expresar de forma equivalente

67

(9) 0 (B)Xt = a t

Un proceso AR(p) siempre es invertible, por la forma de

(8) , pero no necesariamente estacionario.

Es fácil comprobar que la condición de estacionariedad

para un proceso AR(p) es equivalente a la condición de

invertibilidad de 0(B). Por el estudio de las ecuaciones en

diferencias, 0(B) es invertible si las raices del polinomio

<t>(B) = 1 - <pxB - . . . - 0pBP

están fuera del circulo unidad. En ese caso

OO # 00

0(B)_1 = 2 $ -iB con S |f A | < « j=0 J j=0 J

Las autocorrelaciones de estos procesos satisfacen la

ecuación en diferencias de orden p

0(B)/>k = 0

El estudio de sus soluciones proporciona la forma de la fas.

En general, la función de autocorrelacion de un proceso

AR(p) es una mezcla de exponenciales y/o de sinusoides que

tiende a cero cuando k -> <».

La fap de un proceso AR(p) es

a kk </>p si k = p

0 si k > p

Los a(k) se pueden obtener mediante las ecuaciones de

68

Yule-Walker, resolviendo para (a l f a2,

raatricial de estas ecuaciones es

Ra = r

donde

R =

r l r2

*1 1

r p - l rp-2

es una matriz (pxp) , a

P

ftT _ = ( « 1 /

Y r — ' r l ' * ' *' r n)•

oip) . La forma

-p-l

• rM_ p-2

:p-3

• -r ap)

Para Je = p, e l vector (<px, <p2, • - . / #p) ' / es una

solución de ese sistema de ecuaciones por ser a_p = </>_.

Si k > p , entonces el vector (0 l f . . . , 0p , 0, . . . , 0)

es una solución de dicho sistema, a ^ = 0.

Si X+ es AR(p), entonces, se puede demostrar que para

k > p+1, los ai.], son asintóticamente independientes y

normales con media cero y varianza 1/N. De aquí que el

e s t u d i o de la fap indique e l número de parámetros

autoregresivos, 0¿, de un proceso AR. En Box-Jenkins (1976)

se describe un método recursivo de cálculo de las

autocorrelaciones parciales, empleado normalmente en los

programas de ordenador.

Un proceso de media móvil de orden q fMAfq)) es un

proceso X : t e Z que admite la representación

69

Xt = at - 61at_1 - ... - eqat_q t £ 2

donde 8;,, ..., ©a son los parámetros de media móvil y

at : t e Z

es un ruido blanco.

El operador de media móvil 6(B) se define por

9(B) = 1 - exB - . . . - eqB<3

lo que permite escribir

(10) Xt = 6(B)at

Un proceso MA(q) , con q = «>, siempre es estacionario, como

se puede comprobar a partir de la representación

00

xt = .2vf/jat-j 3=0

La fas viene dada por

l -ek + e1 e k + 1 + ... + e k ©c

1 + 63^+. . . + e

o

Si 1 < k < q,

si k > q

De la ecuación (10), se obtiene que 7r(B) = 0(B)~ y la

invertibilidad de Xt se asegura si co 2 I e.¡ I < 00

j=0 J

con eQ = 1, Y por el estudio de ecuaciones en diferencias,

70

8(B) cumple la última condición si las raices del polinomio

9(z) = 1 - e ^ - ... - 6-z^

están fuera del círculo unidad. Así, un proceso MA(q) es

invertible si y sólo si las raices de 6(z) están fuera del

círculo unidad.

Por otra parte un proceso MA(q) puede considerarse como

un proceso AR(oo) , lo cual resulta útil para el cálculo de la

fap,

xt = V 1 ( B ) at

l l a m a n d o ir (B) = Q ~ , d o n d e l o s c o e f i c i e n t e s d e Í T ( B ) s e

o b t i e n e n imponiendo que TrtBje-ÍB) = 1, queda

oo X t = S Í T ^ . Í + a t

1=1

y puede demostrarse que los coeficientes de autocorrelacion

parcial de un MA(q) tienen la estructura de la fas de un

AR(p).

71

Cuadro A.l - Fas y fap de procesos AR (Peña, 1987)

AR<1)

AR(2)

1,0 T

y

-i,o.

1.0 -r

-1 ,0

1,0-1

- 1 , 0

1,0-i

- 1 .0

1,0

- 1 . 0

1,0

-1,0

fas

*<o

til

# > 0

acf

I I 1 ' '

II

1 1 1 i ' •

1 '

II. Mi. ! | | l '

, - . ; • • - • •

L 1 1 g __

1 1 1 * 1 *

1,0-,

I

i - 1 , 0 '

1,0-,

- 1 ,0

fap

1

1.0

-1 ,0

1,0-,

- 1 ,0

1,0-

- 1 , 0

': LO

-1 ,0

1,

1 l

,

1

I I . - • "

72

Cuadro A.2 - Fas y fap de procesos MA (Peña, 1987)

MA(1)

MA(2)

- •

1,0

-i,oJ

1

1,0-

-1 ,0 •

1,0

- 1 , 0

1,0

- 1 , 0 -

1,0-

- 1 , 0

1,0

-1 ,0

T~

fin

-• 0<l¡

e>o

j M .

11

T~

1 1

1 1 . ' • ~

1,0

- 1 , 0

fap

1 I -.i

1,0

-1 ,0

1.0

- 1 , 0 -

l.O-i

- 1 , 0 .

1,0]

- 1 , 0 -

1,0-

- 1 , 0 -

I I I "

I i ' " • ' " • '

| | , | I . . - '

1 1 . . . • ' , ' . ' .

i ! . i ' I t •

73

Cuadro A.3 - Fas y fap de procesos ARMA (Peña, 1987)

fas ,- fap

ífi

-1,0

f,o

-1,0

1.0

-1,0

1,0

-1,0-

1,0

-1,0-

1,0

-1,0-

! * • ' . .

1 1 . . I 1 "

i : 1 •

I • ; •

/ - ',

i 1 "

i i i i . .

- - * — •

" - ' ' " - . " ' • '

, --

i :

. • - •

<

, , • .

• i

•

-'....

• * "* • • " p , ' .

.1,0

-1,0

1,0

-1,0

-1,0

1,0-

-1,0

1,0

1.0

-1,0-

1,0

-1,0

J

1

"l

1

1 '

1 ¡ . 1 , , 1 . , , , , . , , — .

• i - .

1 . . . 1 f '

P "

". '-."l ...

1 1 1—I"'*'-. I1 "\

11. .

;

•

" :\

»

74

CAPITULO 3

CALIDAD DEL AGUA EN LA CUENCA DEL GUADIANA: CURSOS ALTO Y MEDIO EN LA PROVINCIA DE CIUDAD REAL

3.0 - Antecedentes

3.1 - Estaciones de control del MOPU: Situación y

características

3.2 - Parámetros de calidad del agua

3.3 - índices de calidad del agua

CAPITULO 3

CALIDAD DEL AGUA EN LA CUENCA DEL GUADIANA: CURSOS ALTO Y MEDIO EN CIUDAD REAL

3,0 - ANTECEDENTES

La vigilancia y control de la calidad de las aguas

superficiales por los organismos públicos ha ido creciendo

con el aumento de las actividades humanas y el incremento de

población en los núcleos urbanos. El MOPU, a través de las

Comisarías de Aguas, es, actualmente, el organismo encargado

del seguimiento del estado de las aguas en las cuencas

peninsulares.

Las primeras acciones en este campo se iniciaron en

1962, sobre un total de 50 puntos de control, si bien, hasta

1972 no se sistematizó el procedimiento ampliando la red a

221 puntos. En los años siguientes se han ido añadiendo

sucesivos puntos en las distintas cuencas.

Estudios con base en dichos datos han sido publicados,

también por el MOPU (1985, 1984-) . En ellos se ha observado

la evolución de distintos parámetros y, en particular, la

del índice de calidad general (ICG) anual. En su cálculo se

utilizan valores medios anuales de cierto número de

parámetros, medidos unos mensualmente y otros

trimestralmente.

Con anterioridad a la publicación de dichos datos y, en

la cuenca del Guadiana, el CSIC, en colaboración con la

Confederación Hidrográfica del Guadiana, inicia en 1965

76

una serle de estudios mensuales de la calidad química del

agua de este río y de sus principales afluentes.

Paralelamente, en recorridos trimestrales se recogían

muestras para la determinación de una serie de parámetros a

fin de estudiar el estado de las aguas en cuanto a su grado

de polución, (Catalán et al., 1969). Para este estudio se

establecieron 27 puntos de muestreo, la mayoria de los

cuales coinciden o se encuentran próximos a los de la red

del MOPU (ver fig. 3.1).

Las referencias concretas al rio Guadiana son

relativamente abundantes, quizás porque "tanto por su

especial régimen como por la peculiar morfología de su valle

es uno de los ríos más anormales y extraños de la Península"

(Zamora, 1987). Este último autor, en su trabajo sobre la

fisiografía, geoquímica y contaminación del río Guadiana con

especial referencia a su paso por tierras extremeñas, hace

una recopilación de la bibliografía existente sobre este rio

y, en el estudio sobre la contaminación de sus aguas,

utiliza los datos analíticos del MOPU de 5 años (1977/78 a

1981/82), para la obtención de un ICG.

77

Situación de las estaciones del CSIC (Catalán et al. 19 en el curso alto y medio del Guadiana en Ciudad Real

Estación ns Situación

1 Río Záncara en Zafra de Záncara

2 Río Záncara en Záncara

3 Río Guadiana en Ruidera

5 Presa del Embalse de Peñarroya

6 Río Guadiana en Ojos del Guadiana

7 Río Cigüela en Villas Viejas

8 Río Riansares en Corral de Almaguer

9 Río Cigüela en Puebla de Almoradiel

10 Río Amarguillo en Madridejos

11 Río Azuer en Daimiel

12 Río Guadiana en Arenas de San Juan

13 Río Guadiana en Valverde

14 Río Jabalón en Valdepeñas

15 Río Jabalón en Torrecilla

16 Río Bullaque en Luciana

17 Río Guadiana en Luciana

78

F i g . 3 . 1 ( C a t a l á n / 1969)

SITUACIÓN DE LOS PUNTOS DE MUESTREO

CUENCA DEL GUADIANA Y AFLUENTES MAS IMPORTANTES

Mltt 4i I M Cafagua

3.1 - ESTACIONES DE CONTROL DEL MOPU: SITUACIÓN Y

CARACTERÍSTICAS

En este apartado se comentan algunas características de

las estaciones de control empleadas en el presente estudio,

que van a influir en la evolución de los parámetros de

calidad del agua analizados y que servirán para comprender

mejor los resultados del análisis de sus series.

Los datos demográficos y económicos de las zonas

alrededor de las estaciones han sido tomados del libro de

Zamora, 1987.

En la página siguiente se exponen los ríos y lugares de

los mismos donde se encuentran los puntos de control, junto

con la superficie (en km2) de su cuenca tomada de los

anuarios del MOPU sobre Análisis de Calidad de Aguas, el

número (N) de observaciones que poseen las series de la

mayoría de sus parámetros y el comienzo y el último mes de

datos empleado en el estudio. A continuación, figura el

plano de situación de las estaciones del MOPU (fig. 3.2).

80

Estaciones de control del MOPU: Curso Alto y Medio del Guadiana en Ciudad Real

ESTACIÓN RIO LUGAR SUPERFICIE COMIENZO FINAL H

4

801

30

8

9

109

101

102

107

103

224

205

Guadiana

Guadiana

Guadiana

Guadiana

Guadiana

Azuer

Azuer

Azuer

Jabalón

Jabalón

Záncara

Záncara

La Cubeta

E. de Peñarroya

E. de Vicario

Balbuena

Luciana

Carrizosa

Vallehermoso

Oaímiel

Cabecera

Pte. Morena

El Provencio

Cervera

856

880

18.130

13.816

21.072

75

470

1.699

102

2.337

2.020

5.506

5/72

10/79

10/72

10/72

6/74

10/79

10/72

10/72

10/72

10/72

10/72

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

5/82

165

81

165

165

145

81

165

165

165

165

116

201

202

203

215

802

Cigüela

Cigüela

Cigüela

Cigüela

Becea

Quintanar

Vi llafranea

Buenavista

Víllarta de !

E. de Gasset

995 10/72 7/86 166

3.367 10/72 6/86 165

9.930 10/72 7/86 166

10.164 6/74 5/86 144

150 10/79 6/86 81

210 Bu(laque E. Torre de Abraham 761

214 Bullaque Pte. Luciana 2.029

10/79 6/86 165

10/72 6/86 165

81

Afluentes de la margen izquierda

Río Azuer: Existen en él tres estaciones de muestreo,

la 109 en Carrizosa, justo en el nacimiento, la 101 aguas

abajo de la anterior y próxima a ella, y la 102 cercana a su

desembocadura en el Guadiana. De esta última suelen faltar

gran cantidad de datos en cada periodo hidrológico por lo

que no se han podido tratar sus series.

Con respecto a su caudal, es de notar la disminución

importante que se produce a medida que se aproxima a la

desembocadura en el Guadiana, llegando seco en numerosas

ocasiones, lo cual puede ocasionar la falta de datos de las

series de parámetros en la estación 102.

Aguas arriba de la estación 101 no existe ningún núcleo

de población importante, por lo que los resultados relativos

a la evolución de la calidad de las aguas del Azuer en este

punto son el reflejo de la composición "natural" de las

mismas.

A medida que se desciende por su curso, y aguas arriba

de la estación 102, existen un total de diez municipios y

siete entidades menores. Entre los primeros cabe destacar

Manzanares, Daimiel y La Solana con gran cantidad de

industrias y distintos tipos de explotaciones (agricolas,

ganaderas y mineras).

Entre las estaciones 101 y 102 el curso de este río

está sometido a una fuerte sangría hidrológica por

infiltración, evaporación, aprovechamientos, etc.

83

Río Jabalón: Se tienen en él dos puntos de muestreo

situados, respectivamente, en las cercanías de su nacimiento

(107) y desembocadura (103), separadas unos 155 km.

La estación de cabecera, 107, posee tan reducida cuenca

vertiente que los caudales allí medidos son insignificantes.

Su escasa contaminación se debe a los vertidos urbanos de

Montiel, ciudad de 1851 habitantes y reducido o nulo número

de industrias contaminantes.

En la estación 103, en contraste con la anterior, se

producen importantes aumentos de flujo circulante,

considerando los mismos períodos. Sin embargo sus series de

datos suelen estar bastante incompletas, lo que hace

imposible su tratamiento por la metodología empleada para

el análisis de series de tiempo.

La tendencia a disminuir de los índices de calidad del

agua en este punto es paralela a las variaciones del caudal.

Las contaminaciones más altas se producen, principalmente en

Marzo y Junio-Julio, relacionados con vertidos de tipo

industrial: alpechines, trasiego de vinos y lavado de

recipientes, etc.

La composición química de las aguas del Jabalón es

semejante (tanto en el espacio como en el tiempo) en ambas

estaciones de muestreo. No obstante se observa falta de

estabilidad en tal composición, debido en parte a la

irregularidad de su caudal.

84

Afluentes de la margen derecha

Río Záncara: Se dispone de datos relativos a las

estaciones 224 y 205 del curso medio e inferior,

respectivamente, de este río que originado en la serranía

conquense, puede sufrir influencia nival de cabecera.

Los notables descensos de caudal en la estación de

aguas abajo y hacia la desembocadura, evidencian la

influencia de la constitución de los terrenos que drena y

factores de regulación artificial, aunque escasa.

La estación 224, situada en Cuenca, posee una escasa

densidad demográfica con reducida actividad industrial y

predominio del sector agropecuario con algunas industrias

derivadas.

En la amplia cuenca de la estación 205 se asientan una

gran cantidad de municipios (36) que dan lugar a una de las

densidades de población más altas (28.6 hab./km2) de todas

las estaciones situadas en esta margen derecha. Junto a la

actividad agrícola y ganadera tradicional se desarrolla una

fuerte concentración industrial derivada o paralela.

Con tal información y las aguas recibidas de la

estación precedente no sorprende la continua baja calidad

observada en este punto de análisis, con altas cotas de

contaminación en correspondencia con el notable descenso de

caudal, aunque el caudal natural, en ciertas épocas (entre

Marzo y Agosto) se ve engrosado por el de vertidos.

85

Rio Cigüela: Para este rio se dispone de cuatro

estaciones de muestreo, las números 201, 202, 203 y 215,

situadas, respectivamente, desde el curso medio a la

desembocadura en el Guadiana.

Originado en la Serrania de Cuenca, al igual que el

Záncara, presenta características muy similares a aquél en

cabecera, con un régimen de cierta regularidad y aguas muy

mineralizadas.

La cuenca de la estación 201 comprende un total de 25

núcleos de asentamientos, con una población muy dispersa y

escaso desarrollo industrial.

En la estación 202, con gran cantidad de falta de datos

en sus series de parámetros, se observa disminución de

caudal con respecto a la anterior, consecuencia de factores

de constitución del terreno y el aprovechamiento de sus

aguas.

Las estaciones 203 y 215 a poca distancia entre si, la

primera en la desembocadura del Amarguillo en el Cigüela y

la segunda aguas abajo, comprenden en su cuenca un reducido

número de municipios pero, la mayor parte de ellos de gran

importancia (Alcázar de San Juan, Campo de Criptana,

Consuegra, etc.).

Es un afluente que, a través de las Tablas de Daimiel,

aporta al principal, aunque con escaso caudal, aguas muy

contaminadas, las cuales han sufrido un progresivo deterioro

en el tiempo y en el espacio.

86

Río Becea: de escaso recorrido, está regulado en su

desembocadura por el embalse de Gasset donde existe una

estación de muestreo, la 802, de la que no se dispone de

datos de caudal. Los núcleos de población son de escasa

entidad, por lo que el mayor efecto contaminante en el curso

principal se sigue debiendo al sistema Záncara-Cigüela.

Río Bul laque: Es el afluente más caudaloso de los de

esta margen, algo regulado en su cabecera por el embalse de

Torre de Abraham, donde se encuentra una de las estaciones

de análisis, la 210, sin datos de caudal. Una segunda

estación, la 214, se sitúa en su desembocadura, a 70 km

aguas abajo de la anterior.

Su carácter más destacable es la acción diluyente que

ej erce sobre el colector principal, dada la composición de

sus aguas, escasamente mineralizadas y casi sin

contaminación.

Río Guadiana: La primera estación, la 4, se encuentra

en La Cubeta (Alto Guadiana), donde la precipitación-

evaporación y la permeabilidad del terreno son los factores

determinantes del régimen de caudal, con escasa influencia

de la innivación, vegetación, etc-, ni aportes laterales

importantes.

En su cuenca se asientan tres municipios albaceteños y

otras entidades menores con escasa población dedicada al

sector agropecuario y algunas industrias alimentarias

derivadas, destilerías de alcohol y explotación de sal gema

87

en las salinas del Pinilla.

En la desembocadura del embalse de Peñarroya, aguas

abajo de la anterior se encuentra la estación 801, sin datos

de caudal y con características similares a la anterior

(est. 4) en cuanto a la calidad de sus aguas.

La estación 30 en el embalse Vicario se encuentra en un

punto donde van a confluir aguas de distinta procedencia,

pues el Guadiana va a recibir los caudales escasos del Azuer

por su izquierda, los frecuentemente contaminados del

sistema Záncara-Cigüela por su derecha, junto con las aguas

menos mineralizadas y de mejor calidad que emergen en los

Ojos, originadas, en parte, en las Lagunas de Ruidera (est.

4).

Cuenca con elevada densidad demográfica (20.1 hab./km2)

y gran actividad económica (Tomelloso, importante centro

vitivinicola) que, sin embargo, no afecta alarmantemente a

la calidad de las aguas en este punto, ya que por tratarse

de un embalse ejerce cierto efecto depurador-estabilizador.

La estación 8, por su reducida cuenca (349 km2) y alta

concentración demográfica, presenta la máxima densidad de

población de toda la cuenca del Guadiana (175.7 hab./km2).

Puntualmente destaca la capital, Ciudad Real, que va a

originar la mayor carga contaminante de las que se producen

en este punto, vertidos urbanos y, en menor grado,

industriales derivados de sus bodegas, destilerías, molinos

de aceite, etc., vertidos que se amplían con los procedentes

de los otros municipios de la zona también con distintos

tipos de industrias (conservas vegetales, curtidos y

88

materiales de construcción).

Por otra parte, entre este punto (8) y el anterior (30)

el Guadiana ha recibido el aporte del Jabalón con alta

mineralización, lo que se traduce en una clara influencia

sobre la concentración salina.

En la estación 9, relativamente próxima a la anterior,

las aguas presentan una mejoría en su calidad como

consecuencia, principalmente, del efecto diluyente del

Bullaque, afluente que se une al principal algunos cientos

de metros aguas arriba de esta estación, y de la escasa

población de sus alrededores.

3.2 - PARÁMETROS DE CALIDAD DEL AGUA

El término "calidad del agua" es utilizado para

describir las características físicas, químicas y biológicas

de un agua en relación con su adecuación a un uso

particular. No es por tanto un término absoluto, sino que

está en relación con el uso o actividad a que se destina,

(Mingo, 1983). Asi, se determinarán las características que

definan la calidad de un agua según sea para fines

industriales, fines recreativos, para bebida, para riegos,

para la vida acuática, etc.

Los estudios de calidad de aguas parten, pues, de los

resultados analíticos de muestras de agua que definan sus

características, las cuales vienen dadas por los parámetros

o variables que se elijan como necesarios para definir sus

89

d i f e r e n t e s c a l i d a d e s .

El MOPU, comenzó en 1962 e l c o n t r o l a n a l í t i c o de l a s

aguas , con l a de te rminac ión de 18 p a r á m e t r o s . A p a r t i r de

1972, e l número se e l evó a 38, c i f r a que se mantiene h a s t a

l a fecha.

Los parámet ros se pueden ag rupa r d e l s i g u i e n t e modo:

(MOPU, 1983)

a) Condiciones a j enas a l a composición d e l agua:

Caudal c i r c u l a n t e en e l momento de l a toma, ( Q ) ;

Temperatura d e l a i r e ; Temperatura d e l agua, (Ta) ; Aspecto .

E s t e p r i m e r g rupo de c a r a c t e r í s t i c a s , c o n t i e n e dos

d a t o s de i n t e r é s e x c e p c i o n a l como son e l c a u d a l y l a

t e m p e r a t u r a d e l a g u a , a b s o l u t a m e n t e n e c e s a r i o s p a r a l o s

e s t u d i o s sotare c a l i d a d y contaminación f l u v i a l . Los o t r o s

d o s , p r e s e n t a n una i n f o r m a c i ó n r e l a t i v a m e n t e p o c o

impor t an t e , e spec ia lmen te e l a s p e c t o , parámet ro s u b j e t i v o de

d i f í c i l u t i l i z a c i ó n p o s t e r i o r a e f e c t o s e s t a d í s t i c o s y

comparat ivos (Mingo, 1983) .

b) Parámetros g e n e r a l e s q u í m i c o - b i o l ó g i c o s

Oxigeno d i s u e l t o , (Od); Ma te r i a s en suspens ión , (Ms);

pH; C o n d u c t i v i d a d e l é c t r i c a , ( C d ) ; Demanda q u í m i c a de

oxígeno (DQO); Demanda bioquímica de oxígeno (DBO).

90

Estos dos grupos de caracteristicas se analizan con

frecuencia mensual en todas las estaciones de la red de

vigilancia, desde 1972 hasta la fecha.

Los siguientes grupos de parámetros son determinados

con frecuencia variable entre tres y seis meses.

c) Macroconstituyentes

C l o r u r o s , ( C l ) ; S u l f a t o s , (S0 4 ) ; A l c a l i n i d a d ;

C a l c i o , (Ca); Magnesio, (Mg); Sodio, (Na).

d) Tóxicos v meta les pesados

Cianuros , (CN); Compuestos f e n ó l i c o s ; F l u o r u r o s , ( F ) ;

A r s é n i c o , ( A s ) ; Cadmio , (Cd) ; C o b r e , ( C u ) ; Cromo

(hexava l en t e , (C r ) ; H i e r r o , (Fe ) ; Manganeso, (Mn); Mercur io ,

(Hg); Plomo, (Pb) ; S e l e n i o , (Se ) ; Zinc , (Zn).

e) Determinaciones complementarias

Sílice, (Si); Fosfatos, (Po4); Potasio, (K) ; Amonio,

(NH4); Nitritos y Nitratos, (N02 y N0 3); Coliformes totales,

(Colif. tot.); Detergentes, (Det.)f Aceites y grasas.

Algunos compuestos, especialmente de los grupos (d) y

(e) no pueden ser analizados en todas las cuencas por

carecerse de elementos de laboratorio idóneos.

91

3.3 - ÍNDICES DE CALIDAD DEL AGUA

Los Índices de calidad son cantidades adimensionales,

obtenidas a partir de combinaciones o funciones de los datos

analíticos de una muestra de agua que reflejen su calidad en

orden a su utilización posterior y que permiten la

comparación con los que se obtengan, con el mismo cálculo,

para otras muestras tomadas en distintos puntos o épocas. Su

objetivo principal es resumir en un solo valor la

información suministrada por las variables medidas en una

muestra de agua, si no por todas, por la mayoría o por

aquellas que se consideren más relevantes para definir la

calidad de un agua.

Las etapas a seguir en la elaboración de uno de estos

índices serán:

(1) Selección de las características necesarias, según

el fin que se pretenda en el estudio sobre la calidad de un

agua.

(2) Definición de intervalos de variación con el fin de

establecer una escala de calidad para cada parámetro.

(3) Asignación de coeficientes de ponderación a cada

una de ellas, de acuerdo con su mayor o menor influencia

en la calidad a estudiar.

(4) Formulación de la expresión matemática que define

el índice.

Existe una gran variedad de índices de calidad, que por

las medidas que intervengan en su cálculo, pueden ser de

tipo físico-químico o biológicos. Entre los que emplean

92

parámetros fisico-químicos para su cálculo, se encuentran el

índice general calculado por el MOPU a partir de los datos

suministrados por las Comisarias de Aguas, el citado en un

estudio sobre el rio Guadiana y un sencillo índice en cuyo

cálculo sólo intervienen parte de los parámetros elegidos

para el estudio de series temporales.

En los análisis de calidad de agua del MOPU se define

un índice de Calidad General (I.C.G.), siguiendo un método

canadiense, en el que intervienen 23 parámetros de entre los

que figuran en las Hojas de Control de Análisis de Aguas

para cada punto de muestreo. Estos parámetros son: Od, Ms,

pH, CD, DQO, DB05, Colif. tot. , Cl, S04,P04, Ca, Mg, Na,

N0 3, Det., CN, Fenoles, Cd, Cu, Cr, Hg, Pb, Zn.

Zamora (1987) en su estudio sobre la contaminación del

río Guadiana, calcula un índice de calidad del agua (ICA)

con los siguientes parámetros: pH, Cl, N0 3, Nitrógeno

amoniacal (NH4) , DQO, Colif. tot. , Od, CD, DB0 5,

impurificación aparente (referido a características

organolépticas que afectan al aspecto del agua).

Cubillo (1986), en su estudio sobre calidad de las

aguas en los ríos de la Comunidad de Madrid, emplea como

índice el índice Simplificado de Calidad del Agua (ISCA),

que comprende cinco parámetros analíticos: Ta, Od, Ms, CD y

DQO, relacionados por una sencilla expresión, Ta(0d + Ms +

CD + DQO).

Entre los parámetros de calidad del agua que aparecen

publicados por el MOPU para las distintas cuencas

93

peninsulares, se han elegido siete de ellos para el estudio

de sus series y obtención de modelos de predicción y

control: Q, Ta, Od, Ms, CD, DQO y DBOg, por la longitud de

sus series de datos, la regularidad de las observaciones y

su importancia en los estudios de calidad del agua.

En los capítulos siguientes se realiza dicho estudio.

Para cada parámetro se hace una breve descripción general,

en cuanto a características y método de medición, se

comentan los modelos obtenidos en otros trabajos sobre

aplicación de la metodología a otras series de los mismos

parámetros, se presentan los resultados obtenidos y

conclusiones sobre los mismos.

94

CAPITULO 4

SERIES DE CAUDALES

4.1 - Generalidades

4.2 - Modelos para series de Caudales: Referencias





4.3 - Series de Caudal en la cuenca del Guadiana:

Obtención de modelos




4.4. - Conclusiones

CAPITULO 4

ANÁLISIS DE SERIES DE CAUDALES

4.1 - GENERALIDADES

El flujo o caudal de la corriente es la base y punto

de partida necesario para describir el comportamiento de un

rio. Interesa como parámetro de calidad del agua por su

influencia en los demás parámetros (prescindimos de las

medidas tomadas, también por el MOPU, en las estaciones de

aforos). De hecho existe una fuerte relación entre el caudal

y los índices de calidad. Por ejemplo, un parámetro que

relaciona el índice de calidad con el caudal en el momento

de tomar la muestra es el "poder contaminante", (PC = Q /

ICA), (Zamora, 1987).

Es una medida dificil de obtener con precisión

existiendo diversos métodos para ello, basados, en general,

en que el flujo de la corriente en un punto determinado de

la misma es directamente proporcional a la sección del río y

a la velocidad de la corriente en dicho punto.

Influyen en él diversos factores como el clima, en

especial las precipitaciones y su distribución, la

topografía, la naturaleza del terreno, la vegetación y el

factor humano que, con la construcción de embalses, es el

que más contribuye a modificar el régimen natural de las

aguas.

En las estaciones de control del Guadiana y afluentes

96

situadas en embalses (30, 801, 802 y 210) o no existen

medidas de caudal (801, 802) o hay medidas esporádicas y en

número tan reducido que no se pueden tratar como series. Sin

embargo, la mayoría de los puntos de control establecidos

para análisis de calidad coinciden con estaciones de aforo

ya existentes, a fin de obtener con mayor precisión el valor

del caudal circulante en el momento de recoger la muestra.

4.2 - MODELOS PARA SERIES DE CAUDALES: REFERENCIAS

Una de las principales aplicaciones de esta

metodología, fuera del campo económico, ha sido en series

hidrológicas y, en concreto, en series de caudales. Los

trabajos revisados sobre obtención de modelos para series de

este parámetro se pueden agrupar según el intervalo de

tiempo entre observaciones: años, meses, semanas o dias.


La utilización de modelos estocásticos para series

anuales de caudales son anteriores a la aparición del libro

de Box y Jenkins. Así, Rodríguez-I turbe (1969) emplea un

proceso de Markov de primer orden (proceso AR(1)), ya

estudiado por otros autores en trabaj os previos con series

de caudales. Su objetivo es la obtención de intervalos de

confianza para las estimas de los parámetros estadísticos

más corrientemente empleados en Hidrología: la media, la

varianza y el coeficiente de correlación a un retardo. Con

97

un proceso de MarJcov de primer orden se obtienen estimas de

esos parámetros en función del número de observaciones.

Compara los errores de las estimas según el tamaño de

muestra.

Los datos empleados proceden de una muestra de caudales

de 140 rios de todo el mundo estudiados por Yevjevich

(19 63) . Hay una gran variabilidad entre los parámetros

estadísticos de series de caudales anuales para diferentes

ríos, por lo que es difícil generalizar, pero se obtienen

conclusiones a partir de las características estadísticas

de tres ríos (de entre los 140) y de uno con características

medias. El parámetro más difícil de estimar resultó ser el

coeficiente autoregresivo, necesitándose una muestra

superior a 40 observaciones para que la probabilidad de

confianza del intervalo sea al menos del 75%. Para la media

y la varianza se requieren de 40 a 60 ó mas datos para que

los errores de la estima no sean muy elevados.

Aunque el objetivo anterior no era la predicción, las

conclusiones coinciden con la teoría de Box-Jenkins sobre

el número grande de observaciones necesario para aplicar su

metodología con cierta fiabilidad en los resultados.

Recién publicado el libro de Box-Jenkins, aparecen

trabajos describiendo el método para analizar series de

tiempo aleatorias y aplicándolo a series de caudales

anuales, entre ellos se puede citar el de Carlson y col.

(1970). Estos autores describen la técnica paso a paso en

cuatro series procedentes de 4 rios de los 140 de

yevjevich, (1963). Con las herramientas básicas del proceso

98

de identificación, el gráfico de la serie y el de la fas,

los procesos a estimar figuran en el cuadro siguiente, junto

con los rios y el número de observaciones (N) para cada uno:

Rio

San Lorenzo

Missouri

Neva

Niger

Modelo

AR(1)

AR(1)

AR(2)

ARMA(2,1)

AR(2)

ARMA(1,1)

AR(1)

N

97

58

76

51

Parámetros

<f> = 0.69

<f> = 0.59

c^ = 0.74 $2 ~ ~ 0,38

<p1 = 0.59 \ <p2 ~ 0.16 Q1 = 0.20

<px = 0.40 <f>2 - 0.25

0 = 0.82 9 = 0.40

<p = 0.55

SS/SS-L

0.49

0.64

0.59

0.62

0.62

0.62

0.66

El método de estimación es el de mínimos cuadrados, por

lo que el valor principal para comparar el ajuste de los

distintos modelos es la "suma de cuadrados normalizada" =

SS/SS^ siendo SSj la suma de cuadrados inicial obtenida de

los datos, igual a N s.

Para el último rio aparecen varios modelos con el mismo

Sfí. Frente a varios modelos que parecen adecuados, la

elección final se hace teniendo en cuenta el criterio de

simplicidad (menor número de parámetros) y de interpretación

del proceso físico mediante el modelo. En este caso el

comportamiento del proceso es predominantemente de primer

orden [AR(1) ] , y el ARMA(1,1) es mas sencillo que el

ARMA(2,1).

99

La verificación de cada modelo se realiza observando la

fas de los residuos, que es significativamente nula para

cualquier retardo.

Dichos autores sugieren el uso de los modelos

obtenidos para predicción y descripción del comportamiento

de rios y predicen, con el modelo obtenido para el rio

Missouri, comprobando el buen funcionamiento del modelo

ajustado. Concluyen la mayor utilidad de estos modelos para

intervalos entre observaciones mas cortos, dias, semanas,

meses con fines de predicción y control de caudales y

control de calidad de aguas.

En este caso se da poca importancia a la fap como

herramienta básica para la identificación del modelo, pues

se conoce el carácter AR(1) del proceso y la fas de los

datos lo confirma.

En cuanto a la elección del modelo adecuado entre

varios candidatos, se podría añadir como medida de

verificación el cálculo del error estándar de los parámetros

estimados. Si alguno de estos es menor que za veces su error

se puede considerar no significativo al (l-a)% de confianza.

Esto parece ocurrir con el parámetro <p2 del modelo ARMA(2,1)

para el río Niger, con lo que la elección quedaría entre el

(2,0) y el (1,1).

Una característica a resaltar de los caudales anuales

anteriores es que las series son estacionarias y no se

requiere ningún tipo de transformación ni diferenciación de

los datos iniciales.

100


En general, estas series no van a ser estacionarias, ya

que los valores del caudal para una cierta época del año

serán estadísticamente similares de un año a otro pero

variarán fuertemente de una estación a otra dentro de cada

año. Esto aparece reflejado en la estructura de fas y fap:

los coeficientes de correlación dependen no sólo del

intervalo entre observaciones sino también de la estación

del año (Moss y Bryson, 1974).

Uno de los primeros trabajos de aplicación de la

metodología Box-Jenkins a caudales mensuales (McKerchar &

Delleur, 1974) desarrolla el proceso de ajustar modelos

multiplicativos ARIMA estacionales a 16 series de

logaritmos de caudales de afluentes del rio Ohio con N

alrededor de 450 observaciones, es decir,

zt = log Qt

Después de obtener los correlogramas para distintos

esquemas de diferencias regulares y estacionales: d = 0, 1,

2 y D = 0 , 1, 2, la fas para d = 1 y D = 1 resultó similar a

la obtenida por Box y Jenkins para su famosa serie de

logaritmos de las ventas mensuales de billetes de avión, y a

la que ajustan un ARIMA (0,1, l)x(0,1,1) 12 * s i n embargo, los

citados autores no consideran adecuado este modelo para los

caudales por dos razones: (1) la diferencia, d = 1 , indica

la eliminación de una tendencia que no debe existir; (2) no

aparece el coeficiente autoregresivo a retardo 1 en la parte

regular, como se espera del comportamiento del proceso. No

101

obstante, dicho modelo se estima por minimos cuadrados y, en

los contrastes diagnóstico para los residuos aparecen

coeficientes significativamente distintos de 0 en los

primeros retardos hasta el sexto, siendo el valor del

estadístico Q significativo, por lo que no se puede aceptar

la serie de residuos como aleatoria.

Teniendo en cuenta el carácter AR del proceso y

observando la fas de la z^ con d = O y D = l , se prueba a

estimar el modelo (2,0,0)x(0,1,1)12* ^ f a s ^e l o s residuos

obtenidos con este modelo no indica discrepancias con la de

una serie aleatoria, salvo para una de las series en que el

valor de Q es significativo.

Para comprobar el funcionamiento del modelo ARIMA

anterior para predicción a largo plazo (mas de 6 meses,

L>6) , se compararon predicciones del modelo con datos

observados de los dos últimos años. Para ello se estimaron

de nuevo los parámetros del modelo en cada serie sin los dos

últimos años. Los nuevos valores de los parámetros fueron

muy semejantes a los anteriores. Por supuesto, los valores

predichos representaban log Q^ que no pudieron ser

transformados correctamente en caudales. La predicción a

medida que aumenta el horizonte de tiempo tiende a tomar

valores próximos a las medias mensuales de la serie de

logaritmos.

También se comparó el modelo estacional ARIMA con el

sugerido por Thomas & Fiering, (1962), quienes aj ustan un

modelo AR(1) a cada mes mediante regresión lineal. Este

modelo, a medida que aumenta el horizonte de predicción.

102

tiende a tomar de valor de predicción el valor medio mensual

de la serie correspondiente, ya sea la de logaritmos o la de

caudales.

El error típico de la predicción con este último modelo

(si el intervalo L de predicción es: 1 < L < 24), para L > 6

meses, tiene a coincidir con la desviación típica (s„-i) del

mes correspondiente de la serie de logaritmos, mientras que

el error con el modelo ARIMA tiende a un valor constante

igual a la desviación típica de la serie completa z^.

La ventaja del ARIMA con respecto al otro modelo es la

economía de parámetros. Un proceso AR(2) representado

mediante el modelo de Thomas-Fiering requeriría estimar 27

parámetros frente a los 4 necesarios para el ARIMA.

El problema radica en encontrar una transformación

adecuada para la predicción del logaritmo, no sólo por el

mal funcionamiento del modelo ajustado a la serie de

logaritmos, sino por perderse el significado físico de los

valores obtenidos como log Qt-

Un estudio más reciente (Noakes et al., 1985) sobre

predicción de caudales mensuales, compara la eficiencia de

diversos modelos estacionales ARIMA (SARIMA), ARMA y

periódicos AR (PAR) trabajando con series de caudales

mensuales, no regulados, de 30 rios de América del Norte

(Canadá y EE.UU.) y del Sur (Brasil) durante un periodo

entre 37 y 68 años (444 a 816 observaciones). Los datos

fueron transformados tomando logaritmos naturales, para

asegurar la normalidad y homocedasticidad de los residuos

del modelo correspondiente.

103

Noakes (1985) en su articulo, hace una revisión de

modelos empleados por otros autores en la modelización de

series de caudales mensuales y considera tres tipos

principales de modelos:

(1) Modelos PAR. Se emplean métodos adicionales a

los ya conocidos para las etapas de identificación,

estimación y diagnóstico de desarrollo del modelo. En

identificación, además de la fap, el orden del modelo AR

para cada estación puede determinarse mediante algún

criterio de selección automática (AIC, Akailce, 1974; BIC,

Schwarz, 1978). En la etapa de estimación de los parámetros

AR dos técnicas eficientes para estos modelos son la de

máxima verosimilitud y mediante las ecuaciones de Yule-

Walker.

Los modelos periódicos ARMA (PARMA), estudiados también

para su aplicación en series hidrológicas (Salas, 1982)

estacionales, presentan el problema de la no linearidad

introducida por la presencia de parámetros MA, que dificulta

la obtención de estimas máximo-verosimiles de los

parámetros. Las estimas por el método de los momentos no son

eficientes.

Los tipos de modelos PAR considerados fueron:

PAR/1 : un modelo AR(1) se ajustó a cada mes (estación)

por separado mediante regresión lineal. (Thomas & Fiering,

1962).

SUBSET/AIC y SUBSET/BIC: estimados mediante el

algoritmo de Morgan y Tatar (1972) que calcula la suma de

cuadrados residual de todas las posibles regresiones para

104

cada estación. Se calculan los criterios AIC y BIC para

todos los modelos posibles y, se elige como más adecuado el

de menor valor del criterio respectivo.

PAR/AIC Y PAR/BIC: modelos obtenidos resolviendo las

ecuaciones de Yule-Walker adecuadas. El mejor modelo resulta

de aplicar los criterios AIC y BIC como en el caso anterior.

PAR/PACF: los modelos AR para cada mes son obtenidos

siguiendo los métodos clásicos de Box-Jenkins (1970), es

decir, examinando la fap de cada mes para determinar el

orden del modelo AR y verificando el modelo seleccionado por

los correlogramas o no normalidad de los residuos.

(2) Modelos desestacionalizados. Se utilizan dos

técnicas de desestacionalización: una consiste en restar la

media de cada mes a las observaciones del mes

correspondiente (DSM), y otra dividir el cociente anterior

por la desviación típica del mes (DES). Una vez extraida la

estacionalidad se ajustaron modelos ARMA/DSM y ARMA/DES a

las series obtenidas con cada método.

En ambos casos, los parámetros de los modelos ARMA se

ajustaron mediante el algoritmo de estimación máximo-

verosímil de McLeod y Sales (1983).

(3) Modelos estacionales ARIMA (SARIMA). Todos

resultaron de la forma (p,0,g)x(0,1,Q)12 Para i a s series de

logaritmos de los caudales y con valores típicos de p = 1, q

= 0 y Q = 1, lo que coincide con el estudio anterior de

McKerchar & Delleur.

El estudio de predicción con cada modelo se realizó

suprimiendo las 36 últimas observaciones y, mediante las

105

técnicas apropiadas de identificación, estimación y

verificación se obtuvieron los nueve modelos anteriores para

la primera parte de cada serie. Estos se emplearon para

predecir los 36 logaritmos de las observaciones restantes.

Los que mejor funcionaron, sin diferencias apreciables entre

ellos fueron los PAR, ARMA/DSM, ARMA/DES y SARIMA. Pero lo

que interesa es la obtención de predicciones para los

caudales reales, una vez deshecha la transformación. Con la

siguiente conversión se obtienen caudales reales a partir de

los valores que resultan de predecir con los modelos

obtenidos de las series de logaritmos de los datos :

Q (t+X) = exp [ w(t+l) + (1/2) ffa]

donde w(t+l) es la predicción a un período proporcionada por

el modelo para la serie de logaritmos y aa es la varianza

residual. Q(t-H) es la predicción para el caudal de menor

error medio cuadrático gracias a dicha conversión (Granger

y Newbold, 1976) . En este caso, los PAR siguieron

funcionando bien, en particular los PAR/PACF, seguidos por

los ARMA/DES y los SARIMA, los restantes dieron peores

predicciones.

Los modelos mas simples para representar y predecir

caudales mensuales, sin efectos de regulación, por la

estacionalidad clara que presentan, han resultado los

PAR/PACF.

Los modelos empleados en las series analizadas a

continuación, en este trabajo, son del tipo SARIMA, en caso

de que se presente estacional idad en el caudal, dado que

106

para ajustar modelos PAR se requieren más observaciones. Por

otra parte no siempre aparece estacionalidad debido tanto a

la regulación artificial (embalses), como a la regulación

natural (Lagunas de Ruidera, Ojos, Tablas), que presenta

el rio Guadiana.


El efecto de la regulación de caudales mediante presas

en la modelización de la serie univariante es señalado en un

estudio sobre la variación del nivel medio del caudal

semanal debido a la construcción de una presa (Downing et

al., 1983).

El modelo para la serie de 522 observaciones semanales,

desarrollado siguiendo la metodología de Box-Jenklns, fué

(1 - tf^B - <f>2E - 05B5) (Yt - M) = (1 " e 4 8

B 4 8 " ®55B55)at

siendo Y . el caudal en el momento t. Los coeficientes

autoregresivos cf>lf <p2 Y <P$ se estimaron por existir

coeficientes significativos en la fap a esos retardos, pero

no se explica su significado físico. Los dos parámetros de

media móvil se estimaron al aparecer coeficientes

significativos, a retardos 48 y 55, en la fas de los

residuos procedentes de estimar un AR(3). Parecen indicar

una débil estacionalidad (componente anual) residual.

Este modelo no explicaba bien el comportamiento de la

serie por lo que fue necesario mejorarlo introduciendo una

107

variable explicativa relacionada con el caudal, la

precipitación, y una variable que recogiera la influencia de

la presa, variable de intervención. Con ellas se construyó

un modelo de función de transferencia - intervención.


Como ejemplo de obtención de un modelo Box-Jenkins para

una serie de mediciones diarias de caudal, se puede citar el

trabajo de McMichael & Hunter, (1972), los cuales emplearon

mediciones diarias de caudal en un punto del rio Ohio. En la

serie inicial la varianza resultó ser proporcional a la

media. Para estabilizar la varianza tomaron logaritmos

neperianos de los caudales observados y trabajaron con q

= log Q^. Para eliminar la no estacionariedad producida por

el efecto anual (estacionalidad) se introdujo un parámetro

autoregresivo de orden 365 y el modelo que ajustaron fué:

(1 - <p B) (1 - 0365B365) (qt - q"t) = at

La fas de los at de este modelo indicó la necesidad de

términos MA a distancia 1 y 365, el modelo final fué

(1 - <pB)(l - * 3 6 5B3 6 5) (qt - qt) =

= (1 - 9B)(1 - ©365B365>at

Los modelos anteriores son sólo unos ejemplos de la

aplicación de la metodología Box-Jenkins a caudales. Mas

detalles se pueden encontrar en el libro de Salas et al.

(1980) y avances en la metodología aplicada a series de

tiempo en recursos hídricos en la publicación de Hipel

108

( 1 9 8 5 ) .

4 . 3 - SERIES DE CAUDALES EN LA CUENCA DEL GUADIANA: OBTENCIÓN DE MODELOS

Los g r á f i c o s de l a s s e r i e s y c o r r e l o g r a m a s , a s í como

l a s s a l i d a s de r e s u l t a d o s de l a s e s t i m a c i o n e s , s e e n c u e n t r a n

en e l A n e x o , s i g u i e n d o e l o r d e n en q u e s e d e s c r i b e n a

c o n t i n u a c i ó n .

3 . 1 . - Estudio descriptivo

Los g r á f i c o s de l a s s e r i e s en función de l t iempo

permiten observar posibles var iaciones en la media y en la

v a r i a n z a d e b i d a s a d i s t i n t a s c a u s a s : e s t a c i o n a l i d a d ,

p r i n c i p a l m e n t e por e l régimen e s t a c i o n a l de l l u v i a s ;

pos ib les "intervenciones" ya sean humanas (embalses, r i egos ,

aumento de e s c o r r e n t í a s u p e r f i c i a l p o r p é r d i d a de

vegetación en la cuenca) o na tura les (períodos in teranuales

de l l u v i a s más abundantes).

La l o n g i t u d de l a s e r i e en e l pe r iodo cons ide rado

(Oct/1972 a Jun/1986), var ía con la es tación de control de

gue se t r a t e , o s c i l a n d o e l número de d a t o s desde 81

obse rvac iones h a s t a 166. El número de meses s i n d a t o s

t a m b i é n e s v a r i a b l e d e s d e e s t a c i o n e s con s e r i e s

prácticamente completas, como l a 4 y la 8 (sólo fa l t an 6 y 7

va lo res , respectivamente), hasta las que no poseen ningún

va lor de caudal como la 801 y 802.

En e l cuadro 4 .1 f iguran l o s puntos de c o n t r o l , su

109

localización y diversos datos sobre la serie de valores de

caudal en cada estación.

Cuadro 4.1

P A R Á M E T R O 1 - C A U D A L (m3/sg)

* Información sobre las seríes de caudales tratadas *

SITUACIÓN .

AZUER EW CARRIZOSA

AZUER EN DATMIEL

AZUER EN VALLEHERMOSO

BECEA EMB.GASSET

BULLAOUE EMB. TORRE ABRAHA*

BULLAQUE EN PTE. LUCIANA

CIGUELA EN VILLARTA

GIGUELA EN BUEHAVISTA

GIGUELA EN QUINTANA

GIGUELA EN VILLAFRAHCA

GUADIANA EN BALBUENA

GUADIANA E.VICARIO

GUADIANA EMB. PENARROYA

GUADIANA EN LA CUBETA

GUADIANA EN LUCIANA

JABALÓN EH CABECERA

JABALÓN EN PTE. MORENA

ZANGARA EH CERVERA

ZANGARA EN EL PROVENCIO

ESTACIÓN

núm.

109

102

101

802

I 210

214

215

203

201

202

8

30

801

4

9

107

103

205

224

INICIO FINAL LONG. MESES MAX.

serie serie serie s in datos observ.

MIK. MEDIA DESV.

observ. serie t í p i ca

10/79 6/86 81 13(16.%) .90

11/72 6/86 164 79(48.%) 5.27

10/72 6/86 165 30(18.X) 3.78

10/72 9/79 84 58(69.%) 56.00

10/72 6/86 65 12( 7.%) 198,00

10/75 5/86 128 46(36.%) 5.20

10/72 7/86 166 48(29.%) 16.00

10/72 7/86 166 14( 8.%) 12.10

10/72 6/86 165 65(39.%) 10.35

10/72 6/86 165 7( 4.%) 117.60

4/73 9/79 78 71(91.%) 13.70

10/72 6/86 165 6( 4.%) 27.50

6/74 6/86 145 22(15.%) 325.00

6/77 6/86 109 6( 6.%) 1.66

10/72 6/86 165 42(25.%) 28.90

10/72 10/83 133 26(20.%) 4.00

10/72 6/86 165 37(22.%) 16.70

.00 .11 .15

.00 .27 .68

.05 .96 .76

.18 13.30 20.63

.00

.00

.00

.03

.00

.00

7.00

6.90

.60

2.16

2.58

1.99

7.24

7.96

20.22

.93

3.56

2.62

2.39

14.09

2.34

.61 4.14 3.42

.00 16.40 46.26

.00 .25 .28

.00 1.51 3.66

.00 1.33 1.00

.00 1.64 2.29

110

Se han rechazado para su tratamiento por esta

metodología de análisis de series de tiempo, aquellas con un

porcentaje sin datos superior al 4 0% con respecto a la

longitud total de la serie. También se han eliminado

aquellas con algún mes (suele ser Septiembre) sin ningún

valor en todo el periodo considerado, ya que suelen

coincidir con falta de valores en algunos años para los

meses contiguos (Agosto y Octubre, normalmente), por lo que

no se pueden obtener valores interpolados ni valores medios

para el mes sin datos.

Por otra parte, hay que tener en cuenta el régimen

especial de este rio en cabecera y la falta de caudal en

algunos puntos durante el estiaje. Unas veces aparecen

valores nulos en los meses de verano y otras no existe dato

para esos mismos meses y en el mismo lugar, por lo que cabe

pensar si el caudal es nulo o simplemente no se recogió la

medida correspondiente. Esto se observa, por ejemplo, en las

series de las estaciones 103, 107, 109 y 215.

Existe un periodo muy significativo por su variedad

hidrológica poco frecuente, que comprende del año

hidrológico 1977/78 al verano de 1984. El periodo comienza

con algo más de un año de aportaciones abundantes, seguido

de uno de sequía desde 1980 hasta 1982/83, siendo la cuenca

del Guadiana una de las mas afectadas junto con la del

Guadalquivir (MOPU, 1984). Esta variación suele aparecer en

los gráficos de caudales con respecto al tiempo. En ellos se

pueden distinguir tres tipos de comportamiento;

111

1- Estaciones 4, 101: Se observa el aumento del valor

medio del caudal durante el periodo 1977/79, siguen caudales

semejantes a los de la primera parte de la serie (1972/76)

con ligera tendencia a aumentar en los últimos años

observados (1984/86).

2- Estaciones 8, 103, 201, 202, 224: Se observa

claramente el periodo 1977/79 con fuerte aumento del valor

medio del caudal, seguido de caudales bajos (a veces con

media cero) que se mantienen hasta el periodo final

observado (198 5/86), con valor medio inferior al de la

primera parte de las series (periodo Oct./72 a Sep./77) o

con el mismo valor medio de cero en lugares de escaso caudal

(estación 103) .

El gráfico de la estación 205 presenta valores altos al

principio de la serie (Dic./72 a Abril/73), aumento del

valor medio de la serie en el periodo 77/78 con disminución

posterior. No hay datos a partir de 0ct/83, por lo que no se

aprecia si hay recuperación o no, pero dada su situación en

el mismo río aguas abajo de la 224, su gráfico se ha

incluido en este grupo.

3- Estaciones 9, 109, 214, 215: Se observa claramente

el periodo de abundantes lluvias, seguido de caudal medio

bajo (en algunos casos nulo) por la sequía, y recuperación

del nivel medio del principio de las series en la última

parte (1985/86).

En el gráfico de la estación 107, quizás por sus bajos

112

caudales (inferiores a 2 mJ/seg), no se aprecia ninguna

variación significativa del nivel medio de la serie en todo

el periodo del que se dispone de datos, Junio/77 a Junio/86.

Si se compara con la estación 109 para el mismo intervalo de

tiempo observado (Oct/79 a Jun/86) se puede incluir en este

grupo.

La serie de la estación 203, con datos desde Oct./72 a

Julio/86, tiene los valores mas elevados al principio, en el

mismo periodo que la 205. Sin embargo, los valores

observados coinciden prácticamente con los de la estación

215 en el periodo comprendido entre Oct/77 y Agosto/80. En

el periodo siguiente, en el gráfico de la 203 aparecen unos

máximos en meses en que el caudal correspondiente en la 215

es nulo o casi nulo. Esos máximos corresponden a valores

interpolados en la 203, por lo que, dada la situación de la

203 con respecto a la 215, su gráfico se incluye en el

grupo de la 215.


La metodología para analizar si las series observadas

son o no estacionarias, ha consistido en obtener, además de

los gráficos de las series, los correlogramas simples (fas)

y parciales (fap).

Una diferenciación, regular (d = 1) o estacional (D —

1) , ha bastado en todos los casos para convertir en

estacionarias las series que no lo eran.

113

Como en e l caso de l o s g r á f i c o s de l a s s e r i e s con

respecto a l tiempo, los correlogramas permiten formar grupos

de es taciones con fas y fap semejantes, aunque dentro de

e l l o s aparecen s e r i e s con pecul iar idades p rop ias .

Para i n t e r p r e t a r mejor la forma de los correlogramas

hay que t e n e r en cuenta que, e n t r e l o s f a c t o r e s que

i n f l u y e n en e l r ég imen f l u v i a l e l c l i m a es e l más

i m p o r t a n t e , e s p e c i a l m e n t e l a s p r e c i p i t a c i o n e s y su

d i s t r i b u c i ó n . El Guadiana se c a r a c t e r i z a por su régimen

p l u v i a l , exceptuando l o s a f l u e n t e s záncara y Cigüela (o

Gigüela), originados en la Serrania de Cuenca, en donde los

días de p rec ip i tac ión nival (de Noviembre a Marzo) superan

e l c e n t e n a r , aunque es escasa su i n f l u e n c i a en e l curso

p r inc ipa l (Zamora, 1987).

Dado e l c a r á c t e r e s t a c i o n a l de l a d i s t r i b u c i ó n

p l u v i o m e t r i c a , l a s s e r i e s de cauda l e s deben de r e f l e j a r

dicha es tac ional idad de manera más o menos marcada, por lo

que, para agrupar los correlogramas, se ha tenido en cuenta

s i presentan o no ese ca rác te r .

A.-Series s in es tacional idad marcada:

A . I . - Est ructura de ARflK

Estaciones 4, 107, 109, 224: cauda les pequeños con

valor medio comprendido en t re 0.1 y 1.55 m3/seg, en l a s t r e s

úl t imas es taciones y de 4 en la primera. Clara es t ruc tu ra de

AR(1), con coef ic ien te estimado ent re 0.44 y 0.54.

114

A.2.- Estructura de AR(1) con cierta estacionalidad.

Las series de este grupo presentan correlogramas con

parte regular de AR(1) y coeficientes significativos a

retardo 12 y contiguos 11, 13 y 14, pero sin tener forma

típica de serie estacional. Al variar la longitud de la

serie los coeficientes significativos en 12 y contiguos

desaparecen.

Estación 103: su correlograma tiene estructura de AR(1)

en la parte regular, con coeficiente en el primer retardo

de 0.4, coeficientes significativos a retardo 12 en la fas

y, en los retardos contiguos (11, 13 y 14) en fas y fap, con

valores entre 0.23 y 0.4, lo que indica cierta

estacionalidad, siendo nulos en los demás retardos

estacionales (24, 36). Por los valores de las correlaciones

y la forma de los gráficos no es necesario, en este caso,

tomar diferencias D.

Estaciones 8 y 9: Estructura semejante a la del caudal

de la 103.

Estación 214: Fas y fap tienen dos coeficientes bajos

(alrededor de 0.2) pero significativos en los dos primeros

retardos, algo más elevados en los retardos 11, 13 y 14.

Esta falta de estructura se debe a un valor excesivamente

elevado en la serie de datos en Marzo/78 (observación t =

115

66, Q t = 198 mJ/s) , separado 14 meses de otro valor máximo

en Enero/1977 (t = 52, Q . = 97 m3/s) . Los valores máximos

aparecen en el periodo 1977/79 y producen los coeficientes

significativos en los retardos contiguos al 12.

Si el valor anómalo, en t = 66, se trata como faltante

la estructura es de AR(1) con coeficientes casi

significativos r(12) y r(24) en la fas.

A.3.- Series con una diferencia regular, d = 1 y cierta

estacionalidad.

Estaciones 101, 201: sus correlogramas (fas) presentan

coeficientes elevados en los primeros retardos que van

disminuyendo lentamente. Se requiere una diferencia regular,

d=l, que equivale a un proceso AR(1) con 0 = 1 .

Las series diferenciadas indican ligera estructura de

MA(1) en la parte regular y aparecen coeficientes

significativos a retardo 12 en fas, más elevado en 201 que

en 101.

B.- Series con estacionalidad

Los correlogramas de las series de caudal en los

puntos 202, 203, 205 y 215, presentan una parte regular con

estructura de AR(1) y coeficientes significativos en

retardos estacionales, por lo que se toman diferencias D =1.

3.3.- Estimación y Predicción

116

Los m o d e l o s i d e n t i f i c a d o s en e l a n á l i s i s de

correlogramas se han estimado con los datos de cada s e r i e de

caudales .

E s t a c i o n e s 4 , 107 , 109 , 224: El cauda l en un mes t ,

para e s t a s es tac iones , viene dado por

w t = <p w t - 1 + a t •

donde w^ = Q t - w

siendo at la serie de residuos aleatoria e independiente y ¡i

la media estimada de la serie de datos.

Estación 8: La estimación de un modelo ÁR(1) , resulta

con residuos correlacionados significativamente a retardo 12

y contiguos (11, 13). Se estima un modelo con un coeficiente

autoregresivo de orden 1 y otro de orden 12. En los

correlogramas de los residuos aparecen significativos los

coeficientes r(2) , r(ll) y r(13) en fas, y a(2) y a(ll) en

fap, aunque se puede aceptar la independencia..

Sin embargo, este modelo es inestable debido a la

variación de caudal durante el periodo lluvioso.

Efectivamente, en el gráfico de esta serie se observa una

disminución del nivel medio a partir de 0ct/79. Los

correlogramas obtenidos con los primeros 84 valores de la

serie (10/7 2 a 9/7 9) son similares a los de la serie

117

completa, por lo que el modelo ajustado a ésta es válido,

con los mismos coeficientes estimados, mientras que los

obtenidos con los 81 restantes, (desde Oct/79 a Jun/86),

muestran estructura de AR(1) con coeficiente <p = 0.6, y

coeficientes nulos en retardos estacionales.

Las predicciones con la última parte de la serie, N =

81, y origen en t = 81 (6/86) se obtienen con el siguiente

modelo, expresado en forma explícita:

Q t + 1 = 0.590^2^,3^ + at+l + t1 " 0>59)1.8&

Periodo Fecha Observación de pred. Predicción Pesos r.t

Jul/86 **** 1 0.99 (± 3.96) 0.59

Ago/86 0.40 2 1.35 (± 4.60) 0.35

Sep/86 0.46 3 1.56 (+ 4.81) 0.21

Estación 9: Se ajusta un AR(1) con coeficiente estimado

de 0.51 En los residuos aparecen coeficientes significativos

en fas y fap a retardo 13 como consecuencia de los valores

elevados del caudal en los primeros meses de 1977 y 1978,

pero el contraste con el estadístico de Ljung-Box permite

aceptar independencia entre los at

El modelo de predicción que se puede aceptar para la

serie completa es:

Qt+1 = °*5Qt+l-l + í1 " 0.51)16.43 + a t + 1

118

Periodo Fecha Observación de pred. Predicción Pesos TJ

Jul/86 ***** i 10.24 (+ 74.04) 0.51

Ago/86 0.65 2 13.30 (± 83.06) 0.26

Sep/86 0.55 3 14.83 (+ 85.27) 0.13

La gran amplitud de los intervalos de confianza de las

predicciones indican cierta discrepancia entre el modelo y

la realidad.

Si se considera la serie desde 0ct/79 al 6/86 (N = 85),

aparecen correlogramas con coeficientes significativos a

retardo 12. Esto señala la inestabilidad del modelo anterior

y la influencia del período lluvioso en el comportamiento

general del proceso.

Estación 103: La estimación de un AR(1) para la serie

observada produce una serie residual con coeficientes

significativos en retardos 13 y 14 de sus funciones de

autocorrelación, sin que se pueda aceptar independencia

entre los valores de los a ..

Si se considera la serie de N = 93 datos, desde Oct/78

a Jun/86, los correlogramas presentan estructura de AR (1)

con coeficiente autoregresivo estimado de 0.64, y

coeficientes nulos en los retardos estacionales.

Para la serie de N = 93, se puede aceptar como modelo

de predicción de un valor en un tiempo "1" períodos (meses)

más adelante de "t":

Qt+1 = °*64Qt+l-l + í1 - 0.64)0.74 + a t + 1

119

Predicciones con origen en t = 93 (Jun/86) y

probabilidad de confianza del 95%:

Periodo Fecha Observación de pred. Predicción Pesos TJ

Jul/86 **** 1 0.32 (+ 2.08) 0.64

Ago/86 **** 2 0.47 (± 2.47) 0.41

Sep/86 **** 3 0.57 (± 2.61) 0.27

Aunque se puede aceptar este modelo, hay que señalar el

elevado porcentaje, 34%, sin datos en esta serie de 93

valores. Cada año faltan los datos a partir de Julio,

posiblemente por el escaso o nulo caudal. Para la estimación

se han rellenado con los valores medios mensuales, obtenidos

a partir de los datos de otros años en esos meses.

Resumiendo el análisis de esta serie de caudal, si se

considera desde el comienzo de los datos, Oct/72, el periodo

1977/79 introduce cierta estacionalidad, reflejada en los

correlogramas, debido a que se pueden encontrar valores

máximos en ese periodo separados a intervalos de 12, 13 y. 14

meses. Sin ese periodo la serie no presenta estacionalidad y

sigue un modelo AR(1).

Estación 2X4: A la vista de los primeros gráficos de

la serie se estimó el siguiente modelo con dos coeficientes

autoregresivos uno de orden 1 y otro de orden 12

(1 - 0.15B)(1 - 0.13B12)Qt = at , Q(36) = 43.4 , oa = 19.9

(0.08) (0.08) (g-1. = 34)

120

Los coeficientes estimados resultaron no

significativos. Otros modelos modelos probados: AR(2),

ARMA(1,1), tampoco resultaron adecuados.

Considerando el valor anómalo que aparece en Marzo/78

como faltante, la estructura es de AR(1). Los resultados de

la estimación, indican cierta estacionalidad (coeficiente

r(12)*), que ya se observaba en los coeficientes r(12) y

r(24) de la fas de la serie sin el dato excepcionalmente

elevado. El contraste de independencia se puede aceptar con

nivel de significación del 1%.

La introducción de un coeficiente autorregresivo de

orden 12 permite aceptar el siguiente modelo de predicción:

Q t + 1 = 0.48^^.! + 0.2Qt+1_12 - 0.96Qt+1_13 + 2.29 + a t + 1

La regulación del caudal de este río por el embalse de

Torre de Abraham en su cabecera puede ser la causa de las

anomalías en fas y fap de esta serie, tanto en los primeros

retardos como en los estacionales, con coeficientes bajos

pero significativos que dificultan la estimación de este

tipo de modelos, ya que las características de su cuenca y

de las precipitaciones en esa zona sugieren para esta serie

un ARIMA (l,0,0)x(0,l,l)12, 9ue corresponde a series de

caudales apreciables sin regular (202, 205).

No obstante, consideramos que la serie sigue un AR(1)

que resulta claramente de suprimir el dato anómalo.

121

Estación 101: El resultado de a justar un AR(1)

estacional a la serie con una diferencia regular, (1 - B)Q .

presenta los coeficientes significativos r(l) y a(l) que

hacen estimar un nuevo modelo con un término MA regular.

Los resultados del último ajuste permiten aceptar el

siguiente modelo de predicción:

Qt+i - Qt+i-i " 0-25O-t+i-i2 + °-25Qt+i-i3 + at+i - 0.2a t+l-i

Periodo Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

NOV/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

****

0.26

0.26

0.30

0.38

0.41

0.39

0.40

0.62

0.47

0.12

0.12

****

****

****

de ored.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Predicción

1.14

1.37

1.28

1.29

1.36

1.22

1.28

1.29

1.43

1.26

1.54

1.43

1.41

1.47

1.45

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

0.84)

1.08)

1.27)

1.44)

1.59)

1.73)

1.85)

1.97)

2.08)

2.18)

2.29)

2.38)

2.55)

2.68)

2.81)

Pesos T.

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

0.80

1.05

1.00

1.00

1.00

a

122

Estación 201: Con estructura similar a la anterior, se

han probado distintos modelos: (0,l,0)x(l,0,0)12 v

(0,l,l)x(l,0,0)12, los residuos con este último aparecen con

correlaciones significativas r(13) y a (7) , y el contraste

de independencia de los a . sólo se puede aceptar para

niveles inferiores al 5 %.

Teniendo en cuenta esos niveles de significación el

modelo de predicción es como el de la estación anterior pero

con los coeficientes algo mayores.

Predicciones con origen en t = 166 (Jul/86) y Un 95% de

probabilidad de confianza:

Periodo Fecha

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

0.04

0.10

0.25

0.29

0.32

0.37

0.93

1.03

0.80

0.86

0.23

0.03

0.15

0.07

de ored.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Predicción

0.93

0.68

0.19

0.22

0.34

0.39

0.31

0.47

0.60

0.41

0.22

0.16

0.45

0.36

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

1.96)

2.25)

2.51)

2.75)

2.97)

3.17)

3.35)

3.54)

3.71)

3.87)

4.03)

4.18)

4.55)

4.80)

Pesos T.

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.57

0.92

0.77

0.77

123

Estaciones 202, 203, 205 y 215: Los modelos son del

tipo ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12, aunque el término MA estacional

puede faltar (215).

Estaciones 202 y 205: el modelo identificado en ambas

es un ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12, c o n ajustes aceptables en los

dos casos. Los resultados de estas estimaciones se

encuentran en el cuadro resumen, al final del capitulo.

El modelo de predicción de futuros caudales en estas

dos estaciones es:

°-t+l = * °-t+l-l + °-t+l-12 " * Qt+1-13 + at+l " e at+l-12

La estación 205 posee valores hasta 0ct/83, sin que se

cite en las publicaciones de años posteriores, lo que hace

suponer su eliminación como punto de control en los análisis

de calidad de aguas de esta cuenca.

Se realizan predicciones para la estación 2Ó2 con dicho

modelo:

Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Observación

****

****

****

****

****

****

****

Período de pred.

1

2

3

4

5

6

7

124

Predicción Pesos TJ

0.65

0.43

0.28

0.18

0.12

0.08

0.05

0.29 (+ 2.92)

0.07 (± 3.42)

0.00 (± 3.70)

0.20 (± 3.79)

1.26 (+ 3.82)

1.78 (± 3.84)

2.01 (± 3.84)

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

****

0.74

0.58

0.00

****

****

****

****

8

9

10

11

12

13

14

15

1.79

1.29

1.09

1.08

0.70

0.74

0.30

0.00

(±

C±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

3.84)

3.84)

3.84)

3.84)

3.84)

4.03)

4.10)

4.12)

0.03

0.02

0.01

0.00

1.40

1.26

1.17

1.11

Estación 203: la serie de caudal una vez diferenciada

tiene estructura de ARIMA(l,0,0)x(l,l,0)12, con el

coeficiente estacional negativo, lo que contrasta con los

modelos de las demás estaciones de este grupo, donde aparece

un término MA estacional en lugar de AR, con la siguiente

expresión para un valor del caudal en un momento "t":

Qt=0.76Qt_1+ 0.76Qt_12~ °*58 Qt-13" °*24Qt-24+ °*18Qt-25+ at

Modelo complicado, en el que aparecen términos que

indican cierta influencia de los valores de los caudales dos

años atrás del mes (t) actual.

Dada la proximidad de esta estación a la 215, a unos 14

km aguas abajo, si se considera la serie del caudal en 203 a

partir del comienzo de los datos de caudal de la 215

(Oct/75) , con N = 128, el modelo que resulta es un

ARIMA(1,0,0)X(0,1,1)12.

Ot = 0.650^3^ - Qt_12 + 0.65Qt_13 + at - 0.58at_12

125

Modelo similar al de las series de las estaciones aguas

arriba 202 y 205, y del que se pueden obtener predicciones

con origen en t = 128 (May/86):

Período Fecha

Jun/86

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

NOV/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

0.04

0.03

****

****

****

****

****

****

0.07

0.13

0.12

0.07

****

****

****

****

de Dred.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Predicción

0.15

0.35

0.11

0.00

0.63

1.38

2.07

1.81

1.35

0.45

1.42

0.42

0.26

0.42

0.16

0.01

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

c±

(±

(±

(±

(±

í±

(±

(±

(±

1.59)

1.90)

2.02)

2.05) .

2.07)

2.08)

2.09)

2.09)

2.09)

2.09)

2.09)

2.10)

2.20)

2.25)

2.26)

2.27)

Pesos T.

0.65

0.42

0.27

0.18

0.12

0.08

0.05

0.03

0.02

0.01

0.00

0.43

0.28

0.18

0.12

0.08

E s t a c i ó n 2 1 5 : e l m o d e l o i d e n t i f i c a d o e s un

ARIMA(1,0,0)x(0,1,0) 1 2 • s i n embargo, hay problemas pa ra

aceptar la independencia de los res iduos , los cuales pueden

expl icarse porque es una s e r i e con menos valores que l a s

demás de e s t e grupo, comienza en Ju l /76 , (128 da tos ) , t i e n e

126

un alto porcentaje de falta de datos (36%), y presenta una

disminución más acusada que las otras estaciones de caudal

en los meses de verano salvo en los años 1978/79.

Observando el gráfico de la serie, se puede considerar

una primera parte de N' =60, de 0ct/75 a Sep/80, con fas de

serie estacional. Es preciso tomar diferencias D = 1. La

estructura resultante es de AR(1). El ajuste de este modelo

se puede aceptar con niveles de significación menores de 5%.

Las N" = 68 observaciones de la segunda parte de la

serie, de Oct/80 a Mayo/86, presentan en sus correlogramas

sólo cierta estacionalidad [ r (12) y a (12) ] sin que sea

necesario tomar diferencias. Esta segunda parte está en el

grupo A.2, considerado en la fase de identificación, con

series de estacionalidad débil que desaparece si se

considera distinta longitud, inestabilidad debida a las

diferencias de nivel entre la primera parte de la serie y la

última.

127

RE3ÜHEH DE RESULTADOS - BERIE3 DE CAUSAL

— Estación

4

a

9

!0!

103

107

10?

'ífi'.

202

203

205

205

214

215

224

N

165

165

145

165

93

10?

81

166

165

12a

133

133

165

12B

165

Modeln Bos-JenkiriS

t i - 0.54BM8t - 4.14Í = at (0.07) (0,50)

(1 - 0.36B - ü,33S»*MQt - 5.61) = at ífi.Q?! !0,07! (3,571

11 - Ü.SiBMBt ~ 16.40) = a t

(0.07) (6,50)

í l - 0,25B ,2M1 - B)Qt = í í - 0.20B)at

(0,09! (O.OSí

f l - Q.64B) !Qt - 0,741 = a t

(0.10) (0.321

(1 - 0,47B)!Qt - 0.25) = a t

(0.09) (0.05)

11 - 0,448!ÍQ t - 0.111 = 3 t

(0=10! (0,031

(1 - 0,358*2)(1 - B)Gt = í l - 0,43B!at

(0,06! (0,07!

(1 - 0.653)1! - B121QÍ = (1 - 0.60B!2!at

(0.07) (0.07)

(! - 0.6535U - VW* = (1 - 0,58B , 2 !a t

(0.07! (0,08)

(1 - 0.78BM! - B , 2 )G t = (1 - 0.67B12)a t

(0.07! (0.07)

(í - 0.78BH1 - B'*33 t = ] - 0.67B12)a t

(0.07) (0.07)

(1 - Ü.48BMHt - 5,38) = a t

(0.071 (1.69)

HcdelQ inestable t i po : í i - BBS ( i - B'2)8t = at

con 0.30 < 0 í 0,5!

(! - 0,52BMQt - i.55? = st

ÍÜ.Ú7S (0.30)

9 - Lümg-Box

Q(361 = 28,IB

Bt24í - 28,25

QÍ36) = 47.62

GÍ36) = 36.30

Q(24¡ = 8.40

Q(36) * 27.45

BÍ24! = 7,50

8(36) = 5!.64

Q¡36) = 39,73

Q(36i = 18,72

Q!36) = 38,60

0(361 = 38,60

QÍ361 = 50.00

0(36? = 25,50

6.L.

34

21

34

34

22

34

22

34

34

34

34

34

34

Error

2.87

11,27

37,80

0.43

1.06

0,24

0,13

i . 00

1.49

0.81

0,60

0.60

11.14

1.82

1 2 8

4.4 - CONCLUSIONES

Con respecto a los gráficos iniciales de las series en

función del tiempo, en algunas estaciones (4, 101) se puede

observar el ciclo constituido por 1 ó 2 años de lluvias

abundantes en los meses de Primavera, Otoño e Invierno, con

máximos relativos en un mes de cada estación, según los

rios, seguido de un periodo de sequia, con la recuperación

posterior del nivel del caudal al aparecer de nuevo las

lluvias. En general, se requerirla un mayor número de

observaciones, (alrededor de 20 años de observaciones

mensuales), para observar estos ciclos en los gráficos, dada

la lenta recuperación de los caudales en esta cuenca después

de un periodo de sequía.

En cuanto a la obtención de modelos mediante la

metodología de Box-Jenkins, en general, las series de

caudales estudiadas son difíciles de modelizar por las

características del régimen de estos ríos:

1) Caudales muy irregulares: valores bajos, llegándose

a anular en algunos casos en época de estiaje, seguidos de

valores elevados en meses aislados fuera de ese periodo.

2) Fuerte regulación del caudal entre estaciones por

diversas causas: embalses, naturaleza del terreno

(filtraciones, desbordamiento en tablas, charcas y lagunas),

actividad económica de algunas zonas y en determinadas

épocas (Marzo y Abril, especialmente) que producen

reducciones del caudal por aprovechamientos y que se suman a

las reducciones por infiltración y evaporación.

129

3) Fal ta de observaciones en los mismos meses durante

varios años seguidos.

Todo e l l o d i f i c u l t a l a o b t e n c i ó n de m o d e l o s

u n i v a r i a n t e s de p r e d i c c i ó n , a p e s a r de l a c o r r e l a c i ó n

ex i s ten te ent re los valores de cada mes y que se observa en

l o s c o r r e l o g r a m a s . Se puede dar como modelo g e n e r a l un

AR(1), ob t en ido pa ra l a s e s t a c i o n e s menos a f e c t a d a s por

i n t e r v e n c i o n e s a r t i f i c i a l e s : como e m b a l s e s , v e r t i d o s

urbanos , a g r í c o l a s e i n d u s t r i a l e s . Es t a s son l a s de

cabecera: la 4 con caudal que suministran l a s lagunas de

Ruidera, la 109 en Azuer, la 107 en Jabalón y la 224 en e l

Záncara, é s t e ú l t imo con a p o r t e s n i v a l e s de l a s e r r a n í a

c o n q u e n s e . En l a s r e s t a n t e s a p a r e c e n ya v a r i a c i o n e s

es tac iona les más o menos marcadas.

En es ta es tac ional idad, que no parece c a r a c t e r í s t i c a de

los caudales en la cabecera de la cuenca, puede i n f l u i r de

alguna manera e l e f e c t o de l o s v a l o r e s empleados para

comple tar l a s s e r i e s , e spec ia lmen te en e l caso de l a s

es taciones 203 y 205.

Otras es tac iones , con es t ruc tu ra de AR(1) pero con

indicaciones de c i e r t a es tac ional idad, r equer i r í an para su

mejor modelización la introducción de una o más va r i ab les

exp l i c a t i v a s : 8, 9, 101, 103, 201, 214 y 215 y, en general ,

un mayor número de observaciones a ser pos ib le s in datos

f a l t a n t e s .

Para es te t i p o de s e r i e s , a p a r t i r de 200 valores se

podr ían obse rva r l o s c i t a d o s c i c l o s y se me jo ra r í a l a

estimación de los modelos.

130

GRÁFICOS DE SERIES BE CAUDAL

16r-T

1 2 -

Gráfico de Q en est. 4 -|—i—i—i—r

F.a.s. ele Q en est. 4

t 0-5 e t

i e n

- 0 . 5 -

- i

1 i 1 1 j L 1 1 i

iiZJIL 1 l í l n « _ .

1 1 L 1 \ 1 1 1 J

r- 'i —i - v

' - " " - - u y y i

¡ i .

• • l ' .

-

JUUUUU IIII

i i * i "

10 20

retardo

30 40

o °" 5

e f o O z e n

F,a.p. de Q en est. 4 i r i i y r-~ i — 'i "I 1 1 r-

•:;l";:iTñTi ,niíi ,ñ" y y u u y " u u u u jj y II : " U U " U U'

- ¿ I — i 1 L. _ i < ' i _ l I I 1 1 I L .

10 20

retardo

30 40

132

Sráf ica cíe [¡.en est. 8 ~ i — i — i — i — r

meses

'1 ,_ r

S 0 .5 :

f

í o i i : e t -0.5 -e

i 1 0

t

n

""n'r

i

r~—

u y u "

1

F.a.5. ile Q en est. 3 1 i i i i | i i \

: n

"nf" n

ln_ i^nflflílp, : u U y :

f 1 1 t 1 Í ! , 1

10 20

retardo

1 1

u u Ú u -

I i 30

i \

Un-

t i

i

-

i

4

|

!

0

F.a. p. de Q en est. 8

133

Gráíico cte B 8 con 84 valores (10/72 a 9/79)

meses

100

0.5 -c o e f

o 0 i e ñ

- i

F.a .s . de Q 8 con 84 valores 1 T - . . . , . . - , | . . . . V . | , - . . , . |. - , . y. | . ,f . j . . ,.,, , j . . . | . . . , T . ,| j .

•"H : _ n 1 ;

; U Í U U U ; T u u y u - •

i i i , l i i * i 1 i i i i 1 i i i i 1 i

,....,,.,,

n n :

1 1

10 15

retardo

20 25

S 0.5 e £

í 0 i e n * -0,5 e

-1

1 ' I F.a.p. de Q 8 con 84 valores

— i — i — | — i — i — i — i — | — i — i — i —

-CL EL y u u u u " " : u ü

— . . n FI LJ u U -

_J I i L. _J í 1 1_

10 15

retardo

20 25

1 3 4

Gráfico de Q 8 con 81 valores <10/79 a 6/86)

S 6

e l

l 0 i e n

í-o.

F.a.s. de Q 8 con 91 valores - i — i — i — i — i — i — i — r - i—r T T — i — i — i — r

ñ n. _CL iu"U'y u ""u u .

5 -

-1 L i i i i I ¡ i i i I i i i L. 10 15

retardo

20 25

F.a.p, de Q 8 con 81 valores

o °'5

e f

i O i e n £

-1

•

i—i - • ( " • ' • i—]—i— i — i — i " " i — i v " ' * i—]• • • i — i — r " i' --j—"•!•-''••( - i — r - •

'

i i n r-. (Ti n n : : p—• p—> . y u i j " : " u u U L J " 1 ^ U " - -

1 1 i 1 Í i i i i 1 1 i i i 1 i 1 i i t i i 1 1

10 15

retardo

20 25

1 3 5

3 200 -

F.a.s. de Q erv est. 9

t °-5 e í í 0 i e n

- i

1 1 1 1 j 1 1 1 1 1 1 1 1 ! 1 1 1 1 i

" N„ , ,p In ; níln U U U I J U - u u y y u u u uN, | j ! ; iu tJ L J U U U

: : : -

i t i i i i i i i i i i > i i i i i i

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de 0. en est. 9

0.5

™ T ~

:;:::::7ifrfffí; " U U ^ U U L J UIZI l r ^ W Q '

-0.5 -

- i - 1 L- J i i i i L 10 20

retar-do

30 40

136

Gráfico de Q 9 desde 10/79 a 6/86 i — r — i — r

meses

g 0.5 e f

c 0 i e n * -0,5 e

F.a.s. de Q 9 con 81 valores (10/79 a 6/86) T 1 1 I 1 1 1 1 1 1 r~ T 1 1 1 1 1 1 1 -

SL LJ U U u JL ü ÉL

i u U U U ü u Bi

- 1 L 1 1 I I I I I I I 1 I I 1 1 I 1 I I i I I 1 I L.

O 5 10 15 20 25 retardo

F.a.p. de Q 9 con 81 valores íiG/7? a 6/86)

t 0-5 e f Í o i e r> * -o.5

•

_ ; . •

i i ¡ j i i i t i i i i k

:

; . n ñ i U U U |i] ^ : UU

. i t i 1 ( i i i ! i i i ,

I I I I

• U u - -•

i . , ,

-

_ -

»->

¡1 :

• i i i

10 15 retarde?

20 25

137

Gráfico de Q en 103 30

25 ^

20 '-•

15 -

10

5

0

\ i \ i ¡ 1 1 1 i

\

-

: i

L . . I j Kifi: ifflflrt.^LuW*-,^

' ' ' 1 ' ' ' '

\.u Ti:

1 ! 1 I | 1 1 1 1 _

:

: -

_

Z

^ S r l - A i * s ^ < • :

60 180

meses

F.a .s , de 0. en 103

g 0,5 e í

c 0 i e n * -0.5 e

-1

-i i r r "I 1 1 r T

inzrriniT U U U U U : n n u U Ü I Í l u u - n n n - ü l J . L J u n n

J 1 I L. -I l L. 10 20

retardo

30 40

4 i

S 0.5 e f

¿ o i e n

e "°-5

í

1 1 1

' y I J U U L J

i ¡ i

>

F.a.p.

"niflnli

t

II

1 , ,

10

de Q en 103

. , | , ,

- - U " T » | J U

1 . 1 , 1

20

retardo

, . , , , ,

n UHLI L " Í , ~ U n L i u

i < i : i i

30

t

-

•

4 0

1 4 0

F.a.s. de a 103 áesde Oct. 78 (N = 93)

S o-e f c O i e n * H > .

5 -

n u Ü u u " n " n n n n 7 U LJ u

5 - -

-1 _1 I I I I 1 I I 1 1 I L. _l 1 1 1 1 1_

10 15 retardo

20 25

F,a,P. de ¡J 103 desde Oct 78 ÍH = 93) T 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ¡ 1 1 1 ! 1 1 1 1 1 1 1 1 r

0,5 -o o e f

i O i e n * -0,5 e

ZDZ n n ,_, 1 . . , ^ - . ^ . . g , • " • - ¡ J ,_,•

-1 j — i — i i—i i 1—i u

10 t l i /

15 25

retardo

1 4 1

Gráfico de Q en est, 107

l 0-5 e t í o i e n

-1

F.a.s. de 5 en est, 107 _¡ ; 1 J _

jLnüHíL u u y u u" : u u y jj LÍ irtr

Ek uuyuyuLiLj

-1 u -I I 1 1_ -I 1_

10 20

retardo

30 40

1

e t

i o i e n

-1

i i

r i

. ~ U U " U U -

i i i

0

F.a.p,

! ' ' '

I-I m í l l l • '.' u LI U J t

i , , , 10

de Q en est.

' ! ' '

_ : n H Uu :

, i , . 20

retardo

107 • i | i i i

" L J l j u n ? " U , - " J U u

1 1 í 1 1 1

30

-

-

' 4 0

142

l (—r Gráfico de Q en 109

i — r - i — i — i — i — i — r

0.8

0.6 - •

0.4 -

, H

j — • U.-fc.i . i /vwlVJ, h^ 20 eo 80 • 100

Bies es

Fas de Q en 109

l °'5 e f

¿ o i e n * -0.5 e

-1

, , _ , . , ^ . . j |_,„k [ _ „ 1 ! ^ . ^ r — J - - . ^ M _ | 1 l a .-J í — . 1 ^ . . , , - f . . , | r .

* • • 1 : : : : -

Fl n : i ¿i n n n n -- u u u " , r u u u y y L J ' u " ' " :

-

-

: : : : -

i i i t i i i i 1 i i . i i i t i . i ¡ i i p

10 15

retardo

20 35

F.a.p. de Q en IOS

0.5

-0,5

i — i — i — ] — i — r * — i — i — i — i — i — r

JL -cxn-cT-TX -|— üa-'U-£J"U'-*?-

-ÉUX 1 3 •

- J I I 1 1 I 1 I I 1 I ' P 1 1 ' , í > ' ' i 1 _ _ ! ¡ ' P

0 5 10 15 20 25

retardo

1 4 3

Series9ffliOT(-) sien 109M

i i i i i i i i i i i i 11

* * • '

: \>

'••i I-

144:

Sráfico de Q en 201

c 0 5 e f

i 0 i e n t - 0 . 5

-1

F.a.s. ¡fe 0 en 201 1 1 1 1 1 1 1 1 1

; | | | - r i : ^ i : i : , , : , , . : . — i íN í l r í í í l i í l n

- l l i i l i i i l l l i i l l l l i l j i l l l i l i i í iOnnnr

" , , 1 , 1 , , , ,

I 1 1 1 j 1 1 i

, , , . . ; ,

,n" "u u u"u i imu l

• i i i I i i i

-

• -

-

-

10 20

retardo

30 40

S °"5

e f í O i e n

e

F.a.p. de Q en 201 — i — i — p ~ T r

.nn.n. f l , di 1J.UO." Uuuuuyji | j [ iu ,- , uyLJu

- 1 i 1 I I 1 I 1 I I ' ' ' O 10 20

retardo

_ i i i i i i i i _

30 40

1 4 5

Gráfico Q 201 con d = I

rnsses

-ii.

e f

o 0 i e n * -0.5 e

-1

V.a.s. de 0. en 201 con d = 1 T i i i i 1 1 1 1 [ 1 r

T T T T T J — T J ^ J — r j - L r r r - - - ^ DTTT'

_1 1 I !_ _1 I 1 1_ _ 1 1 I I I I I I I _

10 20

retardo

30 40

1

S °.5 e f c 0 i e n * -0.5 e

-1

i

-

:JJ.ÜU

i

0

UU|j

i

F.a,p. de 0: en 201 con d = 1 i i i i i | i t i i | ¡ i t

'• ¡i V

l i l l i n i l m i i n i-in . n •jjijiij u u ; L i y U 4 I U L J u

1 1 1 1 i \ 1 ! 1 . 1 1 1

1X> 20 30

retardo

- — & • • • • • -

:

i

' 4 0

1 4 6

Gráfico de Q en 202 12 - j — i — i — | — i — i — i — i — i — i — i — i — i — | — i — i — i — r

fueses

F.a.s. de Q en 202

t 0-3 e f

Í o i e n *-0 .5

-1

1 1 i 1 ! 1 i 1 1 [ 1 1 1 1 1 1 1 1 r

fin -: 1 n n n n • i r "1 '""'"""uuur """""""ygr

n nn

_1 ¡ 1 1_ j i i I i i i i_ 10 20

retardo

30 40

-i l r

t °-5

f

l o i e n t -0.5

-1 C

F.a.p. de U en 202 i ! • í j . . ; •

nflfltnf _ r

MW- ; UÜ.P

1 1 1 1 f 1 1 > 1

1 t 1

T¡í n U..M...

L ,_ . i . 1

10 20

retardo

1 j '

: „n uy u

, i , 30

t <

ir

> i

~ i —

i

4 0

147

Gráfico de Q 202 con D = i

O

i i ¡2

F.a . s . de Q 202 con D = 1

c o e f

í 0 i e n

.5 -

.[LlLcL.^iJLn_^ TU -trn CJ'Ü'"" U^'LJ

" n n :. n n "TTETD"

- i -I 1 L. i -J I 1 1_ 10 20

retardo

30 40

¡ i " lío ' i é

I* "0.5

- i

F,a.p, de Q en 202 con & = i 1 — i — i — i — i — r

7TT WTIJF^JI. JL u u ¡j y n í l n -

13 '....... .y„u.p'

J 1 1 L. -I 1 I U _1 I I i_ 10 20

retardo

30 40

1 4 8

Gráfico de Q en 203

0.5

-0.5 -

F.a.s, de Q en 203 i 1 1 1 1 1 1 r i [ r

"US 1 nORnon- , : . n n , . , . : '-ftru

I t ' I I I I I I I . I ' l _J I I

10 20

retardo

SO 40

-t

S o . 5 : . e f

c 0 -' i e n J - 0 . 5 l .

-1

¡ L I f

n

i '

; -

F a. £, de Q i < i

IT

[ u i n. F

?n 203 1 h l z L I J . J . I

fin "n-niníllln

jü-.; Jí f JC .i[

i

i i i i 1 i r i i 1 i i i i 1 i i i r

10 20

retardo

30 40

1 4 9

Gráfico de Q 203 difi l2)

F.a .s . de t en 203 di fí 12) H T ^ ~

t °-5 e f

o 0 i e H

e - o . 5

LQ i-ELQ n fl n n n I ^ n n n n f l n -on

~ J L i i i i I i i i i í i i i i L

Í0 20

retardo

30 40

F,a. p, de Q en 203 di i(.12) ~i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ¡ 1 1 1 1 1 r

0.5 c o e f

o 0 i e fi % -0.5

>.r:..:i- L¡ u I! u I ¥'" rnñTT^n"; ...

- i J_ 10 30

retardo

30 40

1 5 0

Gráfico de Q 203 con 128 datos í10/75 a 5/88)

F.a.s. de Q erc 203 con 128 datos -i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 i 1 1 r

t 0-5 e f

í o i e n 1-0.5

J - %P JÜ1D...J

- l 1 i i i i 1 i i i i ! i i i_

O 10 20 retardo

i i i i i _ 30 40

t 0.5 e t í o i e n t -0.5

-1

-i i 1 r

F.a.p, de Q en 303 con 128 datos i — i — i — i — i — i — i — T 1 i ! 1 r

w rJín ñ On. n ^ j i l l n n n U uuy T

10 20

retardo

30 40

1 5 1

-i.6

messs

F.a .s . de Q 203 con 12S datos y B = 1 i . . . . . . Í —

e

l o • C v i e n * -0 .5 ~ e

i . i i j .

fin U u u l:j

1 E 1 | [ 1 1 l 1 1 L 1

n n n n U r i n n o n l l n n u u LJ (j :

. 1 1 1 1 . 1 1 . L 1 . . 1 l 1 . . I 1 . . . 1 ! . 1 i 1 1

Ü 10 20 30

retardo

4 0

1 i

;

•g ° - 5

|c 0 i 'e n •* -0.5 e

-1

F.a.p. de Q 303 con 128 datos y P = i i 1 1 1 j 1 1 1 1 j 1 1 1 1 j i l 1

: 5 '$ 'k " • II n : n 0 ! n n

r L uu u |

•

u u y i f u u - •- - ^ - u - u

" - * • z i i

1 1 i i 1 1 1 1 1 1 1 r 1 i t i 1 1

0 10 20 30

retardo

— r

_,

" 4 0,

152

Gráfico de Q en est, 205 - i — i — i — \ — i — i — i — i — i — r — r *

•1 1 ] —

t 0.5: e f

¿ 0 " i e n t - o . 5 :

- 1

f. a. s. de Q en 205 i i i t | i i i i j i i i i j i i i

fl n i " U U U ;

, , , , i

n : :

. i D_ . L. n R H . ... „ u u u i u y

1 1 1 1 \ 1 1 1 1 1

uu

1 E 1

í

-

i

10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Q 205

0.5 -c o 8 f

¿ o i e n * -0,5 e

-i

1 ""1 1 (

•

s W"^

1 1 t 1

i i i i i i i

• uuy'F""tnn

í i i i i I i

1 1 1 j t 1 !

"^mf i i y ü ? n n n " u ü "

i i i f i i i

i

-

1 i

10 20

retardo

30 40

153

Gráfico de Q 205 con B = i

mese;

f.a.s. de Q 205 con D = i * i "i"-"\ "i T r i 1 1 1 r

S ° - 5

e f

i 0 i e n * -0.!

flnnnnL.. nnnn»_j : i r . ' w u y u m i p u u u u y y

-1 _ l 1 I 1 I I • I J 1 1 I I I 1 1 _

10 30

retardo

30 40

-i 1 1 r

F.a.p. de 0. 205 con B = i 1 1 1 1 1 1 1 r

0,5 -

- n.. " " - 0.- -i-

" u ? a-,^.a. , ,u"yUÜUUULJLi | lü u : u u u y u '

-0.5

- j — i — i 1 — i — i — i i i i i i i_

10 20

retardo

30 40

154

200

160

Sráfieo de Q en 214 • c - r 't r—

•

:

"AJLJ**-

i t ( 1 1

1 i

L W I a.

"T i

i t i

• . ¡

i i i i i i i i i i i i

;

-

-

lili

30 60 90

meses

120 150

F.a .s . de Q 214

0.5 -c o e f

Í 0 i e ñ * -0.5 e

- i

~ I ~ T

m:::::::M ' LJ'U u " U'M Ll u u y ' D U ' t f ' ' ' n,T:lTJ u'U'UüU'U'a U'LTÜ

-J I I I I 1 1 L. 10 20

retardo

30 40

S 0-5 e f l 0 i e n * -0.5

-1

- i 1 1 r

F.a .? . de 0 214 ~ ! — i 1 — i — | 1 — i — i — i — r

LJp2 " U U fn : áflnftn ; r

W. u o L j ( j u | t ' U L J . L I L J 1 J ' - !

-J L

10 20

retardo

30 40

1 5 5

Gráf icos de Q en 214 s i n v a l o r aníSíBalo en t - 66

Sráfico de Ü, en est. 214

t 0.5 e f

i o i e n

- i

F.a,5. de Q en 214 — i — i — - r

T~u fnlín",

~i r

' Ü " " ' L i I ' H I L . , u m j j y u u u y y

I -i i_

10 20

retardo

30 40

4

r

S ° - 5

e f í n i e n * -0,5 e

í

F.a.p. de Q en 214 1 1 1 ! | 1 1 1 1 | 1 I 1 1 | 1 1 1 !

n •-•.. rsíin n n n l l r i n n ,, , , . i , , uy uy u : u u uy : y y u : u U j j U

—

• r i l í i , • • ! . t i r l r • • •

10 20

retardo

40

156

Gráfico de ft en 215

meses

F.a .s , de £[ en 215 i " " i' """ i ! 1"—- i 1 ' " -

e f

l o i e n * ~0.5k

íl : nnnrin. Tnrn Ul l l í l l l l u u

- i _l I ! l l I ! I 1 I 1 I 1 L

10 20

retardo

30 40

~i 1 1 r

F.a.p. de Q en 215 — i — i — i — i — i — i — ~i i i r

c O s e t

¡ O i 5 n * -0.5

nl&lffl TT UUIj ULi— : "ny—¡ jL iL i U U U U L J - u 'u '

- 1 I i i i _ ; i ¡ i t i i I i i ] i

10 20 30 40

retardo

1 5 7

Gráfico de Q en 215 áif<12) %—i—i—i—i—i—i—r

¡(teses

•1 1

c a c¡

e f 1 A

i e n t -0 5 e 0-3

-1

i

í.a.s . de Q 215 dif(12)

i)

i aiiinn í

; ~"niru--"r u [

1 I 1 1 1 ! 1 1 1 ! ) 1 1 1 1 1 1 T 1 1 1 1 1 1

10 15 20 25

retardo

§ 0.5 e f

¿ 0 i e n 11 -0.5 e

-1

F.a.p. de d en 215 dif(12) - i — i — i — i — ¡ — i — i — i — i — i - i 1 1 i 1 1 1 i 1 1 1 r

n , ,n"-r i T P T t TU u . _ f u U u u -

t j i . ± i i i i i . j .

10 15

retardo

20 25

1 5 8

Serie Q 215 de N'= 60 (10/75 a 9/80)

F.a.s, (te Q 215, N = 60, D = 1

o e f

i e n * -0.5

-1

0.5 - n

1 1 1

—r

- n -! ' • ' • .

-

i . i

i •

• • • • ;

.;

1 1

1 J 1 1 1 1 i J j I 1 1 l |

\».\L\.\^.\^t.\^^

n n rn n ; „ n¿ : U u <-• Ul U u

-.: : ;

i i i i i i i r i i i , i t

i i i

L; "

u Í-J

-

-LJ -

-

1 J í

10 15

retardo

20 25

F.a.p. de Q 2Í5 ; N = 60, D = 1

S ° - 5

e f i c O i e n t _ 0.5 -

- í

1

-

-

\ \ 1 | 1 1 1 i | i i 1 1 | 1 \ \ 1 | 1 1 l 1

i i i i . - •<* i- ti —

-

n rH ™ ! I . kl r-. — : r-> &\

• u i " ! u

1 1 1 E 1 1 i 1 1 1 •

•:• u ; u y u y .

; í I

i i i i i i i i * i i i

M: 25

retardo

1 5 9

Serie Q £15 de f("= &8 ¡((/SO a 5/S6)

SO

F.a.s . de Q 215, H = 68 _ l — ¡ — i -—i- - i — | — i — r 't ' • — ] — r ~

5 i: 5'

JLEL £L¿,

S °"5 e f

í o i e n

- j L i i i i l _

O 5

¿ f l l l n n n i n -Q—cr-.Ip.-Ka •LJ-

- 1 1 ¡ I I ¡ 1 I I I I I I I I I 1 1 -

10 15 £0

retardo

1

g 0.5

f

¿ 0 i e n 1 "0-5 P

-1

• i < | '

F.a,p. de Q 215, N = 68 [ i | i 1 t i | t !

*

n —i-—n .

i i i

0

; „ nn ^ i_i

¡ i 5

^ : U : u

i-

i i I i i p i 1 i 1

10 15

retardo

1

u

1

' ! '

n n : U

i i . 20

u

i

i

u

r

l

-

2 5

1 6 0

http://cr-.Ip.-Ka

d_ni - * - INJycrz i M O P A O

OÍ

•JT1

H 4 t

-sscss; ^ I Í ' ^ I " ' . ' ! ' ! ' ' ^ ' . ' ! " . ' ! ' " ' " ' na o»

no

1, •»: j I, I J...J I » ,J) 1 • 1. .»• » * -J—a. • I j . , • * , , • • i i - i

Gráfico de Q en est. 224

F,a .s . de Q en 224

g ° - 5

e f

l o i e n i -0,5 e

- i

T 1 i r ~i i 1 1 1 1 1 1 r

nnnn^ní lnn i nnflflnn

~i 1 1 r

'^uuui juu

_i i i i_ _L _j i i i_

10 20

retardo

30 40

0 . 5 -c o e f

í O i e %_ -0.5

- i

F.a.>. de Q en 224

•

•

, , . . , . , . ,

— _ m 1 1 n n f

lili

i nnn " u " •• u \ , " ,

U L I M ( J - ' " , ~ U L J I J L J U U U , ~ , U u

1 1 1 1 í 1 1 1 1 1 1 1 i 1 i 1 1 1 1 10 20

retardo

30 40

162

CAPITULO 5

SERIES DE TEMPERATURA DEL AGUA

5.1 - Generalidades

5.2 - Modelos para series de Temperaturas: Referencias

5.3 - Series de temperatura del agua en la cuenca del

Guadiana: Obtención de modelos



modelos


5.4 - Conclusiones

CAPITULO 5

ANÁLISIS DE SERIES DE TEMPERATURA DEL AGUA

5.1 - sEimis&xmDfis

La temperatura es uno de los parámetros físicos que

tienen gran importancia en el desarrollo de los diversos

fenómenos que se realizan en el seno del agua y determina la

evolución o tendencia de sus propiedades, ya sean físicas,

químicas o biológicas, ya que una variación notable de la

misma puede ejercer una acción beneficiosa o dañina.

Una variación de la temperatura afecta a parámetros

como la solubilidad de gases en el agua, la densidad, la

viscosidad, tensión superficial, etc.

La variación de la densidad del agua va a influir en la

capacidad del agua para transportar materiales en suspensión

y en la estratificación.

La solubilidad de las sales aumenta, en general, con la

temperatura, influyendo por tanto en la conductividad

eléctrica, en el pH, en el conocimiento del origen del agua

y de eventuales mezclas con otras aguas: entradas y salidas

164

de embalses, desembocaduras, vertidos, etc., (Brown, 1983).

Este parámetro es el principal regulador de la

actividad biológica en el medio acuático. En corrientes

pequeñas determina la calidad del agua para utilización

humana (suministro de poblaciones, pesca), debido a su

influencia en la solubilidad del oxigeno en el agua,

fundamental para la vida de los organismos acuáticos.

Una temperatura elevada implica la aceleración de la

putrefacción y por tanto un aumento de la demanda de

oxígeno. Paralelamente disminuye la solubilidad de éste.

En general, está condicionada por la temperatura del

aire, tanto más cuanto menos profunda sea la corriente de

agua. En aguas corrientes, su elevado calor especifico y el

rápido transporte hacen que la temperatura se mantenga

inferior (o superior) a la que corresponde a la zona que

cruza, (Ropero, 1984). En el río Guadiana y sus afluentes

son normales oscilaciones de hasta 25SC, no existiendo

fenómenos de congelación durante los meses de invierno.

Es un parámetro de fácil medición (por métodos

electrométricos) por lo que las series de datos están

bastante completas en comparación con otros parámetros, como

el caudal o los relacionados con el oxígeno.

En los afluentes Azuer y Jabalón hay falta de datos

durante los meses de verano en algunos años por quedar sin

caudal.

Al hacer la medida de la temperatura se toma a la vez

la del aire y se anota la hora en que se realiza la

determinación por la gran variación que presenta de unas

165

horas a otras, (Catalán, 1981). En las estaciones de control

estudiadas, las medidas se toman del día 1 al 3 de cada mes.

La hora de medición suele mantenerse de mes a mes, alrededor

de la misma en cada estación, con oscilaciones máximas de 2

horas. Entre estaciones la variación de la hora de medición

es mayor, en unas se raliza a primeras horas de la mañana (8

a 10) y en otras a últimas de la tarde (19 a 21).

5.2 - MODELOS PARA SERIES DE TEMPERATURAS: REFERENCIAS

Las series de temperaturas, se caracterizan por sus

variaciones periódicas, con período variable según el

intervalo de tiempo entre mediciones. Esto ha hecho que los

primeros estudios sobre series de tiempo de este tipo de

datos se llevaran a cabo mediante técnicas de análisis de

Fourier (análisis armónico y espectral) para tratar de

extraer información del fenómeno subyacente (Thomann, 1967).

Con la aparición de los modelos paramétrieos para

series de tiempo, propuestos por Box y Jenkins, se comienza

a utilizar su metodología para analizar series de variables

de calidad del agua como OD, DBO y Ta, (Fuller & Tsokos,

1971). McMichael y Hunter (1972), ya citados por su análisis

de una serie de caudales, consideraron dos modelos para una

serie de temperaturas diarias (Enero/63 a Diciembre/68) en

un punto del río Ohio:

(1) Modelo mixto determinista-estocástico; Cada

166

o b s e r v a c i ó n Ta^ e s l a suma d e u n a c o m p o n e n t e 8^ q u e

r e p r e s e n t a e l v e r d a d e r o v a l o r d e l a t e m p e r a t u r a e n e l

momento t , y u n a p e r t u r b a c i ó n e s t o c á s t i c a e^ d e v a l o r e s

d e p e n d i e n t e s , que s e m o d e l i z a p o r B o x - J e n k i n s m e d i a n t e un

A R ( 1 ) , ( 1 - <£>B)et = a t , c o n a t i n d e p e n d i e n t e s e

i d é n t i c a m e n t e d i s t r i b u i d a s N(0 , a ) .

E l modelo f i n a l p a r a l a Ta r e s u l t ó :

27Tt 1 Ta^. = aQ + cercos ( + a 2 ) + a^.

365 1 - <pB

(2) Modelo p u r a m e n t e e s t o c á s t i c o : E l g r á f i c o de l a f a s

c a l c u l a d a e s t i p i c o de t e m p e r a t u r a s , con ondas s i n u s o i d a l e s .

Las c r e s t a s a p a r e c e n en r e t a r d o s s e p a r a d o s 3 65 d í a s , p e r i o d o

e s t a c i o n a l e n e l c a s o d e o b s e r v a c i o n e s d i a r i a s . La no

e s t a c i o n a r i e d a d de l a s e r i e t r a t ó de e l i m i n a r s e m e d i a n t e una

d i f e r e n c i a r e g u l a r (1 -B) T a t , p e r o l a f a s d e l a s e r i e

d i f e r e n c i a d a p i e r d e l a e s t r u c t u r a , p o r l o que s e a j u s t ó e l

modelo s i g u i e n t e :

(1 -0 1 B) ( 1 - * 3 6 5 B 3 6 5 ) (Ta^-Ta) = (1-BiBJ ( 1 - 9 3 6 5 B 3 6 5 ) afc

El modelo con los coeficientes ajustados:

(1-0.996B)(1-0.804B365)(Tat-Ta) = (1-0.22B)(1-Q.58B365)at

La varianza residual de este modelo resultó ligeramente

superior (s = 1.96) a la del primer modelo (s = 1.69), por

lo que se prefirió éste para propósitos de predicción.

167

Estos autores, sin embargo, no señalan la posibilidad

de una diferenciación estacional con periodo e = 365,

(1 - B365)Ta^, con lo que el término "#i" se reducirla, y el

"©]_n, seguramente desaparecerla, debiendo estimar como mucho

dos parámetros, ya que el modelo posible seria:

(1 - c^BXl - B365)Tat = (1 - e365B365)at

Aún así, los autores no encuentran explicación adecuada

para el significado físico del término "©355"1 que recoge la

influencia de una perturbación un día "t" determinado, en el

día "t + 365", es decir un año más tarde. En las

observaciones mensuales que se analizan en este trabajo, el

período estacional es s = 12, y esta influencia sí parece

razonable.

5.3 - SERIES DE TEMPERATURA DEL AGUA EN LA CUENCA DEL

GUADIANA: OBTENCIÓN DE MODELOS

3.1- Estudio descriptivo

Los gráficos de temperaturas presentan una periodicidad

estacional que vuelve a aparecer en los correlogramas.

Mantienen la misma forma entre estaciones, variando

ligeramente el valor medio global, según la situación del

punto de control, (relación de series de Ta en Cuadro 5.1).

168

Cuadro 5.1

P A R Á M E T R O 2, TEMPERATURA DEL AGUA (=C)

"Información sobre las series de Ta tratadas*

SITUACIÓN ESTACIÓN INICIO FIHAL LONG. MESES MAX. M1N. MEDIA DESV.

núm. serie serie serie sin datos observ. observ. serie típica

AZUER EN CARRIZOSA

AZUER EN DAIMIEL


BECEA EN EMBALSE GASSET

BULLAOUE EN E. T. ABRAHAM

BULLAOUE EN PTE. LUCIANA

CIGUELA EN V. DE SAN JUAN

GIGUELA EN BUENAVISTA

GIGUELA EN QUINTANAR

GIGUELA EN V. DE LOS CAB.


GUADIANA EN E. VICARIO

GUADIANA EN E. PENARROrA.


GUADIANA EN LUCIANA

JABALÓN EN CABECERA


ZANCARA EN CERVERA

ZANGARA EN EL PROVENCIO

109 10/79 6/86

102 11/72 6/86

101 10/72 6/86

802 10/79 6/86

210 10/72 6/86

214 10/72 6/BÓ

215 6/74 5/86

203 11/72 7/86

201 3/73 7/86

202 10/72 6/86

8 12/72 6/86

30 11/72 6/86

801 10/79 6/86

4 10/72 6/86

9 6/74 6/86

107 10/72 6/86

103 10/72 6/86

205 10/72 5/82

224 10/72 6/86

81 14(17.%) 25.00

164 102(62.%) 25.00

165 29(18.%) 22.00

81 3( 4.%) 28.00

165 6( 4.%) 29.00

165 9( 5.%) 26.00

144 37(26.%) 26.00

165 53(32.%) 23.00

161 15( 9.%) 25.00

165 77(47.%) 24.00

163 6( 4.%) 29.00

164 6( 4.%) 29.00

81 3( 4.%) 25.00

165 6( 4.%) 25.00

145 8( 6.%) 25.00

165 10( 6.%) 25.00

165 53(32.%) 24.00

116 11( 9.%) 28.00

165 37(22.%) 23.00

2.00 11.64 4.75

2.00 11.31 5.25

1.00 12.96 4.74

.00 14.85 6.98

1.00 14.62 6.41

.00 14.07 5.92

1.00 12.41 5.95

1.00 11.88 5.65

4.00 12.09 4.80

3.00 12.59 5.69

3.00 14.68 5.94

4.00 16.20 6.14

4.00 13.96 6.01

4.00 14.57 5.06

3.00 14.24 5.59

2.00 13.05 5.12

1.00 11.93 5.21

1.00 13.16 5.64

.00 9.80 5.43

1 6 9

Un cambio significativo del nivel medio, dentro de una

serie indicaría la influencia de una acción ajena al proceso

(polución térmica), con la consiguiente acción sobre otros

parámetros importantes de la calidad del agua.

En el trozo de cuenca estudiado no existe ningún foco

de contaminación térmica importante, por lo que la posible

variación irregular de la Ta en observaciones mensuales no

es apreciable gráficamente. Sin embargo, si se pueden

apreciar variaciones en la varianza que se corresponden con

oscilaciones del caudal. La existencia de valores anómalos

puede detectarse, posteriormente, en los gráficos de los

residuos resultantes de los modelos ajustados a cada serie.


modelos

Los gráficos de la fas de las series observadas no

presentan variaciones importantes de una estación a otra.

Todos indican estacionalidad marcada, con período e = 12. Ha

sido necesario, por tanto, tomar diferencias estacionales en

todos los casos.

Con los gráficos de la fas y de la fap se han

identificado dos tipos de modelos:

1) ARIMA(1,0,0)x(0,l,l)12' 9ue aparece en estaciones

poco contaminadas (4, 801, 802, 210, 214), suelen estar en

170

la cabecera de los ríos o en lugares que se caracterizan por-

el buen estado de sus aguas (214).

2) IMA(1,1)12: para series de estaciones próximas a

zonas industriales o núcleos urbanos (8, 9, 30, 203, 205,

215) o caracterizadas por su escaso caudal (101, 109, 107).

Estos modelos no ajustan bien para las series de

algunas estaciones (107, 201, 205), a pesar de que con los

correlogramas no se identifican otros modelos distintos de

los anteriores. El mal ajuste se detecta con los gráficos de

las series de residuos, de sus correlogramas y del contraste

de independencia.

En las páginas de gráficos al final del capítulo, se

presentan los de la estación 4 para la serie original y

diferenciada estacionalmente. Para las series de las

estaciones 210, 214, 801 y 802, los gráficos son similares a

los de la 4, por lo que sólo figuran los de la serie

original y los correlogramas de la serie con D = 1, para

identificar el modelo.

A continuación están los gráficos de las series que

carecen del coeficiente autorregresivo de orden 1. Siguiendo

el orden de numeración de las estaciones, de menor a mayor,

en primer lugar aparecen los gráficos para la serie del

punto 8, observada y diferenciada estacionalmente. Las

restantes series tienen su fas similar a la de la 8, de tipo

sinusoidal, siendo necesario en todos los casos diferenciar

estacionalmente, D = 1, por lo que sólo se presentan los

correlogramas de las series diferenciadas.

171

Se observan ligeras diferencias en la estructura de fas

y fap de las series diferenciadas, destacando la serie en

109, con coeficientes prácticamente no significativos en la

parte estacional, y las series en 201, 203 y 224 con

coeficientes significativos a retardo 2 tanto en fas como en

fap.

3*3 - Estimación y predicción

Estaciones cuya serie de Ta sigue un

ARIMAa,0.0)xíO,l,l)12: 4, 210, 214, 801 y 802, todas ellas

en cabecera o en zonas de aguas poco contaminadas.

Los contrastes de verificación de los modelos ajustados

permiten aceptarlos como válidos. El modelo para la serie en

la estación 802 es el que da mayor error de predicción a un

período (cr (a) en cuadro resumen), aunque los contrastes de

diagnóstico del modelo ajustado no indican discrepancias

especiales con la serie observada.

El modelo explícito de predicción obtenido para las

series de Ta de estas estaciones es

Tat+1 = <*> Tat+i^ + Ta t + 1_ 1 2 - # Tat+1_13 + a t + 1 - 8 at+1_12

con 0.25 < <p < 0.41 , 0.62 < 9 < 0.81 y at serie de residuos

independientes e idénticamente distribuidos N[0, a(a)].

Las predicciones para las observaciones del periodo

1986/87 que no se emplean en la estimación resultaron, para

cada estación:

172

E S T A C I Ó N N° 4

Periodo Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

****

21

23

20

15

12

8

10

10

12

16

20

20

23

21

de Dred.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Predicción Pesos T.

21.10 (± 2.78) 0.27

21.82 (± 2.88) 0.07

21.07 (± 2.88) 0.02

20.12 (± 2.88) 0.00

15.41 (± 2.88) 0.00

11.32 (+ 2.88) 0.00

9.11 (± 2.88) 0.00

6.74 (± 2.88) 0.00

9.16 (+ 2.88) 0.00

11.85 (± 2.88) 0.00

13.54 (± 2.88) 0.00

17.87 (+ 2.88) 0.34

20.81 (± 3.03) 0.09

21.74 (± 3.04) 0.02

21.05 (± 3.04) 0.01

173

E S T A C I Ó N H* 2 1 0

Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

****

20

22

19

16

9

6

8

15

11

12

22

23

23

25

Período de Dred.

l

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Predicción

23.80

25.15

21.90

18.88

12.44

8.53

6.99

7.20

9.49

12.37

15.24

18.66

23.36

25.01

21.85

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

4.96)

5.22)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.25)

5.33)

5.35)

5.35)

Pesos TA

0.33

0.11 .

0.04

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.19

0.06

0.02

0.01

174

E S T A C I Ó N N* 214

Período Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

Observación

****

22

22

20

14

7

2

10

12

15

17

22

25

25

20

de Dred.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15


22.94 (± 4.86) 0.39

2 3 . 1 9 (± 5 .21 ) 0 . 1 5

2 0 . 4 8 (+ 5 .25) 0 . 0 6

1 6 . 8 9 (± 5 .26) 0 .02

1 1 . 9 9 (+ 5 .26) 0 . 0 1

8 .29 (± 5 .26 ) 0 . 0 0

6 .88 (+ 5 .26) 0 . 0 0

7 . 5 7 (± 5 .26) 0 . 0 0

1 0 . 2 0 (± 5 .26) 0 . 0 0

1 3 . 1 9 (+ 5 .26) 0 . 0 0

1 6 . 0 0 (± 5 .26) 0 . 0 0

1 9 . 1 6 (± 5 .26 ) 0 . 1 9

2 2 . 2 3 (+ 5 .35 ) 0 .07

2 2 . 9 2 (± 5 .36) 0 . 0 3

2 0 . 3 7 (± 5 .36 ) 0 . 0 1

1 7 5

Pecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

E S T A C I Ó N

Observación

****

23

21

20

14

9

8

8

11

12

17

19

22

28

22

Periodo de Dred.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

N« 801

Predicción

21.41

23.47

21.68

19.80

13.76

9.67

6.55

6.81

8.42

10.23

13.42

17.38

21.25

23.43

21.67

(±

(±

(±

í±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

4.33)

4.47)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.48)

4.77)

4.79)

4.79)

Pesos TJ

0.25

0.06

0.02

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.38

0.10

0.02

0.01

1 7 6

Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Oct/86

Nov/86

Dic/86

Ene/87

Feb/87

Mar/87

Abr/87

May/87

Jun/87

Jul/87

Ago/87

Sep/87

E S T A C I Ó N

Observación

****

23

25

19

16

9

5

7

10

11

16

19

23

23

24

Período de ored.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

N* 802

Predicción

24.88

23.72

22.28

20.25

13.20

9.11

6.61

8.38

9.60

13.03

15.81

18.63

24.73

23.66

22.26

(±

(±

(±

(±

(±

(±

( +

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

7.10)

7.66)

7.75)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

7.77)

8.02)

8.06)

8.06)

Pesos T.

0.41

0.17

0.07

0.03

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.28

0.11

0.05

0.02

177

Entre paréntesis, el error de la predicción al 95%,

observándose los valores mayores en la 802, a causa de su

mayor error a(a). (Los * indican falta de la observación

correspondiente).

Se observan ciertas anomalías en la toma de datos en

cuanto a la hora de medición de la Ta, especialmente en las

dos últimas estaciones. Así, en la 801 el valor de Ta en

Agosto/86 está tomado a las 19 h. y el de Sept. a las 8 h..

En la 802 el valor de Ta de Agosto/86 está recogido a las 8

h. y el de Sept. a las 14 h. Esto produce valores anómalos

en los datos de Ta para un mismo mes, que se localizan

mediante el análisis de las series residuales, ya que

aumentan el valor absoluto del residuo correspondiente. Por

ejemplo, la serie de residuos para la Ta en 801, presenta un

pico en el ajj, que corresponde a un mínimo en Septiembre,

de todos los valores observados para ese mes. Lo mismo

ocurre con los picos de la serie de residuos para la Ta en

802, corresponden a valores máximos y mínimos dentro de los

datos del mismo mes.

Por tanto, estas anomalías contribuyen a explicar

parte de las diferencias entre los a(a), cuando los valores

de las series y de los coeficientes de los modelos son

semejantes. Asi, la estación de menor oscilación horaria en

la toma de Ta es la 4 que es la de a(a) más pequeño, de las

cinco analizadas en este apartado. En estas diferencias

también influirá el menor número de datos de las series en

801 y 802.

178

Estaciones cuva Ta sigue un modelo estacional IM&

(1.1)12: S e pueden agrupar, aunque con dificultad, según su

situación en el curso principal, o en los afluentes de la

derecha o de la izquierda.

CURSO PRINCIPAL:

Estaciones 8 y 3 0: Se puede aceptar el modelo estacional

para sus series de Ta, sin que se aprecien anomalías en los

residuos a_ resultantes de los ajustes.

Las predicciones se obtienen a partir de la siguiente

expresión,

Tat+1 = Tat+1-12 + at+I " 6at+l-12

con 0.7 < 9 < 0.8 y un error de predicción a un periodo

(mes) y 2 < a(a) < 2.6. (Ver cuadro resumen)

Para cada estación se han obtenido los siguientes

valores de Ta correspondientes a los meses del período

85/86, no empleados en la obtención del modelo.

E S T A C I Ó N N9 8

Fecha Observación

Jul/86 ****

Ago/86 23

Sep/86 22

Período de Dred.

1

2

3

Predicción

23.14 (+ 4.25)

22.91 (+ 4.25)

20.90 (± 4.25)

Pesos T-Í

0.00

0.00

0.00

179

E S T A C I Ó N N= 30

Período Fecha Observación de pred. Predicción Pesos TJ.

Jul/86 **** i 23.93 (± 5.06) 0.00

Ago/86 25 2 26.08 (± 5.06) 0.00

Sep/86 21 3 24.49 (± 5.06) 0.00

Se pueden hacer las mismas consideraciones que en los

casos anteriores, en cuanto a la mayor amplitud de los

intervalos de confianza de la estación 30, su mayor

variabilidad en la hora de toma de datos de temperatura.

(Para estas estaciones y las que siguen a continuación

se han obtenido predicciones para el siguiente período

1986/87, que se encuentran en el Anexo junto con las páginas

de resultados obtenidas para cada una de ellas).

Estación 9: Los resultados de a justar un modelo IMA

estacional presentan el contraste para la media nula de la

serie residual significativo. Esto indica la necesidad de

introducir una constante en el modelo. Los resultados del

ajuste de un modelo con dicha constante, junto con los

gráficos para los residuos resultantes, permiten considerar

el modelo como aceptable.

La constante indica una ligera tendencia positiva,

anomalía que, en esta estación sólo se puede explicar por

alguna pequeña variación en la medida de valores, puesto

que, comparando con las estaciones anteriores (8 y 30) es la

que menos variación presenta en la hora de toma de datos

(entre las 9 y las 11 de la mañana).

180

E S T A C I Ó N N° 9

P e r í o d o Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

Observación

****

18

21

MARGEN IZQUIERDA:

de pred.

1

2

3

Predicción

22.15 (± 3.89)

23.58 (± 3.88)

20.96 (± 3.88)

Pesos TJ

0.00

0.00

0.00

Estación 109: La escasez de datos de esta serie puede

originar las correlaciones, prácticamente no significativas,

de la serie diferenciada estacionalmente, aunque el valor de

Q para la misma es significativo.

Se puede aceptar un IMA (1,1)12Í Y Ia expresión para

hacer predicciones que resulta es

Tat+1 = Tt+1-12 + at+l " 0.49 at_12

Los valores estimados para el final del periodo 8S/86

han sido:

Fecha

Jul/86

Ago/86

Sep/86

E S T

Observación

****

20

12

A C I 0 N

Período de pred.

1

2

3

N» 109

Predicción

17.22 (+ 4.66)

18.68 (± 4.66)

15.87 (+ 4.66)

Pesos T

0.00

0.00

0.00

Estación 101: Se puede aceptar el ajuste a un modelo

estacional IMA (1,1)12# siendo el valor de Q(36) para los

181

residuos significativo al nivel del 5%, pero no al 1%

(cuadro resumen de resultados). El gráfico de residuos

aparece con un valor anómalo (residuo 44) correspondiente a

la observación de Mayo/87, con valor 9aC. En la tabla de

datos de esta estación dicho dato está muy por debajo de la

media (16 °C) de valores de Ta que corresponden a ese mes.

El modelo es inestable como lo demuestra la variación

del coeficiente del modelo al hacer la estimación con otra

longitud de serie. Si se considera el mismo número de datos

que en la 109 (en el mismo rio) , y para el mismo periodo

(10/79 a 6/86) , se mantiene el mismo modelo pero con 9 =

0.65.

Con la serie completa, © = 0.86, y las predicciones a

partir de la última observación (Jun/8 6) empleada en el

ajuste son:

E S T A C I Ó N HB 1 0 1

Período Fecha Observación de pred. Predicción

Jul/86 **** 1 19.53 (± 5.15)

Ago/86 25 (21h.) 2 19.21 (+ 5.15)

Sep/86 16 (12h.) 3 17.46 (+ 5.15)

PeSOS TA

0.

0 .

0 ,

. 0 0

. 0 0

. 0 0

_L

La inestabilidad de este modelo puede explicarse, en

parte, por la gran variabilidad en la hora de toma de datos,

pues el intervalo oscila entre las llh. y 21 h., con moda

en 21 h. (en el cuadro de predicciones figura la hora de

recogida de la observación).

182

Estación 107: El modelo para la serie de Ta en esta estación

es inestable, con problemas para aceptar la independencia de

los residuos resultantes según el nivel de significación

(se puede aceptar para el 1%) , posiblemente por el escaso

caudal circulante gran parte del año, a pesar de ser una

estación de cabecera (nacimiento del Jabalón), y también por

la variación en la hora de toma de datos, pues se observa

una oscilación entre las 9h. y las 17 h.

Con el modelo IMA (l, l) 1 2 estimado se han hecho

predicciones. El error de predicción a un periodo es uno de

los mayores, por lo que los intervalos del 95% estimados

tienen mayor amplitud.

E S T A C I Ó N Nfi 107

Período Fecha Observación de pred. Predicción ffesos T-t.

Jul/86 **** 1 20.80 (+ 6.72) 0.00

Ago/86 18 2 20.63 (± 6.72) 0.00

Sep/86 19 3 17.75 (± 6.72) 0.00

Estaciones 201, 203 y 224: Como ya se dijo anteriormente,

sus gráficos de correlaciones tienen en común un coeficiente

significativo, aunque en el límite, a retardo 2, sin

significado aparente en la evolución del proceso y que

produce dependencia significativa en los residuos

procedentes de estimar el modelo identificado en cada caso,

el cual sigue siendo un IMA estacional. Analicemos cada

serie.

183

Estación 201: En el ajuste del IMA(0,1,1) 12, el valor

de Q(36) es elevado y no se puede aceptar la independencia

de los residuos al nivel del 5%.

Si se considera la serie de Jun/74 a Julio/86, con N" =

14 6 valores, con igual longitud que la Ta en 215, aguas

abajo de la 201, se identifica un ARIMA (1,0,0)X(0,1,1)12,

que se puede aceptar como válido para esta serie, y que

coincide con el modelo de las series de Ta en otras

estaciones de cabecera y de aguas poco contaminadas.

El modelo de predicción que resulta es

Ta t + 1 = Tat+1_12-0.2Tat+1_1+0.2Tat+1_13+at+1-0.7a1,+!t,12

y las estimas para los últimos meses del período 1985/86

E S T A C I Ó N N" 201

Período Fecha Observación de pred. Predicción Pesos T-t

Ago/86 18 1 20.88 (± 3.84) 0.23

Sep/86 18 2 17.57 (± 3.94) 0.05

Estación 203: En los correlogramas de los residuos de

ajustar un IMA (1,1)12 aparecen coeficientes significativos

a retardo 2, pero se puede aceptar como val ido para esta

serie. Hay que señalar, el gran porcentaje de meses sin

datos (32%) en la serie de esta estación, en comparación con

las demás analizadas, lo que puede producir las anomalías

observadas en fas y fap de los residuos.

Las predicciones desde el último valor observado

(Julio/86), con el modelo estimado

184

Tat+1 - Tat+1-12 + at+l -0-66 at+l-12

figuran a continuación, sin que existan los correspondientes

datos reales para comprobar la estimación.

185

E S T A C I Ó N H" 203

Período Fecha Observación de pred. Predicción Pesos TA

Ago/86 **** 1 21.54 (± 3.94) 0.00

Sep/86 **** 2 19.98 (± 3.94) 0.00

Estación 224: Sin considerar los coeficientes r(2) y

a(2) , el modelo identificado es un IMA (l,l)-.2* D e ^ o s

resultados de la estimación, se destaca la media de la serie

residual, negativa y significativamente distinta de cero,

además de las correlaciones significativas en los primeros

retardos.

En la serie de la estación 9 también aparecía una

componente determinista en el nivel (media) de la serie,

pero de menor magnitud.

La aparición del valor negativo de la media residual,

en este caso, se debe a la existencia de valores elevados al

principio de la serie como se ve partiendo del modelo

estimado:

(1 - B12)Tat = (1 - 0.6 B1 2)e t

separando e t en un miembro

e t = (1 - B12)Tat +0.6 e t_ l 2

y sumando la serie de residuos

165 165 165 2 e t = 2 (1 - B12)Tat + 0.6 2 e t_ 1 2

t=13 t=13 t=13

agrupando los e t en un miembro y operando en los sumatorios

165 153 165 12 S e t + (1- 0.6) 2 e t = 2 Tat - 2 Tafc

t=154 t=13 t=154 t=l

186

es decir, los valores de la Ta el primer año de la serie son

mayores que los de los meses del último año considerado, lo

cual va a producir la media negativa de los residuos. El

comportamiento de los sumatorios se puede observar con los

valores observados y los residuos obtenidos con el modelo

estimado.

Este modelo, en general

(1 - B12)Tat = (1 - SB12)et

si la serie de residuos e t tiene media fi(e) distinta de

cero, y a . es un ruido blanco,

et = /i(e) + at

el valor de Ta en el instante "t" viene dado por

Tat = Tat_12 + (1 - eB12)at + k

Llamando ¿í(t-12) a la media de la serie Ta en el mes "t-12",

el valor en el mes "t" se obtiene por

M(t) = /¿(t-12) + (1 - 9B12) [¿t(e) + at]

es decir, la variación de la media al cabo de un año aparece

con una componente determinista (1 - Q)/i(e) y una componente

estocástica (1 - ©B12)a^. La componente determinista en una

serie de temperaturas de este tipo no tiene ningún

significado aparente y habria que buscarlo en la disminución

187

de caudal a partir del periodo 1980/81 y en la irregularidad

de la toma de datos, observada precisamente a partir de

dicho año en esta estación.

El modelo que se ha aceptado para la evolución de esta

serie aparece con una constante y un coeficiente MA regular

de orden 2 que recoge la dependencia en ese retardo. En los

resultados de la estimación aparecen coeficientes

significativos r(l) y a(l) , pero el valor Q(36) permite

aceptar independencia y las estimas de un coeficiente AR(1)

o MA(1) no fueron significativas.

La disminución de los residuos resultantes con este

modelo se puede apreciar con el gráfico de observaciones y

valores estimados (los asteriscos indican falta del dato

correspondiente).

El valor de una Ta én el ates "t" viane dada por el

modelo final resultante:

Tat+1=Tat+1_12+at+1+0.33at+1_2-0.7at+1_12-0.231 afc_14 - 0.24

donde resulta poco explicable la dependencia entre las

perturbaciones de valores separados 2 y 14 meses y que no

exista, prácticamente, entre las de observaciones distantes

un mes.

188

PREDICCIÓN DE Ta 224 CON EL HGDEtfl

DIFERENCIAS - 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

PA8AMETER PARAHETER FARAHETER ESTÍMATE HÜMBER TVPE DRDER VALUÉ

1 TREND CONBTANT O -.23823ÍE+O0

2 RE&ULAf? HQV AVER 2 -.32B3S3E+00

3 SEflSONAL HOVAVER 12 .703Ü&E+00

PREDICCIÓN CON ORIGEN ES EL DATO T = 127 (4 /83) Y U h l T E S DE CüfiFIANZA AL 95 V, OBSERVADO

PERIODOS PRED. L I H . CONF, INF. PREDICCIÓN L I H . CONF. SÜP. ( s i se conoce)

5 / 83 6 / 83 7/83 8 / 83 9 / 83 10 / 83 11 / 83 12/83 . 1 1 84 2 / 84 3 / 84 4 / 84 S / 84 6 / 84 7 / 84 8 / 84 9 / 84 10 / 84 11 / 84 12 / 84 1 / 85 2 / 85 3 / 85 4 / 85 5 / 85 6 / 85 7 / 85 8 / 85 9 / 85 10 / 85 11 / 85 12 / 85 1 / 86 2 1 S6 3 / 86 4 / 86 5 / 36 6 / 86 7 / 96 8 . 86 9 / 86

.7068491E+01

.1073331E+02 ,1239444E*02 .1268668E+02 ,il<?3494E+02 .7546286E+01 .4034194E+O1

-.2232426E+01 -.179718ÍE+0Í -.1669617E+01 .7633845E+00 ,173Ó786E+Ü1 •627BÓ87Eí01 .1036220E+02 .Í1Í5550E+02 •1224773E+02 4149Ó0OE-KI2 .7107342E+01 ,35?5250E*0Í

-.Z671369E+01 -.2236124E*01 -.2Í0856QE+O1 .3244412E*00 .1297843E+Q1 ,5846986E*01 .993O5O2E*0Í .U52454E+02 .1181677E+02 •Í106503E+02 .6676376E+01 •3144234E+0Í

-.3Í0233SE+Q1 -,26670B9E+0Í -.2539526E+01 -.1065244E+O0 .866B776E+00 .3422459E+01 .9505976E+01 ,1110t)ó7E+0Z .¡139290E+02 .I064U6E+02

.U48932E+02 ,15J5413E+02 .1704753E+02 .¡733976E+02 .I658B03E*02 •1219937E+02 .8É87280E+01 .2420660E+01 .28559Q5E+01 .29B3469E+01 .5416470E+0Í .6389872E+0Í .1U1333E+02 .1519685E+02 .Í680932E+02 .1710153E+02 ,16349B2E*02 .1196116E+02 ,844906BE*01 .2ÍB2448E+01 .26Í7694E+01 .2745257E+0Í .5Í78259E+01 .6151Í61E+Ü1 •1ÜS75Í2E+02 •Í4958Ó4E+Ü2 ,Í657111E+02 .S6B6334E+02 .Í6U1Ó0E+02 • Ü72295E+02 .8210856E+01 .1944237E*01 .2379483E+01 •2507046E+01 .494QG48E+0Í .59Í3450E+OÍ .1063691E+02 .1472042E+02 ,1633290E+02 .Í662513E+02 .I5B7339E+02

.159Í014E+02

.1957496E+02

.217006ÍE+02

.21992B5E+02

.2124111E+02

.1685246Et02

.1334037E+02 •7073745E+01 ,7508991E+G1 .7Ó36554E+0! .10Q6956E+02 .1I04296E+0Z .Í594798E+02 .2003149E+02 .21643Í4E+02 .2195537E+02 •2120363E*02 .ííiB149BE+02 . 1330289E+02 .7036266E+0Í .74715I2E+QÍ •7599075E+01 •1003208E+02 .U00M8E+02 .1590325E+02 .1998677E+02 .216176BE+02 ,2190991E*02 ,2íí5B18E*02 ,1676952E*02 .1325743E+02 .69908Ú9E+0Í •74260S5E+01 .7S536í8EtÜl .99B6620E+OÍ .Í096002E+02 .1585Í36E+G2 .1993487E+Ü2 .2156513Et02 .21S5736E+02 .2110562E+02

.7000000E401 •1200000E+02 .1700000E*02 . 1775000E+02 ,1750000E*02 .1275000E+02 .9444400E+01 .380O000E+01 .3000000E+01 .SOOOOOOE+Ol .3000000E+OÍ .8ÜOOOD0E+O1 .1000000E+02 .Í300000E+02 .1780000E+02 .1775000E+02 .1750000E+02 .1275000É+02 .9444400E+01 .MOOOOOE+01 .O0OOOOOE+9Q .3000000E+OÍ .9000000E*01 .700W00E+O1 .Í300000E+02 .1500000E+02 •1780000E+02 . 1775000E+02 . 1750000E+02 ,1275000E+02 .9444400E+01 .3800000E*01 .453B500E+01 .1000000E+01 .5000000E*01 .7000000E+01 ,ÍOOQO00E+Q2 ,120OOOOEtO2

man iíllíM ítiíiií

189

Fesiduos de Ta 224 con Í0,0,l)xí0,14)i2 + cte. i ] I 1 1 r

meses

Serie observada i—) y serie estimada <+•***)

O b s e r v a c i o n e s d e T a e n 224 d e s d e 5 / 8 3 h a s t a 9 / 8 6 :

V a l o r e s e s t i m a d o s c o n e l ú l t i m o m o d e l o , p a r a e s o s d a t o s : +++++

190

Estación 205: Los correlogramas de los residuos

resultantes de ajustar el modelo estacional (0,1,1)12,

tienen r(6) y a(6) , pero los contrastes permiten

aceptarlo.

Las anomalías en esta serie se pueden explicar si se

observa el gráfico de la serie de valores inicial y se

compara con el de la serie de caudales en esta estación. Hay

un período con menor varianza en la serie de temperaturas

que corresponde al periodo 1978/80 de aumento de caudal, lo

cual produce una menor oscilación térmica. La serie de

temperaturas tiene oscilaciones máximas (mayor varianza) en

1981/82 y el caudal en ese periodo es muy bajo, llegándose a

anular en algunos meses, lo que explica que la oscilación

térmica sea prácticamente la de la temperatura del aire y,

por tanto mayor que la habitual de la Ta.

Por otra parte, esta estación se encuentra entre dos

(224 y 203) con series de Ta que presentan dificultades

para encontrar modelos adecuados, bien como consecuencia de

los escasos caudales durante algunos periodos, bien por la

escasa fiabilidad de los datos de sus series; los datos

existentes en la 205 llegan hasta Mayo/82 lo cual parece

indicar que se ha eliminado como punto de control en los

análisis de calidad, no habiendo datos para comparar las

predicciones hechas con el modelo.

Estación 2 15: Los resultados de estimar un IMA

(0,1,1)12f muestran coeficientes significativos a retardo 6,

como en el caso de la 205, pero el modelo se puede aceptar.

El modelo de predicción de valores de Ta que resulta es

191

?at+l - Tat+1-12 + «t+1 " w12at+l-12

No existen datos reales para comprobar las predicciones para

los últimos cuatro meses del periodo 1985/86, ni en el

1986/87.

192

Cuadro 5 .2

RESÍfflEN BE RESULTADOS - SERÍES DE TEMPERATURA DEL AGUA

Estación

4

n

9

30

101

107

10?

201

203

205

210

214

215

224

801

B02

K

165

i 63

145

164

Í65

165

81

144

165

116

165

165

144

165

81

SI

MDIJSID BDX-Jeíifeins

í l - 0=27B)Ü - B12!TE = (1 - Ü=66B12)st

Í0.08) (0,07!

1! - B"ST t = í l - 0.77B , 3 ia t

(0,06!

(1 - B1 2 iT t = í l - 0,B2B,a>at + 0.145

(0.06) (0.05)

í l - B " )T e = (1 - 0,?B13Sat

(0,07!

(1 - B , 2 )T t = 11 - 0,86B'2 ,a t

(0.045)

i l - B1 2 !T t = (1 - O.AlB»)a t

(0.07)

(5 - B l ' ) T t = t i - 0,49B12)a t

(0,125

í! - 0.23BM1 - B12)T t = i l - 0,72B l z)a t

(0,0?) (0.06Í

(1 - B ' s )T t = (1 - 0.¿ÓB ,a)a t

¡0,065

í i - B l í )T c = í l - 0,7B8 , 2)a t

10.07)

11 - 0.33BM1 - B12)T t - (1 - O.B lB" )a t

SO.08) (0.05)

11 - 0.39BK1 - B l 2 )T t = (3 - 0.81B , 2)a t

¡0,08) (0.05)

(1 - Bí2STt = í l - 0,7GB ,2)a t

(0,07)

í i - B , a )T t = í i t 0,33B25íi - 0.70B'a)a t - 0.24

(0.08) (0.06) (0.09)

í l - 0.Z5BK1 - B 1 2 ; i t = í! - 0,62B12)a t

Í0.1Z) ÍO . l l l

í i - 0.41B!ÍÍ - B , 2 )T t = í l - 0.72B12)a t

ÍO.iO) (O.lOi

Q - Ljufig-Bmi

9(365 = 55.21

QÍ36) = 34,00

G(36i = 41.72

QÍ36) = 32.33

0(36) = 50.12

3(36) = 55.70

0(24) = 32.88

8536! = 46,26

0(36! •= 37,80

SÍ24! = 29,95

SÍ36) = 43,76

Q(36! = 43.81

SI36Í = 45,40

QÍ36) = 45,78

SÍ30! = 23=12

B(30) = IB.24

G,L.

34

35

34

35

35

35

23

34

35

23

3*

34

35

33

28

28

Errar

3,42

2.16

1.98

2.58

2.63

3.43

2.3B

1,96

2, Oí

2.44

2,53

2,43

2,01

2.26

2 = 21

3.62

193

5.4 - CONCLUSIONES

Las serles mensuales de temperatura del agua analizadas

siguen, en general, los modelos estacionales ARIMA

(1,0,0)x(0,1,1)12 e I M A (1»1)i2' l o s cuales, además de

describir la evolución de los valores, sirven para predecir

valores no extraordinarios hasta 15 periodos vista.

Los modelos aparecen distintos según el estado del agua

en cuanto a sus características de calidad. Así, en

estaciones de cabecera y poco contaminadas existe cierta

dependencia entre la temperatura de un mes y la del

siguiente, la cual se recoge en el modelo por un coeficiente

autorregresivo de primer orden, siendo el valor de éste

distinto en cada río: las estaciones 4 y 801 en el Guadiana

tienen 0.27 < <p < 0.25; las estaciones 210 y 214 en el

Bullaque tienen 0.33 < <p < 0.39.

Las estaciones de zonas más alteradas aparecen con

modelos para la Ta estacionales (0,1,1)12 Y coeficiente ©

alrededor de 0.7.

La disminución del caudal en ríos en los que este es ya

escaso, afecta a la serie correspondiente de Ta de forma que

el modelo típico se vuelve inestable y aparecen anomalías en

los residuos, siendo el caso más particular el de la

estación 224 donde aparece una tendencia negativa.

El modelo encontrado para la serie de Ta en 224,

presenta además, un coeficiente MA regular de orden 2. Esta

dependencia entre valores separados dos meses aparece

también en los correlogramas de otras estaciones de la misma

margen, en cabecera de rio la 201 en el Cigüela (224 en el

194

Záncara) y la 203 en el Cigüela aguas abajo de las

anteriores. En el medio queda la estación 202, en el

Cigüela, sin datos suficientes y la 205 con anomalías en los

residuos de ajustar un modelo IMA estacional.

En cuanto a las anomalías observadas por la fuerte

variación de las horas de toma de datos en un mismo punto,

hay que observar el caso de las series de Ta en 101 y 109. A

la vista de los resultados para estas dos estaciones, ambas

en el rio Azuer y dada la regularidad de este parámetro, nos

permitimos hacer las siguientes consideraciones en cuanto a

la toma de datos de Ta en este río, que posteriormente habrá

que confirmar con el estudio de los restantes parámetros de

calidad del agua:

a) Emplear una sola estación de control en cabecera,

por ejemplo la 101, de forma que se aumente la fiabilidad de

los datos. No existe ningún núcleo de población grande aguas

arriba de esta estación por lo que, las aguas en este punto

se pueden considerar prácticamente en igual estado que en su

nacimiento, lugar de ubicación de la estación 109.

b) Mejorar la toma de datos en la desembocadura,

estación 102, con gran escasez de valores que hacen dificil

la obtención de conclusiones a partir de tales datos. Aguas

arriba de esta estación se encuentran grandes núcleos de

población (Manzanares, Daimiel, La Solana) además de otros

más pequeños, con una fuerte actividad socioeconómica que

indudablemente influyen en la calidad de las aguas en este

punto.

195

GRÁFICOS DE SERIES DE TEMPERATURA DEL AGUA

Gráfico de Ta en est, 210

t 0.5 e f i ? 0 i e n í -0.5

-1

F.a,s. de Ta difíi2> en est. 210 - , — , — j — r _

-i r T- i r

JkiL 1 * " ^ lE*

j L 10 20

retardo

n n ó " n U W

30 40

0.5 -

-0.5 -

-1

F,a,P. de Ta dif<125 en est, 310 i — • — > — • — ' — r - i 1 1 r - i 1 1 r

'llíln nu n_ : n-unn"n^nnnn | | u n u n ^ n ....n,

F

_i t ' ' _i i i i_ 10 20

retardo

30 40

199

Srsfico de Ta en est. 214

F.3.s. de Ta dif(12) en est, 214 - i — i — i — i 1 — i — i 1 — ¡ — ¡ 1 — i — i 1 — j -

T 1 r

0 0.5 e f i c 0 i e n 1 -0.5

teirri I I I U " "B

:... n n F1 n n fl

-1 J l i l l I l l l ) I i 1-10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Ta áif í í2) en est, 214

T 1—'—'—'—'—r ~ i n

lo 0.5 e f i c 0 i e fí

* -0 .51 -

íl n . I I , , . . f l , . j 0 n'n'"': nn ^n„n , : ,nT l . n r^zis t tU 'u M ' w " " | j U "

-1 I ' ' ' ' i 1 1 Í 1 I I L.

10 20

retardo

30 40

200

Gráfico de Ta en est. 801

meses

F.a.s, de Ta dif<i2> en est. 801 i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — ¡ — i — i — i — i — i — \ — i — i — r

l 0.5 e f

l 0 i e n J -0,5

-1

II ZL vjIWB TJ

^ n f l n f l l £L TI'

10 15 20 25

retardo

F.a,p. de Ta difti2> en est. 801

S 0-5 e í

í 0 i e n t - 0 . 5 e

-

•

-

•

-

' ' ' !

nn i U Li

r J i i

i i i 1 J t

u u u T u

1 1 1 1 1 .

i ' 1

nFU

' !

n

1 '

n

iiii

:

-

; r u u u y .

i i i l i i i i i i

retardo JUT


't

9 O •2

meses

F.a.s. de Ta dif(12> en est. 802

e ;f

¡¿ o IÍ ,n

- i

li

li

: • •

n n ¡1É n U U U V 1 |

i i i i 1 i i i i 1 i

U u ? u u u

i i i i i i i

i i i i i

-

" i" u u u '-,

l i l i .

10 15 retardo

25

F.a.p. de Ta difU2) en sst. 802

o 0-5 e f

"¿ O 1 i • e 'it 11 -0.5 e

•

. r

--

-

i . . .

n n¿ -*—Lj • • '—J—*—>f—

- 1 — 1 — 1 — 1 —

u y u u

! ' '

í U I : í-

.i l i l i . [ . i Í i i

i i j i l l

n n fí n _

l i l i l í

--

:

"u u u u y .

1 P ! 1 i P i i p ¡ i *

10 15 retardo

20 25

202


t a 9

meses

g 0 . ^ e f i _

l -0.51— •

- i

F.a.s , de Ta dif(Í2) en est . 9

T i i \ i i r ^ ~j 1 1 r

n n • T l j n u u ü u

n -íln i j n n , . n • m r •^-Uf

. . . . . > • ; • * » V - . ' . . V •

,i„.,ILn. trnr]]

retareis

F.a.p. cíe Ta dif(12) en es t .9

c D e f

0 , 5 -

e n * -0-5

-1

.. , .,

-

-

"n,,u . u u

•

!

-».

n n : u uu u LJ

* •

, , i

\ i i i '

i

r.n n„ : n U.I

• i >

Í

i •

< i i i i i i

¡.

-. _ n . — 11 n

u u u u " y

r: V

i i > ! i i i

1

.. _

-

1

1S

retardo

2 0 5

Gráfico de Ta en est . 30

rreses

F.a .s . de Ta en est . 30 di iU2)

0 . 5 -

-0,5

T 1 i ! 1 1 1 1 1 i 1 1 i I 1 1 1 1 r

n n n —uun?ui [ - [ |ü • j u n n n ^ " i J n ¿ u V 1

-I I 1 1 !_ _i 1 I 1 i ! [ 1 1_

10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Ta dif(12) en est.30

0.5 o o e f

í 0 i e n

e ~ ° - 5

-i

. , _j ( r . 1 ^ 1 ,„a,r — ] j ^ ^ ! r _ 1., , l n T f _

f l n n - f i a n n n - n n n n R : n r. _ **.• i T, m i , I . I - I T U 1 H T i r

11 u ; u ü j j ^ ü

1 1 I i J 1 l i 1 í 1 1 1 1 1 1 1 1 1

10 20

retardo

30 40

206

Srsfico de Ta en est. 101

inese*

t °'5

e t

í 0 i e n t -0,5 e

F.a.s. de Ta dif(12> en est. 101 1 1 1 1 1 1 I 1 i ! i 1 1 1 [ i 1 r

l l - n - l l - n Un U U :

• •n . RiL 1T U p u " u u g Uu u UU u

- 1 I i 1 I 1 1 1 1 1 I 1 1 1 L .

O 10 20 retardo

i i i i L -

30 40

g 0.5 e i

i 0 i e n t -0.5 e

~í

F.a.p. de Ta dif(12) en est. 101 i — i — ¡ — i — i — i — ] -i 1 1 r

:n'"'»Tn"""n'"."tf xrw

n- l,,:,n'

U. :.U""..i"y.íi..Ji!f.y.„"iu,iviuij^

_! 1 I i 1 [ 1 ¡_ _i [ [ 1_ _1 1 1 ¡ _

10 20

retardo

30 40

207

Gráfico de Ta en est. 107 - | — i — i — i — i — | — i — i — i — r ^ n — i — i — i — i — | — i — i — r

i 1 1 r

F.a.s, de Ta dif< 12) en 107 — i 1 1 ! 1 1 1 1 1 r

S °-5

e í

¡ o i e n t -0 ,5 e

nflrn jai Pt t i

:,JjU ; ( L U n _ n , n; n n TJ \T

-1 _1 1 I !_

10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Ta diftlZ) en 107 -t 1 1 1 1 1 i r n 1 1 r

? 0.5 u e f i o i e n t - 0 . 5

XLÍL u ¿t O r u ,n n TTTT JUZñ •..,,,.. ,--n,.;., n,-|'j u : U u'u'-u'u IT-'U""*!—OTI

-1 - i — i — i _ i i i i

10 20

retardo

30 40

2 0 8

F.a .s , de Ta dif<12> en est.109

l °"5

e f í o i e n * -0.3

~ ~ T ~ i T ~ i \ ~ n—r

LQJL

[ni ÜT n n I I n n

u ^ l XL

U n rn n TTU 0:

- \ C ' ' ' ' i ' i ' ' i i i i i i i i i i i i i i i_

O 5 10 15 20 25

retardo

F,a.?. de Ta dif(12í en est , 109 1

% 0-5 e f i o i e n t -o .5

-1

., ,_..,. - r r . . 1 _., - I , , . t...

• n n _ - n n i ü

• i i t 1 * i i

- -j - i • r " " t

r! n

i r

¡ , . ,

1 i . . . . y ( 1 ,

: n

13

. 1

u

1 1

_,,. p,. ,_,,,,.,,, ,. ,

m n u u y .

1 1 1 1 1 V

15 20 25

retan

2 0 9

25 Gráfico de Ta en est. 201

i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — T — i — i — i — i — i — ' — i — | — i — i — i — r

mese?

1

g 0.5 e f

l o i e n

e ~ 0 , 5

-1

i < « i

n 11 ,,. , . n . U u (J •

F.a.s, de Tadif(12í en est. 201 1 i i i t | i t t i | i t i

. — n i ! . n — . n n n — II ** U J

• i i

0

U : : o - '

i , , , , t , , , . ( , , ,

10 20 30

retardo

"1

k

4 0

s ° - 5 e f

i o i e n * -0.5 e

-1

F.a.p, de Ta áif<12) en est, 201 i — ¡ — i — i — i — i — i — i — t — i — r

^ .

^uU^•-uu••^\••- U " " y m - ' l i m " U " y u ¡ j -Q-

-i l l L.

10 20

retardo

30 40

210

0.5 o o e f

í O i e n t -0.5 e

- i

F.a.s . de Ta d i í í i2 ) en 201 con 146 ote. _ r _ — ! % 1 1 , ! , j , ! , T T 1 1 r

m - u ü ü n " ¿

-1 U.

ü ü u U n f l u ¿ u - ¡ j - u n n i n n n . n

I

10 20

retardo

30 i I F

40

S °" 5 e f

c 0 i e n

-1

F.a.p. de Ta difí 12) en 201 con 146 ote. i i i Í r ~i 1 1 r T

MZZIL ü'Oy u " u ' u u-

n til :nfl U U? U | J " . " " U 0 U'

1 1 t

10 20

retardo

30 40

2 1 1

Sráf ico de Ta en est. 203

F.a.s. de Ta di ÍX12) en est. 203 1 i — i — i — i — i — i — i — t — i — i —

g 0. e f í c 0 i e n t

5 - •

e

-1

T T 1 1 [ 1 1 1 1 r

SIL TJTT- PTTT|Tr i r t lT l^ , t * , ^-g in.. ,nnnfl. .n.:.n u M u , , u u| |yu-

J 1 I I i-10 20

retardo

30 40

F.a.P. de Ta diftl2> en est. 203 1 l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 [ 1 ! i r

0.5

- 0 . 5 -

n II n -. ' Ll U „ n n .í'n"-.. n_n

Tj^—n-n ;;;y;;";;u;;ij""_j]uü

-\ L 1 1 1 I I 1 1 1 1 I 1 1 1 1_ -J 1 I L. 10 20

retardo

30 40

212

Gráfico de Ta ert est. 205

F.a.s. de Ta d i f í ! 2 ) er¡ est. 205

t 0-5 e í i 0 i e rt * - 0 . 3 e

- i

T ~i 1 1 1 1 1 1 r T

•. n....íl n in „ n ll n„ - n - f l . Uu l i u u "

; . . U

ny " ü l ' u ^ - u n J l ^ :n. Üjpr „D . . . , _

- I 1 1 I 1 1 1 l_ 10 20

retardo

30

1

c 0.5 0 w " J

e f í " 1 e n * -0 5

i

^ , ,

'• „ _unyu yy

F.-i,í¡. de Ta dif<12) en est. 205 i i i i i i i t i i i i i /

n;n ü

i T \

j - i t i i i n <-P f i n_TL ' - ^ -

j jü | j : ' " • u n M " p y u n U y u U

i i i i i i i i i i i i i i

i •

• 10 20

retardo

30 40

2 1 3

Srafioo de Ta en est. 215

t a 2 1 5

treses

F.a.s. de Ta difí!2) en est.215 -T 1 1 1 1 1 i 1 1 1 ¡ — T 1 1 i 1 1 r

0.5 -c o e f

í O i e n

•"'fT"-n.'""..Tírn HJL n P p n : Í1 U U U ; l l u U u u U : U U U U u a U " u

-i _1 1 L.

10 20

retardo

30 40

F,a.p. de Ta dif< 12) en est.215 I 1 1 1 1 1 ! i 1 1

0.5

•""n n íl'Tn u \y

-0.5

TFTI n l l . nn__ .

y;—U"";. .^"1 !1—^T

-1 - ] 1 1 i 1 I i 1 L. _1 I I L. 10 20

retardo

30 40

^T?

Gráfico cte Ta en est. 224 T — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — ! — i — i — r

o °-5

e t í 0 i e n

t -0.5

-1

F.a.s. de Ta dif(12) en est.224 — [ ¡ 1 1 ¡ 1 1 1 1 j -

TÍÍTn'"n'"""»"'T'"'.'„'""'ñ n : f l . . o j n . n u ÜT IXT : UU 1

n . .n ITT

_i i i ¡ i i ¡ i_

10 20

retardo

,30

T.a.p. de Ta dif(12) en est. 224 -i 1 1 1 1 1 r

retardo

2 1 5

CAPITULO 6

SERIES DE OXIGENO DISUELTO

6.1 - Generalidades

6.2 - Modelos para series de Oxigeno disuelto: Referencias

6.3 - Series de oxígeno disuelto en la cuenca del Guadiana: Obtención de modelos


3.2.- Análisis de correlogramas: identificación de modelos


6.4 - Conclusiones

CAPITULO 6

ANÁLISIS DE SERIES DE OXIGENO DISUELTO

6.1 - etHEMiilt&DES

Es bien conocida la importancia e interés de este

parámetro. Es un elemento indispensable en la vida de los

animales y plantas tanto terrestres como acuáticas.

El oxígeno en el agua procede del contacto de la

superficie del agua con el aire atmosférico (fuente física),

de la actividad fotosintética de las plantas verdes (fuente

biológica). La entrada de un caudal tributario, poco

contaminado, a un curso principal va a suponer una mejora

del contenido de oxígeno para el último.

La solubilidad del oxígeno en el agua depende de varios

factores, entre ellos se pueden citar:

- la temperatura: influye disminuyendo la solubilidad

del oxígeno cuando aumenta;

- la turbulencia que influye en la aireación de las

aguas;

- la superficie del agua en contacto con el aire;

217

- las sales disueltas: a mayor mineralización, menor

solubilidad. Está relacionado por tanto, con la

conductividad.

Las aguas corrientes (superficiales y no contaminadas)

suelen estar saturadas de oxígeno, dependiendo el contenido

de la aireación, de las plantas verdes presentes en el agua

y de la temperatura, (Catalán, 1969).

Las diferencias del contenido de oxigeno en los

distintos ríos y dentro de ellos en diferentes tramos de los

mismos, van a ser debidas, además de a su situación, a los

diferentes grados de contaminación.

La cantidad de oxígeno disuelto va a dar información

sobre la capacidad de autodepuración y la existencia de vida

acuática.

La medida de este parámetro se puede realizar in situ

por métodos electrométricos, o en laboratorio por métodos

químicos.

6.2 - MODELOS PARA SERIES DE OXIGENO DISUELTO: REFERENCIAS

Hacia la mitad de la década de los sesenta, comienzan a

aparecer estudios proponiendo modelos matemáticos de tipo

determinista para describir, predecir y controlar el nivel

de polución orgánica de ríos y corrientes (Dobbins, 1964),

empleando como variables indicadoras del estado de

contaminación el OD y la DBO.

Debido a su aleatoriedad se consideran, posteriormente,

218

modelos estocásticos o probabillsticos para analizar los

datos de polución de una corriente, (Thayer & Krutchkoff,

1967; Padget & Rao, 1979). Estos modelos se obtienen a

partir de ecuaciones diferenciales estocásticas, en las que

intervienen constantes que hay que determinar en cada caso

concreto según las hipótesis de partida. Los modelos son

verificados con datos reales obtenidos en distintos puntos,

aguas abajo de un foco de polución, para conseguir el perfil

longitudinal de variación del OD y de la DBO.

Siguiendo la idea de conseguir distribuciones de

probabilidad para el OD y la DBO, con objeto de obtener

valores posibles de dichos parámetros que intervienen en un

modelo más amplio de calidad, Whitehead & Young (197 9)

realizan una simulación por el método de Monte-Cario para

observaciones diarias de OD y DBO en un determinado río. Los

valores estimados en términos probabillsticos reflejan el

comportamiento dinámico del río día a día y proporcionan

información sobre extremos de calidad.

El análisis de datos tomados en forma de serie

temporal, da lugar a la aplicación del análisis espectral a

series de OD (Thomann, 1967) y, más tarde, su tratamiento

mediante la metodología Box-Jenkins (Fuller & Tsokos, 1971).

McMichael & Hunter (1972) aplican las técnicas Box-

Jenkins a la modelización de la Ta y del OD en el río Ohio,

mediante ecuaciones del tipo:

Yt = mt + et

219

siendo y^ el valor de la variable en el momento t, m . la

componente determinista constituida por dos términos coseno

que representan las variaciones estacionales, como ya se vio

en el capítulo correspondiente a la temperatura del agua, y

6 la componente estocástica ruido blanco, derivada de un

modelo autoregresivo de primer orden.

En 1974 aparece un trabajo sobre modelos de calidad del

agua mediante el empleo del método Box-Jenícins (Huck,

Grahame y Farquhar, 1974), en el que se cita el análisis con

dicha metodología de series horarias de cloruros,

temperatura, oxígeno disuelto, pH y conductividad. En este

artículo sólo se presentan los resultados para las series

de cloruros y de oxígeno disuelto y dos períodos de

observaciones: 28/5/71 a 23/6/71 y 26/11/71 a 25/12/71 (670

< N < 720). Los modelos estimados para el oxígeno disuelto

fueron IMA(1,1) e IMA(1,1)2• E 1 significado de la

estacionalidad de periodo s = 2, que aparece en el modelo

estimado con los valores recogidos en Diciembre, se explica

como consecuencia de una ligera alteración ocurrida en el

aparato de toma de datos. Los autores encuentran el método

útil, adaptable y como técnica alternativa de otros métodos.

220

6.3 - SERIES DE OXIGENO DISUELTO EN LA CUENCA DEL GUADIANA:

OBTENCIÓN DE MODELOS


En el cuadro 6.1 se presentan las estaciones tratadas

con información sobre las series de valores de Od

disponibles en cada estación para realizar el estudio.

Los gráficos de los valores de Od utilizados reflejan

la variación de parámetros ya estudiados, el caudal y la

temperatura. Los máximos en las series de Od se corresponden

con minimos en el mismo mes de la Ta, y al contrario. La

disminución de caudal, por otra parte, produce disminución

de los valores del Od. Se pueden observar:

a. - Series sin tendencia acusada o con ligera

tendencia, en general a disminuir, en estaciones: 4, 9, 30,

101, 107, 109, 201, 210, 214, 801, 802.

En este grupo se encuentran todas las estaciones

situadas en embalses (30, 210, 801 y 802) y estaciones con

aguas poco alteradas, bien por estar en cabecera de rio (4,

101, 107, 109 y 201), bien por estar en tramos con poca

contaminación (9, 214) .

b.- Series con disminución fuerte de valores minimos en

los últimos años (1982 a 1986) , en estaciones 8, 203, 205,

215 y 224.

221

Cuadro 6.1

P A R Á M E T R O 5, OXIGENO DISUELTO (mg/l 02)

•Información sobre las series de OD tratadas*

SITUACIÓN ESTACIÓN INICIO FINAL LONG. MESES MAX. MIN. HEDÍA DESV.

niin. serie serie serie sin datos observ. observ. serie típica

AZUER EN CARRIZOSA

AZUER EN DAIMIEL



BULLAOUE EN E. T. DE ABRAHAH

BULLAOUE EN PTE. LUCÍAMA

CIGUELA EN V. DE SAN JUAN


GIGUELA EN OUINTANAR

GIGUELA EN VILLAFRANCA



GUADIANA EN E. PEBARROYA


GUADIANA EN LUCIANA



ZANCARA EN CERVERA

ZANCARA EN EL PROVENCIO

109

102

101

802

210

2 U

215

203

201

202

8

30

301

4

9

107

103

205

224

10/79

11/72

10/72

10/79

10/72

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

10/72

10/79

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

7/86

7/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/82

5/86

80

163

164

80

164

164

144

166

166

164

164

164

80

164

144

164

164

116

164

24(30.%)

101(62.%)

36(22.%)

15(19.%)

17(10.%)

20(12.%)

37(26.%)

53(32.%)

24(14.%)

76(46.%)

17(10.%)

17(10.%)

13(16.%)

17(10.%)

20(14.%)

18(11.%)

55(34.%)

10( 9.%)

36(22.%)

11.40

12.70

12.90

13.50

11.80

11.75

11.00

12.30

12.10

12.70

12.02

14.00

11.10

12.60

11.60

13.80

11.80

9.50

12.80

2.20

.00

4.90

2.40

3.80

1.30

.00

.00

3.60

1.40

.00

1.20

5.90

4.00

.00

.50

2.80

.00

.00

8.96

6.24

8.87

8.44

7.98

7.32

4.83

5.86

8.57

8.36

5.51

8.20

8.43

8.57

6.81

6.88

7.49

3.13

6.17

1.64

3.37

1.68

1.52

1.53

2.14

3.41

3.63

1.51

1.95

3.32

2.12

1.29

1.57

2.06

2.39

2.21

2.84

3.66

222

Los datos de la estación 205 llegan hasta Mayo/82 y en

las últimas observaciones ya aparecen mínimos prácticamente

nulos.

En todos los casos la disminución de valores coincide

con descensos de caudal. Así, el gráfico de la serie de OD

en 203 tiene la parte final, a partir de Junio/81 (t = 105),

con valores observados, la mayoría, nulos.

El gráfico de OD en 215 es semejante al de la 203, con

descenso en la parte final y en el mismo período, aunque en

este caso con oscilaciones más irregulares.


modelos

La influencia de la Ta en el OD se refleja en la forma

de los correlogramas de sus series.

La mayor parte de las series de OD analizadas

(estaciones 4, 9, 101, 109, 201, 203, 210, 214, 215, 224,

801) tienen una fas típica estacional, siendo necesario

tomar diferencias "D", bastando con D = 1.

En los gráficos de este grupo de estaciones, se

presentan completos (gráficos de la serie inicial y gráficos

de la serie diferenciada estacionalmente) los de la estación

4, las restantes estaciones tienen fas y fap similares a

los de la 4, por lo que sólo se incluyen los correlogramas

de las series diferenciadas estacionalmente.

En los correlogramas de la 215, se refleja la

223

irregularidad mayor, en comparación con la 203, por los

coeficientes más bajos que en esta última, especialmente en

los primeros retardos.

En otros casos, estaciones 8/ 107/ 205, los

correlogramas tienen algún coeficiente significativo en el

primer retardo estacional (12) o próximos (11 ó 13), sin que

sea preciso, en principio, tomar diferencias.

Por último, hay dos estaciones 30 y 802, ambas en

embalses, con estructura clara de AR(1), aunque las otras

estaciones en embalses, 210 y 801, si aparecen con

estacionalidad.


A.- Series de Oxígeno disuelto con estacionalidad.

Los modelos estacionales IMA(1,1)12 <íue s e identifican

en un principio de los gráficos de fas y fap, son aceptables

para las series de las estaciones 4, 101 y 801, (cuadro

6.2).

El modelo aceptado para la predicción es:

0Dt+1 = ODt+1_12 + a t + 1 - ea t + 1_ 1 2

con coeficiente 9 próximo a 0.7.

Las predicciones con origen en t = 164 (5/86) para cada

estación se encuentran a continuación.

224

S T A C I O N 4

Fecha

6 /86

7 / 8 6

8 /86

9 /86

. 0 /86

Ll/86

L2/86

1/87

2 / 8 7

3 /87

4 / 8 7

5 /87

6 /87

7 /87

8/87

9 /87

V a l o r o t a se rv .

****

****

****

****

****

****

****

****

9 . 3

8 . 9

9 . 5

9 . 0

8 . 0

8 . 0

6 . 4

8 . 0

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 1

12

13

14

15

16

P r e d i o c i ón

7 . 6 6

6 . 9 3

6 . 5 8

6 . 4 6

7 . 7 5

8 .96

9 . 8 0

1 0 . 1 0

9 . 7 9

9 . 5 3

8 . 7 0

7 . 9 5

7 . 6 6

6 .93

6 .58

6 .50

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

2 . 0 5 )

2 . 0 4 )

2 . 0 4 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 0 4 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 0 5 )

2 . 1 3 )

2 . 1 3 )

2 . 1 3 )

2 . 1 3 )

P e s o s TJ

0 . 0 0

0 . 0 0

0 .00

0 . 0 0

0 . 0 0

0 .00

0 .00

0 . 0 0

0 .00

0 .00

0 . 0 0

0 . 2 9

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

226

E S T A C I Ó N 1 0 1

Fecha

6/86

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

Valor observ.

****

****

****

****

****

****

****

****

9.8

9.4

13.6

10.0

6.8

****

****

****

1 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Predicción

7.80

7.05

6.50

6.65

8.09

9.02

10.11

10.97

10.28

9.59

9.72

8.23

7.80

7.05

6.50

6.65

<±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

í±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.33)

2.33)

2.33)

2.33)

2.34)

2.33)

2.42)

2.42)

2.42)

2.42)

Pesos TA

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.27

0.00

0.00

0.00

0.00

227

E S T A C I Ó N 8 0 1

Fecha

6/86

7/86

8/86

9/86

.0/86

.1/86

.2/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

Valor observ.

****

****

****

****

****

****

****

****

9.2

9.2

9.6

8.7

7.7

7.9

6.2

7.5

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Predicción

7.59

6.78

7.32

7.10

7.02

8.11

9.24

9.78

9.60

9.31

8.99

8.25

7.60

6.78

7.32

7.10

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

c±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.70)

1.80)

1.80)

1.78)

1.78)

Pesos TJ

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.33

0.00

0.00

0.00

0.00

228

Estaciones 9, 210 y 214: Como en las anteriores, la

estructura de las series diferenciadas estacionalmente es de

MA(1)12, pero hay problemas para aceptar los modelos.

Oxígeno disuelto en 9: La serie de residuos de estimar

un IMA(l/i)12 tiene media significativa, distinta de cero, y

correlaciones elevadas.

La introducción de una constante (debida a una media

algo más elevada en los primeros valores de la serie) en el

modelo produce una serie de residuos con media nula, pero no

se puede aceptar independencia entre ellos, aunque no

aparecen coeficientes fuera de los límites de significación

de los correlogramas salvo r (14).

Serie de OD en 210 y 214: Como en el caso anterior los

modelos identificados en ambas son de tipo IMA(1,1)12, Y

requieren la estimación de constantes para conseguir

residuos con media nula. Su pequeño valor, especialmente en

210, indica una media algo mayor que en el resto en la

primera parte de las series (primeros 12 datos en 210 y

primeros 24 datos en 214).

En la 210 no se puede aceptar la independencia de los

residuos por la aparición de coeficientes significativos en

retardos 2, 4, 6 y 9, lo que significaría una periodicidad

estacional con s = 2, sin que se encuentre explicación a

esta con la información que se posee de los datos.

En la 214 se puede aceptar el modelo, quedando la

expresión para predecir de la forma:

0Dt+1 = 0Dt+1_12 + at+1 - e at+1_12 + 5

229

E S T A C I Ó N 214

Valor Fecha obse rv . i P r e d i c c i ó n Pesos r.*

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

5.10

4.04

3.86

4.20

6.34

7.68

8.89

9.10

7.69

6.97

7.90

6.36

5.01

3.95

3.77

4.10

(±

(±

(±

(±

(±

<±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

2.63)

2.63)

2.63)

2.63)

2.62)

2.62)

2.62)

2.62)

2.62)

2.63)

2.62)

2.62)

2.74)

2.72)

2.72)

2.73)

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.28

0.00

0.00

0.00

0.00

6/86

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

****

****

****

****

****

****

****

****

7.10

7.50

8.10

5.00

6.30

5.50

4.90

4.50

230

Estación 109: La serie de OD en esta estación, después

de diferenciar estacionalmente, tiene estructura de AR(1).

Se puede aceptar el modelo ARIMA(1,0,0)x(0,l,0)12- L o s

resultados de la estimación se encuentran en el cuadro 6.2

resumen.

El modelo de predicción es:

ODt+1 = 0 O D ^ . - L + ODt+1_12 - 0 ODt+1_13 + a t + 1

con dependencia entre valores separados 1, 12 y 13 meses.

Se realizan predicciones con dicho modelo y origen en

t=80 (5/86).

231

E S T A C I

Valor

Feclia observ. 1

6/86 **** i

7/86 **** 2

8/86 **** 3

9/86 **** 4

10/86 **** 5

11/86 **** 6

12/86 **** 7

1/87 **** 8

2/87 9.20 9

3/87 8.70 10

4/87 9.90 11

5/87 8.90 12

6/87 7.30 13

7/87 **** 14

8/87 **** 15

9/87 **** 16

o ir lo»

Predicción Pesos T^

7 . 9 2

7 . 1 4

7 . 1 6

2 . 2 3

7 . 8 5

8 . 9 1

1 0 . 0 5

1 0 . 4 5

1 0 . 1 2

9 . 0 0

7 . 6 0

7 . 5 0

7 . 9 2

7 . 1 4

7 . 1 6

2 . 2 3

( ± 1 . 7 8 )

( ± 1 . 9 6 )

( + 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( + 2 . 0 0 )

( + 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( + 2 . 0 0 )

( ± 2 . 0 0 )

( ± 2 . 6 8 )

( ± 2 . 8 0 )

( + 2 . 8 3 )

( ± 2 . 8 4 )

0 . 4 5

0 . 2 0

0 . 0 9

0 . 0 4

0 . 0 2

0 . 0 1

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

1 . 0 0

0 . 4 5

0 . 2 0

0 . 0 9

0 . 0 4

232

Estaciones 201, 203, 215 y 224: Sus series de OD tienen

corre lograrías similares, tanto las series iniciales como las

diferenciadas estacionalmente. El modelo identificado en

todas ellas es un ARIMA (l,0,0)x(0,l,l)12.

Las diferencias entre ellas aparecen en los resultados

de las estimaciones de tal modelo con los datos observados

en cada una.

Serie de OD en 201: Los resultados de la estimación

(Cuadro 6.2) permiten aceptar el siguiente modelo de

predicción

0Dt+l " * 0Dt+l-l + 0Dt+l-12 " * 0Dt+l-13 + at+l " e at+l-12

con <p = 0.32 (0.08) y 6 = 0.81 (0.05).

Con origen en t = 166 (7/86) se predicen valores de

Agosto, Septiembre y siguiente año hidrológico 1986/87.

233

E S T A C I Ó N 2 0 1

Fecha

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

Valor observ.

****

****

****

****

****

****

9.0

8.2

10.0

8.5

6.9

5.8

6.2

7.8

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Predicción

5.84

6.06

8.14

8.89

9.60

9.90

9.43

9.32

8.94

8.20

7.69

6.21

6.61

6.31

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

( +

(±

(±

2.22)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.34)

2.38)

2.39)

Pesos T-;

0.32

0.10

0.03

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.19

0.06

0.02

234

Serie de OD en 203: Los resultados de la estimación de

un ARIMA (l,0,0)x(0,l,l)-L2 n o permiten aceptar este modelo

como válido para esta serie de valores.

Si se considera la serie con N'= 105 (de 10/72 a 6/81),

se puede aceptar un IMA estacional (1,1)12 c o n u n a constante

negativa, por la disminución de valores que ya comienza en

el período 1979/80 (85 < t < 96 en el gráfico de la serie),

por lo que se incluiría en el grupo de estaciones (9, 210 y

214) con esta estructura. Con un modelo similar al de estas

estaciones, se comprueba su validez, prediciendo valores

para los meses restantes del año hidrológico y los del

período siguiente.

235


Valor Fecha observ. 1

7/81 3.33 1

8/81 3.85 2

9/81 5.27 3

.0/81 7.85 4

.1/81 8.23 . 5

L2/81 8.35 6

1/82 8.26 7

2/82 6.37 8

3/82 6.13 9

4/82 5.51 10

5/82 4.49 11

6/82 3.36 12

7/82 3.33 13

8/82 3.85 14

9/82 5.27 15

Predicción Pesos r

3 . 0 6

3 . 0 1

4 . 4 0

6 .47

7 . 1 0

8 .03

8 .88

7 . 1 6

7 . 4 7

6 . 8 6

5 .52

2 .94

2 . 8 1

2 . 7 7

4 . 1 5

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

3 .03)

3 .03)

3 .03)

3 .03)

3 .03 )

3 .03)

3 .03)

3 .03)

3 .03)

3 .03 )

3 .03)

3 .03)

3 .09)

3 .09)

3 . 0 9 )

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 .19

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

236

Serie de OD en 215: Los resultados de estimar un

ARIMA(1,0,0)x(0,l,1)12 n o permiten aceptar el modelo. La

introducción de una constante, aunque próxima a cero, mejora

los valores en los contrastes de verificación del modelo,

que se pueden aceptar como válidos para 0.05 < a < o. 01.

Para los meses siguientes, no existen observaciones con las

que comparar las predicciones.

La serie de OD en 224, sigue un modelo similar al de la

estación anterior con coeficiente AR regular algo más

elevado (Cuadro 6.2).

El modelo de predicción para estas dos últimas series

tiene la siguiente expresión:

ODt+1=0 0Dt+1_1+0Dt+1_12-<íQDt+1_13+at+1-e at+1_12+á

con 0.40 < 0 < 0.55, 0.80 < e < 0.85 y - 0.20 < S < - 0.15.

Las predicciones que figuran a continuación se han

obtenido con el modelo anterior, tomando como origen el

último valor de cada serie empleado en la estimación, es

decir, t = 144 para la 215 y t = 164 para la 224, que, en

los dos casos, corresponde a Mayo/86.

Aunque casi no existen datos en el siguiente periodo si

no ha habido cambios importantes, la predicción sigue la

evolución de los últimos datos de la serie.

237

E S T A C I Ó N 2 1 5

V a l o r Fecha

6/86

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

observ.

****

j

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Predicción

0.00

0.97

2.28

0.91

0.23

0.65

5.42

5.68

2.83

2.22

2.14

0.87

0.00

0.77

2.01

0.62

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

4.31)

4.71)

4.79)

4.80)

4.81)

4.81)

4.81)

4.81)

4.81)

4.81)

4.81)

4.81)

4.87)

4.88)

4.88)

4.88)

Pesos 7.

0.

0.

0.

0.

0.

0.

0.

0,

0.

0.

0.

0

0

0

0

0

.44

.20

.09

.04

,02

.00

.00

.00

.00

.00

.00

.18

.08

.04

.02

.01

•1

238


Valor Fecha obse rv . 1 P r e d i c c i ó n Pesos TJ

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

0.12

2.05

3.79

4.33

6.68

7.05

7.96

4.56

3.80

2.33

1.06

0.56

0.26

1.97

3.59

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

c± (±

4.39)

4.96)

5.11)

5.14)

5.15)

5.15)

5.15)

5.16)

5.16)

5.16)

5.16)

5.16)

5.22)

5.25)

5.25)

0.52

0.28

0.14

0.08

0.04

0.02

0.01

0.006

0.003

0.002

0.00

0.19

0.10

0.05

0.03

6/86

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

****

****

****

****

****

****

****

****

0.00

0.00

0.00

0.00

****

****

****

239

B . - Ser ies de Oxigeno d i sue l to s in es tac ional idad

En e s t e a p a r t a d o se i n c l u y e n l a s s e r i e s cuyos

cor re logramas no p r e s e n t a n forma s i n u s o i d a l que ind ique

c l a ra es tac ional idad.

La forma de fas y fap sugiere e s t ruc tu ras de AR(1) en

unos casos ( e s t a c i o n e s 30 y 802) , y l a neces idad de

d i fe renc ia r regularmente, d = 1, en o t ros (estaciones 8, 107

y 205) .

B.i**- Ser ies con es t ruc tu ra de AR(1)

OD en e s t a c i ó n 3 0 : La e s t i m a c i ó n de un AR (1)

proporciona un con t ras te de independencia para la s e r i e de

r e s i d u o s con Q (36) s i g n i f i c a t i v o a l 5%, pero se puede

aceptar independencia para Q(24).

Por l a s c a r a c t e r í s t i c a s de es te modelo sólo es pos ib le

obtener predicciones a un período a p a r t i r de la s igu ien te

expresión:

0D t + 1 = <p 0 D t + 1 - 1 + a t + 1 + ti (1 - 0)

Con l o s v a l o r e s es t imados de l o s pa rámet ros se ob t i enen

estimas de va lores s in observar:

Para t = 164 (5/86):

1 = 1, a t + 1 =. Ó : 01^(1) = 7.73 (± 3.75)

Para t = 164 (5 /86) :

1 = 2, a t + 2 =5 o : ODt(2) = 8.03 (± 3.99)

240

A partir de 1 = 2 las predicciones con el mismo origen

toman prácticamente el mismo valor alrededor de 8. Seria

necesario ir actualizando la predicción a un periodo con la

última nueva observación pero no existen datos hasta

Febrero/87.

OD en estación 802: La serie de residuos del ajuste de

un AR(1) aparece con autorregresiones significativas en

retardo 8 gue no permiten aceptar el modelo para 0.05 < a <

0.01. Con una serie más larga (N > 100) la estimación del

modelo mejorarla y se podria aceptar pues la estructura es

clara de AR(1).

Siendo estas dos series de puntos de muestreo situados

en embalses, la influencia de éstos parece la causante de

la falta de estructura estacional en las mismas.

B.2.- Series con d = 1

OD en estación 8: A la s e r i e con una d i ferencia regular

se l e a jus ta un MA(1). Los resul tados no permiten aceptar e l

modelo por e l v a l o r de Q. El v a l o r próximo a 1 de l

coef ic ien te MA hace pensar en una cancelación de operadores.

Por o t ra p a r t e , la aparición de coef ic ien tes grandes a

r e t a r d o 12 en l a s e r i e r e s i d u a l i n d i c a c i e r t a

es tac iona l idad , también observada en la fas con r (12) y en

l a fap con a (12) de l a s e r i e de d a t o s . La s e r i e

d i f e r e n c i a d a e s t a c i o n a l m e n t e t i e n e e s t r u c t u r a de MA(1)

241

estacional, sin embargo los resultados de las

estimaciones no permiten aceptar este modelo.

El descenso del nivel de la serie a partir de la t -

100, producido con seguridad, por causas ajenas al proceso,

impide la representación de la serie completa observada

mediante un modelo con una sola variable.

Si se considera la serie de N'= 100 valores (de 10/72 a

1/81) aparece estructura estacional clara y para la serie

con D = 1 se identifica un IMA(1,1)12 ^ue s e puede aceptar

como válido en la estimación.

Con el modelo de predicción:

ODt+1 = ODt+1_12 + at+1 - Q.74 at+1_12 - 0.&5

y origen en t = 100 (1/81) , se obtienen los valores de la

siguiente página.

242

E S T A C I Ó N 8

Fecha

2/81

3/81

4/81

5/81

6/81

7/81

8/81

9/81

10/81

11/81

12/81

1/82

2/82

3/82

4/82

5/82

6/82

7/82

8/82

9/82

10/82

Valor observ.

7.30

6.10

1.40

6.80

0.50

0.30

3.70

0.70

3.00

0.00

0.20

0.70

5.30

6.80

4.40

12.00

0.40

0.70

1.60

4.50

1.60

I 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

Predicción

6.49

8.16

6.62

5.61

5.34

4.30

3.22

1.69

3.95

6.32

7.15

5.24

6.15

7.81

6.28

5.26

4.99

3.96

2.87

1.35

3.60

( +

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(+

í±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

3.95)

3.94)

3.95)

3.94)

3.95)

3.95)

3.94)

3.95)

3.95)

3.95)

3.96)

3.95)

4.07)

4.08)

4.07)

4.08)

4.08)

4.08)

4.08)

4.08)

7.68)

Pesos T-;

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.26

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

243

OD en estación 107: Sus gráficos indican estructura de

AR(1)

pero los resultados de la estimación de tal modelo ti©

permiten su aceptación.

Los coeficientes significativos en los retardos

próximos al estacional y el gráfico de la serie hacen pensar

en cierta falta de estacionariedad. La serie resultante de

tomar diferencias regulares, d = 1, tiene estructura de

MA(1). Los resultados de estimar un IMA(1,1) indican

cancelación de operadores (1 - B) y (1 - ©B) por el valor de

e próximo a 1.

Si se toman diferencias D = 1 aparece estructura de

IMA(1,1)-, 2, como en otras estaciones de cabecera de rio ya

tratadas: 201, etc. Por el coeficiente elevado r (1) en la

serie de residuos se estima un IMA(0,l)x(l,l)12. C o n l a

introducción del término MA regular no se obtienen mej oras

importantes en cuanto al error de predicción, pues sólo se

reduce ligeramente (2.17 frente a 2.19) y las predicciones

obtenidas son prácticamente las mismas que con el modelo más

sencillo con un sólo término MA estacional, por lo que se ha

preferido el IMA(1,1)12.

Se puede emplear para la predicción de valores futuros

la expresión:

ODt+1 = 0Dt+1_12 + at+1 - 0.86 afc+1_12 - 0.2

Con origen en t = 164 (5/86) se obtienen los valores del

cuadro siguiente:

244


V a l o r Fecha o b s e r v . 1

6 /86 0 .7 1

7 / 8 6 0 . 8 2

8 /86 0 . 6 3

9 / 8 6 0 .0 4

L O / 8 6 **** 5

Ll/86 **** 6

L2/86 **** 7

1/87 **** 8

2 / 8 7 6 .7 9

3 /87 2 . 9 10

4 /87 5 .8 11

5 /87 0 . 5 12

6 /87 0 .7 13

7 /87 0 . 8 14

8 /87 0 . 6 15

9 /87 0 . 0 16

P r e d i c c i ó n P e s o s T

4 . 9 8

4 . 5 0

3 . 5 5

2 . 0 9

4 . 7 6

6 . 5 6

6 . 8 9

6 .56

6 .47

6 . 8 1

6 .58

5 . 5 5

4 . 7 7

4 . 2 9

3 .35

1.89

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

c±

(±

(+

(±

(±

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 3 0 )

4 . 3 0 )

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 3 0 )

4 . 2 9 )

4 . 2 9 )

4 . 3 4 )

4 . 3 4 )

4 . 3 3 )

4 . 3 3 )

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 1 4

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

0 . 0 0

245

OD en estación 20 5: Como en las anteriores de este

apartado, sus gráficos muestran estructura de AR(1) pero la

observación del gráfico aconseja tomar una diferencia

regular, d = 1.

La serie diferenciada aparece con estructura de

ARIMA(0,1,1) x(l,0,0)12. L a estacionalidad, muy atenuada,

viene representada por el coeficiente AR estacional.

La expresión para predecir es algo distinta a los casos

anteriores pues la dependencia de OD . de 0D^-_-L2 está

representada por el coeficiente, AR estacional, $

ODt+1 = O D ^ + * ODt_12 - * ODt_13 + at+1 - 8 at+1_x

De esta estación sólo hay valores hasta Mayo/82, por

ello para verificar las predicciones del modelo, se ha

estimado de nuevo con N = 96 datos (de 10/72 a 9/80) y se

han obtenido predicciones para los siguientes 20 valores que

comprenden dos periodos hidrológicos.

A partir de la predicción a período 1 = 8 aparecen

valores negativos por que se han sustituido por ceros. Por

las características del modelo, el intervalo de confianza va

aumentando y se va perdiendo precisión a medida que alejamos

el horizonte de predicción. Si se van introduciendo valores

observados y se actualizan las predicciones estas mejoran su

aproximación a los valores reales.

246


Valor Pred.

Fqcha observ. ¿ Predicción Pesos r- Actualizada

10/80 0.50 1 1.53 (t 4.33) 0.32

11/80 1.20 2 1.08 (i 4.55) 0.32 0.76

12/80 6.60 3 2.21 (± 4.75) 0.32 2.02

1/81 2.30 4 1.14 (± 4.95) 0.32 2.41

2/81 2.90 5 0.22 (± 5.13) 0.32 1.46

3/81 1.40 6 0.02 <t 5.31) 0.32 1.71

4/81 0.00 7 0.37 (± 5.49) 0.32 1.97

5/81 0.20 8 0.045 (±5.659) 0.32 1.02

6/81 0.30 9 0.00 (± 5.82) 0.32 0.49

7/81 0.15 10 0.00 (t 5.98) 0.32 0.37

8/81 5.53 11 0.00 Cí 6.13) 0.32 0.45

9/81 2.74 12 0.00 <± 6.29) 0.61 0.31

10/81 3.44 13 0.17 (± 6.83) 0.41 1.08

11/81 5.53 14 0.04 (± 7.06) 0.41 2.04

12/81 4.23 15 0.37 (± 7.29) 0.41 4.75

1/82 0.60 16 0.06 (t 7.50) 0.41 3.31

2/82 0.00 17 0.00 (± 7.70) 0.41 2.63

3/82 0.40 18 0.00 Cí 7.92) 0.41 1.35

4/82 0.00 19 0.00 (± 8.11) 0.41 0.63

5/82 0.00 20 0.00 (± 8.31) 0.41 0.49

247

OD 205 ( —) y Predicciones (•*•) origen t = 9/80

o d

J , . B H«»*^ t f < ^4^wO-v 30

meses íiO/80 a 5/82)

OD 205 í— ) y Predicciones actualizadas (-****)

o d 2 0 5

meses (10/80 a 3/82)

248

Cuadro 6 .2

RESUMEN DE RESULTADOS - SERIES DE DXI5EN0 D1SUELTD i

Estación

4

B

1 ?

•• 30

101

107

199

20 i

203

205

210

214

215

224

SO!

802

8

164

100

144

164

164

164

ao

166

105

116

164

164

144

164

80

80

Modelo Box-jenkins

(1 -• B,2)ÜDt - !! - 0.7tB1 2!s t

(0.061

i! - B12)DDt = (I - 0,74B'2Ía t - 0,35 (0:09? ÍO.OS)

í! - B12S0Üt = (1 - 0.7BB!3)at - 0,15 (0.06) (0.05)

(1 - 0,368)(0»e - 8.20) = a t

(O.OBI (0=241

(1 - B12!0De = (1 - 0.73B ,2)a t

Í0.06)

(1 - Blz!ODt = (I - O.B6B")at - 0=20 ¡0.05) (0.04)

(1 - 0.45EÜ1 - B!2)0Dt = a t

(0,111

fl - 0.32BK1 - B12)DEt = (1 - O.BíB1!)at

(0.081 (0.05!

(1 - R,2)O0t = (1 - 0,BIB12)at - 0.25 10.0S) (0.051

(1 - 0,33B12)(! - B)0Dt = íl - O.tBBla* (0,091 ÍO.07!

íl - Bia)ODt = (1 - 0,84B12)at - 0,05 (0.051 (0,031

(1 - B'2)GDt = (1 - 0.72B12)at - 0,97 10.06) (0.3B)

11 - 0.44BMI - B,2)0Dt = (1 - 0,B2B12!at - 0.18 (0.08) (0.061 (0.06)

(1 - 0.52BM1 - B,2)QQt = <! - 0,81B ,z)a t - 0.16 (0.(57) Í0.06) ¡0,05)

íl - BI2SDBt = íl - 0.67B12)3t. (0=10)

(1 - 0.3SB) fODt - 8,47) = a t

¡0:111 (0,231

Q - Ljung-Boí.

GÍ36! = 32,92

SÍ36) = 51.94

9(36) = 94.64*

11 (36) = ¿2.26*

QtM) -3l.2f

GÍ24) = 26.64

QÍ36! = 51.37

BÍ24) = 27,70

QÍ36) = 34.97

3(24) = 17.44

G(36! = 52.82

BÍ24S = 81,19'

Q(241 = 27.24

0Í24) = 3a,31

9(331 = 39,45

QÍ24! = 34,78

0Í241 = 44,63*

6.L.

35

34

34

34

2 2

23

34

23

34

22

34

22

22

2!

27

23

22

hrror

Í.04

2.01

1,81

1,91

i,13

2.19

0.9!

1.13

1.55

2.14

1.19

1,34

2,20

2.24

0,8?

1.33

249

6.4 - CONCLUSIONES

Los modelos probados en las series de OD resultan

inestables en el sentido de que en aguas ligeramente

alteradas desaparece rápidamente la estructura del modelo o,

sin llegar a desaparecer en la forma de los correlogramas,

no es posible aceptar el mismo modelo sin introducir nuevos

coeficientes para modelizar la serie de residuos resultante.

La obtención de modelos Box-Jenkins para las series

mensuales de Oxigeno disuelto en las estaciones estudiadas

resulta eficaz en aguas poco alteradas como suelen ser las

series de puntos en cabecera de río (4, 101, 109, 201, 224)f

o con buena capacidad de autodepuración como son las

estaciones 203 v 214. aunque es necesario la introducción de

constantes negativas que absorban la ligera tendencia a

disminuir de los valores en la última parte de las series.

Todas ellas presentan modelos estacionales con término MA

también estacional, salvo la estación 109 donde basta una

diferencia D para que desaparezca la estacionalidad. Sin

embargo, aparece un término AR entre valores separados un

mes tanto en la 109 como en 201 y en 224.

En puntos con alteraciones en sus aguas bien de tipo

climático (sequia en época estival:estación 107)f bien por

proximidad de poblaciones e industrias: estaciones 8, 9,

205. 215. el ajuste de modelos se dificulta, no aceptándose

la independencia de los residuos por correlogramas con

coeficientes elevados y sin estructura definida claramente

250

en el caso de la serie en 9 (valores de Q(36) y Q(24)

significativos). En otros casos, como la 205, se debilita la

estructura estacional quedando sólo un término AR12 Y

apareciendo un término MA regular

Como casos particulares hay que destacar las series de

estaciones en embalses: por un lado los puntos 30 v 802r

donde desaparece la estacionalidad y los valores presentan

estructura autorregresiva de primer orden. Por otra parte,

las series en 210 y en 801 presentan forma de IMA(l,l)

estacional, con irregularidades en la serie de residuos de

la 210 que no permiten aceptar el modelo.

Esta diferencia en los modelos puede ser debida al

punto de recogida de datos en las proximidades del embalse

(210 y 801) o en puntos dentro del embalse (30 y 802).

251

GRÁFICOS D? SERIES DE OXIGENO DISUELTO

Serie Od 8 con d = i i — l — i — r

retarde

•i . .._ 1

e f i o 0 i e n

-1

•

H A

i \

,A, u u

i i

5

F,a,s,

, . i , ,

n ;nn n Uu u ¡i IJU

1 P 1 1 1

10

de Od en 8 con d = 1 i i j i i » i

n : n . .. J '-'U U U U " "

i i J ¡ i i :

20

retardo

i

ú"

i 30

i i i

fl u u u

r r '

b

...i

t

4 0

5 0.5 e f = o í e n * -0-5

- ¡ — , — , — _

F.a, p. de Od en 8 con d = i —i 1 1 1 1 1 1 1 r -i 1 1 r

•; ñn n n 13,.. - . n - M J n ¿ n n L , u u i | j r u j | ü ü y u y — — * U U Ü u

- l i 1 _ 1 ' ' _i I ¡ I i 1 I I L.

10 20

retardo

40

254

Gráfico ele Of) en 8, H'= 99 \ 10/72 a 12/80)

,BÍ\X M'M""/;' IV..^.'.1;W.".!

1

g 0 ,5 : e f

i e d

¡ 1 r 1 j

r r i

F.a.s. Od S con H i i 1 — c — • — \ 1

fl ! n 'UI i T í

i t i i i r

= 99 l l 1 j" 1 " ~i r 1

n : „nll :

1 E 1 1

10 20

retardo

¿3Q 40

1

0 °-5

e í

í o i e n 1 -0.5 e

-1

— i —

i - i

i

0

F.a.s, Od 8 con D = 1 ÍN'= 99) t 1 1 1 1 i i i f 1 i 1 1 j ¡ 1 i 1 1 T 1 1 \

: : ' < : -

a__T! .: u T U u u : 1 MJ

i i 1 ¡ i i i ! • i i i 1 i i i i 1 i t i i

5 10 15 20 2

retaráo

5

255

i ráfico de Od en es t ,9 12

10

8

o A 6 9

I O

~1 F r T~ r r " i r T i r~

B

1 I t, I i I I i

fH f

• i

r •A|--is-I--tJ-= •A*

¡ i i i i ' i i_

60 -,9Q

meses 4» m

F . a . s . de Od 9 con D = 1

0.5 o e

-0.5

- i

_j , j j 1 r i ••—i 1 1 1 1 1 r1- • /• 1 1 r~—r

:n"""Tfir: nijTn"""nn nnft nn ~ E : . WU '

n n : n_ u Uu iuu üy I U Ü u[

_l I I I 1 i I I l_ _ l I 1 I I I I l _

10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Od 9 corr í> = i

G 0.5 u B • f

l o i ft * -0.5 e

~i 1 1 r - j , , 1 1 1 j , r

' n ' " " "nn 'n n'n'fi n l l Un \i n

rtr^

_ . . «.«..< . v . , i . (.•#;

u U "": Q-TT—iru-— n—uu " [ j « u

- 1 L i i i i L _L _i i i_

10 20

retardo

30 40

2 5 6

Gráfico de Od en est, 30 15

12 -

•O

d

1 — i — | — i — i — i — i — | — ! — i — : — i — | — \ — i — i — i — | — l — i — i — i — | — \ — i — I — i —

O I I I t I i I t I I i I ! I I i í J I 1 ! I I i l_ 30 60 90 120 150 ISO

mases

l í O i e n ¡* -0.5

F.a .s . de Od en est , 30 -¡ 1 1 ¡ 1 1— i 1 r

nu„u l l l l nnnHn Tj-^TJU

flSCZZZJÍÜ : U ^ U J j Ü U U " ^ " : " y u y

- i r i i i i i i i i i

12 24

retardo

_ ! i '

35

0 . 5 -

- 0 , 5 -

- i 1 1 1 1 1 1 1 r

F.a.p, de Oá en est , 30 — i 1 1 r

o i i n [ ] U n u u n ^ n n u ^ - u u n u ¿ u n n n n u - - u ¿ U ü n • n n n

- ^ i • ' ' • ' ' ¡ \ i i ' • i p i i i i

O 10 20 30 40

retardo

257

12,9

10,9

1 8.9 0

6,9 -

4.9

1 — l — l — l — i — l — r

Gráfico de Od en esi. 101 — I — i — i — I — i — l — i — i — l — i — l — l — i — r i c c r

1 I l_J I L_J I L_l 1 ¡_jj¿ I I I 1 1 1 I I L_J I I I I l_

30 60 90 120

meses

150 180

0.5 -e t

Í o i e n í -0.5

-1

F.a.5. de Od 101 con D = 1 i 1 1 1 1 i i 1 r - i 1 1 r

üiL •Jt-n. fli. u u U lj U u u u - u ^ n r.flnlnnnnn.

I

ÍO 20

retardo

30 40

0.5 -

Pnn^'^j:';..^:^^

-0.5

- i

P.a.p. de Od 101 con B = 1 -i 1 1 1 r

tnr j u O aH.

ff n ^ n n Pl

10 J_ 20

retardo

30 _i i i i .

40

258

Gráfico ás Od en est. 10?

iS o.s e

' í . i

je .* -0.5 e

-1 I 1

?.a.s. de Od en est . 107 "I 1 i 1 1 1 1 1 1 i i 1 1 1 1 1 1 r -

-cnjTr M$I^ n"n'fTn"

HIT jJl.

. L 10 20

retardo

30 40

\"o 0.5

f

\í O i

le ' f l

'•l -0.5 e

-1

F.a,f>, de Od en est . 107 1 1 1 1 | 1 1 1 1 | 1 1 1 1 | 1 ¡ I !

• fl „ í!.; íi n -, n : n n fl n : .. n n u u u u u y UÜ u Ü U : U U

1 1 1 1 1 1 ! t 1 i 1 1 1 t 1 1 1 1 1

10 20

retardo

30 40

2 5 9

Gráfico de Od en est. 109

o d

meses

S 0.5M e f

í 0 i e n * "0.5

-1

F.a .s , de Od en est . 109

~ I l ~

TrmTT I" t \ ( i

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de Od en est . 109

e f

i 0 i

n -0.5 -

-1

1 \ 1 1 1 1 1 ( \ i 1 1 1 1 ¡ 1 1 1

-

« Li

n .; *-> n n í l nkl

j u y l ]Uu U ; [J li : ÜU

F i i r 1 i r i i 1 i i P i i i i i

— s —

„

r

10 20

retardo

30 40

2 6 0

Od en 109 con & = 1

meses

F.a.s. de Od 109 con D = 1

t 0.5 e t i O i e A t -0.5 e

- i

~i 1 1 ] i 1 i 1 i i 1 1 r I n 1 \ i 1 1 1 r

A n n u u u ? U | | U u LJ' a- LJ y "LT

j i i I i i i i 1 i i i i I i i i i _

10 15 "tetar do

20

g 0.5

f Í O i 8 n * -O 5

-1

F.3.13. de Od en 109 con I> = 1 1 t 1 ¡

•

I 1 , | 1 1 1 I i • 1 1 1 ¡ ' 1 i i

-

....

u ;

i i i t 1

rr\ n —

Uiju ; [jU

l i l i , ! ,

m

f i

n :. U ü u

1 1 1 1 1

i-i n

-

-

1 ' 10 15

retardo 20 25

2 6 1

íráfico cíe Üd en asi. 201

180

f .a.s. de Od en 201

-0.5 -

i i r ¡ i i i J i i i i i i i i i ¡

- 1 'í- $

n

:... l\

' '

fio " " ' L Í I I I ...U :... 1

........ ... -. t i i

fin V'ñ H 1 '•¥

t i i i , i i i .

*

> 10 40

retardo

F.a.p. de Od en 201

S ° " 5 e

. O i e n * -0,5 e

-1

1 I ! ! 1 [ 1 I I | 1 1 1 1 | 1 1 1 /

; : fl"

t

¡1 Rn ~ C i . f i n n : n íl u ; t) U • u • • u y y u

\ \ \ \ f i l i l í i i i i i i i i i i i i

10 20

retardo 30 40

262

Od en 201 con í> = 1

5 - • • - •

o á 2 O 1 á 1 2

T 1 r ~¡ 1 1 r T - i 1 ¡ r- ~¡ 1 r

í '. i i

1S3

o e f i c 0 l e n t

0.5 -

-0.5

- i

F.a.s , de Od 201 con D = 1 1 > 1

-

"Fin ñn

_ --

1 1 1

' 1

*

nR U :

-

r

1 ! i j 1 1 1 1

•íg

n P n n n n l l u U U U U i u u

í

1 1 1 1 1 1 1 I

1 1

;

^ U u u

.*

1 .

1 1

n UU

1 '

1

-

' 10 20

retardo

30 40

1

Ó.5

0

-0.5

•i

F.a.p. de Od 201 con D i i i i | i i i | ¡ i

• f i r , f i n „ Ü n ' ñn n H ñ n 11 n u u y : u

'•

yu m u u

I l 1 1 i 1 , 1 1 1 1 i

= i 1 i '

*

nn ;n ' u : " y

, i ,

i t

n UU

' ' • 10 20

r-star cío

'30 40

2 6 3

Sráfico de Oá en est. 203

o á Z 0 3

meses

-¡ 1 1 r

F.a.s. de Od en est. 203 dif(i2)

1 — ' — ' • — ' — ' — [ — ' — ' — ' — ' —

l 5.5 e t o O i e n t -0,5 e

te

-i

' L JLJ -U i j n

_J 1 L. I l i l

-i 1 1 r

nin u - u - ~ y u " " " y " : i a i J u y u

J I L. 10 20

retardo

30 40

e f Í 0 i e n J - 0 . 5

- i

F.a.p, de Gd en est, 203 difí!2) ! 1 i—

:iftn •;;• . uy

i i i

!

n U

, i ,

— ¡ _

u •

— 1 —

!

U " j jü l

r i 1

— j _

i n

— ( — , —

fl „ 4~-

i 1

i [ r i i

n-f uuu jjy

í t i i

1

i

10 30 40

retardo

264

Gráfico de Dd en est. 205

o d 2 0 5

-i 1 1 r

F.a .s . de Od en est. 205 1 1 1 i i 1 1 r

l 0-5 e t i 0 i e n l -0.5

InR ü UULiUUWUu"LJ iJIJ un

- i i i i i L. _i i i i i i i ' i 10 20

retardo

30 40

F.a.p, de Od en est , 205 -i 1 1 r- -Í—i—r ~¡ i 1 r

O ° " 5

e f í 0 i e ñ * -0.5 e

U Li •"n"n'n"i'"'ff i . . - n

i r j j U U L J U : U " ' • - u u y U U "i1 u u - u

- i _ l I 1 l _ _1 I I [_ _i I I L.

20

retardo

30 40

2 6 5

Gráfico de Od en est , 210

-i—i—i—i—¡—i—1*1—i—r

meses

F.a.s , de Od 210 con D = 1

e f

l 0 i s n 4 -0,5 e

-1

1 • " ' i " ' 1 1 1 ' i • ' '1 1 i j i ' ' I ! —' 1 ] 1 1 1 1 "

•nñ íl fin n : _^« n n n „ : n " , , u " | j " " L l 1 , u [ j " - u yLJ U : u y u Ü " " " u

I i i i 1 i i i t f i i t i 1 i , , i

10 20

retardo

30 40

c ° ' 5

e í

c O i e r<

t -0.5

-1

F.a.p. de Od 210 con D = i

i i 1 r i — i — i — i — r

:nn""T?"n"ri""n ^~TT WJJ

'n rfr l

T r ~ [ T rr

'U ÜU n.n

_i i i i_ _i i i i i ¡ i i i L - i 1 1 u 10 20

retardo

30 40

266

Gráfico áe üd en est. 214

F.3.s de Qd 214 con C = ~i i i 1 i 1 r i s i 1 ¡ i 1 ! r

l 0.5 e f ¿ 0 i e n * -0.5 e

n uu n "uuu n ^ü| n n " ^ ' n n f 1 n CL^~-u ""í" u u u u u u y u'

-i _i i i i_ 10 20

retardo

30 40

F,a.p. de Od 214 con ü = 1 - i 1 1 1 1 ¡ 1 1 p 1 1 1 1 1 1 1 1 ¡ r

l 0.5 e f

0 O ! e n 1 -0.5 e

-1 I 1 1_

n . n _ n T T D U U U T U

m n H J J3_D_

.Lili ü. Id " u - U P'

_l 1 i l_ 10 20

retardo

40

2 6 7

Gráfico de Od en est. 215

F.a .s . de Gol 215 con 5 = 1 1 ! i 1 1 -i 1 r

0.5

m n - , r - CU ..fin n

-0.5 -

" u n u u ~ n ^ u u ü yu

- i -J 1 1 1 1 1 u • ' * .' l i i • '

10 20

retardo

30 40

o °'5

e t

l o i e n ^-0.5 e

-1

ifl

F.a.p. de Od 215 can í = 1

i — i — i — i — i — r

nn__ _ n n ü

n u n ¥ -trjcr JE

WQ

J 1 i 1 1 L. -1 I 1 u

10 20

retardo

30 40

268

15 Gráfico de Od en est. 224

i — i — i — i — i — i — ¡ — i — ! — r

meses

F.a.s. de Od en est. 224 difíí2) i 1 1 r ~i 1 i r

0.5 -«..

^ — U U u " t UU'

-0.5 - -

-1 J i I í l ¡ ¡ I I I

10 20

retardo

30

~t 1 1 r

F,a,p, de Od en est. 224 difí 12> I 1 1 1 i 1 1 1 1 i [

S 0.5 e f o O i e n t -0.5

u . n n - n u ^inf1" JLn. 11 1" '"nTIT " I : EJ1 xnrD'

t i i i i J_ J I 1 L. 10 20

retardo

30 40

2 6 9

i i . 9 Gráfico de Od en est , 801

-¡ 1 1 1 1 i 1 1 1 1 i ; 1 1 1 r

meses

F.a ,s . áe Od 801 COR D = 1

o ° " 5

e t c o i e fi

e - 0 ' 5

i — i — i — ¡ — | — i — i — i — i — i — i — i — i — i — ¡ - - i 1 1 1 1 1 i 1 r

-nT'nn T T tr XL

TT u y n u ^ u u n

- i i „i 1 1 1 i i ' i i i i _ i i < ¡ i 1 1 1 i i i i i_

0 5 10 15 20 25

retardo

o 0-5 e f ¡ 0 i

R

* -0,5 e

F.a.fs, de Od 801 con B = 1 1 i 1 i 1 ¡ 1 j 1 í i i f i — r - i — i — i — r

-n ñ n l TPTJ

XL z U : LJ TM.. u u u

- i I I 1 I I _ ¡ 1 I I l_ _1 I 1 1 [_ 10 15

retardo

_i i ' ' i i_

20 25

270

I °-5

e f Í O i e n t -0.5 e

-1

-\ 1 1 r

F.a.5, de Od en est, 802 ; 1 1 1— H [ i ~

irpil n ¿ i"!. 11 M — MI. , : POnO

TJTT p i r ^ y | ü u u ID.

10 20

retardo

30 40

F.a,p. de od en est , 802

o 0.5 e f í O i e n * -0.5

-1

~i 1 ! 1 i 1 i s r I H ~ ^ ^

i ; n n n . u y U u Ü ¡ ] II Ü U ü U u u y u "yuMLJ y n „.

_j i i i i i i i_

10 20

retardo

30 40

2 7 1

Residuos de OD 215 con SKDxiHfiíi,1)12 T—i r — T

-f L_ i i i i

meses

F.a .s , de residuos de OD 215 con AEÍí>%l\-Mí,í)í2

0,5

c u i •e n * -0.5

~ n — ¡ -

. •

n u

-

*

> I

• • (

II

1

" T -

"TT

1

!

z

i

i

u

1

U

i

1ZT

^—

n

i

i

T3"

'.

1

i i-

n n

i i

" T -

ll

í

i

n

,

i

R

:

f

" T ^

U

f

^r-

n

i

—r

u

i

^ r ^

u

1

i

m

:

i

- T "

u

i

F

n

,

i 1

.1.1

_ --

U .

-

-

> > 10 15

retardo 20 25

1

°o 0 - 5

i 0 i e n

-í

i

-ü

1

0

nlL

• i

1 '

i

J ¥ Ll

i . .5,

i

U l

1

F.a. j> , idem i I 1 1 1 J 1 1 j

• *

! l : n p-, 1! n ri,

' ! '

;

- j . , u u : •"

• a

i 1 i i i i ! i i

10 15

retardo

, i • 20

i 1 1

" t i -

i i i

2 5

272

Residuos de 05 802 con PEÍ i5

0 2 - i r

-5

-i r i r

;?

_j 1 ....J 1 1—,

yfa :m%m _ 1 I 1 L - _ 1 I I 1 _

20 40

rílese;

60 80

F.a.s. de residuos de OP 302 oon ABCíí

S 0,5

I i s Fl

* -0.5

_ _ _ _ _ 1 , • - , . •

• i i—;—(—i—i—i—i—(—i—r—i—i—r~i—r—r

, •-. i . V * . . * / - • - - - -

Sí u " u u ~o~

n ; nn U u "tü

n J_L

- 1 I ' i i i i i i i i i i i 1 i i i i 1

O 5 10 15 20

retardo

25

i

o 0.5

1 í o i e n

* -0 5

-í

-

-

,

:

F.a.p. ídem i i i ¡ i i i i j i i t i | i i i

n : 1 i : n n íl U LJ y u u

: L

1 ! . i í r i

3

U y U U u

! 1 i 1 i i l 1 ! i

5 10 15

retardo

' i '

^ ü "

> i i

20

i i

-

n „

i

u

•

2 5

2 7 3

CAPITULO 7

ANÁLISIS DE SERIES DE MATERIAS EN SUSPENSIÓN

7.1 - Generalidades

7.2 - Series de materias en suspensión en la cuenca del Guadiana: obtención de modelos


2.2.- Análisis de correlogramas: identificación de. modelos


7.3 - Conclusiones

CAPITULO 7

ANÁLISIS DE SERIES DE MATERIAS EM SUSPENSIÓN

7.1 - GENERALIDADES

Se llaman sólidos en suspensión a las partículas

insolubles presentes en el seno del agua. Estas pueden

proceder de la superficie de la tierra por los arrastres

naturales realizados por el agua (erosión) o como

consecuencia de la actividad del hombre (efluentes

domésticos e industriales, remoción de arenas de las orillas

de los ríos).

Se pueden clasificar en sedimentables y no

sedimentables. Los primeros sedimentan fácilmente al perder

velocidad el agua que les lleva, suelen ser de dimensiones

mayores que los segundos, partículas presentes en el agua

que permanecen en suspensión aún con el agua en reposo, y

originan por efecto óptico, la turbidez.

Se determina la cantidad de materias en suspensión (Ms

en adelante) filtrando una muestra de agua dada y pesando la

materia que queda en el filtro. Se expresa en miligramos por

275

litro.

El estudio de las Ms en los ríos es muy complejo, no

sólo por la gran cantidad de factores que intervienen en el

fenómeno sino también por la dificultad de tener una muestra

representativa en el tiempo. El conocimiento de estos

factores, asi como el poder reducir en lo posible la materia

en suspensión que llevan las aguas de los rios tiene una

importancia enorme.

En consecuencia y teniendo en cuenta los errores en los

aparatos de toma de muestras y los realizados en los aforos,

sólo

se pueden considerar los datos tomados como medidas

aproximadas,(Catalán, 1981).

Las Ms van a dar una indicación de otras

características importantes a considerar en la calidad de un

agua como son el olor y el color, además de la turbidez, así

como para estudiar el impacto que pueden causar ciertas

actividades. También influyen en la vida acuática en cuanto

a dificultar el paso de los rayos solares, con la

consiguiente influencia en el desarrollo normal de las

plantas acuáticas, fuente de oxígeno y de alimento para los

peces (Catalán, 1987) . Por otra parte, es bien conocida su

influencia en la vida de utilización de los embalses.

Además de su dependencia de factores propios de la

cuenca (litologia, pendiente, vegetación, pluviosidad,

etc.), en cuanto a los parámetros de calidad tratados en

este trabajo, la cantidad de partículas en suspensión

presentes en el seno de un río dependerá del caudal, y de la

276

velocidad de la corriente, en la que influye la viscosidad

del medio y por tanto, la temperatura de las aguas.

En general, en todos los ríos se produce un incremento

de los sólidos en suspensión a lo largo de su curso

(correlación positiva de los valores de las Ms a lo largo de

una misma corriente), habiendo gran variación de unos rios a

otros, así como de unos años a otros, dependiendo de la

pluviometría y del modo de producirse ésta.

No sigue ningún patrón estacional sino que presenta

grandes irregularidades, ya que, aproximadamente el 80% del

aporte total se realiza en muy pocos días del año, de 15 a

20 días. El valor medio diario de la Ms, en época normal,

está comprendido entre los 10 y los 30 mg/1 (Catalán, 1987).

7.2 - SERIES DE MATERIAS EN SUSPENSIÓN EN LA CUENCA DEL

GUADIANA: OBTENCIÓN DE MODELOS


En el cuadro 7.1 se encuentra información sobre las

series de datos de Ms tratadas en cuanto a número de datos,

máximos y mínimos, etc.

De la observación de los gráficos de datos con respecto

al tiempo hay que destacar, la presencia generalizada de

saltos bruscos, con valores máximos alejados de los

restantes y de la media de la serie. Esto aparece más

claramente en las series de Ms en 101, 203, 201, 202 y 205.

277

En varias de ellas aparece un primer periodo (de 10/72

a 12/73) con valores más elevados, manteniéndose el resto de

datos de la serie por debajo de ellos. Esto se puede

observar en las series de Ms de los puntos 4, 8, 30, 101,

203 y 205. En otras como 201, 214 y 224 también aparece ese

primer período con valores elevados, pero su presencia no se

pone de manifiesto por tener media general más elevada. La

serie de Ms en 201 presenta dos valores anormalmente

elevados que enmascaran las oscilaciones en el resto de la

serie y es necesario suponer los dos máximos como meses sin

datos para apreciar la variación gráfica en dicho primer

período.

Las Ms en 801 es la de menor varianza de las tratadas,

por un lado por su situación en cabecera y la presencia de

un embalse por otro.

La falta de un cierto patrón de comportamiento se

observa mejor en los correlogramas que se analizan en el

siguiente apartado.

278

SITUACIÓN

Cuadro 7.1

P A R Á M E T R O 7, MATERIAS EN SUSPENSIÓN Cmg/L)

•Información sobre tas series de MS tratadas*

ESTACIÓN INICIO FINAL LONG. MESES MAX. MIN. MEDIA DESV.

núm. serie serie serie sin datos observ. observ. serie típica

AZUER EN CARRIZOSA

AZUER EN DAIMIEL



BULLAQUE EN E. T. DE ABRAHAH

BULLAOUE EN PTE. LUCIANA

C1GUELA EN V. DE SAN JUAN


GIGUELA EN QU1NTANAR

CIGUELA EN V. DE LOS CAB.



109

102

101

802

210

214

215

203

201

202

8

30

GUADIANA EH EMBALSE PEfiflRR(ÍÍA 801


GUADIANA EN LUCIANA



ZANCARA EN CERVERA

ZANCARA EN EL PROVENCIO

4

9

107

103

205

224

10/79

11/72

10/72

10/79

10/72

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

10/72

10/79

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

6/86

6/B6

6/86

6/36

6/86

6/86

5/86

7/86

7/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

5/82

6/86

81

164

165

81

165

165

144

166

166

165

165

165

81

165

145

165

165

116

165

22(27.%) 84.00

100(61.%) 1061.00

37(22.%)

11(14.%)

15( 9.%)

17(10.%)

42(29.%)

57(34.%)

1044.00

75.00

346.00

117.00

856.00

1920.00

23(14.%)11340.00

80(48.%) 2008.00

15( 9.%)

15( 9.%)

9(11.%)

15( 9.%)

19(13.%)

16(10.%)

56(34.%)

16(14.%)

41(25.%)

881.00

726.00

10.00

284.00

128.00

649.00

697.00

1980.00

444.00

2.00

2.00

3.00

2.00

1.00

.00

3.00

2.00

2.00

2.00

2.00

2.00

1.00

1.00

1.00

2.00

3.00

5.00

2.00

14.53

116.64

80.04

13.04

21.07

12.86

32.19

69.32

208.60

87.05

38.60

25.69

3.82

9.56

12.31

52.79

41.69

86.91

54.85

15.49

196.57

159.04

13.26

47.24

17.81

87.94

215.39

1077.18

296.72

92.88

65.27

1.99

28.47

17.59

89.12

88.74

215.14

92.19

279

2.2.- Análisis de correlogramaa¡ identificación de

modelos

Dadas las irregularidades en los valores de este

parámetro y la ausencia de un comportamiento determinado en

el tiempo, los correlogramas en algunos casos, son nulos

(coeficientes dentro de los limites) pudiéndose considerar

los valores en cada instante como procedentes de variables

aleatorias independientes. Este es el caso de las series en

107. 109. 201 v 801.

En el caso concreto de la serie de Ms en 201, con dos

valores máximos muy separados de los restantes, ha surgido

la duda sobre la posible estructura si se tomaran tales

observaciones como faltantes. La serie, entonces, aparece

con correlogramas semejantes a los de series con el primer

periodo 1972/73 diferenciado del resto, en las que se han

observado distintas situaciones según se consideren o no los

valores anómalos:

a> Aparecen coeficientes significativos en los primeros

retardos de fas y fap de la serie completa, sin que lleguen

a tener el decaimiento exponencial tipleo de AR por lo que

unas veces se puede aceptar AR(1), y otras es necesario un

AR(2) (Ms en 101). Si no se considera el periodo de valores

anómalos, desaparece cualquier tipo de estructura y se puede

aceptar independencia entre las variables de la serie. Esto

se observa en los datos de Ms de las estaciones 4. 30. 101,

280

V 215.

k» Correlogramas sin ninguna estructura, en cuanto a

que los coeficientes de fas y fap se pueden considerar

nulos, es el caso de la serie de valores completa en 205.

Si se prescinde del citado período 197 2/7 3, aparecen

coeficientes significativos en los primeros retardos de los

correlogramas pudiendo aceptar un AR(1) como representativo

de la serie de datos. En este apartado entraría también la

Ms en 201 si se considera la serie comprendida del 1/74 al

8/83 y sin el valor anómalo de 7/79.

c> Un tercer caso de series con el período 1972/73 con

valores mayores que en el resto es el de las Ms en 8, 203 y

224. La serie completa tiene coeficientes significativos en

primeros retardos de fas y de fap con forma de AR (1) o de

AR(2) (Ms en 203). Sin la primera parte de la serie

(1972/73) siguen apareciendo coeficientes significativos en

los correlogramas, identificándose estructura de AR(1).

Por último los correlogramas de las series de Ms en

los puntos 9, 210, 214 y 802, con estructura que se puede

considerar de AR(1).

2.3.- Estimación y predicción; Resultados

Comenzaremos por la estimación de modelos AR(1) con

series completas de datos en las que no se observa ningún

período de valores especialmente diferenciados del resto.

281

Series de Ms en 9, 210, 214, y 802: no se precisa tomar

diferencias regulares. No obstante, por la variación de los

datos se podria plantear la conveniencia o no de tomar d =

1. Las series diferenciadas han resultado con estructura de

MA(1) con coeficiente estimado © próximo o igual a la

unidad, por lo que se cancelarla el operador (1 - B) de la

diferencia regular, junto con el (1 - 0B).

Los coeficientes AR son bajos, algo mayor en la 802

(cuadro 7.2). El modelo estimado de predicción de valores no

extraordinarios para un periodo (mes),

Ms t + 1 = *Mst+1_1 + M(1 ~ é)

Con o r igen en 6/86 y l í m i t e s de l 95% se han hecho

predicciones para cada una de e s t a s s e r i e s , de los valores

de J u l i o / 8 6 , que no se conocen:

Estación

9

210

214

802

Observación

9.50

3.50

9.50

17.50

Predicción

10.18

18.32

11.58

21.06

(± 33.44)

(± 88.01)

(± 31.77)

(± 21.90)

Peso T-i

0.

0.

0.

0.

.29

.18

,33

.46

( P a r a l a s o b s e r v a c i o n e s se ha c o n s i d e r a d o e l v a l o r interpolado de J u l i o y Agosto del mismo año)

282

Estimación de modelos AR (lí o AR(21 en series

completas, que resultan inestables, pues desaparecen las

correlaciones al eliminar la primera parte (periodo 1972/73)

de la serie de valores más elevados:

Series de Ms en 4, 30 y 101: para las series completas

se pueden aceptar como válidos modelos AR(1) en la 30 y

AR(2) en 101. En la 4 la estructura hace pensar en un

AR(2) pero no se puede aceptar por la fuerte correlación a

retardo 5 producida por la separación a 5 meses de máximos

en los primeros datos de la serie. Si no se considera el

primer periodo 1972/73, el contraste Q de independencia,

cuyo valor aparece para cada una en el cuadro 7.2, permite

aceptar como aleatorias las series de observaciones de 1/74

a 6/86.

Serie de Ms en 203: La serie completa tiene estructura

de AR(2) (cuadro 7.2), que se pierde si se considera el

comienzo de la misma en Enero/74. Con N = 151 datos se

estima un AR(1), sin que se pueda aceptar el modelo.

Series con estructura de ARflí. que se mantiene cuando

no se tiene en cuenta el período 1972/73, son las Ms en 8 y

224 f los resultados correspondientes aparecen en el cuadro

7.2. No se han obtenido predicciones por ser modelos con

coeficiente AR inestable pues sufren variación apreciable

con la eliminación de algunas observaciones en la

estimación.

Ms en 215: la serie completa tiene estructura de AR(1)

que se puede aceptar pero, como en otros casos, y a causa de

283

la presencia de valores anómalos en Mayo y Junio de 1983, si

se considera la serie de N = 107 datos (hasta Mayo/83) , el

modelo AR(1) se mantiene pero con mayor coeficiente, al

contrario que en las series anteriores (8 y 224) en que el

coeficiente disminuye.

Series sin estructura:

Ms en 205: se puede aceptar independencia al 95%, con

aparición de forma de AR(1) cuando se prescinde del periodo

1972/73.

Ms en 107, 109, 201 y 801: aparecen con correlogramas

aceptables como nulos al 95%, por lo que en el 5% de los

casos se puede admitir la presencia de algún coeficiente

significativo, como en 107 y 801. La independencia en la 109

se puede aceptar para 0.01 < a < 0.05.

La serie de Ms en 201 es la que presenta mayores

oscilaciones, lo cual se refleja por la ausencia de

correlaciones a cualquier retardo, es decir, que una

observación no aporta ningún tipo de información sobre el

valor posible de la siguiente observación. No obstante se

han obtenido los gráficos eliminando sucesivamente los dos

valores máximos : 6000 (7/79) y 11340 (9/83), con lo que se

llega a visualizar gráficamente el período 1972/73 de

anteriores estaciones ya citadas. Por último, se ha

considerado el período de observaciones comprendido entre

1/74 y 8/8 3 con y sin el valor anómalo 6000 (7/79)

comprobando la influencia de los máximos bruscos en la forma

284

de los correlogramas.

Cuadro 7.2

RESUHEN DE RESULTADOS - SERIES DE HATERÍAS W SUSPENSIÓN

Estad én

4

8

9

30

IOS

Í07

109

20Í

203

N

165

150

165

150

145

165

155

165

150

165

ai

166

166

15!

Hodela Bos-í-Jensins

(1 - 0.338 - 0.20Bi)(ltet - 8,52! = a t

ío.oei (O.OSJ H.iií

A L E A T O R I A

!I - 0.21B)(Hst - 39.12) = a. 10,08) E8.93)

11 - 0,19BiNst - 25.05 = a t

(0,08! (4.12)

(1 - 0,29B)SHst - 12.74! = a* Í0.03! i2.05)

íl - 0.39B)l«st - 25.45! = a t

(0.07! (7,59)

A L E A T O R I A

(1 - 0,30B - 0.40B*HH5t - 80.0) = s t

(0.09) (0.07) (31.50!

A L E A T O R I A

A L E A T O R I A

A L E A T O R I A

A L E A T O R I A

(1 - 0.17B - 0,23BíMHst - 72.20! = a* (fl.0B) (0:03;- (22,95!

íl - 0.27B)Htet - 45,74) = a t

Í0.085 Í9.08)

8 - Ljung-BcK

Q!24! = 54,53*

3í24! -- 9,48

QÍ24) = 24,19

SÍ24! => 10.55

QÍ24J = 11,47

0(24! = Í3.90

(1(24) = 39,23

QÍ24! = 19,31

SÍ24! = 31.47

BS24! = 26,53

BI24) = 38=95

SÍ24! = 3,82

SÍ24! = 19.10

GÍ24! ' 60,00*

6,L,

2!

24

22

22

22

22

24

r — - - —

21

24

24

24

24

2!

22

trr or

24.25

4.72

88,60

39.91

17,06

58.14

113,66

;

173,55 ;

1

79,64

285

Cuadro 7.2 ( con t . )

RESUMEN OE RESULTADOS - SERIES SE rIATERÍAS EN SUSPENSIÓN ( c o n t , !

Estact Sn

205

210

214

215

224

80!

B02

N

SÍ6

101

165

165

144

Í07

165

150

81

81

Modelo 3aií-üer¡!;iiis

A L E ñ T O R I f i

(1 - 0.36BMflst - 50,78) = a t

10.97) 18.95)

11 - O.lBBMHst - 21.40) = * t

10.085 (4.34)

tí - 0.33BÍ ÍHst - ¡2,80) = a t

(0.08) U.92)

(1 - 0.28B!íñst - 30,32) = a* 10,081 (8,60)

(i - 0,«B)(H5t - 20.44) - a t

Í0.091 (2,78)

(í - 0.4SBiíMst - 54,47) = a t

(0.071 fií.14)

ti - 0.36BMHst - 42.73) = a t

(0.08) (8.501

ñ L E A T G R 1 ft

11 - 0.46B)tHs* - 13.39) = at

(0.10) (2.37)

Q - Ljung-Boü

QÍ24Í = 29.90

13(24! = 22,40

3(30! = 20.96

0(30) = 30,37

QÍ24! - 5.73

13(24 = 29,69

QÍ24) = 15,96

0(30) = 28:27

Q(24! = 33,54

QÍ24Í = 37.43

G.L.

24

22

28

28

22

22

22

2B

24

22

Error

56,41

44,90

16.21

71.96

15. Sí

76, B5

59.41

ií.17

7.3 - CONCLUSIONES

Las series de Ms analizadas aparecen originadas por;

dos tipos de procesos: autorregresivos y aleatorios.

Cuando hay presencia de períodos con datos anómalos o

valores aislados muy alejados de la media, según el tipo de

proceso, se producen dos efectos:

1) La serie está originada por un proceso AR y la

presencia de anómalos disminuye o hace desaparecer la

dependencia entre valores a uno o dos períodos.

Es el caso de las series tratadas: 205 y 215, sin

estructura o con forma de AR, en las que aparece o aumenta

el coeficiente <p, cuando se prescinde del período anómalo.

2) La serie está originada por un proceso aleatorio y

la presencia de un período con valores alejados del resto

introduce estructura AR por la dependencia entre los mismos,

pero disminuye o desaparece si se toma la serie de datos sin

los anómalos.

En este grupo estarían las series en 4, 8, 30, 101, 203

y 224.

A la vista de los resultados no parece haber relación

entre el tipo de comportamiento de la serie y la calidad de

las aguas.

Estaciones de cabecera con caudales irregulares

(aportaciones de agua al curso por lagunas o embalses,

287

sequías estivales con caudales escasos) o puntos con

alteraciones por vertidos urbanos e industriales se puede

dar como característica la estructura aleatoria, aunque

aparecen como excepciones las series en 205 y 215.

Series de puntos con caudales abundantes, mas regulares

con cierta calidad aparecen con estructura de AR.

288

GRÁFICOS DE SERIES DI HATERÍAS EN SUSPENSIÓN

Gráfico se Ms en est, 4

250

200

~t—i—i—r~i—i—i—i—i—i—i—!—i—i—i—i—r- ~i—i—r

me? es

o 0 -e f ¡ O i g

n t _n

-1

-

5

--;.

5 -

-

F,a, s, de Hs en est, 4

—1 "I 1 1 ¡ r 1 r 1 r r r 1 1

ti •

~i : :

i ln n_ílO =_ :

i i • i i i f < > i i i i i i

1 1 1

•

;

i , .

"T 1

-

-

-

,

--

• 30 40

retardo

0,5

-0.5 -

- i

~i 1 r

f . a , p , cíe Hs en est, 4 — i i 1 1 1 1 r—

WJ-

_i I I 1_ 10 20

retardo

30

i 1 r

40

2 9 0

Ms en 4 s in prifíisr-os datos ÍN = 1503

meses

F.a.s. Ms 4 sin primeros datos

n t -n

0,5

0.5

-1

1 1 !

' --, • n

-' . _ . . • , . ; - . * >

'

! ¡ 1

T "

n

x i

F

! *

.:.

* ^

i

;

n

't i :

1 1

n . LJ

' '

! i

i . . .

....:...

• ;.,.;*.

1

'

n

1. < -

'

" O "

i i.

' !

..-...:...

U L*i '

J » • • > > ; . i

.-

i i

¡ i

n

U

*:.. - i,.v

i i

1

¡—'

,

!

1

1

n

1

T J

'

"Tzr

1

" O "

!

~ár

1

i ¡

TU • *

> <

i >

_ --

-

= ^

- - . , -

1

10 15 20

retardo

25 30

é f

Í o i e n * - 0 . 5

-1

F.a.p. Ms 4 sin primeros valores -r-T—rn—¡—i—i—r T—i—i—r—¡—i—¡—s—r—i—!—f—i—r

n i-, i-, n - n n „*_ n u u ¿ — n - ^ " •J " ' a

i i i i i i * i i i ¡ i t i i t i i t

.5 10 15

petardo

20 25

2 9 1

ÍX iOO) 10 I T i—> 1

Sráfioo de Ms en est, 8 — — i — i — i — ; — r

ira

i? i o 'i •e n :! -0.5

-1

F.a,s. de Hs en est. 8 —'" 1 " • " i —* — -1 " | • "!' i '

# MMS^JZTZZ™: . ^ > . - ^ _ . , r _—. v i ' L J t j UJ w-Ey lj

-

f 1 1 1 i I 1 I 1

... ., ...,( ., ( .... , - .T. .,.. ,, . ,..,

:

r u u-t i -u •- •—u'u u-yo-^Ta" - " 1 u tJ ' —

1 1

1

1 1 i 1 1 1 1 I 1

10 20

retardo

40

F.a.p. de i% en est. S

'o ° " 5

e f o 0 i e n t - 0 . 5

-1

j p__, 1 1

- í l í l n ñ n n : n u U ¡J u

;

i i i i i

f 1 —

" u u

'

1 ' í

Lí U ' '• m

t ( í

™1 ! i

• • * — w— — - • L J

1 P 1

! '

u u U "• *" "

i i :

i i

• —-n •

i

-

' 10 20

retardo

30 40

292

300 Hs era 3 sin ¡>¡-i raeros datos ÍH = 150:-

2 5 0 -

200

m s 150

100

50

0

_,—,—,— r ~i 1 i 1 1 1 1 1 i \ 1 r ~ i 1—'i 1 r~—r

-v*tfft.-:SÍ

Mzdled W

• : - *L' • Mfjí - - . . —

i.

nr±±A*LS 30 eü 30 120

meses

150

1

e f

c 0 i e n * -0.5

-1

! 1 1

-

:Í1 y u U y LJ

1 1

0

F.a.s. ele Ms S sin primeros datos i | 1 t 1 1 1 1 i 1 ! 1 1 1

.i. i; '•

n - ' i - i - • l i l i ! n n n " u Ü " ^ U LJUL,TU u u u ULIUy

i 1 i i i i ! i i i i 1 i i

10 20 30

retardo

t

J U

i

-

•

4 0

F.a.¡5. de Hs 8 sin primeros ciatos

n • n L TJ—un !3U"

o ^ 5

e f

i e n * -0.5 e

-± I i i ¡ L.

: Yf\ ;

_J I , ¡ L_ _i I I l_ _I I 1_

10 20

retardo

30 40

2 9 3

Gráfico ote Ms en est. 9 150

120

90

60

30

^\wv ui& 30 60 90

Meses

120 150

F.a.s. de Ms en est, 9

o 0.5 e t i c 0 i e n . - 0 , 5 .

-1

1 1 1 1 i i i i ¡ i i i i i i i i

: :

Cl n n n n -n L J_UU[ j u |J Í3" ' " U U U U " : U Ü u UL j [ jU u " ° J

: :

i i

i i

10 20

retardo

30 40

F. a.p, de Ms en est, 9 ~i 1 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 1 1 1 1 1 ; r

O. -k e i

i o i e ti

e "°'5

- i

' " u u u u o y — ¡ j o — ~ U " L Í ' U U U u ? y u \U\\ U ^ u n u u

2 9 4

Gráfico de tfs en est, 30 'Uü i f j ' r " " l " l 1 1 " T ' " i " " í " i " ' I T í l T I T T"™! 1 I' "J T" r'" r ' T ' 'i T"

e í

¿ o i e n

-1

F,a,s, de Ms de est. 30

5

5 iiii

•k Líln .; ! ! "

11

1

..

..

10 20

retardo

40

e f

c 0 i e ti * - o .

- i

F.a. P. de Ms en est, 30

5

5

-

1 1 " 1' I ' 1 1 1 " t • ! | 1 i í •• i ' | 1 i !' ' 1 '

nlln n :. : L¡ u LJ U ; ~ . . . . u - .. u ... - -. - -

1 1 1 1 1 1 ! 1 • i ¡ 1 1 1 1 1 T 1

10 20

retardo

30 40

295

150

íii

120 -

50 -3 0

Vs en est. 30 sin pr-iraeros datos íK = 150)

_, ! 1 , , , r

30 - \---j

•sU

meses

S ° < 5

e t i 0 i e n t - 0 . ,

-1

?.a.s. de Ms en est. 30 <N = 150) _ ,-f--,-r-' i f —j T r i r~ L—r T""~ r f - "*"" r~"

: T L J 1 _ _ ' 7 ' " n I í n n n n -X¡rr

. n ii n n _ M u ' u u y

10 20

retardo

30 40

o 0-5 e i i . c ü i e n

e ~ 0 , 5

- i

iDl

F.a.p. de Hs en est. 30 ÍN = 150)

H i p - i 1 1 r

QjiUlLD n : O i n TF111"

-1 u _í L_ 10

_1 1 1 l_

40

retardo

296

(X 100) Gráfico de hfs en est, 101

m s í 0 i

meses

0.5 -n o •3 e l c 0 i e n

" i

F.a.s, de Ms Bn est. 101 1 1 1 1 1 ¡ 1 1 1

-1 nn ;-Íi nn, „ .. :—— H - U Ü U U U i

'• ':

1 t 1 1 1 I 1 1 !

- 1 4 1 l l l l i l

:

-

-IIII

10 20

retardo

30 40

0 . 5 - n c

e

¿ 0 i e

* -0.3

-i

F.a.p. de Ms en est. 101

-

-

-

—1 1 i 1 ¡ 1 1 ! 1 1 1 1 1 i 1 1 1 1 1

1 i : : -f l fi n ü » : . r> .... ... n ..

Q~Tj U tJ - " '—uu " ; - H o •"— " ü * —""= " ~

-

* t a - í l l L J Í í t l l l l , . ,

10 20

retardo

30 40

297

s 1 O 1

Ms 101 sin primeros datos (N = 150) —1 —1 ""I I " F " - l J" ' " T " E -

' JÜMlUwwAM. J'rl 150

meses

o 0 5 o ^ ' J

e f o 0 i

n * -0,5

-1

F.a .s , de Hs 101 sin primeros datos -1 1 1 r T - i—r

: H í l u - u u u U | u n U U U L 1 " . r ñ ¿ u n u n u u t J , u j n n . n

10 20

retardo

30 40

F.a,p, de Hs 101 sin primeros datos ~¡ \ i i Í 1 1 i ! 1 1 1 1 1 i 1 1 1~

0 . 5 -c o e f

¿ 0 i e ti 1 -0.5

- i

te u u - u " u " u uu1

irr " y uy

- Í U

10 20

retardo

30 40

2 9 8

Gráfico de 1% en est, 107

SGQ -

m

• 1 400 Q •7

I 200

' i i" i i i i r i i i r i i i j í ' i ' r' r~ ~i—p—r

30

A m 90

retardo

120 fjjjm tf'it-i

150 180

e f

¿ 0 i e n

'* -0.5 e

-1

F,a,s. de Ms en est. 107

- i 1 1 r

, n n n n u u — E U . U U " u u u u i n r

¿fll

10 20

retardo

40

g 0-5 e f

c 0 i

n 0 , 5 -

-1

F.a.p, de Ms en est, 107 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 r

- ^ " u u - " tr^ TP 7 U W'U'tJ'U u it:

_i i I _ J I _ . J _ 10 20

retardo

30 40

2 9 9

s t i c O i a n t

0 . 5 -

-0,5 -•

F.a .s . de Ms en sst , 109 _ — | — ( — ¡ — — 1 — | — j —

^ nun¿nnnn.u|f[n^JLb,n ü u u u | u u - n ,

- 1 ) _ > ' i I _ I i 1 1 _

10 20

retardo

30 40

c o e f i c i e n t _

0.5

0,5

-1

F.a.p. de Ms en sst, 109

n.. n uuuu ü

: n . n n n - 1 I n r-, - n

uy^ jü " U UL1 [ j - Ü L J - y - Ü

_l I 1 í_ _i I 1 l_ X _i i ¡_

10 20

retardo

30

300

ÍX 10005 Gráfico de Hs en est. 201

m

!

meses

F.a.s . de Hs en 20Í

- 0.5 e f

¿ 0 i e r¡

* -0.3 e

-1

" 1 1 ' - " 1 " I " •'

-

' „

1 > i i

, ; •

n

> i i >

< i . .

n

! 1 . .

' ' 1 1 " ' ! ' 1

1 t

1

-

1 1 i 1

10 40

retardo

t °'5

e f i c O i e n e -0.5

-1

P.a.p, de fis en 201 1 ' 1 1 ' 1

-

- _

.

li

li

l i l i

„

1 , . ,

. 1 1 1

_ I Ü U U " Ü U U " L

I , , ,

lili

-

-

-

l i l i

10 20

retardo

30 40

3 0 1

(X 1000) Srafico de Ms en est. 201 s in máximo de 3/33

m

!

).5 c o e f

Í o i e ñ

-1

F.a.s, de Ms en est. 20Í ( s i n máximo 9/83) i 1 i i p—

H n n n r ,

10

- i 1 j 1 r

ÍA 1-1 1—1 ü M Q ' U U -

7~ E I J J

U u' U"- u EJ '

20

retardo

30 40

F.a.]p. áe Ms en est, 201 ( s i n max i «so 9/83!

°o 0 .5 6 í i C 0 i S n * -0.5 e

•L -1 4 -L >J. l 1 I I I 1 f i 1

! i

; ;

lili

l i l i

-

-Lj U L i ™ u

-

l i l i

10 20

retardo

30 40

3 0 2

<x IOOO; 3.0

Hs en 201 con máximos de ?/79 y y/83 corregidos

meses

F,a,s. de Ms 201 s in taz. i ¡sos <?/79 y 9/83?

I 0-5 e f i c O i e n t -0,5 e

1 ] 1 i J i j 1 1 | i 1 1 1 £ 1 ! i 1

".. . i

• " •

_

n.nn.._ni _.. ._ . _ i ..___ J_ . _. __ . " - . u - I - ' L I 1 J | J I J U U U U L I U 1 - ' L J U U U U L I U L J U U 1 - J

: \ \ \ : t , 1 t i t 1 1 • 1 , , , 1 1 ¡ , ¡ ]

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de re 201 sin raasirnos (7/79 y 9/83)

o e f

0 . 5 - r

i

i 0

e n * -0,5 e

n ¿ , . n , ¡j u ¡j r*-1 " "^ - H p -

10 20

retardo

30

3 0 3

fe 201 de i/74 a 8/83 (N = 1165 sin arrabal o de 7/79 8001—i—i—¡—i—i—i—i—i—r

F.a.s , de Ms 201 de í/74 a 8/83 ÍN = Ufa) sin arwcaio

0 . 5 -

- 0 . 5 -

- i

-

_ - r --

-

, 1 í 1 1

n n nn

i r i i i

u

. t ,

c

u

.1..

1

n

i

i i

LJ n

J i

- r -

n

1 t

i

i

l 1

U

i i

—r-

u

1

u

1

y

i

\

u U

¡,.

i i

i t

_ --

u -

í <

10 15

retarás

25

F,a.p. de Ms 201 íH = 116, i/?4 a S/33) sin añónalo

? 0,5

- 0 . 5 -

-1

J J

_ ' [ - ! _•_

> >

F

n

/

n

i

i

n

i

J

U

1

f

u

1

1

u

i

II

t

i

LJ

1

1

n

*

j !

1_I

1

j J

• • p — O "

Í !

ü

I

J 1

u

> >

f '

• u

i i

J

u

' ' :

~ -

r-í

i t

l 1

1

i i

i0 20 25

retardo

3 04

(X 1000) Gráfico de Hs en est, 203

o °-5 e !

Í o i e n e ~ 0 , 5

-1

F.a.s, de Ms sn est . 203

-

t

:

i ,- , ,r i

ílllilln

i i i

— ¡ —

n¡L •-*•- * ^ t f

i

i

ú •

i

—T~

n

" " I y »

• ^ ' * • w ™ ~ U

1

i

rn.

[

-"•r

LJ tJ —

>

— 1 "

u u ~

1

1 i

- u ¡j •

i i

—r

n

i

i i •

u u u -

l i

i

-

-

. . . _

i

10 20

retardo

40

S o-e f l 0 i e n

-í

5

5

F.a.p, de Ms en est. 203

i § ¡ i j i i i i | i i < i j i i i i

" f i n t l n n Í1 n n u i - u " u u ^ " u '• u ü ' •" - - " IJ y y -

1 i [ i ! ! i i ] i i 1 r j 1 i ( 1 i

10 20

retar ció

40

305

800

0 3

Hs 203 sin primeros datos, ÍN = 151 i — i — i — i — ¡ 1 — i — i —

S °-5 e f

í o i t'l

*' -0,5 e

- i

F.a, 5, lis 203 sin primeros datos

_,.,. !

-

fu ! k U L

-

1 1 1

' i

„ fl.„ : n u

, 1

1

n, L

._

, f :

1

ü

1

i

n

i

—r-

u

1

1

n

..l:

u

—1

]

u

i

i • • i - v "

L|un U "

i ¡ i

i —

_

—

i

10 20

retardo

30 40

S 0-5 e f

c 0 i e n * -0,5 e

-1

F.a.p. de Hs 203 sin primeros datos

n ^ " n .. : n

10 20

retardo

/retir TT" U ~ " u

30 40

306

ÍXKJOO) 2.01—i—i—i—n—|—r

Gráfica de Hs en est. 205 t T I ~

i 1 r

F.a.s, de Ms en est, 205 1 1 1 r - i 1 1 r

:n"rin"ñ"niTn"nn"r -O-o-

S °-5 e f i , c o i e n * -0,5 e

- j _ I ' < i i ' ' ¡ i i l i i ' i I i i i Í _

0 10 20 30 40 retardo

F.a,p, de Ms en est, 205

S ° - 5

f

¿ o i e n * -0,5

-1

j . - . , , , ( — , . ^ . . T . , , - . ; . , t

:

•riíLnññ n_ i „ n __ y y u ••

|

i t

i t

- • ¡ 1 i 1— ' | 1 - ' !' 1 ' " 1

',

_ , . , . . , . n . . n _ ' ' ' '•" , . , .

i '

lili

10 20

retardo

30 40

3 0 7

I-fe 205 sin ?r i fieros datos - i — i — i — i — i — i — i — r

y / r W v f o i M ^ ifV

i í-vg •;>'*• '.

- ! I—J 1 L_ l I L_

60 30

meses

100 120

- i 1 1 r

í".a. s, cíe Ms 205 sin primeros datos — i — i — i — i — i — i — t — i — i 1 1 1 1 r

,i

'i o 'i ie 'n i* -0.5

fin ¿nn„f1 -nn... i. Sjyu^u^uuUüiJUULJUUiJ

-í -J i 1 L. _l 1 i 1 _ J I I I I I L l_

10 40

retardo

F.a.p. de Ms 205 sin s>?imeros datos l

f

í o •i e n ¡* -0.5

n n u u l n n n u l ¡ n ^ u y ^ " ^ ^ . ^ ^ M L J U

-1 i 1 1 L_ -J ! ¡_ _1 1 1_

10 20

retardo

30 40

308

Sráfico áe Ms en est. 210 400

i

e f

¿ 0 i e ri t -0.5 e

t

f T T u Í J

i

5

i i i ¡

n n ; ' U U \J I-I " '' u u

, , , i 10

F.a.s, de Ms en est,

!

n : í ln U U j _ í | J L J i J J J ^ ™ i—

i i i i 1 ] i

20

retardo

210

i i

r. n "' U

i i

! ' ' '

L J L - r L I L J L J — LJi-J

i i , , 30

1

* 0

S 0-5 e f

í 0 i e n * -0,5 e

-1

F.a.p, de Ms en est . 210 - i 1 1 r

' f l U u u U U - n n ¿ " r ú n U U U L J U ;n "U " ' t í o - - " ( J 1

. j i i L. i i i J_ t ¡ i i

10 20

retardo

30 40

309

Gráfico de f-ls en est.214

m

l 0.5 e f Í o i e n

e " 0 - 5

-1

~i 1 1 r

F.a.s. áe Ms en est. 214 _ , — ¡ — , — , — | — , — | — | — -i * 1 r

( 1 0 n - n n U L J T L n - u t J U U U u a u " ™"ÍJU—irg-a

j 1_ _j i i

10 20

retardo

30 40

:g 0.5 le •í

¡G 0 !i e

i n

i1 -0,5 •e

- i

F.a.p. de Ms en est. 214 l i l i

-n • ññ

• u y u -

-

• •T

I

i 1 1 1 1 1 1 1 i

n n U n n n " U U : U u U u

t ! i I 1 1 1 t 1

i i i i

-

-y u " u u •

_

i t ! i

10 20

retardo

30 40

310

(X 100) 10

Gráfico de Hs en est, 215

rn & —

li

li

' ; :

: 1 l:

I ! I

L..,,; ¿¿...^.....í....*^ :

1 1 1r-ín*-*-p'"*~r.-. 7 ^ - A - , Á , r ^ r t ^ A j í i W

i

¡III

-

-

^1$*%**?'**** ' 90

raes 95

120 150

1

S 0.5 e f

o o i & n * -0.5

1

F.a,5, deMs en est. 215

-

•

1 1 1 r 1 ; 1 ! 1

n « n n n

i 1 j 1 1 ] ! r i

1 1 1 1

.. n

1 1 1 1

l i l i

\

~i --

1 ! 1 E E

0 10 20 30 4

retardo

0

t 0.5 e T i 0 i e n * -0 3

- 1 I — i

i 1 1 i ¡ 1 i r

F.a.p. de Ms en est,215 1 [ 1 r —

, n ú n n u n n u _ L J _ i n L J u J

1

l_l U ™ l_J '

10 20

retardo

30 40

3 1 1

300 Ms 215 cíe e/74 a 5/83 (M = 108)

250 -

200 -

2 150 F-i 5

iOOt-

50

T — i — I — i — i — i — i — i — i — i — l — i — i — i — I — i — i — i — i — l — i — i — i — i — i — 1 — i — i — r

iU\AJ^ J_H l Wl **¿W M 20 50

iñeses

90 100 120

F.a.5. Me 215 ÍN = IOS)

o ° ' 5

e f c O i e n

e " ° - 5

-1

1

. -

•n

-

•

i

i t

" U " •

1 1

! ! '

ñ

! " • - " • '

, i ,

11 ¡

H n u

í 1

J

1

1

R

i

i

U U •

1

t

n n

t

1 1

" l i U * "

. i

1

- u

1

n

F

1

-

"

1

10 20

retardo

30 40

S ° - 5

i o i e n

-1

-i 1 1 i i r

F.a.p. de fe 215 ÍN = 108) — i — i — i — i — i — i — ¡ — i —

± •£TTiT3J-""*'>a-nTr

-I 1 L. [ | r I i ] • \ i E I

10 20

retardo

30 40

3 1 2

S ° - 5

e f

¿ O i £ n

"I

~r i r

'íl'nnñn",

F.a .s . de Ms en 224 _i j 1 • •• n ] 1 1 1 -

Trorr U I j u V ' L i L j - y y u u u u j j y ,

I _j l i i

10 20

retardo

30 40

i

o ° -5

e i"

í 0 i é n

J-0.5

- i 0

i i i

n n n fl u u

i i >

?,a. p. de Ms en est. 224

i i i i i 1 ¡ / t

- *

r

1 ":•

'. n n -n n — n U " 1 " " U U ' . " y u y y -

1 i L i i 1 i i i

10 20

retardo

1 ' ' '•i

T U "

Í , ! 30

-

--,

: • i

4 j

3 1 3

o 0.5

l O i s n * -0.5 e

- i

F. a, s. de rte en est. 80í

1 — ' ' ' " 1 — ' — r

ílJ... uüMÜ'í'u ¡ ü u

; "uyy n _ n .

-f i — — i — r

-trpmj n _:

i i ¡ t i_ _ i i i i

10 20

retar-de

30 40

í

e f l 0

l n

-1

i

•

F.a.p, de Hs en est. SOI l J l [ ¡ ! 1 l i l ¡ l l

i, 'i • •l >

„ n n „ n -: - ~ u „

F 1 1

s

m u : LJLJyu ' : [ [ " U L T

F 1 < 1 1 F P 1 1 1 >

retardo

| . . .

!

f l n

- y u u y u

i , , , m.

•

—

r

*

•

fe

3 1 4

Gráfico de lis en est . SOI d i f í l )

d tíi s S 0 i

F.a .s . de Ms en est , 801 d i f í l ) ~ i — i — i — i 1 — i — i 1 — i — i 1 — i — i — i — i — i 1 — ? ~

0,5 -c o e f

i O i e n 1 -0.5 e

-1

A • nU " " - " U ' U U Q^

' n r H n

jp-tr

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de Ms en est. d i f í l )

~ 1 ~ ~ E | 1 ~

0,5 o o e f

c O i e n * -0.5

y - ü n ü U u ^ p"nn n u i ¿ " n" n^" y " "

"1 20

retardo

30 40

3 1 5

Gráfico cíe Ms en est. S02 80

60 -

m 8 40 0 2

20 -

- i — t — r H [ \ ~

E¿v J *M u

Wl W U _i l _ J 1

20 40 60

ffieses

1 — F — i — ¡ — r

ÍV>

SO 100

? 0 . 5 ^ e f

c 0 i e n

e ~ ° ' 5

F.a,s. de Hs sn est, 802

-¡ 1 1 1 r

^ — _ -*> ; U " U N I J U pipnr H R ^ H n U u y

20

retardo

30 40

F.a.p. de Ms en est. 802

i

o 0 i é n r -0.5

- i

•

.

-

i \ • i i • | •• i i i • i | i i i i | i i i i

n r,tiñ n : n R n fi : ,-! u j j u . j t... y y u ••• 11 u u u " - u u| j u u u u y

-

-

\

1 I I í J i 1 • 1 í ! • ¡ I I 1 , 1 1

10 20

retardo

30 40

316

CAPITULO 8

ANÁLISIS DE SERIES DE CONDUCTIVIDAD

1 - Generalidades

2 - Series de conductividad en la cuenca del Guadiana: obtención de modelos




3 - Conclusiones

CAPITULO 8

ANÁLISIS DE SERIES DE CONDUCTIVIDAD

8.1 - GEÍÍERñLID&E'SS

La conductividad eléctrica en aguas naturales viene

determinada por la presencia de sustancias que se disocian

en aniones y cationes. La unidad de medida es el inverso del

microohm, el microsiem/cm y representa la inversa de la

resistencia encontrada entre dos electrodos separados una

unidad de superficie (cm2).

La conductividad es una medida rápida de las sales

disueltas en el agua, ya que la cantidad de las mismas en un

agua se expresa por medio de su residuo seco (Hammer &

McKichan, 1981).

El caudal influirá especialmente sobre el residuo seco,

expresado por la conductividad. En general, habrá mayor

concentración de sales en verano, como consecuencia de la

mayor evaporación, disminución de caudal y aumento de la

temperatura del agua que producirá un incremento de

solubilidad de las sales. Existe, por tanto, una correlación

318

negativa entre caudal y conductividad.

La conductividad depende del número y de la clase de

iones existentes, su carga relativa y su movilidad en la que

influyen a su vez el tamaño y grado de hidratación de los

iones, resistencia mecánica del disolvente y la acción de

fuerzas electrostáticas. También va a influir la presencia

de sustancias no disociadas, y por tanto no conductoras,

existentes en la solución, o sea, la cantidad de materias en

suspensión.

La influencia de la temperatura lleva a la necesidad de

reducir las medidas de la conductividad a una temperatura

única. Para los datos, tomados en el río Guadiana, esta

temperatura ha sido de 25BC.

Siendo los valores de la conductividad indicadores de

la concentración de sólidos disueltos, su medida resulta

muy útil para determinar cambios a corto plazo que tienen

lugar en la calidad de las aguas de un río, así como para

estudiar su variación a lo largo del mismo.

Los vertidos de aguas residuales se traducen,

generalmente, en una elevación de la conductividad. Por

tanto puede servir: (1) de índice global, fácilmente medible

para detectar el origen de ciertas poluciones; (2) como

índice aproximado del contenido total de sustancias

disueltas en las masas de agua sujetas a vertidos de aguas

residuales cuya composición, concentración y razón de

descarga no pueden ser, normalmente, cuidadosamente

evaluados. En tales casos, las medidas de conductividad

eléctrica se realizan con el propósito de localizar vertidos

319

o para determinar la composición o la distribución de varios

vertidos en el agua, asi como para el establecimiento de

zonas de polución, zonas de influencia de vertidos, impactos

en el cauce receptor por posibles vertidos, etc. (Ropero,

1984).

8.2 - SERIES DE CONDUCTIVIDAD EN LA CUENCA DEL GUADIANA:

OBTENCIÓN DE MODELOS

2.1.- Estudio descriptivo;

En el cuadro 8.1 se pueden observar los valores

elevados y la gran oscilación que presentan los datos de las

series tratadas. Así, los máximos están comprendidos entre

500 y 9500, y los mínimos entre 70 y 1550, con excepción de

la estación 202 cuya serie tiene un mínimo de 2.50 que bien

puede ser un valor anómalo, a la vista de los restantes

valores de la serie.

En cuanto a los gráficos de estos datos mensuales, las

series de las estaciones 8. 203. 205 y 224 son bastante

regulares, con poca oscilación alrededor del valor medio,

aunque en las dos últimas se observa un ligero aumento de

los valores en la parte final de las series, y en la 203 hay

un periodo intermedio con valores mas altos que en el resto

de la serie.

320

Cuadro 8 .1

P ft f; A fi t T R D Í2. CONDUCTIVIDAD A 252C tisicro' S/CÍ¡]

UnísrmCíín sobre Iss senes d? Ca iratarissí

SITÜftCIOM punte; ds control

SZUEfi EH CARRIZOSA

ñZUER EN GfiiílIEL

AZUER EN VALLEHERHOSQ

BECEA EN EftBALSE ESS3ET

RULLAQUE EM E. TORRE K ABRAHAfl

BULLAQUE EN PÍE, LUCIANA

CIGUELA W VILLARTfi DE SAN JUAN

GIGUELft EN BUENAVISTA

GI6UELA EN QUIHTAKAR

GI6UELA EH VILLftFRflllCfl DE LOS CAS,

GUADIANA EN 3ALBUENA

GUADIANA EN E, «CASIO

GUADIANA EN EMBALSE PEHABRQYA


EÍJAIÍiñMA EN LUCIANA


¿jñfliON EN PTE, ÜDRENA

ZANGARA EM CERVEÑ.ft

ZAKCARB EN EL PROVENCIO

ESTACIÓN nüii.

i 09

102

101

002

210

214

215

203

201

202

8

30

801

4

r

107

103

205

224

COHIENI0 serie

10/79

11/72

10/72

10/79

10/72

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

10/72

10/79

10/72

A/74

10/72

10/72

10/72

10/72

FINAL serie

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

5/86

7/86

7/36

6/86

6/S6

6/86

6/86

6/86

6/S6

6/86

6/36

5/82

6/36

LONGITUD serie

SI

164

165

ai

165

165

144

166

166

165

165

165

81

165

¡45

Í65

165

í 1 L i i U

165

DATOS aliantes

13I!6.I>

101(62.I!

32(19.'/)

2! 2.1)

41 2.1)

71 4.Í)

39(27,5)

55(33.1)

uno. i)

76(46.Z)

7! 4.X)

6< 4,1)

01 0,5!

4( 2.IÍ

9! ¿,I)

7( 4,X)

5K31.IÍ

16.14,1.

37(22.7.)

íiAíIHO ser i s

1750.00

Í71Ü.00

2200.00

770.00

540,00

750.00

9500,00

7600,00

2900,00

9200,00

2600,00

2300,00

650,00

700,00

2000,00

1700,00

2000.00

4 í 00.00

5000.00

MININO serie

805.00

131.00

900.00

320,00

70.00

95,00

1500,00

1550.00

1390.00

2,50

500,00

3-35,00

450,00

55,00

90,00

620,00

600,00

1550,00

i 400.00

ÜEDIA serie

1121.99

1311,92

1450.30

427,66

172,68

254,66

3350,25

2477,23

1962,99

32S6.71

1554,97

1393.91

538.43

553,10

1004.8B

1083.77

1379.72

2101.40

1958.59

DESV tipie;

254.06

232,96

289.99

85,15

67,88

92,99

1813.03

392,35

232,02

1672,23

381=87

466=40

39.96

72,45

506.39

214.79

259.51

387.13

436.33

3 2 1

El gráfico de la serie en la estación 4 , es

aparentemente regular salvo dos valores anómalos en t = 76

(1/79) y t = 83 (8/79) en el mismo año que están muy por

debajo de la media. La serie sin esos dos valores aparece

con gran oscilación, como ocurre con las restantes series

tratadas, con períodos de 1 a 3 años con distintas medias.

Hay que señalar, las series de los puntos 30, 210,, 801

Y 802 en embalses por tener prácticamente todas las

observaciones del período estudiado, siendo completa la 802,

caso excepcional en los datos tratados.

2.2.- Análisis de correlogramas: Identificación de

modelos

A la vista de los gráficos de la fas y de la fap de

cada serie, la estructura general es de AR(1) y, por

influencia de diversos factores, ya mencionados en el

apartado de generalidades de este parámetro, hay series

estacionales como lo indican sus correlogramas con

coeficientes significativos en retardos 12, 24. De acuerdo

con este carácter observado en los correlogramas se pueden

agrupar en:

Series sin estacionalidad en estaciones 107, 109, 205,

210, 214, 801 y 802, sus correlogramas son característicos

de estructura autoregresiva.

Los correlogramas de las series en 210 y 214 indican

una diferencia regular necesaria. Sólo se presentan los

322

gráficos correspondientes a la serie diferenciada en 210

pues los de la 214 son similares.

Las series en 4 y 203 también tienen estructura AR con

dependencias entre valores separados más de un mes y menos

de 12. Tanto en una como en otra existen valores anómalos.

Si se prescinde de ellos, en los correlogramas aparecen

coeficientes significativos en retardos estacionales. La

estacionalidad resulta, más clara en el caso de la 4.

Series con estacionalidad mas o menos marcada en el

resto de los casos, con parte regular AR.


Para las series sin estacionalidad en sus gráficos de

fas y de fap, hay que distinguir entre las que siguen un

AR(1) y aquellas en las que es necesario tomar una

diferencia, quedando estructura de IMA(1,1).

Las series de Cd en 107. 109 y 8 0 2 siguen un AR(1), con

el siguiente modelo de predicción:

Cdt+1 = 0 Cdt+1_1 + at+1 + /i(l - *)

con coeficiente AR 0.60 < <f> < 0.80 y media estimada de la

serie ¡x que varía según la estación entre 428.42 en la 802 y

1130 en la 109. Los resultados para cada estación se

encuentran al final del capitulo en el cuadro 8.2.

Por el tipo de modelo, cada observación en el momento

"t" viene dada en función del valor en el momento anterior

323

«t-i" y las predicciones sólo se podrán hacer para 1 = 1.

Para 1 > 1 y un mismo origen t se obtendrán valores futuros

en función de las predicciones anteriores que si no se

actualizan con los valores que se vayan observando se irán

estabilizando alrededor de la media.

La estimación para cada serie se ha realizado con

valores hasta 6/86, el valor de 7/86 falta en todas ellas y

no se puede comparar la predicción a un periodo con el valor

observado correspondiente. Con posterioridad a los datos

tratados,se han obtenido las observaciones finales del

periodo 1985/86 y las del 1986/87, por lo que para una de

las estaciones anteriores, la 107, se ha vuelto a estimar el

modelo con N = 168 (de 10/72 a 9/86) y se han realizado

predicciones para el siguiente período actualizando con cada

nueva observación, con la expresión:

Cdfc+1 = 0.61Cdt+1_1 + at+1 + 425.44

origen en t = 168 (9/86) y límites de confianza al 95%.

324

E S T A C I Ó N 107 (Conductividad)

Fecha Observ. L Predicción Pesos T . Pred. act .

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

1420

1400

1330

1370

1480

1410

985

1025

1330

1380

1400

1690

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1273.32 <i 335.0)

1202.15 (± 392.4)

1158.74 (± 411.71)

1132.27 <± 418.66)

1116.12 (± 421.22)

1106.27 (± 422.17)

1100.26 í± 422.52)

1096.60 <* 422.65)

1094.36 <± 422.70)

1093.00 (± 422.72)

1092.17 (± 422.72)

1091.66 (± 422.72)

0.61

0.37

0.23

0.14

0.08

0.05

0.03

0.02

0.01

0.00

0.00

0.00

1291.62

1279.42

1236.72

1261.12

1328.22

1285.52

1026.30

1050.70

1236.72

1267.22

1279.42

De forma análoga se procedería con las otras dos

estaciones para predecir a partir del modelo AR obtenido.

La serie de Cd en 801, a pesar de la estructura de

AR(1) que muestran sus correlogramas, no es posible aceptar

la hipótesis de independencia de los residuos. En los

resultados de estimar un AR(1) , con correlaciones

significativas en los residuos separados 4 periodos. Se han

probado otros modelos: ARMA(1,1) y con d = 1, sin mejorar la

independencia entre valores residuales que siguen

apareciendo correlacionados a retardos 4, 5 ó 6. El modelo

325

más sencillo y más aproximado ha sido el AR(1) sin que se

pueda aceptar para predecir.

La serie de Cd en 205, con observaciones hasta Mayo/82,

como las anteriores presenta estructura de AR(1) con cierta

tendencia estacional como muestran los coeficientes de la

fas próximos al retardo 12. Aunque el modelo AR(1) se puede

aceptar, por la situación de este punto, aguas arriba y

aguas abajo de puntos con cierta estacionalidad (203, 215,

224), se ha probado un ARIMA(l,0,0)x(0,l,l)12, que

proporciona menor error de predicción oa y absorbe las

correlaciones significativas entre residuos a retardo 10 que

aparecen con el AR(1).

Para comprobar el funcionamiento de ambos modelos, se

han estimado con N = 104 (10/7 2 a 5/81) y se han obtenido

predicciones para los restantes valores observados, con los

siguientes resultados:

326

Modelo ARfl) para Cd en 205:

Cdt+1 = 0.64 Cdt+ .-L + at+1 + 768.65

predicciones con origen en t = 104 (5/81) y limites del 95%.

Fecha Observ. i Predicción Pesos T . Pred. act .

6/81

7/81

8/81

9/81

10/81

11/81

12/81

1/82

2/82

3/82

4/82

5/82

2400

2850

3300

2114.29

2258.75

1865

1896.25

2100

2350

2500

3100

3200

s y =

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

2609.25 (± 566.22)

2403.03 (1 661.84)

2278.23 ( i 693.57)

2202.70 <± 699.83)

2157.00 (± 709.00)

2129.33 (± 710.40)

2112.59 (± 710.95)

2102.46 (± 711.14)

2096.33 (± 711.21)

2092.62 <± 711.24)

2090.37 C± 711.26)

2089.01 (± 711.26)

0.39064X107

0.61

0.37

0.22

0.13

0.08

0.05

0.03

0.02

0.01

0.00

0.00

0.00

1

2276.39

2548.73

2821.06(*)

2103.31

2190.05

1952.62

1971.38

2094.84

2246.14

2336.91(*)

2700.03

0.254841X107

327

(X 100) Cd 305 í —•) y Predicciones sin actualizar í -n+) con ftSíi)

4 6 raeses (6/81 a 5/82)

(X 100) Cd 205 S—) y Fred. actualizadas (•+*•) con AK1)

4 6

meses <6/81 a 5/82)

12

3 2 8

Modelo ARIHA estacional (1.0.0)xt0,1.1).^ para Cd en 205:

Cdt+l = O.ÍKd^., + Cdt+l.12 - 0.43Cdt+l.13 + at+l -

O . Ó 5 a t + M 2 + 45.63

predicciones con origen en t = 104 (5/S1) y Límites del 95%.

Fecha Observ. I Predicción Pesos T. Pred. act.

6/81

7/81

S/S1

9/81

10/81

11/81

12/81

1/82

2/82

3/82

4/82

5/82

2400

2850

3300

2114.29

2258.75

1865

1896.25

2100

2350

2500

3100

3200

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

2812.65 (± 560.92)

2670.31 (± 609.71)

2667.98 (± 618.15)

2795.92 <± 619.67)

2996.56 (± 619.94)

2178.50 (± 620.00)

2173.80 (± 620.00)

2140.45 (± 620.00)

2225.52 (± 620.00)

2332.34 Cí 620.00)

2219.14 (± 620.00)

2532.59 t± 620.00)

0.43

0.18

0.08

0.03

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.35

2494.52

2744.53

3065.17(*)

2706.05

1864.18

2040.25

2022.21

2208.28

2385.37

2290.57(*)

2907.85

S at! = 0.3052909X107 0.2510x107

Tanto en un caso como en otro hay dos valores

observados que se salen de los límites de confianza

(predicciones señaladas con *) . La pequeña diferencia del

error total de predicción a favor del sequndo modelo no

compensa su mayor complejidad y dado que no existen

observaciones en este punto desde Mayo/82, se considera

adecuado para esta serie el modelo AR(1) de mayor sencillez.

329

(X 100) Cd 205 <— ) y Fres, sin actualizar C-HTO con < 1,0,0>>Í<0 i , 1 >ií

4 6 8

meses <6/8í a 5/82)

Cd 205 ( — ) y Fred, actualizadas ++«) con (l .COJxíOji j lJ lg (X 100)

4 6

mesas (6/81 a 5/82!

12

3 3 0

A la vista de los gráficos de las predicciones y

valores observados se puede tomar el AR(1) para estimar

valores futuros a un período y el ARIMA estacional para

estimar valores a varios meses vista.

No obstante, los dos modelos proporcionan gran error y

son inestables como lo demuestra la variación de los

coeficientes estimados cuando se realiza el ajuste sin los

12 valores últimos del periodo considerado. La serie

presenta valores más elevados en el periodo 8 0/81 y

tendencia a aumentar al final de la serie.

Las series de Cd en 210 y 214 requieren una diferencia

regular, con clara estructura de MA(1) de las series

diferenciadas.

Aunque aparecen valores anómalos: en t = 29 (2/75) para

la Cd en 210 y en t = 32 (5/75) para la Cd en 214, los

contrastes con la serie de residuos no muestran

discrepancias de los modelos estimados con los datos

observados (cuadro 8.2).

La expresión para predecir es de la forma:

cdt+l = cdt+l-l + at+l " e at+l-l

con 0.50 < e < 0.70, para 1 = 1, ya que con este tipo de

modelo no se pueden hacer predicciones a más de un periodo

(mes). La estimación se ha realizado con datos hasta

Junio/86, por lo que la predicción para Julio/86 habría que

331

compararla con la observación correspondiente que no figura,

en los datos del MOPU consultados, con los valores

posteriores de Agosto y Septiembre. Como observación de la

Cd en Julio/86 se ha considerado el valor interpolado entre

Junio y Agosto del mismo año:

Estación Fecha Observación Predicción

210 7/86 155 145.76 ( + 81.99)

214 7/86 240 243.45 (+ 158.18)

Cd en estación 4: Los datos iniciales tienen ligera

estructura de AR, con un gráfico, a primera vista, sin

grandes oscilaciones y dos valores anómalos en t = 76 (1/79)

y t = 83 (8/79), separados 7 meses.

Los resultados de la estimación de un AR (1)

proporcionan residuos con correlaciones significativas a

retardo 7, como consecuencia de los dos valores citados,.

La serie de N' = 75 valores, hasta Diciembre/78, tiene

estructura de AR (1) con r (1) = 0.66, modelo que se puede

aceptar y utilizar para estimar un valor en el momento t =

76 (1/79) con la expresión:

Cd t + 1 = 0.67Cdt+1_1 + a t + 1 + 536.50(1 - 0.67) (0.09) (16.10)

Q(24) = 33.16 (22 g.l.) aa = 44.97

se estima, para 1 = 1 y origen t = 75

Cd75 (1) = 565.56 (± 88.14)

GOn el valor anterior en lugar del anómalo, se

332

considera la serie de N = 82 valores (hasta Julio/79) que

sigue teniendo estructura de AR(1), y con la nueva expresión

estimada:

Cd t + 1 = 0-73Cdt+1_1 + a t + 1 + 546.29(1 - 0.73) (0.08) (18.91)

Q(24) = 32.58 (22 g.l.) (Ja = 45.64

se calcula un valor para el segundo anómalo, para 1 = 1 y

origen en t = 82,

Cd82 (1) = 650.59 (+ 89.46)

La serie con los dos datos anómalos sustituidos por las

dos estimaciones anteriores tiene estructura de AR(1) en su

parte regular y coeficientes de correlación significativos

en retardo 12 y próximos (10, 11, 13).

Los resultados de estimar un ARIMA(1,0,0)x(0,1,1) 1 2

aparecen con contrastes significativos no dando como válido

este modelo.

Se prueba un AR(1) x AR(1) 1 2 c o n mejores resultados que

con el anterior. El contraste de independencia se puede

aceptar para 0.02 < a < 0.05, aunque siguen apareciendo

correlaciones residuales significativas en retardos 4 y 5.

Aceptando este modelo la expresión para hacer

predicciones es:

Cd t + 1 = 0 Cd^.-L + # Cd t + 1_ 1 2 - 0 * Cd t + 1_ 1 3 + 9^ + 5

con 6 = n(l - 0 - * + <p$) y ¡i la media estimada de la serie.

n i

La s e r i e de Cd en 203 aparece también con unos datos

anómalos en cuanto que se dist inguen del r e s t o de va lores de

l a s e r i e . La e s t r u c t u r a es de AR(1) con c o e f i c i e n t e s

s i gn i f i c a t i vos a re tardos 4, 5, 6 y 7.

S i se c o n s i d e r a l a s e r i e de N = 122 , h a s t a

Noviembre/82, aparecen coef ic ientes s i gn i f i c a t i vos a re ta rdo

12 y próximos que indican l ige ra es tac iona l idad . Después de

p r o b a r v a r i o s m o d e l o s : AR(1) , AR ( l , 0 , 0 ) x ( 0 , l , 0 ) 1 2 ,

A R ( 0 , l , 0 ) x ( l , 0 , 0 ) 1 2 , ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12 , todos e l l o s con

problemas de independencia e n t r e r e s i d u o s , só lo r e s u l t ó

aceptable un AR(l)xAR(l)12 .

Con la expresión estimada

Cd t ; + 1=0.52Cd t + 1_1+0.34Cd t + 1_ : L 2-0.18Cd t + 1_13+a t + 1+764.16

se han r e a l i z a d o p r e d i c c i o n e s con o r igen en t = 122 y

l ími tes del 95% para l a s observaciones del período anómalo

con los resu l tados que figuran a continuación:

Fecha

12/82

1/83

2/83

3/83

4/83

5/83

6/83

Observación

6500

4800

5700

3400

3700

5500

7600

i

1

2

3

4

5

6

7

Predicción

2427.12 <± 469.03)

2328.54 (± 528.73)

2395.92 (± 543.77)

2350.56 Ct 547.78)

2365.79 (± 548.86)

2474.95 ( í 549.14)

2527.50 ( t 549.23)

Pesos T .

0.52

0.27

0.14

0.07

0.04

0.02

0.01

334

Sustituyendo los valores anómalos por las predicciones,

los gráficos de la serie corregida son similares a los de

las demás series de Cd con estacionalidad y se mantiene el

mismo modelo AR(l)xAR(l)12•

Predicciones con la nueva expresión:

C dt+1 = °-44Cdt+1_1 + 0.38Cdt+1_12 - 0.17Cdt+1_13 + afc+1 +

837.90

estimada para la serie de N = 166, corregidos los valores

extraordinarios, origen en t = 166 (7/86) y limites del 95%,

figuran a continuación.

Fecha Observación I Predicción Pesos T .

1 2539.02 (1 504.07) 0.44

2 2434.45 í± 551.35) 0.20

3 2347.41 (t 560.16) 0.09

4 2323.42 (± 561.88) 0.04

5 2509.29 (± 562.22) 0.02

6 2363.29 (j 562.29) 0.01

7 2420.32 (t 562.30K*) 0.00

S 2260.73 <± 562.30M*) 0.00

9 2512.55 (± 562.30) 0.00

10 2659.14 (± 562.30) 0.00

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

***«

****

****

****

****

****

1490

1520

2400

2520

No hay datos observados de los últimos meses del

335

periodo 86/87 por lo que no se han hecho más predicciones,

las cuales en dos de los casos observados, no recogen en el

intervalo de confianza el valor real.

Las series de Cd en 215 y 224 también con cierta

estacionalidad tienen modelos similares a las dos anteriores

(4 y 203) pero con un término menos en la expresión final al

considerar un AR(2) con un coeficiente de orden 1 y otro de

orden 12, de forma que el modelo para predecir queda:

<^+l^lcdt+l-l+*12cdt+l-12+at+l+íi (1_*i~*i2)

Se ha aceptado este modelo en lugar del AR(1) x AR(1)-L2/ que

también aparece aceptable para la Cd en 224, por su menor

error residual (ca). Otros modelos posibles probados en

ambas series se han rechazado por problemas de independencia

en residuos.

Las predicciones con origen en t = 165 (6/86) para la

224 figuran a continuación, hasta Mayo/87, puesto que no

existen datos para los demás meses del periodo hidrológico,

ni tampoco para la estación 215:

336

E S T A C I Ó N 224 (Conductividad)

Fecha observación 1 Prediceion Pesos T¡

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

***«

* * * *

* * * *

* * * *

* * * *

* * * *

* * * *

2100

2080

2170

2380

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

2496.74 C± 774.44)

2222.29 <± 836.53)

2076.55 ( i 846.44)

2004.47 ( t 848.09)

1938.68 (± 848.36)

1921.01 (± 848.41)

1943.67 ( t 848.41)

2202.68 ( i 848.41)

2071.76 (± 848.41)

2011.53 (± 848.41)

1982.43 ( t 848.41)

0.41

0.17

0.07

0.03

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Las series de Cd en 8, 9, 30f 101 y 201 lo mismo que en

los casos anteriores tienen estructura de AR(1) con cierta

estacionalidad, que en todas ellas se puede tratar con una

diferencia, D = 1, resultando aceptable para las series

diferenciadas un modelo ARIMA (1,0,0) x (0,1,1)12, (cuadro

8.2) con la expresión final para predecir:

cdt+1=cdt+1_12+0Cdt+1_1-0Cdt+1_13+at+1-eat+1_12+S

siendo S nula en el caso de las series de Cd en 8, 30 y

101.

Se han realizado predicciones con origen en la última

observación empleada en la estimación, t = 165 (t = 145 en

337

Cd 9 y t = 166 en Cd 201) , para estas últimas estaciones

comprobando el funcionamiento de los modelos ajustados con

respecto a los valores reales observados, si se dispone de

ellos.

E S T A C I Ó N 8 (Conductividad).

Fecha Observacien l Predicción Pesos T.

7/86 **** 1 1741.21 (± 579.41) 0.56

fl/86 1095 2 1689.00 (t 663.21) 0.31

9/86 1291 3 1593.00 (t 687.13) 0.17

10/86 1430 4 1575.63 (i 694.37) 0.10

11/86 1430 5 1552.55 (± 696.61) 0.05

12/86 1500 6 1403.43 (± 697.30) 0.03

1/87 1590 7 1408.98 <± 697.51) 0.02

2/87 1285 8 1448.60 <± 697.58) 0.01

3/87 1285 9 1173.09 (t 697.60) 0.00

4/87 1510 10 1358.25 (± 697.61) 0.00

5/87 1410 11 1442.23 (± 697.61) 0.00

6/87 1710 12 1640.17 (± 697.61) 0.30

7/B7 1960 13 1819.27 (± 718.60) 0.17

8/87 1640 14 1732.47 (t 724.99) 0.09

9/87 1520 15 1617.21 (t 726.96) 0.05

llfl

Fecha Observación i

7/86 * * * * 1

8/86 232 2

9/86 241 3

10/86 250 4

11/86 580 5

12/86 640 6

1/87 865 7

2/87 600 8

3/87 575 9

4/87 565 10

5/87 405 11

6/87 310 12

7/87 269 13

8/87 260 14

9/87 306 15

S T A C 1 O H 9 (Condyetívidad)

Prediecift i Pesos T ^

386.22 (± 751.55) 0.48

437.12 (± 832.63) 0.23

161.31 (± 849.99) 0.11

316.66 (± 853.90) 0.05

450.07 (± 854.78) 0.02

429.90 <± 854.98) 0.01

375.95 (± 855.03) 0.00

457.11 (± 855.04) 0.00

528.78 Ct 855.04) 0.00

601.94 (± 855.04) 0.00

611.03 ( t 855.04) 0.00

695.85 (± 855.04) 0.17

502.78 ( t 864.20) 0.08

453.87 (± 866.26) 0.04

130.46 (± 866.66) 0.02

3 3 9

E S T A C I O

Fecha Observación 1

7/86 **** 1

8/86 620 2

9/86 807 3

10/86 840 4

11/86 870 5

12/86 870 6

1/87 1020 7

2/87 1010 8

3/87 1070 9

4/87 1155 10

5/87 1150 11

6/87 1250 12

7/87 1310 13

8/87 1320 14

9/87 896 15

30 (Conductividad)

Predicción PJSOB_T.

902.25 (± 662.60) 0.69

1112.03 (± 803.29) 0.47

976.63 <± 861.48) 0.32

1106.97 (± 887.50) 0.22

1136.53 (± 899.46) 0.15

1129.36 (t 905.03) 0.10

967.42 (t 898.63) 0.07

1087.75 (± 908.85) 0.05

906.82 (± 909.43) 0.03

1002.48 (t 909.69) 0.02

1110.01 <± 909.81) 0.02

1182.07 (± 909.87) 0.28

1270.35 (± 928.02) 0.19

1364.32 C± 936.43) 0.13

1225.48 (í 942.18) 0.09

340

E S T A C I Ó N 101 CConductlvidafi)

l Predicción Pesos r-

1 1335.67 (± 418.22) 0.68

2 1548.98 (t 505.08) 0.46

3 1460.66 (i 540.25) 0.31

4 1487.47 (i 555.63) 0.21

5 1398.28 (t 562.55) 0.14

6 1543.41 (± 565.68) 0.10

7 1448.29 <± 567.12) 0.06

8 1469.32 Ct 567.77) 0.04

9 1200.03 Ct 568.08) 0.03

10 1240.47 (± 568.21) 0.02

11 1170.42 (± 568.28) 0.01

12 1184.44 C± 568.30) 0.45

13 1406.39 C± 598.28) 0.30

14 1596.86 <± 611.54) 0.21

15 1493.08 (± 617.52) 0.14

En los datos observados del período 1986/87,

especialmente del 3/87 a 6/87, los valores son algo mayores

que los correspondientes a los mismos meses de años

anteriores. Esto hace que las predicciones hechas a un año

vista se vayan alejando de los valores reales, llegando a

quedar el valor real fuera del intervalo de confianza de la

predicción en el período 1 = 12.

Fecha

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/S7

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

Observación

****

1310

1460

1400

1490

1390

1580

1660

1660

1430

1560

1840

****

»***

****

341

E S T A C I O

Fecha Observación i

8/86 2220 1

9/86 2170 2

10/86 1960 3

11/86 1960 4

12/86 1890 5

1/87 2020 6

2/87 1950 7

3/87 2020 8

4/87 2000 9

5/87 2030 10

6/87 2120 11

7/87 2330 12

8/87 2080 13

9/87 2150 14

H 201 (Conductividad)


2394.51 (± 366.82) 0.35

2082.38 (± 388.29) 0.12

2190.03 (± 390.79) 0.04

2088.37 (± 391.10) 0.01

2040.82 C± 391.14) 0.00

2009.25 (± 391.14) 0.00

2066.61 (± 391.14) 0.00

2056.69 (i 391.14) 0.00

2104.10 (± 391.14) 0.00

2109.98 (t 391.14) 0.00

2219.15 (± 391.14) 0.00

2298.94 t± 391.14) 0.00

2464.20 (± 401.97) 0.26

2124.57 (± 403.49) 0.03

342

Cuadro 8 . 2

RE5UHEN BE RESULTÓOS - SERIES DE EÜNBÜETHJiDAB ¡a 25'CÍ

Estación

4

a

c

30

101

107

109

20Í

203

205

210

214

213

224

801

802

N

¡65"

165

145

165

165

165

81

166

166'

116

165

165

144

165

Bl

81

Modelo BoK-Jenkins

i l - 0.63BÍÍ1 - 0.27B , 2)ÍCd t - 566,26) = a t

Í0.06! (0.08) (11,321

í l - 0.56BM1 - P2Kát = í í - 0.7OB12!at

(0,07) (0.06!

(1 - 0.48B1Í1 - B«)Cd t = f l - 0.B3B , 2 !s t - 38,84 50.08! (0,06) (10.70!

í l - 0.69B111 - B , 2 iCd t = í í - 0.74B , 2 !a t

(0,06) (O.06)

(1 - 0,686)Íí - B12!Cd t = (1 - 0.56B125st

(0.06! (0,07)

(1 - O.ÉlBMCdt ~ 1084) = a t

(0.06) (34,38!

(1 - Q.AÜBHCdt - 1130) = a t

(0,09) 155,71!

(! - 0.35BM1 - B" )Cd t = <1 - Ü.75B ,2!a t * 13,00 (0,08! (0,06! (5,45)

(1 - 0.44BH1 - 0.33B'2 j !Cd t ~ 2394! = a t

(0.07) (0,08! (61.59)

í l - 0,64BÜCdt - 2135) = a t

(0.08! (81.60!

í l - B)Cdt = í l - 0,52B)at

(0.07)

(1 - B)Cdt = í l - 0.70B)at

(0.06!

í l - 0.57E - S,33B ,2HCd t - 3779Í = a t

(0.06) (0,06! (1061,51

( i - 0.41B - 0,23B , 2 ! íCd t - 2001! = a t

(0.08! (0=08! (89,85!

(1 - 0.71BÍ ÍCdt - 538.13) = a t

ÍO.OS) (11,40)

(1 - 0.78B!ÍCdt - 423,42) = a t

(0.07) (54,59!

Q - Ljung-Bo!-:

QÍ24! = 34,84

0(36! = 37.69

0(24! = 30,53

9136) = 43.36

QÍ36) = 35.11

QÍ361 = 24,50

3(24) = 39,84

GÍ24) = 34.30

BÍ24) = 33.23

9Í24! = 26.43

GÍ24! = 17.98

QÍ24! = 22,80

SÍ24) = 27,03

0Í24! = 22.66

0.Í24! = 68.51*

Q(24! = 25,08

S.L

21

34

21

34

34

34

i-i-

21

21

22

23

23

21

2!

22

22

Errar

37.14

295,62

333,44

338.06

213.38

170.65

i 92.85

137.20

257,18

310.93

41, B3

80.70

1158.¿0

395,12

28,45

53,20

íí) Serie sin valores arómalos. 343

8.3 - CONCLUSIONES

La característica general en las series de Cd

estudiadas es la parte autorregresiva de orden uno que

aparece en todas ellas.

Otro carácter a resaltar es la inestabilidad de la

mayoría de los modelos estimados como consecuencia de la

variabilidad en la composición de las sustancias disueltas

en el agua. Esto provoca la aparición de máximos y mínimos,

bien aislados o bien durante varios meses, bastante alejados

de los restantes valores y de la media de la serie, los

cuales, a veces, varían totalmente la estructura del posible

proceso generador de la serie de datos, como ocurre en las

series de Cd en 4 y 203 donde para encontrar un modelo

aproximado univariante es necesario prescindir de los

valores anómalos.

Se puede encontrar relación entre el grado de

ionización de un agua (dado por el valor de la Cd), la

estabilidad de la composición y el tipo de modelo que sigue

la serie de valores mensuales de la Cd, con los modelos

estimados para este parámetro en cada punto (Cuadro 8.2), su

situación en la cuenca y la información que se posee de la

composición de las aguas en cada estación:

- Las aguas menos mineralizadas y, por tanto, con

valores más bajos de Cd, requieren una diferencia regular,

apareciendo entonces un término MA. Son las series del río

Bullaque en los puntos 210 y 214. El término MA aumenta en

la de 214, donde los valores de Cd son algo mayores que en

344

la 210.

- Aguas medianamente mineralizadas, con inestabilidad

en los valores de la Cd a causa de la variabilidad en la

composición de las sustancias disueltas debido, en parte, a

la irregularidad del caudal, modelo AR(l) : Cd en 107, 109 v

en los puntos de embalses 801 y 802. sin que se pueda

aceptar el modelo para la Cd en 801, ya que irregularidades

en los residuos producen falta de independencia entre ellos.

Como casos particulares de series con estructura AR(1):

El agua en 2 05 presenta cierta constancia en su

composición que se manifiesta en su serie de Cd por

coeficientes de correlación significativos a retardos

próximos al estacional. Se sigue aceptando un modelo AR(1)

aunque con mayor inestabilidad que en los puntos anteriores,

por la ligera tendencia a la estacionalidad.

Características similares presentan las aguas, en

cuanto a su composición salina, en los puntos 4 y 203, con

mineralización media pero con saltos bruscos según el caudal

circulante en la 203. En el punto 4 las lagunas ejercen un

efecto de estabilización. Se acepta un modelo con un

coeficiente AR estacional de valor bajo en comparación con

el AR de orden 1.

Lo mismo ocurre con los modelos para las series de Cd

en 215 y 224. La salinidad es creciente a partir de la

345

estación 224. En la 215 el modelo aparece con gran error de

predicción por su inestabilidad.

- Aguas muy salinizadas presentan series de Cd con

estructura de ARIMA estacional, en concreto, para la Cd en

201 del sistema hidrológico Záncara-Cigüela, ya se puede

aceptar un modelo típico de estas aguas (valores elevados de

Cd). Lo mismo ocurre con la serie de Cd en 101 con alta

mineralización.

Las estaciones situadas en el río Guadiana, 8, 9 y 30.

con el aporte de los afluentes y de aguas residuales de

núcleos urbanos aparecen con elevados valores de Cd y el

mismo modelo.

De todo lo anterior, se puede concluir que los modelos

característicos para las series de Cd analizadas son los

siguientes:

IMA(1,1) - Series de aguas poco mineralizadas. Valores

bajos de Cd.

AR(1) - Series de aguas medianamente mineralizadas,

de composición inestable, con valores

anómalos de Cd.

ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12 ~ Series de aguas muy

mineralizadas, valores elevados de Cd.

346

oiDurxooé tm nsxa» m $®mxsQTizvxmp

(X 1000) Gráfico de Cd en est. 8

meses

0 0.5 e f

í o i e n 1 -0,5 e

-1

n i ~

F.a.s. de Cd 8 , , ( , . r T -

•uniFi ip

_i i i i_ _1 ¡ I !_ X _] 1 1 1_ 10 20

retardo

30 40

0.5

-0.5 -

-1

F.a.p. de Cd en 8 - ] i i ¡ i p-

n n ' te n ñ l M l l l n : fip.u. i .UÜ.U.M.7 ; _.EU.! UU uu

"H„ n

_i i i t_ 10 20

retardo

30 40

350

<X ÍOOO) 3 "

Gráfico de Cd en est . 9

i e

u -1

F.a.s . de Cd en 3 1 1 1 1 | 1 L i 1 j 1 1 l 1 1 1 1 1 1

=•- f nnnñ f i . .íll^nün 1 fW_ \_nn\lM '-: : u ^LJ

; : Í !- -i i i i i i i i i i t i p i i i i . i

10 20

retardo

30 40

t °"5

? i O i é n * -0.5 e

-1

F.a.p, de Cd en 9 -, ¡ , 1 . p . — ¡ —

W"'"'fínñ\ TTtr

JLUL un u , , , , : T , n - , ,

1 P L_

10 20

retardo

30 40

3 5 1

ÍX 1000) Gráfico de Cá en est . 30

meses

¡S 0.5 e ¡f '¿ 0 .i e !n '* -0.5 e

F.a.p, de Cá 30 _ j — , — , — . — , — , _ - i 1 1 1 1 r

n"'";:,-"i'Q-ftfl'nn i r ^Pie

-i

""."""•^.•j-ii.y.á-7."---".

i t i i i i i J i

10 20

retardo

30 40

352

ÍX 100) Gráfico de Cd sn est. 101

\ r—

C 0 5 -0 u ' 3 . e f

i o :

i e n ; t -o s

- i

F.a.s, de Cd 101 t i i i ¡ t i i t j i i i i j ¡ i i i

lflnn„nni

,

:izi TI . ...:__ "uyyyu^-^uyy ; W :

i i t i i , i i i i ¡ i i i i i i i ¡

10 20

reta!'do

30 40

F.a.ís. de Cd 101 -í 1 1 ! 1 1 1 T 1 1 j 1 1 1 ¡ r

o 0-5 e f

í o i e n * "0.5

- 1 I I I 1 !_

nu-nntnn :'im n u un . .y„M.u ".y. u V „.y.y..„" ".M."." y u„yj

tJ3 . . . . _

i I I I 1 l_ - I L_

10 20

retardo

30 40

353

íX 100) Gráfico de Cd en est. i07

F.a .s . de Cd 107 ~1 1' " " i i " I T "' V

0,5

0 i e ñ * -0,5 e

a-u^UQ-f u " " " " D U ' U ^ ~ "'U g"Li]J0 U"L¡"'

• V ' * ' - . • - ; . - i •

-1 1 1 I I [_ '. L 1 I I _ l _ 1 _ l _ L_ _L L

10 20 30

retardo

40

~ I T

F.a.p. de Cd 10T ~T T T I T T T T

0.5 o o e f

í 0 i e n í -0.5 e

- ¡ j - ° - — u u ^ n n ^ y u U ? u r . n U U U U L I U ^ n u

- i L - J - I 1 _ _ . I

10 20

retardo

30 40

354

ÍX 100) Gráfico de Cd eti est , i03

F.a.s . de Cd en 109

S 0.5 e í l 0 i e n

-1

— r

•

•

_ , _ . , ( . . . , . , j . . . • . ( - j " t | ( t i | | | ( ( | | | j ¡ |

'1 niin^

l i l i l í !

. n m

1 1 Í i

u

1 1

rr\

" : u U ü (J ü

1 1 r 1 i 1 i

-

_ n n =

-

li

li

10 15

retardo

20 25

F.a.p. de Cd en 109 -T ! 1 r i — i — i — i — * — i — i — r I i—i—i—i—r

¥ n., n n,, n j D ^ ^ - p TT n

.S ° - 5

¡e f

•¿ o i e

'ti * -0,5 e

- 1 i ' ' ' ' i 1 _ J L _ l 1 I 1 i I i l_

0 5 10 15

retardo

L! U U ¡J m. n n i I <-, '

_l ! ! 1 I 1_ 20 25

355

ex IOS» Serie de Cd en 109 con d = i

o d 1 O 9 d 1

t 0-5 e f

i O i e n * -0.5

-1

F.a.s. de Cd en 109 con d = 1 i r i t

;- — '

: I!.".!

" I I I I

l 1 1 1 1 1 l i 1 1 1 1 i | t i L i i

íl n i n í!l n : n n M -U U ; u Ll ; U y U

' l 1 ' 1 1 T 1 1 f 1 | 1 f 1 \ / 1

10 15 20

retardo

o ° ' 5

e f o O i e n

e ~ 0 , 5

F.a.p. de Cd en 109 con d = 1

•

.

•~l

•II

1 I !

1

, - , r . - .

i0 J :

n

t

i i i j i i i

n

u y n ': u - [J

. . . i . . .

1 j '

• i .

!

1 1

1 1

_

„n-" " U l i r U

. . . i

-

r . !

10 15

retardo

20 25

3 5 6

fX 100) Gráfico de Cd en est . 201

F.a .s . de Cd 201 i i 1 1 i r

H'n

TTD" Jlnn

'jrj¡Wr M....1

l 0.5P e í

c 0 i e n

e - ° ' 5 ^

- i I i t i i 1 i i i i ! i i i t I i i i ¡_ 0 10 20 30 40

retardo

n 1 1 r

CrT/n'iflfn'nn"^ l r - n

F.a.p. de Cd 201 -¡ i — i — ] 1 — i — i — i — | - - i i r

S °-5

e f Í 0 i e n * -0.5

- i I > i i i 1 i i l _

0 10

" U U U : u u u u u -n—ELm . . . . _

I I I I I 1 I I t _

20 30 40

retardo

357

ICOO) Gráfico de Cd en est . 203 T — i — i — ! — i — i — i — i — r

I I I I L l i l i l í ) X l i l i ¡ _ I ! _ _ ! I I I L - J L_

60 90

meses

120 150 ISO

T.3..S. de Cá 203

S *-5

1 o i f n t _,

0

•0.5

-1

-i 1 • - i -—r i " i 1 r

i.W'i i *••» t '• i' í ' • • • ?•••' p •* •

: EL T3—• — u — I , L J U ¡ J U L J

n - n n n n • u £] * U " - Q-LT1

• i — 1 — — 1 1.. I 1 . L_ 1 I L_

10 20

retardo

30 40

0,5

-0.5

-1

-i 1 1 r

F.a.p. de Cd 203 - i 1 1 * ¡ i 1 1 1 1 1 1 1 r -

Z± n n :nn u uu1 . n n « n ~

rg-g U - V U - y

6. 10 _i I 1 i L.

& 40

retardo

358

<X 100> Cd 203 con N = 122 ÍiO/72 a i l / 82 !

meses

0,5 c o e f

i e ñ

-1

F.a.s de Cd 203 con H = 122 1 1 r - i ] 1—i ih —i ¡ — T 1 " " i r ••' | -t 1—i r

: r¡

-"ti ñ; n

Ir, nfln rin : _ . uyyu . u u u ü t J : u u u u u ; U U Ü

i,

,,

10 20

retarde

30 40

F.a.p. de Cd 203 con H = 122

S ° ' 5

e f o O i e ti

* -0.5 e

-1

-i 1 1 r i 1 r T 1 1 r-

n n fin Tin. . n p " M ? -1 . i yü U ! UU y u : u u - y u ; L J U ^ y y

_1 I I i_ 10 20

retardo

30 40

3 5 9

(X 100) Gráfico de Cd en est. 205 45

40 -

35 c d 2 30 0 5 25

20

15

i i i i r i r r " i ~ " i ~

UL .3 .. .1 1 1 1 I í 1 1 1 1 1 ¡_

20 40

meses

.tf... fl

/ :

* I I ] . I . T_

100 120

•1

i \

¡a

i 0 -c ^ i e !? -e " ° - 5 :

•1

1 1

" Un

1 1 1 "

0

1 1 1 1 i

3SD h

i: i t i i i

10

F.a.s. Cd 205 i \ | , i i i | i

n í l f l n n f l í l n n

" u y y u L . -

- í i t i i i ¡ i i i

20 30

retardo

i i

nn

1 1

1

. . „

1

4 0

F. a. p. Cd 205

l Ú.5

l 0 i

n * -0.5 e

-1

"i 1 1 i 1 * 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 i 1 r T

JL n i l U n n , n n : __n„

I! U L J U U -

10 20

retardo

30

JLn.

j i i i i i i i i i i i i i_

40

3 6 0

IX 1000) i.0 ;—i—i—i—i—i—¡—i—r

.5 -

o . O H Í d

5

i - i .O

- 1 .

t

Ssris de Cd en 205 con d = i - i — i — i — i — r ~i—i—i—i—i—i—l—¡—i—i—i—i—i—i—i—i—i—i—r

-2,0 C-i—¡—i—¡-20

u H w

t

h A A. f: A \f:

40 60

meses

80 100 i 20

F.a.s. Cd 205 con d = i "i i 1 1 [ 1 1 1 1 i ! i 1 i ¡ i 1 1 1 1 1 1 1 — r -

l 0,5 e f

Í O i e n J -0.5

;..üu y..

- i I—1—1—1_

TT U i-i I xi =_ ü u u ¡J

n - n

_i i i i i_ _ l I I 1 ! I ! I 1 1_

10 15 retardo

20 25

F.a.p. Cd 205 con d = 1 ~¡ 1 1 i 1 1 r i — i — ' — r

o 0-5 e i

c O i e n * ~0,5

;..u...y..:..u. TOTTO nziir _o O. u u

_•_ "T=nr

-i i i i i i 1 i i i i I i_

O 5 10 _! 1 I 1 l I 1-

20 25

retardo

3 6 1

Sráficc de Cd en est. 214

F,a.s. de Cd 214

5 ™ f

i o i e n

-1

_ 1 í I , | 1 I ! , j

;" InlInñiJnnliiíniínnnL

1 ! 1 1 1 1 1 1 ) 1

_ , ( , ! j ! ,.,,, ,, _,

"uuupyyfluyuyuu ;

1 1 1 ! 1 t 1 1 1

10 20

retardo

30 40

F.a.p. de Cd 214

g 0,5 e f í o i e n 1 -0.5 e

-1

1 l ¡ i 1 1 1 1 1 j 1 J l L

•

¡ n n ¡1 n . n : ~ n II - .. U ¥ u U LJUU u y y u y - y JJL

:

1 f 1 1 1 I i 1 1 1 1 1 1 T

1 1 1 1

~

" J - y u u ** "

-

i i i i

10 20

retardo

30 40

364

(X 1000) 10

!

Gráfico de Cd en est. 215 -—i—;—i—i—i—i—i—r

meses

F.a.s, Cd 215 i — i — i — i ¡ — i — i — ¡ — i — i 1 1 r

.En, f l nnnnLun f l n ^uyutJuuuu

J3.

S 0.5 e f c O i e n

e "°-5

- 1 L i i i i _ i i i i i _ l i ' t i l i i i i _

0 10 20 30 40

retardo

F.a.p. Cd 215 i i 1 1 i ¡ 1 1 J i i ! i 1 1 1 i r

S ° - 5

e f

c O i e n

* "0-5

-1

• u u - » • • y añl f l n H . - . . n,

ÜUU láu

J — 1 _

J | |y^uu|j

J i i L

j m i

10 20

retardo

30 40

3 6 5

í X 100) 54. i . , i

Gráfico de Cd en est. 224

44 -

O d 2 2 4

i—i—r"i—i—i—i—i—r

F.a .s . Cd 224

e f

í O i e n í -0.5|-e

ftn;:;nfiniffiTi;;;'';i nnl ln . " — • - . - = - nn-F In

- i - j i i L. - i i i 1 1 L. 10 20

retardo

30 40

F.a.F. Cci 224

T ~ r

0,5 -c o e t c O i e n t -0.5

n7;ünnn:inllHn;;:;;in."nn:^:;::;:un,

- i J I I L. X _l I I !_ 10 20

retardo

40

3 6 6

650 p- r - r—r Gráfico de Cd en est. 801

610 -

q 570 d

meses

F.a .s . de Cd en 301 ~i—i—j—i—i—i—i—|—i—i—r—i—|—r—r

0.5 c D e f c 0 i e n t -0.5 e

0 i nflflnn W^ u u XI ni

- i 1 — 1 — L . J I 1 I I 1 I I I I 1 I I i_

10 15

retardo

20 25

F.a.p. de Cd en 801 i — i — i — i — ¡ — i — i — i — i — ] — i — i — i — i — | — i — i — ¡ — i — ¡ — i — i — r

l 0.5 e í

c 0 i e n * -0.5 e

¥ TT \ IT'nTf n TT ni n n „

TT

-1 _i I I i_ _i i i ! i i — i i I i i . _l I I I 1 i_

10 15

retardo

20 25

3 6 7

Serie de Cá en 80i cotí á - i

F.a.s. cíe Ccl en 301 con d = 1

0.5 o o 'e f

¡o O

n

e

. ' ( ' '

-

n „

• u • * •

l i l i

1 '

1 -. !

r i

i r 1 i i 1 i t i i 1 J 1 i 1

i-i ¡"I 1 1 n n f '• n n

U ¡ ? U L!U[ ]

1 i 1 I I 1 1 1 T 1 1 1 T 1 1 I | |

1 1

*

"

I! :

> • 10 20 25

retardo

'e f

¿ o i e in !*-0.5 e

-1

F.a.p, de Cá 801 con d = 1

•

•

•

1 ' ' I

n II :

4\

, , . !

r i

¡1

i i

' i '

(I': U

•

, I ,

i — i —

n

'

i — | — i — * ¡ — i — j T- i — ¡ " r -

-_

• ;

n • n

: u u u ; " LI jj . •

\ t

i

1 r < i i ! i i i t

10 15 retardo

20 25

368

Gráfico de Cd en est. 802 820, , i

720

o 620 d

2 520

420

320

- i—r T T I i I I T T P J / I ; ' ' ' T T~

AW \ h*

vyw .t.. -J \ i.. . . i . .

\r

r ¿ _L _L

20 40 Éü 80 100

F.a .s , de Cd 802

l 3.5 e

f c 0 i e rt * -0,5 e

- i

1 1 1 j 1 1 1

- r

•

:

H Ó _

i i

i J

i

1 1 1 1 1 ! 1

i i \ i i i i i i i i i i

• * . . ' ! •

n n n n : n I I

: ü Ü u J U U U -

i I i i i i í É i i i ! i i i i

10 15

retardo

20 25

F.a.p. de Cd SOS

0.5 -

i e n * -0.5 e

- i

-

•

*...

1 1 ! I ! i i i i i i i i i i i / 1

li

li

:

JÜ. .J " l _ " " " " , m , , T i ' " " ^ "

i i i 1 i

i-i _ Jtl n n „

: U U P -• L¡j

•- ¡••c+. * , * í ; £_.;•;...;••• • »iíít - - " - . i . . - *;• - *• ••» • *¡

I 1 1 1 ! 1 1 1 1 , 1 1

n

i

nnl l -

1 i

i ,1

I

1 1

10 15

retardo

20

3 6 9

CAPITULO 9

ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO

9.1 - Generalidades

9.2 - Series de D.Q.O. en la cuenca del Guadiana: obtención de modelos




9.3 - Conclusiones

CAPITULO 9

ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO

9.1 - GENERALIDADES

Este parámetro es una medida de la cantidad de oxigeno,

en miligramos por litro, consumido por los cuerpos

reductores presentes en el agua, sin intervención de los

organismos vivos. Estos cuerpos reductores pueden ser

materia orgánica de origen animal (urea, ácidos aminados,

etc.) o de origen vegetal.

La D.Q.O. se ha utilizado como un procedimiento para

determinar la cantidad total de materia orgánica. Sin

embargo, a partir de este dato, es muy dificil obtener un

valor cuantitativo del contenido de materia orgánica, debido

a que las sustancias tienen diverso grado de oxidabilidad.

La determinación de la D.Q.O. presenta valores anormales en

aguas con contenidos excepcionales de ion cloruro, debido al

poder reductor del mismo.

Cualquier compuesto oxidante puede servir para la

determinación del poder reductor del agua. Normalmente se

371

utilizan para medir la Demanda Química de Oxigeno, las

reacciones con dicromato potásico o con permanganato

potásico, (Catalán, 1981).

Es un parámetro muy importante en la determinación de

la calidad del agua de un rio ya que mide la cantidad de

materia orgánica putrescible presente en agua contaminada.

Según el trabajo de Ropero (1984), sobre la calidad de

las aguas corrientes en Sfl Nevada, una clasificación general

del consumo de oxígeno en relación con la calidad del agua

es:

Aguas muy puras D.Q.O. < 1 mg/1

" naturales sin contaminar. . " 1 a 2 mg/1

" con indicios de cont. . . . " 3 a 4 mg/1

contaminadas " > 4 mg/1

En la zona de la cuenca del Guadiana estudiada, con

respecto a este parámetro, se observan fuertes variaciones

en las series de tiempo de cada punto y entre los valores de

las distintas estaciones para un mismo mes. Sólo en dos de

las estaciones revisadas se dan valores máximos de 4, en las

restantes este valor es superado con grandes diferencias,

unas veces como consecuencia de la actividad humana y otras

por los escasos caudales. Estas variaciones de la DQO se

pasan a analizar con mayor profundidad en el siguiente

apartado.

372

9.2 - SERIES DE D.Q.O. EN LA CUENCA DEL GUADIANA: OBTENCIÓN

DE MODELOS


En el cuadro 9.1 se presentan algunas características

de las series de datos analizadas. Se observa varianza mayor

en las series del sistema Záncara-Cigüela (203, 205, 215 y

224) a causa de los valores extremos que aparecen en ellas.

Después de éstas las de mayor varianza son las estaciones

del Guadiana 8 y 30, y la del Azuer en Daimiel (102). En las

dos primeras por los vertidos de Ciudad Real y en la última

por las oscilaciones del caudal y su escasez en época

estival.

Como en otros parámetros las estaciones en embalses

(30, 210, 801 y 802) están con escaso porcentaje de datos

f altantes o, en el caso de la 8 01, con todas las

observaciones.

Con respecto a los gráficos de las series de datos, la

presencia de máximos muy alejados de los restantes valores,

no permiten apreciar las variaciones antes o después de

tales datos. Esto hace necesario considerar las series antes

y después de determinadas fechas donde aparecen los valores

extraordinarios, como en DQO de 203, 215 y 224, donde se

produce elevación de la media general a partir de ciertas

fechas.

373

Cuadro 9 .1 PARÁMETRO 13, DENfiNDA BiJIíliCS DE 0XI6EKD ( ig/1 02)

í lnfgrsaciéí ! sobre las series ¡te DBO tratadas*

ESTACIONES DE CONTROL

Situación

ÍER EN CARRIZOS

ÍES EK DflIHIEL

¡ER EN VALLEHERHQSD

IEñ EN EMBALSE GfiSSET

LAQUE EN E. TORRE DE ABRAKAH

.LAQUE EN PTE. LUCIANA

HIELA EN VILLftRTA DE SAN J I M

;UELA EN BUENAVISTA

AJELA EN BÜINTANAR

¡UELfl EN VILLAFRANCA

IDIANA EN BALEUEHA

MANA EN E. «CARIO

iBIANA EN EMBALSE PEñARRÜVA

DIANA EN LA CUBETA

•IJHM EN LUCIANA

iflLON EN CABECERA

•ALÓN EN PTE, MORENA

¡CARA EN CERVERA

,CARA EN EL PROVENCIO

M i ,

109

102

101

802

210

214

215

203

201

202

*

M>

801

?

9

Í07

Í03

205

224

Csmienzo

10/7?

1W72

10/72

10/79

í 0/72

19/72

6/74

10/72

ÍO/72

10/72

mn-

i$m

i 0/79

mm

m

10/72

10/72

10/72

10/72

Final

6/86

6/86

6/06

6/86

A/86

6/86

5/36

7/86

7/86

6/86

6/86

6/86

6/86

6/86

é/S6

6/86

6/86

5/82

6/86

SERIES DE DATOS

LoíiQi tuá

81

164

165

81

165

Í65

144

S66

166

165

165

165

8Í

165

145

165

165

116

165

DE

13(16.1)

97(60.11

28(17.11

2( 2.1)

4( 2.1)

7! 4.1)

37(26,15

52n1.11

12! 7.1)

76(46.XI

4< 2.1)

41 2.7.!

01 0.1)

41 2.1)

Sí é,I)

51 3.1)

49(30.X?

10! 9.1!

34(21.1)

"¿líitEllj

4,00

82,00

14,00

7,00

14.40

8,10

190.00

410,00

5,30

10.00

37.00

67,00

4.00

11.10

25.60

13.80

160.00

340,00

1040.00

¡líliifiD

.30

.40

,10

1.50

,50

.30

.10

1 f-A 1 . ül '

.10

¡.40

1.90

Í.00

.40

.10

j ,20

.30

2=!0

1.90

.20

Hedía

Í.33

7.72

2.06

3.19

3,24

3,18

15.53

20.12

1.55

5.19

7,92

5.52

1.73

1,21

4,55

3.32

7=84

21-Si

35.49

Des*, t .

en . ¿7

11.59

1.49

07 i l<!

1,98

i.43

26.32

52.64

,93

1.65

5,74

5.63

.70

1,11

2,38

2.46

14,45

4Í.85

129.54

374

http://52n1.11

En el rio Guadiana se distingue la tendencia a aumentar

de los valores de DQO en los puntos 30 y 8, sobre todo en

esta última, aguas abajo de Ciudad Real. En 9 hay cierta

mejoría, así como estabilización de la serie como

consecuencia del aporte de caudal sin mucha alteración del

río Bullaque (210 y 214), con valores menores de DQO.


modelos

Los correlogramas de las series de DQO tratadas tienen

estructura general autorregresiva.

Se da algún caso de gráficos de fas y f ap con

coeficientes nulos (serie en 801^, o con coeficientes

significativos pero sin estructura modelizable con pocos

parámetros (serie en 4) . En el caso de la DQO en 4. el

período 1976 a 1978 contiene valores máximos que producen

coeficientes significativos en retardos 2, 3, 11 y 14,

aumentando el valor del estadístico Q de manera que no se

puede aceptar independencia. La dependencia en esos retardos

desaparece si se considera la serie de 100 valores a partir

del 3/78, y se puede aceptar como aleatoria.

La presencia de algún período de valores máximos hace

que, a veces, la estructura de AR desaparezca volviéndose la

serie aleatoria como en la DQO de 224, aunque valores

máximos separados 13 meses, en la serie de valores

comprendida en el periodo 10/72 a 2/82, produce coeficientes

significativos a retardo 13.

375

En el resto de las series, aún con valores

extraordinarios se conserva la estructura AR.


Comenzamos con las series de clara estructura

autorearesiva y cuyos gráficos mantienen regularidad en sus

oscilaciones. La estimación de modelos AR resulta aceptable,

con errores relativamente pequeños (cuadro 9.2) en 9, 101,

107, 109, 201, 214 y 802. Todas ellas mantienen valores

bajos (máximos inferiores a 14 mg/1, salvo en la 9 por la

influencia de la 30 y de la 8) y desviaciones tipicas

pequeñas. La serie residual (at) presenta algún coeficiente

significativo para las estimaciones con las series de 107 y

201.

El modelo de predicción a un periodo, para estas series

es

°Q0t+l " * DQOt+l-l + at+l + M W )

Con este modelo se han realizado predicciones para el mes de

Julio/86 ( 1 = 1 ) , comparando con el valor interpolado entre

las observaciones de Junio y Agosto, salvo en 201 cuya serie

se ha considerado hasta Julio/86 y se predice Agosto, y en

101 sin valores hasta Octubre/86.

376

Estación

9

107

109

201

802

Fecha

7/86

7/86

7/86

8/86

7/86

Observ.

3.50

235

1.40

2.50

2.95

Predicción v l imites f95i»

4.23 <± 4.47)

2.62 (* 4-38)

1.69 (± 1.06)

2.15 (± 1.77)

2.95 <± 1.76)

Para la DQO en 210 coeficientes significativos en los

correlogramas a retardo dos no permiten aceptar un AR(1). Es

preciso introducir un coeficiente autorregresivo de orden

dos, aceptando como modelo de predicción el siguiente:

DQOt+1 = <í1DQOt+1_1 + 02DQOt+1_2 + at+1 + M d - *i - <t>2)

con #! = 0.58, <p2 = 0.18 y ¡J, = 3.32.

La predicción a un periodo es 3.06 (± 2.71) y la

observación correspondiente a 7/86 es 2.50.

La DQO en 30 presenta un valor máximo, muy alejado de

la media de la serie, en Agosto/84, que produce anomalías en

los residuos de estimar un AR(1), de manera que no se puede

aceptar el resultado de la estimación. Se ha considerado la

serie de N * = 142 valores (10/72 a 7/84) con la que se ha

estimado un AR(1) (cuadro 9.2) y se ha hecho la predicción

para el valor anómalo

DQ0142(1) = 6.04 (± 3.13)

377

Con el valor anómalo sustituido por dicha predicción,

la serie de N = 165 sigue teniendo estructura de AR(1), con

fas similar a la de este parámetro en 8. En el gráfico de la

serie sin el valor anómalo se aprecia cierta tendencia

final, ya clara en la estación 8 de aguas abajo. Con una

diferencia regular desaparece la estructura, quedando un

proceso de paseo aleatorio

(1 - B)DQOt = at ; DQOt = DQOt-1 + at

Sin embargo, la tendencia aún no es tan fuerte como en

la estación 8 y la estimación de un AR(1) se puede aceptar

(cuadro 9.2 y hacer predicciones a un periodo con el modelo

estimado:

Predicción (7/86) = 17.99 (+ 4.30)

Observación " =17.40

La DQO en 8 requiere ya una diferencia regular para

eliminar la tendencia. En la serie diferenciada, a la vista

de los correlogramas se estiman un ARIMA(1,1,1) y un

IMA(1,2), sin que se puedan aceptar. En los residuos del

ARIMA(1,1,1) se observan coeficientes significativos a

retardo 12.

Con una diferencia estacional, se puede aceptar un

ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12 pero no se encuentra significado

fisico a la estacionalidad, como no sea debida a la

proximidad de industrias agrícolas que produzcan vertidos

residuales estacionales.

378

No obstante, se han hecho predicciones, con el modelo

estacional estimado, para las restantes observaciones del

periodo 198 5/86 y las del 198 6/87, para comprobar su

aproximación.

DQOt+1=0DQOt+1_1+DQOt+1_12-'í'DQOt+1_13+at+1-9at+1_12+5

Fecha

7/86

8/86

9/86

10/86

11/86

12/86

1/87

2/87

3/87

4/87

5/87

6/87

7/87

8/87

9/87

Observ.

11.00

9.40

10.40

10.00

12.00

44.00

21.60

12.40

10.00

11.40

16.00

14.40

14.80

18.00

20.00

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Predicción

14.34

19.56

13.72

13.04

16.68

26.83

18.11

12.81

11.03

9.77

14.51

13.55

15.25

20.45

14.60

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

(±

8.33)

8.77) *

8.81)

8.82)

8.82)

8.82) *

8.82)

8.82)

8.82)

8.82)

8.82)

8.82)

9.44)

9.50)

9.51)

Pesos

0.33

0.11

0.04

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.40

0.13

0.04

0.01

(Con * las predicciones que dejan fuera del intervalo del

95% el valor real observado).

379

Series con estructura AR y valores máximos localizados

en ciertos periodos: La serie de DQO en 205 por la presencia

de ciclos de valores máximos: de 11/73 a 7/77 y de 6/80 a

5/82, la estimación de un AR(1) aparece con un gran error.

Si se diferencia la serie, para estabilizar la media, se

puede aceptar un MA(2) pero el error se mantiene elevado y,

como no existen datos en este punto desde Mayo/82, no se han

realizado predicciones.

Las series en 203, 215 y 224, tienen correlogramas con

estructura de AR(1) pero el modelo estimado no se puede

aceptar por los valores elevados que aparecen en la parte

final de tales series, los cuales producen coeficientes

significativos en los correlogramas de las series

residuales. Los valores al final de las series producen

falta de estacionariedad en la media y en la varianza, por

lo que se ha probado una diferencia regular. La estructura

MA de las series diferenciadas resulta:

- de tipo MA(1) con coeficiente 6 próximo a la unidad

en la 203, que indica la cancelación de la diferencia;

- de tipo MA(2), sin poder aceptar el modelo estimado,

en 215 y 224.

Como en estas series hay períodos con gran cantidad de

falta de datos observados, se han comparado entre sí la

primera parte y la última de cada serie de DQO, comprobando

el tipo de estructura en períodos sin valores anómalos. Para

cada estación se resumen, a continuación, los periodos

tomados y sus características:

380

DQO 203 -

DQO 224 -

N*= 105 (10/72 a 6/81): AR(1) con 0 - 0.23

N"= 113 (10/72 a 2/82): aleatoria

Observación: 7/81 a 11/82 sin valores observados.

N*= 44 (12/82 a 7/86): faltan 20 datos (45.5%)

N'= 105 (10/72 a 6/81): AR(1) con <p = 0.27

N"= 113 (10/72 a 2/82): aleatoria

Observación: 3/82 a 11/82 valores observados altos (máx. = 1040 y mín. = 46), bastante alejados de los del periodo anterior (máx. = 28 y mín. = 0.2).

N*= 43 (12/82 a 6/86): faltan 18 datos (41.86%)

La DQO en 215, de longitud inferior a las anteriores

series, tiene dos períodos con diferente media, el primero

de 6/74 a 9/82 que sigue un AR(1) , y el segundo de 10/82 a

5/86 con estructura también de AR(1). En el cuadro 9.2

figuran los valores estimados para cada modelo y la

diferencia de error entre las dos subseries. No hay datos

observados posteriores a 5/86 en esta estación.

Series sin estructura: como ya se vio al analizar los

correlogramas, las series de DQO en los puntos 4 y 801 no

presentan ninguna estructura especial de dependencia.

381

Cuadro 9.2

I RESUMEN DE RESULTADOS - SERIES DE D.ü.ü. ( I í

Estación

4

8

9

30

101

107

te?

20!

! ^

K

165

100

165

145

165*

142 •'

i 63

165

81

166

166

105

Modelo Box-Jenláns

S I N E S T R U C T U R A

A L E P, T 0 R I A

i í •• 0.331(1 - B i a )Z t = ( i - 0.59B12) a t + 0,59 ÍO.08) 10.08! 10.37!

(1 - 0.24BM 'U - 4-521 = at (0.08) (0.26)

i i - 0.72BH 2 t - 5,46) = a*

10.07) (0,441

(1 - 0.7BÍÍ U - 4.761 = a t

ÍO.Ofi) (0,45!

í l - 0.41BII U - 2,061 = a* (0.071 (0.171

(1 - 0.45B5! í t - 3.351= a t

(0.07) (0,321

(1 - Q.3SBH l t - i.43) = aE

(0.11) (O.i l

(S - 0.24BM Zt - 1.57) = a t

(0,08) (0,10!

ESTRUCTURA DE ARf1>

(1 - 0.23BM U - 5.371 = s t

(0.10) (0.49)

ü - Ljüísg-BoK

g!24) = 46.65*

S(24! = 22,26'

QÍ241 = 35.86

0(24) = 21.10

0124! = 27.42

0(24) = 19.12

0(24) = 11.60

0(24! = 19.72

0(241 = 37,93

GÍ241 = 39,40

0(24) = 63,93'

0(24) = 11.06

6.L.

24

24

2!

n

Ti

22

22

22

fin LL

•y?

24

22

Error

4,25

2.30

2,20

16. GO

1.2E

2,24

0.54

0,90

3.80

(• sin anósala)

Cuadro 9.2

Están Sn

205

210

234

2Í5

224

801

802

N

116

i 65

¡65

144

113

52

81

81

RESUMEN DE RESULTADOS - SERÍES DE D.Q.Q. ícün

Modelo Bcí-Jensins

í l - 0.4IB1I l t - 23,73) = a*

(0.0?) Í6.5?)

¡1 - 0,5GB - O.lSBMf 2 t - 3.32) = a t

0,08 0.03 0.48

I I - 0.42BM Zt - 5.21) = a t

(0.07) (0.18)

(1 - 0.458)( t -B '2 l Zt = ( l -0.75B1 2)a t

(0,08) (0.03)

ñ L E A T 0"R I A

í l - 0.J3BM Zt - 94.3! = a t

10.14) (40.72)

A L E f t T O í t l A

í l - 0.3OBIÍ Zt - 3,IB) = at

10.11) 10,15)

.1

B - Ljung-Bos

QÍ24) = 10.85

3Í24) = 34.10

BÍ30! = 25.01

G(24! = 30.65

BÍ24I = 33.71

(1(241 <= 27.13

HÍ24) = 23.63

8Í24) = 1EU7

6.L.

22

2!

29

22

24

22

24

22

Error

39,65

1.38

1.28

20.37

191,92

0,9

545 <M-

Afc

CJ. t

n

1 $e \j«l* fltdyíW f-*"» "^Aj^r

9.3 - CONCLUSIONES

Las series de DQO analizadas, proceden en su mayoría de

un proceso AR(1), lo que indica la permanencia del consumo

de oxígeno a lo largo de un mes . El coeficiente 0 de cada

modelo estimado (entre 0.24 y 0.45), representa el grado de

dependencia del valor de la DQO observado un mes y el del

mes anterior (o raes siguiente) . En un caso (DQO en 210) ,

cada valor viene dado en función de los observados dos

meses antes, aunque la dependencia respecto del segundo mes

(coeficiente <p2) es muy pequeña.

No parece que exista una clara relación entre la

calidad de las aguas en un punto y el tipo de proceso que

genera los datos de la DQO. Observando los coeficientes

autorRegresivos se podría decir que las irregularidades en

el caudal por períodos en que éste es escaso, o alteraciones

de la calidad del agua por influencia humana (vertidos

residuales) aumentan la dependencia (estaciones 8, 30, 101,

107, 205), sin embargo esta observación falla en las

estaciones 210 y 214, poco alteradas, con caudales

apreciables y regulares y coeficientes <p próximos a 0.6 y

0.4, respectivamente.

La presencia de valores extraordinarios, aislados o en

ciertos períodos, aumentan la dependencia entre valores

separados varios meses y no es suficiente un coeficiente de

primer orden para representar el proceso de la serie

completa de datos (estaciones 203, 215 y 224) . También hay

que tener en cuenta las regularidades introducidas con los

382

valores que rellenan las lagunas existentes por la falta de

datos intermedios, que, en ocasiones, pueden estar alejados

del valor real desconocido.

383

mmw®m DE mmmB DE D&M&ND& piuze* DE

Demanda Química de Oxigeno (5Q0) en est, 4

á 5

F,a.s. DQÜ en est, 4

n r ~ _,—,—[—r

o 0.5 e f

Í O i e r¡ * -0,5

•"iTlí"n :fn-0 u - n i j U' _•_ TI LT -y-O-tro ¡ j o '

- i 10

i

20

retardo

30 40

I 1 1 i ¡"•"T"

),5 -

:"1Tlt"T n

-0,5 -

F.a,]», 5QG en est . 4 - i 1 1 ¡ 1 ¡ r

fl íí U , , u U u , , y ' u u " U i l ir

n . t l n TI ET

-1

• U u-tf ' jJ'U

10 20

retar-do

40

3,85

á 'i

DQO en 4 con H' - 103 Í3/73 a 6/86)

3 r

,F

— ! 1 [ , - 1 ! 1 1 ' I ' I

í

•n ...

Vi fM m l. ¡w!

. 1

1 I 1 l ', I I

¿u W bU

meses

80

rtt 1 ..uu

100

' . 0 i

•e in

I* -0.5

-1

F.a .s , DQO 4 (100 últimos datos) -i i 1 r

ua •u " y uLI*? y u u u

i nñ r inn U U -I " .: " r... ^ n .. . . ' ' .

i i i_ 10 30

retardo

40

F.a.p. DQO 4 (100 últimos datos)

0.5h c o e l

i 0 i e

-i

1 r " 1 t j 1' 1 1 1

- n • - n n

h" u " y U L Í - u y u ü yL

1 1

i I I 1 ! 1 T t !

" I i 1 „ . , , , . , , 1 , , . , ,

ÍI - ñ f l ; _ n * " U - U ' ¡ j U L ! -

-

í 1 1 1 1 1 1 1 i

10 20

retardo

30 40

386

Gráfico c!e 5QÜ en est. 8 40

30 í-

d ? 201-

10

~ r — i — T ~ T — ; — r • i " ' i — T " [ • • • i ' " i 1 " ' i — i ! • • ¡ " l ¡ • \ - " T

ilí

iv^vAÁ &** v 1 « K ^ A J ITp jft i ?

1 1 1 1 1 1 1 1 . 1 . - I L _ i i l _ i i. . i - . i I...J.—1 l, , I . . J „ . . ) .

30 60 90

freses

120 150 130

F.a .s . de DQO en est . S

g 0-5H e f

i e n i -0.5 e

-1

l i l i

- • n n-nrj _•

^••'""llLiiiIí ; " " " " • * • • •

i i ¡ i

¡ I t 1 ! j ( 1

*

¡••n-n.:.:.n:r.:-:--^4^-—-

i A\1 : : •

t 1 1 1 1 l 1 ]

I 1 1 1 1 1 1

f

- . • i - " " : ' ! " : - : - : " ' : ' -

nmPlnnnflnn '• > *

i i 1 r i i i

10 •¿o

retardo

30 40

1

r

f í

¿ 0 i e n t -o.sf

C

F.a.p. de DQO en est. S

1 1 i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 ! i

n •flirts n n f : 1 i . r, ñ ñ : U ' U - - u - " • u u u : UU " U

.i *. -

l i l i 1 1 : 1 ! \ L 1 1 F 1 [ 1 1 1

10 20 .33 .4

retardo

&

387

Srafico ás DQG en est . 3 con cí = i

d

o

e

F.a.s, de BQO en est. 8 con ot = i

- r -—'t ¡ 1 1 1——i r

o °"5

e í

í o i e r¡ * -0.5 e

_Q EL m JL ¡ T u t r

n n n o " H i „ n u uu u! y

- i _i 1 1 I I 1_

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de DQQ en est , B oon d = 1 i i 1 1 1 i 1 1 1 1 i 1 ¡ i f 1 i 1 r

S ° - 5

e f

0 O i e n 1 -0.3 e

;:n';;nr;fl ¡my::ii:.^z:u::;::i..::i

u f i n , l t i U n ,

- i 10 30 40

retardo

388

24

14

-16

-i 1 1 r

BQO 8 con D = 1 - i 1 1 1 —

4¡JT j^usfíSi

40 120

rieses

160

l °-5 e f

Í o i s n * -0.5

-1

F . a . s . BQG 8 con B = 1

-

•

1 1 1 1 1 1 l j J * J t i i L 1 1

_ n üi ri _ •

-

•

n

u : U

i i i ! i t ' * 1 ¡

[ir rh

o u u -

' i i > i t

• ' ' ' - .

• ~ i u u ü

-

-

i t i i

10 15

retardo

20 25

o ° - 5

e f i 9 ^ i e n í -0.5

F . a . p . DQO 8 con D = i - i — i — ¡ — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — r

u J l . t l J 1-HL n u u u ¥ T7| rn ,

TT -rrg-o-1

- 1 ' ' I 1 1 ,. ¡ I I I I, I \ < I I I 1 , I ! I • i 1 l _

0 5 10 15 20 25

retardo

3 8 9

Gráfico de DQQ en est, 3

meses

S 0-5 e f c O i e n * -0.5 e

-1

i ; ! r

J.a.s , de SQO en est, 5

— i ; 1 ; r—T ¡ r

" t l f l [ I n f L ¿ H . . n n n f l Pl „ H H _

T P ^ ü u Uu u n - n

j i i i_ iO 20

retardo

30 40

F, a.p. de PQQ en est . 9 - I 1 1 1 1 1 1 1 ¡ 1 1 1 1 i i i r

O ° " 5

e f

í o i e n * -0,5 e

1 üSL W

M - n - , _n T] DT u - u - u U U u

-•i . 1 1 !_ _l 1 i i 1 1 1 1_ 10 20

retarde

30 40

3 9 0

Gráfico de DGD en est. 30

o 0.5

I ¿ 0 i e n t -0,5 e

-1

nnnnnn

_[ E f . . i

F.a.s. de BQO en est. 30

i—|—i r

i f l n n O n i i f l n n n i

i i ' J _

•>. n n n n n -•

- L . I ¡

10 20

retardo

3Q 40

T.a.p. de PQO en est. 30

0.5 -

i e n t ., •0.5 -

- i

\ 1

-

,

"llrinn

* _ — --

• •

1 1

'

„n l lHn

: , . í •1

• i

! 1 1

„nn

i i i

1 i

.

- U ^ ^

. . - - - .'_• - -

£••

*j

• ¡

1 í

n U U

, . . . •

> •

!

•¡i:

- y u LI u u

• : -

•

, , 1

u

1

r r * —

1

1

U

• ^»M- • '

'

1

*

_ -

_ f - ~

-• "

1

46

retardo

3 9 1

24

20

DQO 30 con irías, de 8/84 corregido con predicción 7 T — i — i — i — i — ( — i — i — i — i — i — \ — ¡ — i — i — i — i — i — i — i — i — i — i — ¡ — i — i — r

á t o 3 0

l e j

ía -

DAAAÍWJ I * * ' F ^ T Í ' ^ f ^ i _i i I 1 1 1 L.

m* 60

l 0-5 e :f 'i 9 l' 1

e .n * -0.5

- i ¡ 1 1 ; r

F.a.s . DQO 30 sin mas i tira \ 1 ! 1 i 1 r - i 1 1 r

liffnfli , i i , flnfinnnílUlJJliílnnnalinnnnn

i i i_ 1 l l l I I í I I I I I i 1 _

i y 20

retardo

30 40

0,5

! Í o i TI

-1

F.a.p. DQO 30 sin máximo i 1 1 r l

' nnnn " "n i Í ' nÜ ' í 1n 'n , , ' , ' " " . ''¿'n'n'íl'i w*: «Tnru'"'

.;-.

_L ! . i ¡ L _ ! -J ¡ 1 L I I 1 1_

10 20

retardo

30 40

3 9 2

d

o 1 O i

en est. 103, •i-v-r

e i í 0 i e n * -0,3

-1

~ J i ~

F.a.s. ECO 101 "T t / ' " f "T 'J H 1 1 1 1 r

ÜL : : R •:

n n n r , u ¿ n n P u u n u n ^ - n n n n n i l n ¿ U L J | J

-i 1 i ¡_ _L 10 20

retardo

30 J !_

40

S 0,5 e f

í 0 i e

* -0,5

-1

F.a.p. DQQ 101

. ' ' ' '

_ n i-! U U

] ] i i

. ,

n n „ n. (J u

; : .

I I I ,

n r. níí - Lí (_

1 . 1 1

.... t , _, r A

-

n J u y u

i \ i i

10 20

retardo

30 40

393

Gráfico de 500 en est. 107 iSr-r

* o 1 0 7

F.a.s. de POQ en est, 107 n 1 1 r — i r

O ° " 5

e f i . c ü i e n * -0,5 c

• U u¿- - u " - " u ¿ - - n ' ' n ^ n ^ u ü y u u ^ n i

- i ' ' _ I _ _ l i 1 i

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de DQO en est. 107 ~¡ i ¡——r

l 0.5 e f

i s n * " 0 . 5

JJI T;:nf — • ° — Q qr-T3—• y U— u | |TU U"

I s I 1 1 i -L.

10 20

retardo

30 -40,

394

i—I—t—i—r—r-

•i

l 0.5

f

í 0 i 5 n « "0.5 e

-1

;

t-'

1

n

i "

0

1 ' !

„n i

F.a.s. EQQ IOS 1 1 1 | i i 1 ! |

n í 171 : •- U u ;. " " " :

i , !

5 i i i 1 i i i ¡ 1

10 15

retardo

i i i |

u ! l u ;

, , , i 20

- 1 —

n

i t

u

1 1

:

2 5

i

F

c 0 i e n * -0,5 e

-1

• T.a.p. DQQ 109

1 1 ! I j 1 1 1 1 ¡ 1 1 1 i | 1 ! 1 1 | i i 1 i

:J d n ; 11 :n í!¡ n r t n n ^ H J L ¡ ü ü : U^D [1

! I 1 1 1 1 F 1 ] 1 • 1 ¡ 1 1 L 1 1 1 1 1 1 1 [

0 5 10 15 20 2

retardo

¡

1 1

!

1

5

395

DQO en e s t . 20í

F . a . £ . B00 201

c o

i o i n" t e

0,5

-0.5

-1

-i 1 i i r I

fe ü7':";"^"u':u'urff^nH::üa .nn.

_L _ 1 _ L A~

ÍO 20

retardo

30 40

l 0.5

£ 0 i

n J-0.5

- i

F .a .p . DQO 201 _ j _ — j [ — T" 1 — ¡—~r T ~ — r — r

• t •

fl n :';:[!::':i"u"n T~~ ~J¿V^ n "~ju"n n n": U ...

o 10 20

retardo

30 40

396

BQO en est. 203

o 2 0

r .a.s. —i r~

@n 203 — i — i —

S ° - 5

e f Í 0 i é f i

* -0.5 e

:fl"nnn"r" nñ" rfiftíu;;

_Í L 10

runfla

20

retardo

, n n n n q 1

40

F.a.p, DQO 203 - i ! i r f 1 r

O ° ' 5

i i c ' i e n t _

1 nnn T3-CT

•0.5

nlfini

- i 1 1 r

tm a - " ' U - L T ^ J y u ¡j a-

-1 -J i 1. J l I I u.

10 20 30 -J 1 l i -

40

retardo

397

el

! 2 O 3

DQO sn sst, 203 N = 105 (10/72 a 6/813 4 0 ¡ — ! — i — i — ¡ — i — i — i — \ — i — i — r - 7 - 1 ~ i — 1 — ¡ — 1 — i — 1 — i — 1 — ¡ — 1 — 1 — 1 — 1 — 1 — 1 — 1 — I -

30

20

10

— - • ' • ' i i ! í « •£•*,:• • f ' í

Í A A / ^ ^i^%/U^ _ I 1 1 1 i i _

20 40 SO

meses

80 100 120

S °-5

I i , c <J i é ri i -0.5

- í

F.a.s . DQO 203 ÍH = 105)

T 1 1 i r-

ü n " ü u ^ n P n n u " u i ! L J 1 J U U L J " - ' UULJL1ULJU

_i J L_ J L_

Í0 20

retardo

30 40

F.a.F, EQÜ 203 CN = IOS)

o 0-5 e f í o i e n í-°'5

-1

1 r i n -T 1 r r •j 1 1 r _ ^ ~—j f—

o

JLa « u U" : n n J i u UU •

_D J l U u l J 1 - , M U ! - | U [ f

I 1 l 1 L

10 20

retardo

3G 40

3 9 8

d

O

400

300

200

100

DQO en est. 205 - i—j—i—i—r—i—j—i—i—i—i—|—i—i—i—i—|—i— t—i—i— i—r

• niMiniYf &-J u

Wu, 20 40 60

meses

20

F , a , s . DQO 205

~i 1 1 ! i 1 1 1 r - i i 1 r

l °'5 e f

1 O i e n

* -0,5

í l í l n í l n n . ¿ u u u u u n n . : üL juuuuuuuLJtiuuuyyu'

- i J i u - I 1 L. - I i- -f 1 1 L. 10 20

retardo

30 40

i 1 1 í

F . a . p . DQO 205

— i 1 r

t 0.! e

l 0 i e n f- -0.5

n n ^ Q D n^ y Ú " U u-u " ü " ' " U [ d ' J , L J i j , y [ j ¡ j '

_ > i i i _

i0 20

retardo

30 40

3 9 9

DEJO en est, 210

meses

1

e f

c 0 i e n * -0.5 e

1

~n

T.a.s. BQO 210

i i i i i i i i ¡ i i i ¡ 1 i i i <

1 f i n . . . : m ¿ n „ .. : U u Ü u | j u LI y - •• • L J u u L s u y i y y j j u y u u

t ¡ , 1 I 1 1 1 ! 1 ¡ 1 1 1 1 ¡ 1 ! •

10 20

retardo

t 0.5 e

f o O i e n

í -0.5

-1

f.a.p. BC¡9 210 _ , — , — , — | 1 — | — | — , — ¡ — | — , — —

n ¡L O j n . n, LJ[JUU L J [j : u u li " : U ^ l j u Ü U : ¡j

t i f I _L t i J t i |

10 20

retardo

30 40

400

10 )Q0 en sst. 214 i—i—r

S °.5 e f

o 0 i e n t - o , 5

-í

'OnofiOf

F . a . s . DQO 214

n u ¡j ú - n n y u " U u ' Ú U n n " u L 3 y u ^ " U L i ^ '

_l i 1 L.

10 20

retardo

40

4

S 0.5 e í l 0 i h e <• n [ *• -0.5

C

F,a.p. SQO 214

II

II

- H n n n ! i . n « n I f

y ¡ j - U ^ 1 LJ U - U

1 1 1 ! 1 1 1 1 1 1 ! 1 1 1 ! 1 1 1 1

) 10 20 30 4

retardo

0

4 0 1

DQÜ sn est . 215 - ? — i — r

F.a .s . DQO 215

0.5 -n o o e f

í o i e n * -0.5

-1

1 1 1 1 1 1 1 I I '

:

- '

; • ' - • . . . .

-

"H'rj'iílT" InRn 1

i i . i i i i • i

lili

:

innnünn : i_i y I_I ••• ™

-

1 1 i 1 1 1 1 1 •

10 20

retardo

30 40

o 0.5 e í í O i e n

- 0 . 3 -

-1

F.a.p, DQO 215 i — i 1 — i — i 1—i—|— T — i — i — r

níl nflíTnH TFT

"ÍZ j | U u y : jj y U E3~! t ^ J ^ t T

_1 i !_ -J 1 I L.

10 20

retardo

30 40

402

24

20

d

o 2 1

1S -

12

m

-I I L.

DQO 215, N1 = 100 (6/74 a 9/82)

\ lK, V • < ' '

20 40 60

meses

i

\i

, i J 1 ! 1_ 80 Í00

e . i

I O e n t e -0.5

- I

F.a .s . BQQ 215, N! = ÍGO (6/74 a 9/82) — 1

...

!

"11" '; ' 1 t n n •

i i i r 1

l i" l i • • | t • l t v • j ( • • " ! i •• l j •

-, nrifiinílnflrii ¿ : ~ U LJ " :

( ? i > 1 i i i a Í t i , i Í

1 i 1

-

n „ iiii

10 15

retarde

20 25

e f

¿ O i e n * -0,5 e

- í

F.a.p. EQG 215, N' = 100 — i — r -

- n -

•

f

LJ

t

p*

. 1.

1

LJ

i 1

l

H L_J

1

1

n

t .

n

'

n

i

i

n

j

i

n

•

i

Ld

i

1

u

1

u

i.

u

1

F l

|

i

Li

i

n LJ

~ r

- a

. . j -

-

„

-

-

-

10 15 20

retardo

403

200

i 60

120

DQO 215, N" = 44 íiO/82 a 5/86)

40

~ — , — „ _ , — ¡ — j -

V:-

tr^L •'•W -i *

« 20 50

meses

F.a.s . DQO 215, N"= 44

0,5 -

o O

e n * -0,5

- i

?:f

1 1 1 1 i 1 P 1 L

n n : n H D :

i i i i 1

1 •( [ i 1 í i • j 1 i 1 1

n 1 J __n;

U ; T u u u u ; :

1 1 1 í 1 1 F < 1 1 1 1 1 1 1 1 1 L

10 15 20 25

retardo

o 0-5 e f Í 0 i e n t -0.5 e

-1

F.a.p. DQO 215, H" = 44

i

-

-

—

[ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

J .- :

n nf l ^ n I L ^ u y : MI 7 [ : "

1 1 • 1 1 1 1 L 1 1 1 F 1 1 1

í t — i — | — i —

n U : U

i

i

u

i i

10 15

retardo

20 25

404

ÍX 100) •i 3

BQG sñ es í . 224

!i 2 4

T i ' i ' r " i i f ' f' " r T r r~ j ' . T*T r ['" 'i' n i r

io E-

8 ~

4 |-

2 ~

0 j» • — '

30 ' ' i J • U - ^ - j J k

60 90

mases

F.a.s . DQO 224 i 1 1 ; 1 1 r

e f

i!> O 'i 'e n * -0.5

•e

n u . u .nnn

- i

M:::;I • a - I U ^

J 1 1 L. J-10 20

retardo

40

F.a.p. DQO 224 -, ! , ! 1 ; r

e f

^ O i s n * -0.3

L I T Lo F. - I i r i n - m j m

U u y u u u " y ^ y " " . . . . _

- í _l 1 1 l_ _1 I I i_ 10 20

retardo

30 40

4 0 5

50

40

30

PQO 224 c.on H = 113 (10/72 a 2 / 8 2 )

i » 1 0 -

i—i—\—i—i—i—i—i—i—;—i—i—i—i—r—i—¡—i—-\—r—i—r~i—i—i—i—r

: I

W-VVr^r^/. V H . W W ^ V W W W 20 40 60

rfieses

SO >>?irn'r*r-

100 120

F.a .s . CQO 224 M = 113

o,: c o e f

í o i e n t -o.ñ e

- i

Ul

I

a-u,U'XluU"nTra- ü . L T D T T U " " " " ' " u u "••"•i-i I J D U '

i.. . .i _! i. 1_ 10 20

retardo

30 40

? 0,5 u p

f i 0 i e n t -r.

-1

U.

F.a.p. PQO 224 N = 113

u u u u'i juu u y u ' u u i j j u u u u u " L l U U '

J_ -J. . i — i i_

10 so

retardo

30

4 0 6

(X 100) >•?.

DQO 224- , N1 = 52 últimos datos

1

l o-5

e f i c 0 i e i -0.5 e

•í

i i i i

~ _ LJ U U -

I Í I I

0

f . a . s . DQO 224, N' = 52 últimos ciatos • L i | L | E i 1 1 ] 1 | 1 L ¡ 1

- >

n n ; n n n : !:! 1 ÜJ U •• u LJ U I U U I J U ;

.

!' t :

i 1 1 I 1 L • 1 I 1 1 1 1 L 1 1

5 10 15 20

retardo

1 \—

LJ U

I l

—1 •

n

i

25

S 0.5

! • e n Í -0.3

-1

F.a.p. DQO 224 , H = 52 últimos datos

-

_

i 1 1 ¡ l

*

y u u ú -

' •

i i i i

1 '

n

>

1 i ' *•

- — C J M ih" ••-^

• i ,

I t

f l n

' '

' 1 *

" l í l

i 1

1 1

• u u

1 i

1 1

1 lili

llin nn^ Ü :

:

i i

i i

10 15

retardo

20

407

d tí o 8 O 1

Gráfico áe EQO en est , 801 T I I T 1 1 I ^ i T" i — r

meses

F.a.s , de EQ.O en ss t , 801

l °'5

f

í 0 i e n t -0,5 e

-1

• i " "a i 1 1 r—-i r

""[I — U-U^^u-U^" • - " •Li-tig u p Un.

' 1 L_ _1 \ 1 _J_ 1 ' \ 1_

10 30 40

retardo

F,a.f>. de BQO en eát, 801

2 o.:

0 ! e n t H 0,5

-1

_, [ — , — r _. ! ¡•-•y

•nn. n„_ :...nn_n n nn .n ü U y ¡J T uu : U D ¡JO zr~-n

ün....Z

10 20

retardo

30 40

4 0 8

Id

o .8

;o ¡2

8 r -T DG.Q en est. 802

- i — i — i — i — r

Q , i I l,

20

m* %[m

-i—i—i—r

"¥ _i J 1 I I 1 I 1 I ! 1 1 L,

40 100

meses

0 0-5 e

•f

í 0 i e fi 1 -0.5

s

L.p-R

i — i — i — i — i — i — r

JL

- 1 I i i i _

F . a . s . DQO 802

t ' ' ' ' 1 i—\—i—i—i—¡—i—r

u u U EP3" Wu U U u u i-j u wu

10 15

retardo

20 25

o 0-3 e f

i O i e n

F.a.p. DQO 802 — 1

-

-

-

-

— 1

i

II

'

n

j . .

<_i

i

i

ü

i

LJ

L

u

J

n

•

i

d

i

\

" O 1

1

UU

' '

f

"•"

_L_

!

n

i

i

_ 0 _

1

1 1

" u

' '

1

Li

i

ú

1

u

)

1 1 t

'

n " JJ u -1

-

• •

10 15

retardo

25

4 0 9

CAPITULO 10

ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO

10.1 - Generalidades

10.2 - Series de D.B.O. en la cuenca del Guadiana:




modelos


10.3 - Conclusiones

CAPITULO 10

ANÁLISIS DE SERIES DE DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO

10.1 - GENERALIDADES

El consumo de oxigeno realizado en una corriente de

agua por los organismos aerobios, se llama demanda

bioquímica de oxígeno. Esta capacidad de consumir oxígeno

con el concurso de los microorganismos se utiliza para medir

el potencial polucionante de un agua, realizándose por medio

del ensayo de la D.B.0.5.

La demanda de oxígeno a la que nos referimos en este

caso, es ejercida por tres tipos de materiales: carbonatos,

nitrogenados y ciertos compuestos químicos reductores.

La transformación biológica de la materia orgánica se

realiza en dos etapas. En la primera, se oxidan

principalmente los compuestos carbonados y en la segunda los

nitrogenados. Aquella comienza inmediatamente y termina,

aproximadamente, a los 20 días, a 20°C. La segunda empieza

antes de los 10 días, a 20DC, y se prolonga durante un

período más largo, (Ropero, 1984).

Este ensayo se realiza en un frasco, sistema cerrado,

411

donde se mantienen constantes la turbulencia, luz solar y

temperatura, así como el medio aerobio.

En la determinación de este parámetro para el río

Guadiana la temperatura se mantuvo a 20E C.

Se calcula como la diferencia entre el contenido en

oxígeno de la muestra dada y lo que queda después de cinco

días en las condiciones antes mencionadas.

Según Catalán (1981), la D.B.O., por tanto, no es una

prueba que proporcione realmente el consumo de oxígeno del

río, merced a los organismos aerobios, ya que ambos procesos

se realizan en condiciones muy diferentes. El río es un

sistema dinámico, abierto, en el que ninguna de las

constantes del ensayo se mantiene como tal.

Aun teniendo en cuenta estos hechos, la demanda

bioquímica de oxígeno es la prueba más importante que se

emplea para determinar una polución. Reduce a números un

fenómeno natural, muy sencillo en teoría, pero muy complejo

en la realidad.

A partir de la DBO, y conocida la cantidad de oxígeno

presente, es posible determinar la carga contaminante del

agua en un río en materias fermentables, admisibilidad de

una corriente ya contaminada, o en otro orden de ideas, el

poder autodepurador del río, o la eficacia de una estación

de tratamiento, (Ropero, 1984).

La relación entre el Oxígeno disuelto, la DQO y la DBO,

a lo largo de una corriente cuando recibe cantidades

relativamente grandes de aguas residuales, permite conocer

la capacidad de autodepuración de un río, teniendo en cuenta

412

que, no existe una correlación entre los valores de la DQO y

de la DBO, como no sea para un mismo efluente y empleando

siempre el mismo método para la determinación de ambos

parámetros, (Catalán, 1981).

En el capítulo dedicado al Oxígeno disuelto, y en el

apartado de revisión de estudios sobre datos de ese

parámetro, algunos de ellos incluían el tratamiento de datos

de DBO y de obtención de modelos para éste último, por lo

que nos remitimos al citado capítulo, en cuanto a los

trabajos revisados sobre DBO.

10.2 - SERIES DE D.B.O. EN LA CUENCA DEL GUADIANA: OBTENCIÓN

DE MODELOS


En el cuadro 10.1 se encuentran algunas características

de las series de DBO tratadas.

Destaca la falta importante de datos en todas ellas, y

los valores máximos, muy por encima de los demás, en las

estaciones de análisis del sistema Záncara-Cigüela.

Las fuertes oscilaciones de valores se pueden apreciar

en los gráficos de los datos de DBO con respecto al tiempo,

distinguiéndose las series en el Guadiana, por orden de

situación: 30, 8 y 9, con aumento de los valores a partir

del período 1980/81, más suavizado en la 9 y muy pronunciado

en la 8. El otro grupo de series con aumento de valores

413

desde el citado período 80/81 son las del Záncara (224 y

205), y las del Cigüela (203 y 215).

Para apreciar la variación en los gráficos, las series

anteriores se han dividido en dos partes, una primera, con

Nr datos, hasta el período 80/81, y una segunda con el resto

de los datos, N' ' . En esta segunda parte, la falta de

valores es más frecuente, existiendo series de DBO, como la

del punto 203, sin observaciones en todo el período 1981/82,

o con ellas sólo en 6 meses, por lo que no se ha considerado

la última parte de las series de este parámetro en 203, 205,

215 y 224.

Estación

203

215

224

N' '

70

44

51

Sin datos

58.60 %

54.55 %

49.00 %

La serie en 205 sólo tiene valores hasta 5/82, con

feíSOaso número de datos (N' '= 21) en la segunda parte.

414

Cuadro 10.1 PARÁMETRO H , DENANBA BIOQUIHICA ÜE OXIBENO (ag/1 G2)

ílnforffiacióa sobre las series ds DBO tratadas*

ESTACIONES BE CONTROL

Sitttátiéfi

R EN CAñRIÍOSA

R EN DAIHIEL

R EN VALLEÍíERHÜSO

A EN EKBAL3E GftñSET

fiQUE EN E, TORRE DE ABftMAH

PMt £H PTE. LUCIANA

ELA EN PILLARÍA DE SA?* JUAN

ELA EN BlfENfiVISTft

ELA EN aUINTANMt

ELA EN VILLAFRAHCA

IfiHft EN BALBUENA

lAKfi EN E. "ICÁREO

ISNA EN EilEALSE PE3ARRGYA

ÍANA EN LA CUBETA

IANA EN LUCIANA

LON EN CABECERA

LON EN PTE, «ORENS

IRA EX CERVERfi

ARA EN EL PRQVENCIO

NU.

109

102

101

802

210

214

215

203

201

202

a

30

80 í

i

í

107

103

205

224

CüftiSítiD

10/79

i 1/72

10/72

10/79

10/72

10/72

6/74

10/72

10/72

10/72

10/72

10/72

10/79

wm tíH

ÍO/72

10/72

10/72

10/72

Fina!

5/36

5/86

5/86

5/86

5/86

5/S6

5/86

7/86

7/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/86

5/82

5/86

EER

Longitud

80

Í63

164

80

Í64

164

144

166

166

164

164

164

80

164

144

164

164

116

164

ÍES DE DATOS

DF

25(31.1)

102163.1»

37123.1)

16120.1)

1B111.Í)

22U3.Í)

37(26,2»

54133,í)

Z5U5.X)

77147.1)

SSÍ11.Í)

13(11,?.)

14UB.I)

1B111.X)

?! (15,l¡)

¡9(12,'¿I

56(34,7.)

Í0( l.X)

37123,/.!

Rásí Bl!3

1.90

390,00

4,00

4,80

3,50

6,00

560,00

1600=00

3.40

18,00

140.00

13.00

6.30

9,10

20,00

75,00

¡0.60

2250,00

2500,00

.20

,80

.10

,20

,10

,10

.40

, 40

.20

.40

.10

.40

.30

.10

.40

.29

.40

.30

,40

Hedía

75,

14.85

1.05

¡.50

1.38

1.33

41,59

52.81

,SB

1.52

8.29

2,00

1.56

1.05

1.86

3.67

2,23

87.34

80.13

DB5¥= t .

,44

54.19

,76

1.03

.82

.95

106.67

181,94

,52

2,00

18.32

1,7?

1,13

.96

2,25

8,13

1,67

280.94

334.66

415


modelos

Los correlogramas de estas series aparecen:

I) S in estructura, fas y fap con coeficientes nulos,

DBO en 4.

II) Con algún coeficiente significativo en retardos 6,

15 y 19, pero con valor de Q(24) menor que el de la tabla

de la distribución X2, para un a = 5%., DBO en 107 y 801.

III) Sin estructura pero con coeficientes próximos a

los límites de confianza que no permiten aceptar

independencia [Q(24) > X 2a ] , DBO en 109.

IV) Estructura de AR(1) y series de datos con

oscilaciones similares (media y varianza constantes) a lo

largo de toda la serie: DBO en 101, 201, 210, 214 y 802.

V) Estructura autorregresiva, inestable por los valores

de las series a partir del período 1980/81, más elevados que

los de años anteriores enDBO de 8, 9, 30, y con gran número

de datos faltantes en las series de 203, 215 y 224.

Dividiendo las series de este grupo en dos partes, con

límite 9/80 ó 12/80, según los casos, se comprueba que

desaparecen los coeficientes de fas y fap (DBO en 9, 30,

203, 224) o disminuye el coeficiente r(l), como en 215,

416

aunque en ésta las oscilaciones de los valores siguen sin

apreciarse con claridad en el gráfico, a causa de valores

elevados bastante alejados de los demás. Sólo en el caso de

la 8 permanece el coeficiente r(l) similar al de la serie

completa, siendo los coeficientes significativos en el

retardo 24, debidos a dos valores anómalos separados 24

meses, t = 48 (9/76) y t = 72 (9/78).

La DBO en 205 tiene un periodo de valores máximos

inferior al de las anteriores series, y variaciones grandes

en la primera parte (período 7/74 a 8/76) que afectan a la

media y a la varianza, lo que sugiere tomar diferencias para

tratar de estabilizar tales valores.

2.3.— Estimación y predicción: Resultados

Las series en las que se puede aceptar un AR(1) son

aquellas que no presentan variaciones bruscas de su nivel

medio, DBO en 101, 201, 210, 214 y 802.

El modelo estimado en estas series se mantiene estable

y se puede emplear para hacer predicciones:

Estación Fecha Observ. Pred. y límites al 95%

101 6/86 **** 0.99 (± 1.32)

201 7/86 0.60 0.83 (± 0.95)

210 6/86 **** 1.12 (± 1.50)

214 6/86 **** 1.07 (± 1.76)

802 6/86 **** 1.26 (± 1.80)

417

Las restantes estaciones, salvo las que no presentan

estructura (4, 107, 109 y 801), aparecen con un aumento en

sus valores a partir del periodo 80/81, que no se elimina

con una diferencia regular, como se puede ver con los

gráficos de la serie de DBO en 3 0 con d = 1. Aparece

estructura de MA(1) con 6 próximo a la unidad, y lo mismo

ocurre en las demás.

La DBO en 205. con menor número de datos que las

anteriores en la segunda parte (desde 1980/81 a 5/82), de

manera que no se analiza como serie por sus escasos valores,

para la serie completa se ha tomado una diferencia d = 1

por la variación que presenta en media y varianza. El modelo

MA(1,1) estimado no se puede aceptar. La estimación de un

AR(1) es aceptable, aunque los residuos tienen dependencias

a retardo 18 por la presencia de valores máximos separados

18 meses.

Para los primeros 95 valores se mantiene el modelo

AR(1) , con $ = 0.6, más elevado que para la serie completa

por no existir los valores excesivamente altos del final de

la serie que hacen disminuir el a.

La posible estructura antes o después del cambio en la

media, se observa en las demás estaciones: 8, 9, 30, 203,

215 y 224.

La DBO en 9, 30, 203. y 224, aparecen sin estructura

antes del periodo 1980/81, con datos anómalos en las dos

últimas. A partir de tal año, la 9 y la 30 siguen sin

estructura, mientras que la 203 y la 224 no se pueden tener

en cuenta por su gran número de datos faltantes en su

418

segunda parte.

La DBO en 8 y 215, mantienen la estructura de AR(1) en

la primera parte, con disminución del coeficiente r(l) en el

caso de la 215.

419

Cuadro 10.2

Estación

1

8

9

30

toi

Í09

307

201

203

205

210

214

215

224

801

802

N

165

95

144

364

164

m

164

166

105

114

164

164

100

Í64

ao

80

RESUNEN RE RESULTADOS - SERIES BE D.B.O, (

Modelo Boü-Jsnfcins

S I N E S T R U C T U R A

(1 - 0.35BII 7-t - 2.18) = a t

0,10 0.43

ESTRUCTURA BE flSil)

í l - 0.Í9B - 0,243!)! lt - 2.02) = a t

10.08) (0.03) (0,22)

!1 - Q.23BM Zt - 1.05) = a t

(0,08) (0,07)

SIN ESTRUCTURA

SIN ESTRUCTURA

(1 - Ü,Í9B)( V 0 . 8 8 ) = a t

(O.OBI 10.05

ALEATORIA

í l - 0.37BH Zt - 97,71) = a t

10.09) (39.92)

(1 - 0.27BM 2 t - 1,38) = a t

(0,08) (0.09!

(1 - 0.30Bi( lt - 1.36) = a* (0.08) ÍO.10)

( i - 0 . 2 Z B H Z t - ¿.131 = a t

(0,10) (2.23) . _ . . . _ _ _ " i _

/ SIN ESTRUCTURA

SIN ESTRUCTURA

(1 - 0.23BH tt ~ 1,48) = a,. (0.11) (0.14)

!

Q - Ljung-Boa

0(24) = 22,36

0(241 = 17,62

GI24! = 30,32

QÍ30) = 39,10

tj(24) = 49,30*

Q(30 = 34.65

0Í24! - 14,34

0(24í = 6=35

0(24) = 35,22

EÍ24! = 26,81

0(241 = 15.17

Q(24! = 2.94

0(24) = 29,7?

E](24Í - 34,42

6.L.

24

22

21

28

24

30

22

24

T?

22

t i

LL

24

22

Errar

2,66

3,60

0,67

0,48

263,97

0.77

0,90

17,10

0.92

420

10.3 - CONCLUSIONES

Las series de DBO en estaciones A, 101, 109 y 801, con

aguas poco alteradas por vertidos y con caudal irregular,

aparecen sin estructura. Se pueden considerar generadas por

procesos aleatorios, en los que la mejor predicción es el

último valor observado, ya que la estructura de las

observaciones pasadas no aportan ninguna información sobre

valores futuros.

Las series de DBO en estaciones 101, 201, 210, 214 y

802, con aguas poco alteradas por vertidos y caudales más

regulares que las anteriores, presentan una pequeña

correlación entre valores.

Las demás series, con grandes variaciones del nivel

medio según el periodo de valores que se tenga en cuenta,

aparecen con correlaciones entre datos, originadas por

subidas bruscas de nivel, dependencia que desaparece, en la

mayoría de ellas, si se prescinde de tales datos.

421

Para las series de este parámetro se puede concluiri

- Puntos de aguas poco alteradas, con valores bajos de

DBO y caudales regulares, teniendo en cuenta el régimen de

este rio en cabecera y en algunos de sus afluentes, con

caudales escasos y, en ocasiones, inexistentes, estructura

débil de ARfl).

- Puntos con aguas sometidas a vertidos, con valores

altos de DBO y oscilaciones bruscas de los mismos en ciertos

periodos, estructura inestable y series no estacionariasf

tanto en media como en varianza, con la consiguiente

dificultad para obtener modelos univariantes de predicción.

422

6R&flC0S 0B SBEXES DI DEHfflHDA BIOgOlKICa pB 0XX0ESCÍ

í

lOr-T

— . . :jl i i-, ; íl.

Gráfico de DBO en est, 4

- i T i i

í

. ,-• . .1* i . ¡ ,

.1. f ' * ' ' L_J 1 i 1 i L_J í í 1 = ' ' 1 i__I 1 L J i L_l i_

30 £0 90

meses

i 20 150 1.30

t °-5

¿ 0 3 e n * -0.5 e

-l

F.a.s, de DBO en est, 4

i n U " n i - n . n u_u + u H.,nu n ; u ü n n

1 1 !_ I 1 ¡ ' 1 ,L_ ! _ 1 _

10 ¿o

retardo

30 _! 1 !_

40

t 0-5

i 0 i a n

F.a.p, de DBO en est. 4 _ , — | 1 — ¡ —

"i r

n ^ y i^íl

TU u ; Tr" i . . . .n . .n n:

u u y • n n

_t i i L.

10 20

retar-do

30 40

4 2 4

150 i-r

120

B 9 0

60

30

O

i ¡ " ' " i '"

30

DBG en est. 8 - T ~ 1 j ^ ^ , j — ^ . • * T ~ i — i — i — i — i — i — i — l — i — i — ' — r

60 - A . . I » ! ;¿k ,wÉá 90

meses

i SO

i

0 , 5 -

F.a.s. t'BO 8

-1

1 " l I i [ ' 1 l k 1 j I ' 1 ' i 1 | 1 • • 1 \ 1

- - • ' ' * :

- nñnnhnnf i 'Éf i f 1! í íl fl «n n ifi n n n ^ n í i l l í l r, i. . u

: :

* ™ ti

1 T 1 t f 1 I T I 1 1 | 1 1 ! | | T |

10 20

retardo

30 40

0 O'5

e f

¿ 0 i e n 1 -0.5 e

-1

F.a.i>, DBt) S - , ! j , -i r

I - . I 1 - n f l i i n -Q""a"T""""'"a"[pJ •'"•'•o-u'yu-a-íj-j]—H

_i i i L . J í 1 L. i . i I , 1

10 20

retardo

30 40

425

http://I-.I1

PBO en 8 con N'= 93 <10/72 a 12/80>

b o

F.a.s, DBO en 8 H'= 93

t 0-5 e f ¡ 0 i e n t -0.5 ,e

-1

1 1

•

. -- n -

1 1

1

n

i

u

i

i

r

iji

Í

1

u

i

- r^

U

i

1

u

1

1

u

1

i

5

" • "

i

i

u

•

1

• u

>

i

~nr

>

i i.-ii

ilí

i

—,_

u

i

^__

U

p

i

u

(

t

L)

i

i Í '

i

^r

i

'

u

i

i i

SI

-„

_

-

-

1 •

10 15

retardo

20 25

F.a.p, de ÍBO en 8 N'= 33

t °"5

c v i e fi

* -0.5

-1

n — r ~ ~ i — i — ¡ — r — r — - \ — , \ — j — i — i — i — i — j — r

uv • - ( _ ] • - o — • , " i a -

i 1 i i 1 1 1 T T I I 1

10 15

~i 1 1 i 1 r

11 j j u ü u-y U ; U u Ij

25

retardo

426

DEO en 8 con M"= 55 í l /&1 a 5/865

30

T 1 1 i 1 r

ri ¿jff/V V^ rAjy-v v . v • ^-f [

O 20 40

meses

60 80

F . a . s . de DEO en 8, N " = 65

0 . 5 -o e f

l 0 i e n * -0.5

-1

1 1

-

:íl . u -

' '

~r~

• r r

i

T

i_i

i

1

Ü

i

u

i

— i - - f i

*

u u " T

• • i

: 1 •

^n -^—*-

i i

—f-

n

i

r^

n

i

i . ; . .

ñ r ^ " ! ' • • •

• i • •

i

i

" U

i

u

i

^^

U

i

1 <

Ú L J

I r

^^

u

1

1 1

-

-

L* Ü -

-

• i

10 15

re tai-do

20 25

F.a.p. de BBO en 8,«"=65

0.5 -c o e f

Í o i e n

1 í

•

_ -: n , - U --

•

i i

i

• u

1 ;

Li

\

1

i — ¡ —

U

i

_ j _

u

1

^^

1

1 • • ;

y

%

i

^r

~o~

i

'

n r

t

1 n

. n

1

1

•'

n

'.

1

1

n

i

—r—

U

..j

i >

" u

i i

i •

!

L±J U

1 1

1

u

,

1 t

tf

_ --

u l i -**

-

I >

10 15 retardo

25

4 2 7

20

15 -

DBO en est, 9

4 -

1 ! [—1 ¡

•

•

"

i^Wwi

i i i i i i i t

a^^JúJu

' i

?S

••• i '" i ~í •• i " "

i

i , Itfty

1 > ' ' .

-

-

*tfW = 60 Í20

meses

150

•e f c 0 i e n t -o.5 e

F.a.5. BEG 3 i 1 1 1 1 1 1 1 1 j 1 1 1 r

m R~j^~l nnnnnuu.iiupnn -n-rj-TjTr

nn

~l \ I I L_ _l I I L, I L. _ 1 I 1 1 I l _

10 20

retardo

30 40

1

1

,0 0-3 e •f

:Í 0 i

;n '* -0.5 e

i

" I

1

l

Ífin7

1

0

1 ' !

„ n'n'.'fl" U u :

, , i 10

F.a.p. MO 9 i i i | i i i i | > i i

l í n n n n N t i y 'yu : ™ UUj j U u U - [j

i i < ! • i i • f i i i

20 30

retardo

T "~'

4 0

428

PEO en 9, H'= 79 Í6/74 a 1/81)

T 1 i r T

MNfA 40

meses

o e f i c i

0.5 -

t -0.5P-, . . .

- i

F.a.5. de PBG en ?, N'= 79 - i — r — i — v — ¡ — i — i — i — i — i — i — i — i — r

• D _ ^ £ L u U U ~ U U -a XL ILüLa U u U Ü u cr

....,,,.;...-...,.,

-1 1 l _ J - - J 1 1 1 1 I I 1 I I i I I t .

ÍO 20

retardo

i

e f ¿ o i e n t -0.5 e

-1

r~

n

—r~

U n

p u

F.a.p. de EEO en 9, H' =

—r—\—r—i r—¡ ] r—[ f—

1 1 1 . 1 F-V

u j | u ui Ll U -,

79 "1 - — j - "

— u

' ! '

u r -

: i i

_

-

"• u ^ .

: : :

-

0 i , , ¡ ,

5 , , , i , , , , i i

ÍO 15

retardo

• ' , i , 20

i i

a

i i

i

i -i

i

i i

5 1

4 2 9

DEO en 9 con N''= É5 (1/81 a 5/86)

F.a.s, CBO 9, N"= 65

t o-e f

¿ 0 i e

-í

I 1' 1

-

1 ! i i i i i i i

: n n .. : -

•

' 1 1

; u u

i . .

I_J L i • ™ - "

i 1 i [ i i

1

n

i

^

n

i

> t

u u

1 1

1 i r^

u - L¡ -

. • '

i ' ' I •

-

n 1-1

-

1 ' 10 15

retardo

l 0.5

f

í O i e ti

* -0,5 e

F.a.p. SEO 9; N" = 65

--

k 1 ' 1 i 1 i

r.

:

:JL^ ~ ----

> ' 1

u

[ 1

u

' • i i

-r •• i ' 1

i

1 i i 1 1

i'

~ t ~ 1 F i --

-

Xr u

1 !

U "

'

ñ

i 1

U

i

u

r

Lt

i .

_£3.

i

II

,

~CX

1

n rn "

----

i i

10 15

retsrík'

20 25

430

BBO en est , 30

1

i o i e n * -0,5 e

-1

F.a.5. EEO 30 i i i i | i i i i j i i i

-

..... t ffUIÍ fln a n ttiín n nfl finó ¡i íl_n íl n n. :

E 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 10 20

retardo

L ¡ 1 1

» rt -,;. n n „ íl fl

• Í i i i

30

l

i

4 0

F.a,p. D3Q 30 ~ l l ~ - j j — | -, ; i

l l I L 7 i f n T r n n ^ l ^ p H ^ h . ~

S ° - 5

e f

Í o i e í l

* -0.5 e

- 1 1 i i i i L _

O 10 1 l I i 1 I 1 l _

20

retardo

30 40

4 3 1

nQ en 30 con d = 1

e f

¿ 0 i e n t -0.5 e

-1

P.a.s. BBO 30 con d = i ~i 1 1 r _, , j r

n u n u , n u j u n . u u n n ü ] n ^ . ^ . ¿ n n ^ f l .

-1 L. _ l 1 i l _ _ l I 1 _

10 20

retardo

40

i

o ° ' 5 : e f ¿ 0 t i : e n [ * -0,5t e

i i i i |

n : i • • u u u u y u

:

. * > * i

0 10

F.a.p. BBO 30 con á = 1 1 i i j 1 1 1

« " - U N ~ H U "• U -

i i i 1 i i '

20

retardo

¡ i i i

: ñ n ñ ü y LJ y

1 ¡ r 1 1

30

• • —

4 0

432

DBO 30 con N' = 56 í10/72 a 5/80)

lí

\l bf.yVMm

o ° - 5

f i , C O i e n * -0.5

-1

F.a.s . DBO 30, N'= 96 1 1

-

_ •

n

-

-

l i

1 1

-o—*-*-

>-'!.» »

¡ 1

! ' '

. U n

i i i

1 1

n '-m 1 _ _ . p . ^

i 1

1

u

1

1 1 l j 1 t 1 \ l 1 h l 1

i 1 : '

_ i - ••

lí n : n : n i! U : u LJ u U _

i :

, , , i , , , , i . , , ,

í0 15

retardo

25

0,5 -

y.a.p. PEO 30, N'= 96

-0.5

-1

1

i

-

n

.

•

Y

•

1 *

> 1

—,—|—

IL

• •

1 \-

n

• •

i

\

LJ

i

I

U

I

I

n

i,

\ i

n

II

• '

I

;

T'

i

u

<

' '

" u

i i

i

;

T I "

í

I

n

\

i

n

•

• i

_

-

-

" I I --

1 •

10 15 20

retar-tío

433

DBO 30, N"= 66 < 10/80 a 5/66)

o 3 O

l

% 0.5 e f

i o i e n í -0-5

-1

F.a.5. 2B0 30, N" = — 1 — j —

-

• „ n

i i

i — i —

n

i

l

UJ

i

T "

u

'

- p .

1.

—r — j —

| |

i

1

Lil

1

_ , — ¡ —

i i

1 1

i 1

1

U

i

n

i

n

u

i

ÚI

i

*—*

i i

u

1

-

-

--..

10 15

retardo

20 25

A X

e í

¿ 0 i 8

e

-1

F.a.p. PEO 30, N"= 6S i i i i [ i i ¡ ¡ 1 i i i i j i i i i 1 i i i i

_ ¡1 n i - •-, n . . I I H- • R .-. u U U ^ u pH U

_ —

1 > < > \ > 1 > • 1 1 > > 1 1 1 1 1 1 I 1 1 1 1

0 5 10 15 20 3

retardo

5

434

Gráfico de PEO en est.iOi

fc o i

F. a.s. cíe DBü en est, 101 - , — j _ _ — , — r

o e f i c O i e n t

0,5

¡ •Ri

r - U Un j n i i n ^ U U U ü | | | " " " " ^ u j Ü U U n ' in

0,5

- 3 _ t i i i i _

» ¿O

retardo

3&

F.a. F. de PBO en est. 101

0.5

1 .s

. n i.'n n P n fT:'„.",nn / " [ ] " " i] •'••nr|j"u''J-ir"-'-'-"-'-c. PU|J-|3 " w u u-"-,-d-u

0.5

-1 i I L J ! I I I ] F 1 J l i l i

10 20

r-e tardo

30 40

435

80

£0

d b f 40 0 ?

20

0 c

Gráfico de PBO en est. 107

t i i t

" '&'

:

LfÜUuWf

! '

75) •'

í- jBgJ

(W?ÉI

Í*HUI?

¡ ¡ ¡ i t i . i . i , ,

" " 1 ! " " " j

i i i

Ahjfutt i 30 60 90 120 150

"*" nteses

-

180

1

? 0.5 u e I1

i ¿ o i e n * -0.5

-1

" 1 ~ 1 — ' i T—'—• 1

F.a.s, de SBO en est,

i i i t | i i

;

* •

-

i

0 1

u - u u i - J U U l -

. , , I 10

— U M • * - J ^ U U = ^

1 ! i t 1 1 !

20

retardo

107

i i

n • U u

1 1

1 j '

U L)

i , , 30

t i

-

4 0

F.a,p, de &B0 en est, 107

0, c o P

f

i e n

- i

5

5

i t " • ¡ ' ' | = ' ' "' ¡ •' ' '' > i ' i • '

-

1 1

1

: _ .. H . : . „ . . . . . . u - - u - U Ü L i y y u u y y ¡ j - i - u u ¡ j ~ " | ' | " ^ U

: ; ; '" li!

i i ; i • i i • i ; < ; i ! i t < i

10 20

retarcio

30 40

436

Srafico de ¡)BQ en est , 109 2.0

Les

i . 2 -

~t 1 1 r -¡ 1 1 r ' ¡

m ¡ \

h l\

l

á k

u

¡l.j

üu í M

_1 I I !_ J I 3 1_ 40

-rieses

&0

F.a .s . de DEO en est. 109 - i ] 1 i 1 r

0.5 o ü e f » rt

i e ri * -o.: e

-1

-i 1 1 r

F.a.p, de dbo en est . 109 " I i 1 1 1 ¡ P 1

I r Ü ^ _o n • n n ja o . . y - " u u u u u • [ ) u u u . . . y y u ; u

10 20

retardo

40

4 3 7

Gráfico de 5BQ en est. 201

o •2 ! 0 ! l

j ! i 1 i 1 1 ! 1 1 1 i 1 ! 1 1 1 1 1 1

F.a,s. cié ÍBG en est. 201

T i J r

c o p i i G O i e n

0.5

•ft;"Tffn'i ' U ^ n n n u , n n n n . ü n . n f l J O ,

-1 . j i _ _ i i_ J_ _¡ ! [_ _i I 1 1_

10 20

ret arrio

30 40

F.a,jN de PBO en est, 201

T

l 0.5

i i , c ü i e n 1 -0.5 e

fr" fin " - u l ? - n y u - u n " " i - n u n u " ? u y - '

-i T I 1 t X

10 20

retardo

30 40

438

í X 100) i6

12

á "b o 2 0 3

•^.t.,,i«.i„

Gráfico de PBÜ en est, 203 T T I T r T

" v •.-.:»• i - ^ - . v t> - • » í * »*'t —

90

frieses

120 150 Uw

iso

F.a.s. de SEO en est. 203

F i

i o

e n * -0.5 e

_j r j j _ i 1 1 r _ , 1 , j _

lnnn;":';;,niflftíTnn:;"'"'l'fínl1TÍ T T ^ ñ i in iu innnn . ,

, l4 : f ; t .,.i»Jí, !.'.A . . : . .

_i L_ [ _ J _ - I I I t_ J_ 10 20

retar-do

40

g 0.5 e

1 0 i é

n

e

-1

F.a.p. de PEO en est. 203 1 1 i 1 J t 1

•línnn n f lB l Iñn^

li

li

1 T

" u U L

i i

1 L i l i

*'

m i l n — n n Lí • U ( J "

! i i i i

| i i i

v*

" U j j u y u

1 •

1

—

' 10 20

retar-do

30 40

439

BBÜ 203 con N'= 96 (10/72 a 3/80)

2 -

7—1—r • i ' - i 1 T " i 1 1 r—r

v* w \A A

; I

V U* lW l^Vt^ < 1 F . . 1 . j . - F i 1 1

40 60

meses

80 100

S 0-5 s f

¿ 0 i e

t -0-5 e

F.a.s, DEO 203 con N'= 96 „ j __ ,— r _ 1 —_—,— ( —.,—j—.—,—,—,—,_

1 i ~

"n u

rn Fi n n n ; U U Li -*"

: n n

ü * u u ""

••• ' •"•<. i ¡•?£,?«•' • * ' ( -

_i 1 1 I 1 1 ...)..

10 15

retardo

1 1 i

20 25

S °.5 e f i 0 0 i e n * -0.5

0

1 1

n

u

1 •

1 ! '

r , f in

, i , &

F.a.y, SEO 203 con N'= % \ 1 t | 1 t ¡ 1 j 1 1

n : n ; n . U Ü M U " - y

1 ' F 1 1 1 l 1 ! 1 f

10 15

retaráo

1

u

i

' ! '

- r -

, 1 1

20

. í

ll.J

!—• i~¡ u

1 1 f

.2 5.

440

(X iOC 24

20

d l f i

b o i 2

0 5 S

4

0 C

j Gráfico ele BBD en est, 205

i i i i

:

i i i i i i i i i

Lf^jwt.Jk-W'' ' , l « J U

1 l l i , , , l | i , l

Í :

,

J i¡W

' _

i

) 20 40 SO 80 ÍOO 120

freses

e f

¿ 0 i e n * -0,5 e

-1

7,3,5. de DBD en est . 205

-

_

-

•

-

" c - • ( ••• i r • ( •• i • i i i • | i i i i

n n n n f l 11 n n H ; — • "- — Lí " - ' " -- T i í -w-u o u u tJ^U U L

¡ i 1 i f i 1 1 i 1 ¡ ( i r

1 1 1 '1

~

-1 U U L I U U L I

' I

1 1 1 ¡

10 20

retardo

30 40

F.a.p, cíe DEO en est . 205

t °'5 e i"

í 0 i e n t -0.5 e

- i

-

-

•

i i ' i " i ' j •• i " 'i " i " i ' " | •• •, -V •" i - • r " • | " •"» — i • ! ín •

n n n n ñ n n

-

; :

u u u : u u ^ « " Ü U - u U U I) M1"1 u " u ) |

-

•

i i i 3

iiii

10 20

retardo

30 40

4 4 1

400 i i — r — i — ¡ — r

DBQ en 205, N'= 95 (10/72 a 8/80) • ^ — ' — i ' ' ' ' I

40 60 30 100

meses

o °-5

f ¿ o i e n e -0.51-

-1

F.a.s , DSQ en 205, H' = T T -r—p-r

íl n n-¿ nH TJ y u u L i u :

, , i , _ ] I 1 ¡ I I I 1 I I I 1 L.

10 20

retardo

S o - 5

f

l 0 í e n t -0.5 e

-.4

F.a.p. SBO en 205, N'= 95

-

i i | i \ i i | i i i 1 ! ' 1 l 1 1 l l 1

-

n n ___ n ^ r i j - . . -: U jj y : y

-

' • 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

l - l -

Pl

, i .

- • n • .-,-

u y -

> t t i i

-• " 1_J

1 ' 10 15 20 25

i-eÍ5¡do

442

J i i i i I i i i i i i i _ i i i i i i i ! i_

90

meses

18C

c 0.5 • <j

e f í o i e n * -0.51—

-1

F.a .s . de DBG en est . 210 - i — i — i — i — | — i — ¡ — i —

n n n n f t H n — ü d n n J ; n n u u n n n u n ¿ U Ü Ü : U

- i I I u f I J I

10 30 40

retaráo

i

0 0-5 e f

l o i e n 1 -0,5 e

-1

J 1 i

%fr; n".:: u

i i r

3

F.a.p. de PBO en est- 210

/ ( i i i i | i i • i i

n : i! n ; n _ „ n n '. _ j - " u ü ü u ti I JU y

i ¡ i t t i 1 h i r i 1

10 20 30

retardo

—r—

U ü

1 i

>-i

UÜ

1 •

~s

1

4 0

443

trafico de SBO en est, 214

d b o 2 1 4

F.a.s. Se 5B0 en est, 214

t 0,5 e i i c 0 i e t -0.5

-1

t l ¿ 1 J i i 1 1

'.

I t t l n p i n ñ n f l . n n

;

t i i • i i . i i

— i — i — i — i — | — ¡ — i — i — i —

;

- n l l n n : n ' " " " r i u y u t i -

-

i i i i f i i i i

10 20

retar-do

30 40

F.a.p. de PBO en est. 214 ] — i — i — i — i — i — i — i — i — i s 1 1 r

U"n " U i - " - n y n " V r ü n n i

i i i i -i i — i ¿_

20

retardo

30 40

444

600

500

400 -

300 -b

I 5 2001

1 0 0 -

6ráfico de 5B0 en est. 215 1 1 ¡ L

•

•

-

;

:n..t.. ¡J^.*.

I

l

1 1 —)' i" — , —| " | - | T ' •)" •• [• " (•" i " 1 •" ] • 1 ' i 1 i

i 1 ! :

; : 1

. > i A. i n , , ,...*™¡ J \ , F

1 ; . . . .

.U

í

i\,l

;

I : z

, , A l 30 90 150

meses

0 0-5 e f 1 o i e n \ - 0 . 5 1 -

-1

F.a.s . ds &B0 en est , 215 i — i 1 — i — i 1 1 ¡ 1 \ 1 i r

i p r "fín- nlfflllllllUnn ¿fl nnOn , Í

U LILI ;

_L - j i i u. 10 20

retardo

30 40

o ° ' 5

e f

i o i e n

F.a.p. de £>E0 en es t . 215

i i i • i | i i r t • | • i -»• ( • " (-•" i ^ 1 - i r - i"

flflfiflñn ¿ií . ; U 11 • ' ' ' ' u • • u y u LI • 1

: L

u U u U Li - iJ u u [ J

. . 1 1 ! 1 . 1 t 1 1 1 T i 1 1 . 1 1

10 20

retardo

?\ 40

4 4 5

PBO en 215 con H'= 100 (6/74 a S/S2Í i 50

120

90 H b o 2

1 60

30

0

li

li

-

-

-

'•A >—»...>./Ta_¿

. . . . - J . M . - , , , _ , . J , , _ ( , . . . , j , ,. J , . , , „ [ „ ,,

L

i i i (

:

-

] 1 A J 5

20 SO 100

dieses

l 0-5 e i" i 0 i e n

i — ! — i — i — r — r

F.a .s . DBO 215 con N'= 100 — i — r - i 1 1 1 1 i—T 1 r

rjr • • EJ LÜ" i_i' TJ Llí "-1

"•^ i-J U LJ U U L I U ' y u

1 i I i i I [ \ i „ i i > , i i , i

10 13 20 25

retardo

0,5 -

o 0 i e n t -0.5

-1

F.a.p. CEO 215 con H'= 100

_____ r . •

, -

"i ! •

. •

. --".. i

- i — i —

t_i

' •

i

L_l

1

1

__1

1

T -

T T

f

— T -

-_T"

1

T 1

-__—*

»

1

1

i—r*

__

i

- I -

-x_r

i

T "

" t i *

i

1

U J

1

1

-_J

1

_-

— r —

- r r

,.l

T "

L_J

J -

1

U J

1

—1 1

-Q—-

'

1—

1_1

'

• i

• • !

-•

--„

. a . ---. --

1

10 15 20 25

retarde

4 4 6

-y J^Q-J Gráfico cíe BBO en est.

20

í « 2 2 10 4

5

o c

- ' ' ' '

'

. . . 1 . . . . J . . . J „ J —

i t i t 1 < i i i 1 i i i i

:

i i i i f

) 30 SO SO

freses

224

| ' '

'

)j_i4 .20

' ,

,

1 i * ' ' *

*! « .

150 130

t -A -0.5

F.a=s. cíe DBü en est, 234 _ L 1 1 1 | . . 1 1 ,

:""ñ nMiJí l f l . ¿

—•i —T——i V • | • 7 • - I - — ) ' • "1 J

.,,. i J _n_n.

" u y u i - " • u Ll U • U I J U U I > Í I - , ' - ' , - , U

: ; ! $• \ '.

t > i i ! > i i i ! i i i i t t i i i

10 20

retardo

30 40

0,5 o e f ¿ 0

-0.5

-1

F.a.», de ESO en est. 224

I ~ [ I ~

„LlíliU-ciiILn TT

1-1 il I ii i iimilm

MI „"""ü ^TÍT

_ l I I 1 _ - 1 - . -1 1 . . . I -

10 20

retardo

30 40

447

DBG 224 con H' = 113 (10/72 a 2/82) 150

120

fe 90 -o 2 2 * 60

30

O

-i—i—i—i—i—[—i—r

C6/75Í

1(6/7 i ~1 r""T"" l " " r p * l T I T T T~~"~1 i " " i

6/76)

(6/SO)

/ • • •

¿<J

- -i r *T i l r liilniiInnitiTIr1 - • - 1 - 'n i i i* i i l i - i

40 60 SO

(7/BV

100 120

meses

S ° - 5

e f

¿ O i s n * "0 -5

-1

F . a . s . ÜBO 224, tf = 113 — i — i — i — _,—,—,— r

- i 1 1 r

U'U u u u u u u Ú,J* ' I U'U U'U U U U U U ' T J LJ"iU u O *-J •

I 1 I _] 1 I i .

10 20

retardo

30 40

F.a.p. DBO 224, H' = 113

e f

o 0 i

n í -0,5

-1

t 1 1 1 1

-:

: n ; •

y u U U y y u U u

- !

i i ¡ i í

"1 •*' " ( ' "• 1

"íln

I I I I

!

i , <

, i j i

. , i ,

i • i • i

-

-

1 1 !

10 20

retardo

40

448

.a te

!<J 8 O

i l

DBÜ en est . 801

fi -

"T ' I 1 T T*" t-""~i ~T" T "T T nr** T ~-r-~~~"i T ~

4 _

2 - •

M' A l V ^ fny^t^-ñk^ t L j I

X \ t !

20 40

tres es

6&

!° 0.5

!f ;i .

n

ií -°-s

- i

•v "r- - i - - , " " - r

" . . . . n r i

í.a.s. BEO 801 "i i i J r—i 1 r-

< * * • , . • ' * * ->'» I * * • I ' •. * . • ¿ 4

; n n n ^ ir^nj

• U l-J"

_J__J \ I ¡ I ¡ L. _3 I I I L _] I I >_

10 15 20

retardo

F.a.p. DBO 301

0.5

0 i e n * -0.5

- i

r t r—T p—r—i

¡,.,rn : 1

n — 1*1 i u u

"

.!.

- n „ : n n . ñ

* 1 -

T f 1 1 1 1 1 1

1 Í 1 J | \

n ;

"uy ju

i

t 1 1 1 ,

* V i » . ' - ."*r

-Ll

-

1 1

10 15

retardo

20 25

4 4 9

Sráfico de DBO en est, 802

4 -

d b o 8 0 2

~i i 1 1 ¡ ¡ ! 1 r

_t 1 I L.

¡W*

H 1 1 1 i 1 i r

n /

.. , \ ¿ . . . u * HMIJÍNI - j ! 1 I i L

20 40

meses

60

F.a,s , de í>BO en est . 802

s 1 1 1 1 1 i i i 1 1 Í \ ¡ i i 1 r

0 . 5 -

o 0 i

n t -0,5

- i

M IDJL n 11 - n Fl n f i n n n : •y ¡jyüuuu u u ;u U f U " u u u y

10 20

retardo

30 40

F.a.p, de DBO en est. SOÍ

S °'5

e f c 0 i e n t -0.5

- í

- i 1 1 ¡ 1 i r

E l mu „ n ¡J " U U—TT

i i 1 i ¡ r

- n . . - n WTTu EUTU

_J ¡ 1 I l I 1 L. _i í í i !_ 10 20

retarás

30 40

4 5 0

CAPITULO 11

ANÁLISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS

11.0 - Introducción

11.1 - Clasificación (Je parámetros según los modelos ajustados

1.1.- Tipos de modelos identificados

1.2.- Evaluación de las series según su esctructura estocástica

1.3.- Agrupación de parámetros según el comportamiento estocástico de sus series

11.2 - Clasificación de parámetros según el coeficiente de contingencia

11.3 - Determinación de la similtud entre las dos clasificaciones de parámetros


3.2.- Obtención del valor de Im para las dos clasificaciones de parámetros de calidad de agua

11.4 - Aplicación de la clasificación por modelos de las series de datos a la agrupación de estaciones

11.0 - INTRODUCCIÓN

En este capítulo se compara el comportamiento de las

series analizadas, de acuerdo con las características de los

modelos ajustados en cada caso, con objeto de establecer una

agrupación de parámetros y contrastar la bondad de esta

clasificación, con la obtenida mediante la aplicación de

tests clásicos de independencia.

La relativa similitud de las clasificaciones de

parámetros resultantes con cada procedimiento, permite

aceptar el criterio según los tipos de modelos, para la

agrupación de las variables estudiadas, y aplicarlo a una

posterior clasificación de estaciones de muestreo.

452

1 1 . 1 - CLASIFICACIÓN DE PARÁMETROS SEGÚN LOS MODELOS

AJUSTADOS

El t i p o de e s t r u c t u r a e s t o c á s t i c a i d e n t i f i c a d a p a r a

c a d a una de l a s s e r i e s a n a l i z a d a s , a t r a v é s de l a forma de

l o s c o r r e l o g r a m a s , i n d i c a l a s d e p e n d e n c i a s e n t r e v a l o r e s de

una misma s e r i e ( i n t r a r e l a c i o n e s ) . La d e t e r m i n a c i ó n de e s t a s

d e p e n d e n c i a s i n t e r n a s e s una p a r t e e s e n c i a l de c u a l q u i e r

p r o c e d i m i e n t o de i d e n t i f i c a c i ó n de r e l a c i o n e s e n t r e s e r i e s

( i n t e r r e l a c i o n e s ) , y a q u e s i r v e p a r a e x t r a e r t a l e s

r e l a c i o n e s d e n t r o d e c a d a s e r i e a n t e s d e p a s a r a v e r

r e l a c i o n e s e n t r e e l l a s , y a s e a n d e l mismo p a r á m e t r o

( r e l a c i ó n e n t r e s e r i e s d e l mismo p a r á m e t r o e n d i s t i n t a s

e s t a c i o n e s ) , o de d i s t i n t o s ( d e p e n d e n c i a s e n t r e s e r i e s de

p a r á m e t r o s de un mismo p u n t o ) , (Pack , D . J . , 1 9 7 7 ) . Box y

J e n k i n s d e n o m i n a n e s t e p r o c e s o d e a n á l i s i s , p r e v i o a l

e s t a b l e c i m i e n t o de r e l a c i o n e s e n t r e v a r i a b l e s , con e l nombre

d e " p r e b l a n q u e a d o " ( p r e w h i t e n i n g ) d e l a s s e r i e s

u n i v a r i a n t e s .

A h o r a b i e n , e l e s t a b l e c i m i e n t o d e m o d e l o s q u e

r e l a c i o n e n s e r i e s , m o d e l o s de f u n c i ó n d e t r a n s f e r e n c i a ,

r e q u i e r e , además de l o s a n á l i s i s a n t e r i o r e s de l a s s e r i e s

u n i v a r i a n t e s , l a o b t e n c i ó n y a n á l i s i s d e l a f u n c i ó n d e

c o r r e l a c i ó n c r u z a d a ( c r o s s c o r r e l a t i o n ) . E l p r o c e s o e s

s i m i l a r a l s e g u i d o p a r a s e r i e s u n i v a r i a n t e s , c o m p l i c á n d o s e

a l g o más l a i d e n t i f i c a c i ó n , m e d i a n t e l a s c o r r e l a c i o n e s

c r u z a d a s , d e l número y t i p o de c o e f i c i e n t e s d e l modelo a

e s t i m a r .

453

El análisis de series realizado en este trabajo sirve,

por tanto, de primera etapa para fácilitar el proceso de

obtención de modelos de función de transferencia o de

análisis de intervención en series de puntos donde se deseen

hacer predicciones, a raíz de acciones externas que hayan

influido o vayan a influir en la evolución de la calidad del

agua. Se ha pasado, entonces, a realizar un análisis

comparativo conjunto de los distintos modelos identificados

en cada caso, teniendo en cuenta el comportamiento de las

series según parámetros y estaciones.

1.1.- Tipos de modelos identificados

En este apartado se revisan las estructuras encontradas

y los parámetros en cuyas series se han identificado.

En el cuadro 11.1, se presentan los distintos tipos de

modelos ajustados, los parámetros en cuyas series se han

identificado, y una indicación de la frecuencia de aparición

de cada estructura, por el número de puntos de muestreo

donde aparecen representando al menos una de las series de

valores.

454

1 .2 . - Evaluación de las ser ies según su estructura

estocástica

En es te apartado se evalúan l a s s e r i e s analizadas según

la e s t ruc tu ra observada en sus correlogramas, de forma que

se repasan todas l a s s i tuaciones p lanteadas .

En l o s v a l o r e s que f iguran a c o n t i n u a c i ó n , para

c a l i f i c a r cada s e r i e según su e s t r u c t u r a , también se ha

considerado un Índice del grado de a jus te del modelo. Este

índice se ha definido como e l cociente en t re la desviación

t í p i c a de l a s e r i e (DT) y l a de l a s e r i e r e s idua l , conocido

por e r ro r t í p i c o (o estándar) res idua l (ETR). Como DT > ETR,

DT/ETR > 1.

1 . - s e r i e s s i n e s t r u c t u r a i d e n t i f i c a d a

1 . 1 . - C o r r e l o g r a m a s n u l o s ( Q C k ) £ X > 0

1 . 2 . - C o r r e l o g r a m a s c o n c o e f i c i e n t e s s i g n i f i c a t i v o s

( d í t e ) > X 2 ) 1

2 . - S e r i e s c o n e s t r u c t u r a i d e n t i f i c a d a

2 . 1 . - N i n g u n o de l o s m o d e l o s p o s i b l e s , i d e n t i f i c a d o s

p a r a l a s e r i e i n i c i a l de M d a t o s , s e p u e d e

c o n s i d e r a r como v á l i d o

456

2.1.1.- Considerando subseries de N' < H tampoco

se puede aceptar, aunque se mantenga la

misma estructura de modelo 2

2.1.2.- Se puede aceptar algún modelo para parte

de la serie con N ' < N 3

2.2.- El modelo identificado y estimado se puede

aceptar como válido para representar el proceso

generador de los datos

2.2.1.- Cociente 1 < DT/ETR < 2 4

2.2.2.- Cociente 2 3 DT/ETR < 3 ;....... 5

Para las series que se han calificado con 3, el

cociente DT/ETR ha resultado menor que dos, en todos los

casos.

Muchas de las series con calificación de 2 ó 3 pueden

ser tratadas con análisis de intervención, facilitándose la

obtención de un modelo que las represente.

En el cuadro de evaluación de las series de parámetros

según la clave anterior, se indica entre paréntesis, junto a

cada calificación, en unos casos, y junto al número de

estación, en otros, el porcentaje de datos faltantes (DF) en

la serie original de datos, de acuerdo con los siguientes

intervalos:

457

a) Si 0% < DF < 20%, se obtienen modelos bastante

aproximados al del proceso real generador de los datos

I

b) Si 20% < DF < 40%, se obtienen modelos

aproximados, pero pueden aparecer correlaciones

significativas, que indiquen periodicidades en los

datos, originadas por la falta de observaciones del

mismo mes durante varios años consecutivos II

c) Si DF > 40%, no se analiza la serie III

458

1.3.- Agrupación de parámetros según el

comportamiento estocástico de sus series

Para llegar a establecer una matriz indicadora, de

similitudes entre modelos de los distintos parámetros, se

han tenido en cuenta, por un lado la estacionariedad o no de

la serie y el tipo de coeficientes que aparecen en los

modelos estimados, y por otro el valor del cociente DT/ETR.

Con esto y el número de series de cada parámetro con las

mismas características se han elaborado los cuadros

siguientes:

Cuadro 11.3

N9 de series de cada parámetro según calificación (C) asignada en el cuadro 11.2

\ c Parámetros\

Q

Ta

Od

Ms

Cd

DQO

DBO

0

0

0

0

6

0

1

3

1

0

0

0

0

0

1

2

2

1

0

3

0

0

0

2

3

2

1

2

0

0

3

2

4

10

3

11

10

16

11

7

5

1

12

0

0

0

0

0

460

A la vista de los cuadros anteriores, se han

agrupado los parámetros según el número de series, para las

que se han obtenido modelos con las caracteristicas citadas.

Para agrupar parámetros se han tomado intervalos con limites

que aparecen en los cuadros anteriores, dej ando fuera

valores que no figuran en los mismos, con objeto de resaltar

la decisión tomada en cada caso.

(1) - Diferencias regulares. Mediante la columna B del

cuadro 11.4, se han hecho los siguientes grupos:

> Con 1 ó 2 series.... Q, Od, Cd

> Con 0 series Ta, Ms, DQO, DBO

(2) - Diferencias estacionales. Con la columna C del cuadro

11.4, se han agrupado:

> De 11 a 16 series Ta, Od

> De 3 a 5 series Q, Cd

> Con 0 Ó 1 Ms, DQO, DBO

(3) - Coeficientes autorregresivos regulares. Se obtienen

con las columnas D y E del cuadro 11.4 los siguientes

grupos: (con n^ = n° de series con este tipo de

coeficientes)

> Con 10 < n¿ < 15 Q, Ms, Cd, DQO, DBO

> Con n¿, < 6 Ta, od

462

11.2 CLASIFICACIÓN DE PARÁMETROS SEGÚN EL COEFICIENTE DE

CONTINGENCIA

Para obtener una idea del grado de representación

de los procesos generadores de los datos empleados, por

parte de los modelos estimados, se han comparado las

similitudes anteriores, basadas en las características de

dichos modelos, con una medida obtenida a partir de tablas

de contingencia entre los posibles pares de parámetros,

empleando todos los valores tipificados de cada parámetro

(caudal en todas las estaciones con temperatura del agua en

todas las estaciones, etc.).

Las tablas de contingencia para cada pareja de

parámetros se han realizado agrupando los datos tipificados

de cada variable en cinco intervalos de clase como figura a

continuación:

464

INTERVALOS PARA LA AGRUPACIÓN DE VALORES TIPIFICADOS DE LOS PARÁMETROS

1 1 | C L A S E S |

1 1 1 1 i i 1 | | 1 [ 2 | 3 | 4 | 5 | | P | | | | | |

¡ 0 ¡ -2 .0 < Z < - . 8 j - . 8 < Z < - . 4 | - . 4 i Z < 0 ¡ 0 < Z < 1.2 j 1.2 í Z < 10 |

¡ Ta ¡ -2 .8 < Z < -1 .4 ¡ -1 .4 < Z < - .06 ¡ - .06 < Z < .06 ¡ .06 < Z < 1.2 ¡ 1.2 < Z < 3.2 ¡

¡ Od ¡ -3 .9 < Z < -1.5 ¡ -1.5 < Z < -.433 | - .433 < Z < .367 | .367 < Z < 1.167 | 1.167 < Z < 4.1 |

j Ms | -2 .0 S Z < - .5 ¡ - . 5 < 2 < 0 ¡ 0 < Z < .5 j .5 < Z < 2.5 ¡ 2.5 < Z < 14 ¡

| Cd | -8 .0 S Z < -1.5 ¡ -1 .5 < Z < - . 5 ¡ - . 5 < Z < .5 ¡ .5 < Z < 1.5 | 1.5 < Z < 10 |

¡DQO | -3 .0 < Z < -1 .0 ¡ -1 .0 < Z < - .5 ¡ - . 5 < Z < 0 ¡ 0 < Z < .5 ¡ .5 < Z < 14 j

¡DBO ¡ -2 .0 S Z < - . 5 | - . 5 < Z < 0 ¡ 0 < Z < .5 ¡ .5 < Z < 1.5 | 1.5 S Z < 14 |

I L

465

A partir de las tablas de frecuencias para esas clases

y cada par de parámetros, se han obtenido los contrastes de

independencia con las hipótesis:

pi x pi (la °l a s e i el parámetro A es

estocásticamente independiente de Xa

clase j del parámetro B)

Hi : Pii ^ Pi x Pi Í-La c l a s e i del A e s dep* de la j del

. B)

El valor del estadístico

. r s fi. f.j/ n

(r y s número de clases de cada variable)

comparado con el de la tabla X2 con (r-1)(s-1) g. de 1., y

para un nivel de significación a, permite decidir si se

acepta HQ o no.

Sólo se puede aceptar independencia para el caso

Ta/Ms, para un nivel a = 5%. En el resto de los pasos no se

puede aceptar HQ.

Cuando se rechaza la hipótesis de independencia, el

cálculo del coeficiente de contingencia:

C = "\/X2 /(X2 + n)

proporciona una medida del grado de asociación entre las

clases de A y las del B, teniendo en cuenta que verifica

466

H, P ID

11.3 - DETERMINACIÓN DE LA SIMILITUD ENTRE LAS DOS

CLASIFICACIONES DE PARÁMETROS

Para obtener un valor indicativo del grado de

proximidad de las dos clasificaciones de parámetros

anteriores, se ha definido un "Índice de similitud".


Este índice se define de la siguiente manera:

a) Se considera cada variable Z -(i) por separado, y se

compara con las restantes Z .(j) según las pseudodistancias

(similitudes) dadas en las matrices obtenidas en cada

clasificación (M = por modelos, C = por coef. de

contingencia).

b) Para cada una de las restantes Zt( j) , ordenada con

respecto a la Z .(i) según la clasificación M o C, se cuenta

el número de inversiones (o saltos) a realizar para hacer

coincidir las dos clasificaciones.

c) Para cada Z^(i) se tendrán dos valores

I r = número de inversiones reales necesarias

1^ = número de inversiones totales, necesarias en el

caso extremo de situación de los restantes Z t (j)

del

2 .(i) según M, con respecto a lo obtenido con C.

El valor medio,

Jm " 2 (I r/xt)/ n

469

con n = na de variables Zt(i), i = 1, ..., n, es un índice

del grado de proximidad entre las dos clasificaciones, y

verifica:

(1) 0 < I m < 1

(2) cuando lm = o, los dos criterios de clasificación

agrupan las variables de forma idéntica.

(3) Si consideramos los dos sucesos:

A = las clasificaciones coinciden

Ac = las clasificaciones no coinciden

Se puede dar una especie de probabilidad para Ac, P(Adj = 1^

y la P(A) = 1-Im.

3.2.- Obtención del valor de Im para las dos

clasificaciones de parámetros de calidad del agua

Las similitudes entre parámetros, dadas por los cinco

valores de 1 a 5, en los cuadros 11.5 y 11.6, definen

distancias entre los mismos de orden inverso, es decir, la

distancia mínima entre dos variables viene dada por el valor

máximo de similitud en la matriz correspondiente.

En el cuadro 11.7 se recogen, para cada parámetro:

a) las distancias, de 0 a 4, a las que se encuentra de

los restantes, en cada tipo de clasificación (M o C);

470

b) el número de inversiones, Ir, necesarias para hacer

coincidir las dos clasificaciones;

c) el número de inversiones, 1 ., totales que harían

falta en el caso más extremo de situación de los parámetros

en M con respecto de C.

471

El valor de Im que resulta es 0.21, es decir que la

medida de coincidencia entre las dos clasificaciones

estudiadas, para cualquier otro conjunto de datos del tipo

analizado en este trabajo, es aproximadamente del 80%.. Esto

indica que los modelos obtenidos, a pesar de ser

representaciones aproximadas de los procesos reales que

generan las series de datos, recogen bien la información

contenida en los mismos.

Mediante un proceso análogo se pueden clasificar las

estaciones a partir de los modelos obtenidos para sus series

de parámetros.

11.4 - APLICACIÓN DE LA CLASIFICACIÓN POR MODELOS DE LAS

SERIES DE DATOS A LA AGRUPACIÓN DE ESTACIONES

Para clasificar las estaciones según los modelos de sus

series, se han incluido todas las que figuran en las

publicaciones del MOPU, para la cabecera y curso medio del

Guadiana en Ciudad Real, es decir, no sólo las elegidas

para su tratamiento por la longitud de sus series, sino

también aquellas que se han rechazado por la escasez de

datos.

En la obtención de una matriz de similitudes entre

estaciones, se podría haber empleado el cuadro 11.2, pero en

él sólo se recoge el ajuste o no de las series a un modelo

cualquiera, de la metodología Box-Jenkins, sin tener en

cuenta el tipo de modelo. Sin embargo, si en el cuadro 11.1

473

se da un número de identificación a cada tipo de modelo

(valor (i), i = 1, ..., 10, a la izquierda de cada uno), se

puede conseguir una matriz según tipos de modelos de cada

variable en cada estación, completando los valores de "i"

con

i = -1 , para series sin datos suficientes.

i = 0 , para series sin modelo (aleatorias o con

anomalías que dificultan la obtención de un modelo

univariante).

La matriz según tipos de modelos para cada parámetro en

cada estación, con los valores de "i" considerados, aparece

en el cuadro 11.8.

Como en este caso el número de puntos a clasificar es

bastante mayor que en el caso de la clasificación de

parámetros, a partir de la matriz anterior se ha obtenido

una matriz de distancias, empleando un procedimiento clásico

de "cluster" jerárquico aglomerativo a partir de una matriz

de distancias euclideas (cuadro 11.9) de los datos del

cuadro 11.8. La partición se ha realizado mediante el

algoritmo UPGMA (Unweighted Pair Group Method using

Arithmetic Averages).

Los niveles de similaridad entre grupos del

dendrograma aparecen en la siguiente tabla:

474

Tabla 11.1

ANÁLISIS DE CLUSTER

Grupos del Nivel de similitud cluster de cada grupo

E004

E801

E107

E214

E210

E109

E224

E009

E205

E203

E201

E101

E215

E008

E802

E030

E202

E103

E801

E107

E214

E210

E109

E224

E009

E205

E203

E201

E101

E215

E008

E802

E030

E202

E103

E102

8.59

2.45

3.15

2.24

4.69

5.91

2.45

8.88

4.24

5.99

2.45

9.70

6.40

10.52

7.14

15.70

8.00

2.00

475

Los grupos formados son adecuados, no sólo con respecto ¿ ^

similitud de comportamiento estocástico de las series de valoreada

cada parámetro en las estaciones, sino también en cuanto a la similar

calidad del agua de cada punto, especialmente en los primea

niveles.

Para el nivel de corte de 2.45, se observa el grupo de

estaciones sin valores E102/E1O3 y éste, a su vez, con E202 a **^

8.00.Los grupos (E210/E214), (E101/E201), (E107/E801), con aguas ^&

alteradas y, en los dos últimos pares, con situación similar en Vi

respectivos cursos fluviales.

En el nivel 3.15, se encuentran agrupados los pares del I VM

anterior con un embalse en uno de los puntos (E210 y E801) , ambo£<S\

cabecera de río.

En niveles sucesivos, en orden ascendente, se encuentran,

aguas de calidad similar, (E203/E205), E109 con el grupo de la £Í0>

Hasta el nivel 8.59 no aparecen totalmente agrupadas las estaciona

siendo la E004 la última en agruparse con estaciones de cabecera&t

río y, por tanto, de características similares.

De esta manera se pueden emplear técnicas de anál'S'5

multivariable para estaciones de control y parámetros de calidad a«

agua, utilizando todos los datos disponibles en cada caso,^

necesidad de resumir la información de las series en valores úvñcoí

ya sean anuales, o medios de todo un período observado.

476

Cuadro 1 1 . 9

M a t r i z de d i s t a n c i a s ( e u c l i d e a s )

£004

0.00

13.08

9,06

12,41

10,36

E008

0,00

8,66

12.77

7.14

£009

=

0.00

•3,4?

6,16

12.00 20.47 17,15

11.83

8,83

9,70

10,39

13.75

10.63

11.49

7.75

7.28

11.66

9.38

8.12

11.36

19.87

11.IB

11.87

7.28

19.34

8.43

10.34

10,54

10.00

6.40

9.00

12,85

14,56

17.03

7.07

8.12

6.32

18.41

B.12

10,20

5.66

5,20

7,10

2.45

7.4E

10.91

£030

0=00

11,40

14,2!

14,35

ií.OS

3,60

10.77

16,52

12,38

12.96

9.59

9.75

£101

0.00

15,03

13,28

9,49

10.30

2,45

17.29

4,24

7,62

9.59

7.94

10,20 10.20

7,87

10,95

7,14

6.63

10.95

13.33

EÍ02

0,00

2,00

14.¿3

12,25

17,78

9.00

E103

0,00

14,49

12.08

16,97

EÍ07

0.00

4,00

9,33

El 09

0.00

9,80

E201

o.oo

7,00 ¡6,0? 13.96 15,91

17,89 16,97

16.06

14,63

15,03

14.76

14,59 14.46

17.B9 17,89

16,25 16.12

13,71 15.86

10=05 10,25

7.87

7.35

3,46

2.65

8,83

5.29

1J.5

8.43

8,63

7.35

5.29

4. SO

9,27

6,00

4,90

7.21

9 = 59

7.94

10.20

E202

• •

0,00

15,46

13.30

17.18

16. Oí

19,57

6,73 17,58

4,69 10.77 16,40

4,80

- * -

12.77 13,49

E203

0,00

4.24

9,27

7.23

10.95

7.48

9,80

12.53

--

£205

0.00

9,59

7,68

11.83

8=83

9,38

10,91

£210

0.00

2.24

6,93

4.47

3,16

E.3Í

> - " j .*.

E214

0.00

7,Sí

3.87

3,32

8,49

£215

0,00

7,21

9,70

11,18

r - í i ; r-

E224

0,00

6,00

9,11

( - • i > i f

£80 i

0=00

3,Í9

E802

0.00

E004 E00S E009 E030 E101 E102 £103 E107 EíO'í E201 E202 £203 E205 £210 E2Í4 £215 £224 ES01 E802

478

CAPITULO 12

Conclus iones

CAPITULO 12

CONCLUSIONES

Las conclusiones generales sobre la aplicación de la

metodología Box-Jenkins para el análisis de series

mensuales de parámetros de calidad del agua en distintos

puntos de la cuenca del Guadiana, se pueden extraer de las

distintas fases de construcción del modelo.

1 - De las fases descriptiva y de identificación

de modelos, se obtiene un primer análisis del comportamiento

general de los distintos parámetros. Así, a la vista de los

gráficos de sus series de datos y de los correlogramas los

parámetros se agrupan de la siguiente manera:

Series con periodicidad anual (estacionalidad) :

Temperatura del agua, Oxígeno disuelto.

Series con mezcla de periodicidades (ciclos y

estacionalidad): Caudal, Conductividad.

Series caracterizadas por su variación casi

480

completamente aleatoria: Materias en suspensión, DQO y DBO.

2 - En la fase de estimación los modelos obtenidos

reflejan las alteraciones en la calidad del agua de manera

que, para un mismo parámetro, las variaciones entre

estaciones pueden detectarse por la variación de los modelos

de sus series de parámetros.

2.1.- Para la Temperatura del agua el modelo

característico es de tipo multiplicativo ARIMA

(l,0,0)x(0,l,l)12í faltando el coeficiente AR cuando la

calidad de las aguas disminuye y quedando un modelo

puramente estacional IMA(1,1)12*

2.2.- La estacionalidad menos marcada que la de la

Temperatura, que presentan los parámetros Caudal, Oxígeno

disuelto y Conductividad, se refleja en una mayor variación

de los tipos de modelos estacionales, incluso para las

series de un mismo parámetro. La estacionalidad se atenúa a

medida que la calidad de las aguas disminuye, de manera que,

en algunos puntos, el modelo se reduce a un AR(1).

2.3.- Las series de los parámetros Materias en

suspensión, DQO y DBO, cuando no son aleatorias, tienen como

modelo característico el AR(1) y coeficiente autorregresivo

bajo, de manera que, cualquier alteración de la calidad del

agua se refleja en la pérdida de estructura, especialmente

en las series de DQO y DBO. La existencia de vertidos

estacionales aparece recogida en el modelo

ARIMA(1,0,0)x(0,1,1)12 d e d o s d e las series de DQO.

3 - En la fase de predicción los modelos

estacionales pueden emplearse para estimar, con un 95% de

481

confianza, valores futuros a 12 ó 15 meses vista, aún sin

actualizar las predicciones con cada nueva observación. El

período de predicción con modelos no estacionales se reduce

a uno ó dos meses, con la misma probabilidad de confianza.

Con respecto a la influencia de las características de

los datos tratados en la obtención de modelos:

4 - El método empleado para completar las series

ha resultado suficiente, con la ventaja de su sencillez,

para la obtención de modelos aproximados, cuando el

porcentaje sin datos en la serie no supera el 20%. Con

porcentajes superiores, hasta el 40%, la distribución de los

meses sin observación puede influir en la aparición de

periodicidades que no se corresponden con el proceso físico.

La adaptabilidad del método permite la representación

de la estructura estocástica de la mayoría de las series

tratadas, a pesar de anomalías y errores en la toma de datos

durante pequeños periodos de observaciones.

482

B I B L I O G R A F Í A

BIBLIOGRAFÍA

ABRAHAM,B.,LEDOLTER, J. (1983). Statistical Methods for Forecasting. Wiley & Sons.

AKAIKE, H. (1974). "A new look at the statistical model identification". IEEE Trans. Automatic Control AC-19, 716-723.

ANDERSON, M.G. , BURT,T.P. Ed. (1985) . Hydrological Forecasting. J. Wiley and Sons. Ltd.

ANDERSON, O.D. (1977). Time Series Analysis and Forecasting: The Box-Jenkins approach. Butterworths, London and Boston.

ANDERSON, T.W. (1971). The Statistical Analysis of Time Series. Wiley.

AZENCOTT, R. , DACUNHA-CASTELLE, D. (1986). Series of Irregular Observations: Forecasting and Model Building. Springer-Verlag.

BENNETT, R.J. (1975). "The representation and Identification ofspatio-temporal systems: an example of population diffusion in North-West England". Trans. Inst. Brit. Geographers, 66, 73-94.

BENNETT, R.J., HAINING, R.P. (1985). "Spatial Structure and Spatial Interaction: Modelling Approaches to the Statistical Analysis of Geographical Data". J.R. Statist. S o c , 148, 1-36.

BLOOMFIELD, P. (1976). Forurier Analysis of Time Series: An Introduction. New York: J. Wiley.

BOX, G.E.P. Y JENKINS, G.M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden Day.

BOX,G.E.P., TIAO, G.C. (1975). "Intervention Analysis with Applications to Economic and Environmental Problems". Jour. Am. Stat. Assoc., 70, 70-79.

BRUBACHER, S.R., WILSON, G.T. (1976). "Interpolating Time Series with Application to the Estimation of Holiday Effects on Electricity Demand". Applied Statistics, 25, No.2, 107-116.

BRILLINGER, D.R. (1975). Time Series. Holt, Rinehart and Wisnton In.

BUCY, R.C. (1968). "Canonical forms for multivariable Systems" I.E.E.E. Trans. Ant. Control AC-13, 567-569.

465

CARLSON, R.F., MACCORMICK, A.J.A. y WATTS, G.D. (1970). "Application of Linear Randora Models • to Four Annual Streamflow Series". W.R.R. Vol 6, No 4, 1070-1417.

CATALÁN, J.G. et al. (1969). "Polución del rio Guadiana". Documentos de Investigación Hidrológica. Num. 4, 135-152.

CATALÁN LAFUENTE, J. y CATALÁN ALONSO, J.M. (1987). Rios. Caracterización y calidad de sus aguas. Dihidrox. Madrid.

(1981). Quimica del agua.

CHATFIELD, C. (1984). The Analysis of Time Series: An Introduction. Hapman and Hall Ltd. (3* ed.).

CLIFF, A.D., ORD, J.K. (1973). Spatial Autocorrelation. London: Pioneer.

(1975). "Spacé-time modelling with an application to regional forecasting". Trans. Inst. Br. Geogr., 66, 119-128.

CUADRAS, C.M. (1981). Métodos de Analisis Multivariante. Universidad de Barcelona.

DOBBINS, W.E. (19 64) . "Bod and Oxigen Relationships in Streams". Journal of the Sanitary Engineering División, Vol 90, No. SA3. 53-78.

DOOB,J.L. (1953). Stochastic Processes. J. Wiley & Sons, Inc.

DOWNING, D.J. et al. (1983). "A Diverting Structure's Effects on a River Flow Time Series". Management Science, vol. 29, No. 2, 225-236.

EGBERT, G.D., LETTENMAIER, D.P. (1986). "Stochastic Modeling of the Space-Time Structure of Atmospheric Chemical Deposition". Water Resources Research, (22), 2, 165-179.

FULLER, F.C., Jr. & TSOKOS, C.P. (1971). "Time Series Analysis of Water Pollution Data". Biometrics, 27, 1017-1034.

FULLER, W.A. (1976). Introduction to Statistical Time Series. New York: J. Wiley and Sons.

GARDNER, E.S., (1985). "Exponential Smoothing: The State of the Art". Journal of Forecasting, 4, 1-28.

GRANGER, C.W.L, NEWBOLD, P. (1976). "Forecasting transformed series". Jour. Roy. Stat. Soc. B38, 189-203.

HANNAN, E.J. (1970). Múltiple Time Series. New York: J. Wiley.

466

HARRISON, P . J . , STEVENS, C . F . ( 1 9 7 1 ) . "A B a y e s i a n a p p r o a c h t o s h o r t - t e r m f o r e c a s t i n g " . O p e r a t i o n a l R e s e a r c h Q u a r t e r l y , 2 2 , 3 4 1 - 3 6 2 .

HARRISON, P . J . , STEVENS,C.F. ( 1 9 7 6 ) . " B a y e s i a n f o r e c a s t i n g " . J o u r n a l o f t h e Royal S t a t i s t i c a l S o c i e t y , S e r . B, 3 8 , 2 0 5 -2 4 7 .

HARVEY, A . C . (19 8 4 ) . "A U n i f i e d View of S t a t i s t i c a l F o r e c a s t i n g P r o c e d u r e s " . J o u r n a l of F o r e c a s t i n g , 3 , 2 4 5 - 2 7 5 .

HARVEY, A . C . , PIERSE, R . G . ( 1 9 8 4 ) . " E s t i m a t i n g M i s s i n g O b s e r v a t i o n s i n E c o n o m i c Time S e r i e s " . J o u r . Am. S t a t . A s s o c , 7 9 , No. 3 8 5 , 1 2 5 - 1 3 1 .

HIPEL, K.W., McLEOD, A . I - , LENNOX, W.C. ( 1 9 7 7 ) . "Advances i n B o x - J e n k i n s M o d e l i n g : 1 . M o d e l C o n s t r u c t i o n " . W a t e r R e s o u r c e s R e s e a r c h . V o l . 1 3 , No. 3 , 5 6 7 - 5 8 6 .

HIPEL, K.W. ( 1 9 8 5 ) . Time S e r i e s A n a l y s i s i n Water R e s o u r c e s . Amer ican Water R e s o u r c e s A s s o c i a t i o n .

HOOPER, P .M. , HEWINGS,A.J.D. ( 1 9 8 1 ) . "Some P r o p e r t i e s of Space-Time P r o c e s s e s " . G e o g r a p h i c a l A n a l y s i s , ( 1 3 ) , 3 ,

HUCK, P . M . , FARQUHAR, G . J . ( 1 9 7 4 ) . " W a t e r Q u a l i t y M o d e l s U s i n g t h e B o x - J e n k i n s Method" . J o u r n a l of t h e E n v i r o n m e n t a l E n g i n e e r i n g D i v i s i ó n . V o l . 100, No. EE3, 7 3 3 - 7 5 2 .

JENKINS, G.M. y WATTS, D.G. ( 1 9 6 8 ) . S p e c t r a l A n a l y s i s and i t s A p p l i c a t i o n s . San F r a n c i s c o : Holden Day.

JONES, R.H. ( 1 9 6 4 ) . " S p e c t r a l a n a l y s i s and l i n e a r p r e d i c t i o n of m e t e o r o l ó g i c a ! t i m e s e r i e s " . J . A p p l i e d M e t e o r o l o g y , 3 , 4 5 - 5 2 .

JONES, R . H . ( 1 9 8 0 ) . "Maximun L i k e l i h o o d F i t t i n g of ARMA M o d e l s t o T i m e S e r i e s W i t h M i s s i n g O b s e r v a t i o n s " . T e c h n o m e t r i c s , 2 2 , No. 3 , 3 8 9 - 3 9 5 .

KENDALL, M.G. (1976) . T ime S e r i e s . ( 2 5 E d . ) . L o n d o n : G r i f f i n .

LETTENMAIER, D . P . ( 1 9 8 0 ) . " I n t e r v e n t i o n A n a l y s i s W i t h M i s s i n g D a t a " . Wate r R e s o u r c e s R e s e a r c h . 1 6 , No. 1, 1 5 9 - 1 7 1 .

LITTLE, R . J . A . , RUBÍN, D.B. ( 1 9 8 7 ) . S t a t i s t i c a l A n a l y s i s w i t h M i s s i n g D a t a . New York. Wi ley & S o n s .

LUENBERG, D . G . ( 1 9 6 7 ) . " C a n o n i c a l f o r m s f o r l i n e a l m u l t i v a r i a b l e s y s t e m s ( s h o r t p a p e r ) " . I . E . E . E . T r a n s . A u t . C o n t r o l AC-12, 2 9 0 - 2 9 3 .

467

MCMICHAEL, F.C., HUNTER, J.S. (1972). "Stochastic Modeling of Temperature anf Flow in Rivers".Water Resources Research. Vol. 8, No. 1, 87-98.

MacNEIL, I.B. & UMPHREY, G.J. (1987). Stochastic Hydrology. D. Reidel Publishing Company.

MARAVALL, A., PEÑA, D. (1988). "Missing Observations in Time Series and the « Dual » Autocorrelation Function". Banco de España. Servicio de Estudios. Doc. de Trabajo n° 8803.

MARTIN, R.L. , OEPPEN, J.E. (1975). "The Identification of Regional Forecasting Models Using Space-Time Correlation Functions". Trans. Inst. British Geograph., 66, 95-118.

MÁTALAS, N.C. (1967). "Time Series Analysis". Water Resources Research. Vol 3, No. 3, 817-829.

MAWBY, W.D., GOLD, H.J. (1984). "A Reference Curve and Space-Time Series Analysis of the Regional Population Dynamics of the Southern Pine Beetle (Dendroctonus Frontalis Zimmermann). Res. Popul. Ecol., 26, 261-274.

MCKERCHAR, A.I., DELLEUR, J.W. (1974). "Application of Seasonal Parametric Linear Stochastic Models to Monthly Flow Data". WRR, Vol. 10, No. 2. 246-255.

MCLEOD, A.I., HIPEL, K.W. (1978). "Simulation Procedures for Box-Jenkins Models". Water Resources Research. Vol. 14, No. 5. 969-975.

MINGO, J. (1983). La vigilancia de la contaminación fluvial. I. Tratamiento de los datos de control analítico. MOPU.

(1984). La calidad de las aguas superficiales. Estudio del período 1977-1984. MOPU.

MOPU. Análisis de Calidad de Aguas. Madrid, 1972-1986.

NOAKES, D.J., McLEOD, A.I., HIPEL, K.W. (1985) "Forecasting Monthly Riverflow Time Series". International Journal of Forecasting. 1, 179-190.

P A C K , D.J. ( 1 9 7 7 ) . " R e v e a l i n g T i m e S e r i e s Interrelationships". Decisión Sciences, (vol.8), 377-402.

PADGETT, W.J., RAO, A.N.V. (1979). "Estimation of BOD and DO Probability Distribution". Journal of the Environmental Engineering División, Vol. 105, No. EE3, 525-533.

PEÑA, D. (1978). "La Metodología de Box-Jenkins: Una aplicación a la previsión del consumo de gasolina". Documentos. ICE, 136-152.

468

PEÑA, D. (19 83) . "Métodos de Previsión Histórica: Fundamentos Conceptuales, Posibilidades y Limitaciones". Alta Dirección, 19, 108, pp. 107-128.

(1984). "The autocorrelation function of seasonal ARMA models". Journal of Time Series Analysis, 54, 269-272.

(1987)."Measuring the Importance of Outliers in ARIMA Models". de New Perspectives in Theoretical and Applied statistics. Ed. Madan, L.P., Pérez Vilaplana, J., Wolfgang Wertz. Wiley & Sons.

PEÑA, D. (1986). Estadística: Modelos y Métodos. Vol. 1. Alianza Univ. Textos.

(1987) Vol.2 - Modelos lineales y Series Temporales. Alianza Univ. Textos.

PERRY, R., AROIAN, L.A. (1979). "Of Time and the River: Time Series in M dimensions, the One-Dimensional Autoregressive Model". Proceedings of the American Statistical Assoc., Statistical Computing Section.

PFEIFER, P.E., DEUTSCH, S.J. (1980 a) . "A Three-Stage Iterative Procedure for Space-Time Modeling". Technometrics, (22), 1, 35-47.

(1980 b). "Identification and Interpretation of First Order Space-Time ARMA Models". Technometrics, (22), 3, 397-408.

(1981 a) . "Seasonal Space-Time ARIMA Modeling". Geographical Anal., (13), 2, 117-133.

(1981 b) . "Space-Time ARMA Modeling With Contemporaneously Correlated Innovations". Technometrics, (23) , 4, 401-409.

PRAT, A., PEÑA, D., MARTI RECOBER, M.,(1981). "La Teoría de Series Temporales, una Evaluación Crítica de los Desarrollos más Recientes". Qüestió, 5, (3), 124-148.

PRIESTLEY, M. B. (1981). Spectral Analysis and Time Series. Vol. 1. Academic Press.

PULIDO, A. (198 3). Modelos Econométricos. Pirámide.

REÍD, D.J. (1971). "Forecating in action: A comparison of forecasting techniques in economic time-series". Joint Conference of 0. R. Society's Group on Long Range Planning and Forecasting.

RENDER, B., STAIR, R.M. Jr. (1988). "Quantitative Analysis for Management". (3fl Ed.) Allyn and Bacon Inc.

469

ROPERO, M.L. (1984). Calidad de las aguas corrientes de Sierra Nevada. Universidad de Granada.

ROY, R. & VO-DAY, T. (1979). "Sur l'erreur de previsión avec un modele ARIMA lorsqu'il y a des données monquantes. INFOR 17, 287-295.

SALAS, J.D., DELLEUR, J.W., YEVJEVICH, V . , LAÑE, W. L. (1980). Applied Modeling of Hydrologic Time Series. Water Resources Publications.

SIGSTAT (1984). Significant Statistics. Utah.

SIMMONS, L.P. (1985). "The Development and Evaluation of Forecasting System that incorporates ARIMA modeling with Autoregression and Exponential Smoothing". Ph. D. Univ. Microfilms Int. Texas.

STATGRAPHICS (1984). Statistical Graphics Corporation.

THAYER, R.P., KRUTCHKOFF, R.G. (1967). "Stochastic Model for BOD and DO in Streams". Jour. San. Eng. Div. Vol 93, No. SA3.

THOMANN, R.V. (1967). "Time-Series Analyses of Water-Quality Data". Journal of the Sanitary Engineering División. Vol. 93, No. SAI. 1-23.

(1982). "Verification of Water Quality Models". Journal of the Environmental Engineering División, Vol. 108, No. EE5. 923-940.

TIAO, G.C., BOX, G.E.P. (1981). "Modeling Múltiple Time Series With Applications". Jour. Am. Statist. Assoc, (76), 376, 802-816.

VELLEMAN & HOAGLIN (1981). Applications, Basics, and Computing of Exploratory Data Analysis. Duxbury Press. Boston, Massachusetts.

VO-DAY, T. (1978). "Analyse de series chronologiques avec données manquantes". Memoire de maítrisse, Dept. d1IRO, Univ. de Montréal.

WHITEHEAD, P. , YOUNG, P. (1979). "Water Quality in River Systems: Monte-Cario Analysis". WWR, Vol. 15, No. 2, 451-459

WHEELWRIGHT, S.C. y MAKRIDAKIS, S. (1985). Forecasting Methods for Management. (45 Ed.). Wiley.

WRIGHT, D.J. (1985). "Extensions of Forecasting Methods for Irregularly Spaced Data". de Time Series Analysis: Theory and Practice 7. Ed. O.D. Anderson. Elsevier. North-Holland.

470

WRIGHT. D. J. (1986, a). "Forecasting Irregularly Spaced Data: An Extensión of Double Exponential Smoothing". Comput. & Indus. Engng. Vol. 10, No. 2, 135-147.

(1986, b). "Forecasting Data Published at Irregular Time Intervals Using an Extensión of Holt's Method". Management Science, vol. 32, No. 4, 499-510.

ZAMORA CABANILLAS, J.F., (1987). El RÍO Guadiana. Badajoz.

471




T E S I S D O C T O R A L

Análisis estadístico comparativo de seríes cronológicas de parámetros de calidad del agua: valoración de diferentes modelos de predicción.

ANEXO

Concepción González García

Ingeniero de Montes


A N E X O

T a b l a s de da t o s

Resultados con series de Caudal

Resultados con series de Temperatura del agua

Resultados con series de Oxígeno disuelto

Resultados con series de Materias en suspensión

Resultados con series de Conductividad

Resultados con series de Demanda química de oxigeno

Resultados con series de Demanda bioquímica de oxígeno;

ESTACIÓN. . : 4 , GUADIANA EN LA CUBETA (E) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

mí FEB MAR m HAY ¿US JUL A6D SEP OCT HÜV DIC

1972 1971 1974 1973 1976 1977 1973 1979 1930 1981 1992 1983 1984 3985 1936

mtm 3.39 1,36 1.95 1.24 í.40 2.40 3.70 5.30 3.34 1.00 1.75 2.75 6.10 5.20

mnn 3.32 1,32 1,35 1.08 3,02 3,02 4.02 3.70 2,70 ,83

I.60

nnm 6.10 5.20

umn 3,05 1,49 1.90 1.08

15.88 4.98 8,40 3,70 2,70 1,70 1.45 3.25 6.76 8.40

tmm 2.73 1.30 1,73 3.02 9,70 7.30 9.18 4.02 2.70 .62

2,51 3.25 7.20 9.30

mnn 2,92 3,34 1.55 1,02 6,34 7=74

13.70 4.Í8 2,64 1.70

27,50 3. SO 7.92

12.02

mtm 2,55 4,02 1,75 1,08 6,61

11.20 10,30 4.50 2.78 2,50 3.36 7.20 9,00

11,26

imm 2,29

mnn 1,63 .99

4,50 8,18 9.70 4,50 3.10 2.40 3,B0 9.00 8.40

mtm

nnm mmt man mmt nnm

3,02 4.50

.61 3.10 3,10 Í.80 3,58 9.90 B.16

mmt

mmt 1,18 2,58 1,20 .93

2,86 4,50 5,82 3.10 2,78 1,60 3,25 7,68 7,20

mnn

4.42 1.05 2.52 1.20 ,99

2,78 3,70 5.B2 3,22 2.70 1.30 2,95 7.92 6,10

mtm

3.60 1.49 2,52 1.20 1,08 3.22 3,70 4.50 3,70 2,70 1.60 2.75 7,20 6,10

itUÍH

3.53 1.43 2,05 1,28 1.0B 4,02 3,70 3,70 3,70 1.75 1.36 2,75 7.20 6.10

tmm

ENE FEB m ftBR HftV JIM JUL SED SEP QCT N0V DIC

1972 1973 1974 1975 ¡976 1977 1978 ¡979 1980 1991 3982 1983 1984 1985 1986

mmt 3.39 1,36 1,95 1,24 1,40 2,40 3,70 5.30 3.34 1,00 1,75 2.75 6.10 5.20

mnn 3 .32 ? T I 1 • ¿ ¿

1,35 i.03 3.02 3.02 4.02 3.70 2.70 .33

1.60 3,00 6.10 5,20

mtm 3,05 1,49 3.90 1.00

Í5.83 4.98 S.4Ü 3,70 2.70 1,70 1.45 J . i l J

6.76 3.40

nnm 2.73 1.80 1.75 1.02 9.70 7.30 9.18 4.02 2.70 .32

2.51 3,25 7.20 9.30

Uííítí 2.92 3.34 1.55 1.02 6,34 7.74

13.70 4.18 2.64 1.70

27.50 3.80 7.92

12.02

mtm 2,55 4.02 3.75 1.08 6.6!

11,20 10,30 4.50 2.78 2.50

7,20 9.00

31,26

mmt 2,29 4.37 1.65 .90

4.50 8.IB 9.70 4.50 3.Í0 2.40 3,80 9.00 8.40

mmt

ímm 1.73 4.20 1,42 ,91

3,02 4.50 ,61

3.10 3.10 1.30 3.58 9.90 8,16

t m m

%nmt 3,18 2.58 1.20 ,93

2.86 4,50 5.82 3,10 2.78 1,60 3.25 7,68 7.20

mmt

4.42 1.05 2.52 3,20 .99

2,73 3.70 5.82 3,22 2.70 1.30 2,95 7,92 6,10

mmt

3.60 3,49 2.52 1.20 1.0B 3.22 3,70 4,50 3.70 2.70 1.60 2.75 7,20 6,10

mtm

7 Cf7

1,43 2.05 1.28 1.08 4,02 3.70 3.70 3.70 1.75 1.36 2,75 7.20 6,10

tmm

ESTACIÓN. . : 4 , GUADIANA EN LA CUBETA (E) PARÁMETRO.: 2 . TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE F£B M R «Bf? " HAY JUN JUL fiGO SEP QET MOV DIC

1972 1973 Í974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 19S2 1983 ¡984 1985 198Í.

mmt 9,00 9.00 9,00 9,00 B.00

10.00 10.00 8,00 7,00

10,00 7.00 9,00 9,00

10.00

mms 8,00 B.eo 9,00 7.00

'9.00 8,00 9.00 8.00 8.00 9.00 e.oo 8.00 8,00 4,00

tmm 9.00

10.00 9.00 9.00

11,00 10.00 9,00

10,00 10,00 11.00 9.00 7.00

10,00 9.00

nmn 12.00 12.00 13.00 12.00 12.00 12.00 10.00 12.00 11.00 í 0.00 11.00 10.00 SI,00 14.00

mtm 16.00 13,00 15,00 15,00 11,00 13,00 15.00 14,00 14.00 15,00 14,00 12.00 16,00 12.00

mmt 20.00 19,00 16,00 18.00 16.00 17.00 16,00

l i l i ü ! 20,00 18,00 15,00 15,00

tmm 19,00

mtm 24.00 21.00 23,00 21,00 19,00 21.00 20,00 21,00 20,00 21,00 20,00 19,00 22,00

tmm

t t t t t t t t tmtt mmt tmm mmt

21,00 22.00 22,00 23,00 22.09 22,00 22.00 22,00 21,00

ttmtt

tmm 25.00 22.00 22.00 21.00 20.00 23.00 22.00 22.00 21.00 20.00 21.00 21,00 21.00

t t t t t t t

19,00 18.00 20.00 19,00 ¡9,00 20,00 19,00 ¡9,00 20,00 19,00 19.00 20.00 19,00 22,00

tmm

14.00 16.00 12, OÜ 15.00 12.00 16,00 15,00 14.00 15,00 17,00 15.00 Í5.O0 15,00 16.00

m t í tí-

io. oo 11.00 11.00 11,00 10.00 11,00 12.00 11.00 10,00 12,00 9,00

12.00 11,00 12.00

mmt

ENE m m m. HAY JUN mi a&o SEP ÜXT KOV DIC

1972 1973 2974 1975 1976 1977 1973 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mmt 9.00 9.00 9,00 9.00 8.00

10.00 10.00 8.00 7.00

10.00 7.00 9.00 9.00

10.00

mmt 8,00 a. oo 9,00 7,00 9,00 8,00 9,00 8.00 B.00 9.00 8.00 8.00 8,00 4.00

PMHÍ 9,00

10,00 9,00 9,00

11,00 10,00 9,00

10,00 10,00 11,00 9,00 7,00

10,00 9,00

t t t t t t t 12,00 12,00 13,00 12,00 12,00 12,00 10,00 12.00 11,00 10,00 11,00 10,00 11.00 14,00

t t t t t t t 16.00 13.00 15.00 15.00 11,00 13.00 15.00 14,00 14.00 15.00 14.00 12.00 16.00 12.00

t t t t t t t 20,00 19.00 lá.00 18.00 16,00 17.00 18,00 17.50 20.00 18.00 15.00 15.00 19.00 19.00

í í t í t í t 24.00 21,00 23.00 21.00 19,00 21.00 20.00 21.00 20.00 21.00 20,00 19.00 22.00

t t t t t t t

t t t t t t t 24.50 21.50 22.50 21.00 21.00 22.00 22.00 23.00 22.00 22.00 22,00 22,00 21.00

t t t t t t t

t t t t t t t 25,00 22,00 22,00 21,00 20,00 23,00 22,00 22,00 21,00 20,00 21.00 21,00 21,00

tmm

19,00 18,00 20.00 19.00 19,00 20.00 19,00 19.00 20.00 19.00 18.00 20,00 19.00 22,00

mmt

14.00 16,00 12.00 15.00 12.00 16.00 15.00 14.00 15.00 17.00 15,00 15.00 15.00 16.00

man

10,00 11.00 11,00 11.00 10.00 11.00 12.00 11.00 10.00 12,00 9,00

12,00 11,00 12,00

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 4 , GUADIANA EN LA CUBETA CE) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ESE FEB HAR «BR HAY JUN 3UL ASO SEP GCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 ¡976 1977 ¡978 Í979 1980 1981 1982 1983 1934 Í98S 1986

tmm 10.36 10.50 12.10 9,60 9,70

10,00 10,30 10.20 11.40 9.70

10.SO 9.50 9,60

t t t t t t t

mmt 1 i , 20 10.80 9.50

11,00 10.70 10.40 7.40 9.20

10.10 9.70

10,40 10,10 9,10

mmt

t t t t t t t 12.60 9.80

10.20 10,10 9,50

10.40 11.10 9,50 9.00 9,30 9,20

10.60 9,00 9.30

tmm 8.60

10.20 10.10 7,50 7.20 9.60 9.60 9.40

10.10 9,80 9,95 9,70 8,00 7.50

tmm 9.00 9.90 7.40 7.40 840 B.60 9,10 7.70 8.80 8,10 8.90 8,80 6,60 7.80

tmm 7,80 7,20 9.10 6,40 7,70 8,20 6.40 5,70 7,60 7,20 8.00 8.70 7.40

mmt

mmt 5,80 7.40 7.60 8,70 7,00 7.60 7,80 7.10 6,90 7,20 6,70

t t t t t t t 6.50

mmi

t t t t t t t «ttm tmm mmt t t t t t t t

6,30 7.40 4.80 7,60 5.80 7.00 7.20

t t t t t t t 6.20

t t t t t t t

t t t t t t t 7,40 7,50 7,20 7,70 6,20 5,80 5.90 6.20 4.00 7,20 7.80

nmn 6,10

t t t t t t t

7.50 8.90 8.50 7,30 6.00 8,10 7,80 6.70 8,30 8,10 7.30

nmn 8.10

nmn t t t t t t t

8.90 • 8.00

11,20 8.10 7,80

10.40 9,60 8.10 8,90 9.00 8.30

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

10,50 10.60 8,40 8.40

10,90 8.60 9,20

10.60 9,00

10.70 10.10

%mm ttttttt mnn nmn

ENE FEB HAS ABR HAY M ¡SUL AGQ SEP 0CT ÜQU 01C

19/2 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mmt 10,56 10,50 12,10 9.60 9,70

10,00 Í0.30 10.20 11.40 9,70

10.80 9.50 9.60

10.30

ttttttt 11,20 10.80 9.50

11.00 10,70 10.40 7.40 9.20

¡0,10 9,70

10,40 10.10 9,10 9.97

ttttttt 12.60 9.80

10.20 10.10 9,50

10.40 11.10 9.50 9,00 9.30 9.20

10.60 9,00 9.30

t t t t t t t 8,60

10.20 10,10 7,50 7,20 9.60 9.60 9.40

10,10 9.80 9.90 9.70 8,00 7.50

t t t t t t t 9.00 9,90 7.40 7.40 8,10 8,60 9.10 7,70 8,80 8,10 8,90 8,80 6,60 7,80

mmt 7,30 7,20 9,10 6,40 7.70 8,20 6,40 5:70 7,60 7,20 8,00 8,70 7.40

tmm

nmn 5,80 7,40 7,60 8,70 7,00 7,60 7,80 7,10 6.90 7,20 6,70 7,19 6.50

ttttttt

mnn 6,60 7,45 7,40 8,20 6,30 7,40 4,80 7,60 5.80 7.00 7,20 6,54 6,20

ttttttt

$m$u 7,40 7.50 7.20 7.70 6,20 5,80 5.90 6.20 4.00 7,20 7.80 6,53 6,10

ttttttt

7.50 8.90 8,10 7.30 6.00 8.10 7.80 6.70 3.30 8,10 7.30 7.68 8.10 7,68

ttttttt

8,90 3.00

¡1.20 8,10 7.80

10,40 9.60 3,10 3.90 Í.00 3.80 3,99 8,98 8.98

t t t t t t t

10.50 10,60 3.40 8.40

10.90 8.60 9,20

10.60 9.00

10.70 10.10 9,73 9,73 9.73

mnn

ESTACIÓN..: 4, GUADIANA EN LA CUBETA (E) PARÁMETRO.: 4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (rog/1)

ENE FEB M R ftBR MÍW JUN JUL fiGQ SEP DCT NOV QIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977

\m 197? 1950 1981 1982 1983 1934 1985 19B6

tmm 3,00 4.00 5.00 2.00 4.00 4.00 2.00 5,00

unm 4.00 3.50 2.00 4.00

tmm

nnm 15.00 5.00

10.00 3.00

mtm 2,00 2.00 2.00

nnm 1.00 3.00 2.00 2.00

mnn

mnn 40.00 2.00 5,00

14.00 7.00 3.00 2.00 2.30

imm 1.00 2.00 2.00 3.00 3.00

tmm 90,00 5.00 3,00 4.00 2,00 2.00 2.00

49.00

mnn 3,00 2.00 3.00 3.00 3.00

HílÜÍ 284.00

2,00 S.00 4.00 4,00 4.00 2.00 1.00 3.00 2,00 2,00 2,00 2.00 2.00

nnm 32.00 4.00 4.00

11,00 4,00 3.00 4,00 5.00 2.00 3.00 2,00 2,00 3,00 2,00

ímm 73.00 2.00 4.00 6.00 2.00 4,00 4,00 2.00 3.00 2.00 2.00 1,00 2.00

imm

mmt mtm nnm mtm mmí

2,00 2,00 3.00 6,00 4.00 2,00 1.00 2.00 2.00

tmm

tmm 35,00 6.00 2.00 2,00 6.00 4.00 4.00 3.00 1,00 2.00 2,00 2.00 4,00

mnn

25.00 124,00

tmm 2,00 6,00 2,00 6.00 3.00 8.00 2.00 1,00 2.00 3.00

mnn nmn

77.00 32.00 6,00 2.00

23,00 2,00 2.Ü0 2.00 Í.00 2,00 2,00 3.00 3.00

tPMU

nmn

100,00 7.00 2,00 2.00 6.00 2.00 3,00 3.00 4.00 6,00 3.00 2.00 4.00

tmm mmt

ENE FEB Hftft ftBR HAY JIM JUL SGG SEP QCT NOV DIC

1972 ¡973 1974 1975 i 976 1977 1978 1979 Í9S0 198!

!?S3 1984 !9B5 i 936

nmn 3.00 4,00 5.00 2.00 4,00 4.00 2.00 5,00 3.50 4.00 3.00 2,00 4,00 3,50

mmt Í5.00 5.00

10.00 3,00 5.50 2,00 2.00 2.00 4,27 1,00 3.00 2,00 2,00 4.27

mmt 40.00 2,00 5.00

14,00 7,00 3,00 2.00 2,00 6.62 1.00 2.00 2.00 3.00 3.00

ítmít 86.00 5.00 3.00 4,00 2.Ü0 2.00 2.00

49.00 12.85 3.00 2,00 3.00 3.00 3.00

tmm 284.00

2,00 8,00 4.00 4.00 4.00 2,00

i.00 3,00 2,00 2.00 2.00 2.00 2.00

mnn 32.00 4.00 4.00

11.00 4,00 3,00 4,00 5,00 2.00 3.00 2,00 2.00 3.00 2.00

mmt 73,00 2,00 4.00 6,00 2.00 4,00 4.00 2.00 3.00

•2.00 2.00 1.00 2,00

mmt

tmm 54.00 4.00 3.00 4.00 2.00 2.00 3,00 6.00 4,00 2.00 1.00 2,00 2.00

mmt

nnm 35.00

6.00 2.00 2.00 6.00 4,00 4,00 3.00 1.00 2.00 2.00 2,00 4.00

imm

25,00 124,00

6,00 2,00 6.00 2,00 6,00 3.00 8.00 2.00 i.00 2.00 3.00

15,33

mmt

77,00 32,00 6.00 2,00

23,00 2.00 2,00 2.00 1.00 2.00 2.00 3.00 3.00

12.08

mmt

100.00 7.00 2.00 2,00 6,00 2,00 3,00 3.00 4.00 6.00 3,00 2.00 4.00

11.0G

nnm

ESTACIÓN. . : 4 , GUADIANA EN LA CUBETA PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC

EME FES m flBR m JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1973

im Í9S0 1981 39S2 1983 1984 Í9S5 1986

mmt 470.00 470.00 490.00 460.00 540.00 550,00 55.00

550.00 550,00 525.00 510,00 550.00 475.00 537.00

ÍÍÍIÍÍÍ 480,00 435,00 550,00 4S5.00 500,00 550.00 525,00 550,00 570,00 540,00 550,00 550,00 540,00 566,00

UHtii 490,00 400.00 520,00 510,00 550.00 500,00 570,00 600.00 600,00 530,00 570,00 550,00 550,00 560.00

mmt 540,00 455,00 530,00 525,00 670.00 540,00 570,00 590,00 560.00 560,00 580.00

600.00 560,00 545.Ú0

tlif»! 500,00 470.00 500,00 540.00 660,00 550,00 650.00 570.00 560.00 580.00 580.00 570,00 550,00 560,00

nm** 500.00 575,00 550,00 550,00 560.00 600,00 700,00 650.00 600,00 600,00 650,00 575,00 566,00 585,00

ENE FEB m ÑBR HAY JÜN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 Í9B0 19B! 1982 1983 19B4 1935 1986

mmt 470,00 470.00 490,00 460.00 540,00 550.00 55,00 550.00 550,00 525,00 510.00 550,00 475.00 537,00

tmm 480.00 435.00 550.00 485.00 500.00 550,00 525,00 550.00 570,00 540.00 550.00 550.00 540.00 566.00

mmt 490.00 400.00 520.00 510.00 550.00 500.00 570.00 600.00 600,00 580.00 570.00 550.00 550.00 560.00

mmt 540.00 455.00 530.00 525.00 670.00 540,00 570.00 590.00 560,00 560.00 580,00 600.00 560,00 545.00

ÍÜÍIJÍ 500.00 470,00 500.00 540.00 660.00 550,00 650.00 570,00 560,00 580,00 530,00 570.00 550.00 560.00

tmm 500,00 575,00 550.00 550.00 560,00 600.00 700,00 650.00 600,00 600.00 650.00 575,00 568,00 535.00

CE) [micro s/cm)

JUL 360 SEP GCT MOV DIC

Uíiíií: 560,00 600,00 550,00 550,00 630.00 560.00 690,00 625,00 550,00 600,00 600.00 670,00 560,00

tmm

tmm mmt mmí üjüii í**ii*f 700.00 700.00 220,00 550,00 600,00 620,00 ¿20,00 700,00 568,00

mmt

tmm 560,90 550.00 540,00 550.00 650.00 600.00 650,00 600.00 600.00 570,00 550,00 625.00 576.00

ttttttt

600,00 455.00 550,00 550,00 500.00 630,00 590,00 650.00 600,00 560.00 570.00 570.00 600.00 540.00 iitmi

525,00 450,00 490,00 540.00 450.00 560.00 540.00 600.00 550.00 550.00 550.00 550.00 595.00 560.00

tmm

440,00 440.00 540,00 490.00 490.00 616.00 530.00 550.00 500,00 490.00 520.00 560.00 555,00 53B.00

imm

JUL AGD SEP 0CT NDV DIC

mmt 560,00 600.00 550.00 550,00 630.00 560.00 690.00 625.00 550.00 600,00 600.00 670.00 560,00

mnn

MHH 560,00 575,00 545,00 550,00 700.00 700,00 220,00 550,00 600.00 620.00 620.00 700,00 568.00

mmt

mmt 560.00 550.00 540.00 550.00 650,00 600.00 650.00 600.00 600.00 570.00 550,00 625.00 576,00 !|íí!ií

600.00 455.00 550.00 550,00 500.00 630,00 580.00 650.00 600.00 560,00 570.00 570,00 600.00 540=00

mnn

525.00 450,00 490.00 540,00 480.00 560,00 540.00 600,00 550.00 550,00 550.00 550.00 595,00 560,00

nnm

440.00 440,00 540,00 490,00 490,00 616,00 580,00 550.00 500.00 490,00 520.00 560.50 555.00 538,00 ttttttt

ESTACIÓN. . : 4 , GUADIANA EN LA CUBETA (E) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02 )

FEB sm JUL ASO SEP ÜCT NDV ÍIC

tmm ,50 ,60 ,70

2.36 1.30 ,60

LOO .70 ,60 .50

1,30 i .00 ,80

1.60

tmm 1,30 ,90 .70 ,60

1,00 6,60

,40 1,00 .40 .80 .70 .80

2,10 .70

tmm 2,10 ,70 ,B0 ,90

5,00 1.10 ,90 ,20 .60

1,10 ,40 .50 .80

LOO

mtm ,50

1,50 l.flO ,90 ,40

1,40 1,00 1 = 40 .40 ,70

2.00 1,20 1.10 1,00

mmt .30

1.40 .10

1.00 ,20

1,30 1,20 1,20 1,80 3,20 Í .20 ,80

1,20 1,00

mtm .40

1,80 ,80

1,40 ,70

1,00 ,50

1,10 ,40

i,00 ,50

1.10 1,00 1,20

i í l í í í i 1,40 .30 ,40

2,10 .20

1,70 ,60

1,00 ,90

1.00 ,80

1.10 1,00

mtm

mmt tmm mtm mmt tmm

,60 1.00 .80

2.20 1,00 ,80

1,50 1.40 1.60

mtm

mmt 1,50 1,30 .40

1.60 2.70 1.30 1,60 1.20 .80

1,00 1,50 ,90

1,70

tmm

1.10 1.10 1.50 1,00 4.80 1,10 1.80 1.10 1.60 3.90 1.40 1 = 50 1,40 1,80

tmm

,50 1,10 1,00 1.70 1.10 1.60 2.10

.40 1.00 ,80 ,50

1,50 ,50

1.00

tmm

.60 ,70 .40 .90

i l . i O .40

1,40 1,10 1.30 1.10 LOO LOO ,50

LOO

mmt

m FEB Hftfi ABfi JUN JUL SE? ÜCT DIC

tmm .50 .60 .70

2.30 1.30

.60 LOO .70 .60 ,50

í . 30 LOO .80

i . 60

mmt 1,30 .90 .70 .60

LOO 6,60 ,40

LOO .40 .80 .70 ,80

2,10 ,70

tmm 2,40

.70

.80 ,90

5.00 LIO .90 ,20 .60

LÍO .40 ,50 .80

LOO

mmt .50

1.50 1,80 .90 ,40

i , 40 LOO 1,40 .40 .70

2.00 1,20 1.10 LOO

ttmtt .30

L40 .10

LOO .20

1.30 1.20 1.20

i.ao 3.20 1.20 .80

1,20 LOO

ttmtt .40

i . 80 .80

1,40 ,70

LOO .50

1.10 .40

LOO .50

1,10 LOO 1.20

mmt 1.40 ,80 .40

2,10 ,20

1.70 .60

LOO .90

LOO .80

1.10 LOO

mtm

ttmtt 1.45 L05 .40

L85 ,60

LOO .80

2,20 LOO ,80

1.50 1,40 1.60

ttmtt

tmm 1.50 1.30 .40

1.60 2.70 1,30 1,60 1.20 .80

LOO L50 .90

1.70

tmm

1.10 1.10 1.50 LOO 4,50 1.10

1.B0 1,10 1,60 1.90 L40 i , 50 1.40 1.80

mtm

.50 LIO l'.OO 1.70 1.10 l .H) 2 . Í0 ,40

LOO .80 .50

1.50 .50

LOO t i t i f i t

.60 ,70 .40 .90

11.10 .40

1.40 LÍO 1.30 1.10 LOO LOO .90

LOO

ttmtt

ESTACIÓN..: 4 , GUADIANA EN LA CUBETA (E) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXÍGENO (mg/1 02)

ENE FEB HAR ABR HAY JUH JUL ABO SEP OCT NDV Í1C

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 Í979 19S0 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 1.90 1.80 2.20 2.20 ,60

1.10 2.30 .80

2.00 1.20 1.40 1,10 .60

mmt

mnn 2,00 ,90 .60

3,40 1.70 2.50 .40 .60 .60

1,50 .40 .90 ,40

tmm

mmi 3,20 ,50 ,40

1.30 1.20 1.40 2,40 1.00 .40 ,80 ,40

1.10 .90

mmt

H%%%%% .50

1.20 .50 ,40 .40

1 ,30 .80 ,40

1,90 1 .00 .90

1.10 .40 ,40

mnn ,90

1,80 ,40 ,40 .50 ,70

9,10 .40 ,40

LOO 2.20 .60 .40 .40

tmm ,20 ,40 ,40 ,40

1,30 .50 .40 ,40 ,60

1,40 1,40 ,90

2,30

tmm

mmt .10 ,50 ,40

1,30 .00 .60 .90

1.00 ,70 ,50 .60

mmt 1 ,90

tmm

tmm ttmtt tmm mnn tmm

,60 1,40 ,50

2,60 1,00 1.20 ,70

ttiim .60

mun

nnm ¡,20 ,40

1.20 .60

i,00 ,50 ,80 ,40 .60 ,90 ,70

tmm .60

nmn

,19 ,70 ,40 .40 .40 .30

1,20 .60 .40 ,80 ,70

tmttt 1.30

nmn nnm

.30

.40

.40

.70 1,30 2,40 2.30 ,70

1.20 1.20 .80

ttttttt mnn nnm nmn

2,10 ,30 ,40 ,30

3,60 1 = 30 1.10 2,50 1,20 1,30 1.10

ttmtt nmn ttmtt nmn

ENE FEE HAR ABR HAY JIM 3UL ASO SEP OCT N0V DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1973 1979 1980 198Í 1932 1983 1984 1985 1986

nnm 1.90 1,80 2,20 2,20 .60

1,10 2,30 ,30

2.00 1,20 1,40 1.10 .60

1,48

tmm 2,00 ,90 .60

3.60 1,70 2.50 ,40 .60 .60

Í.50 .40 ,90 .40

1.24

tmm 3,20 .50 .40

1.30 1.20 1.40 2.40 i.00 .40 .80 ,40

i,10 .90

1.15

mmt ,50

1,20 ,50 ,40 .40

1,30 .80 ,40

1,90 1,00 .90

1,10 ,40 .40

mmt .90

1,80 .40 ,40 ,50 ,70

9,10 ,40 .40

1.00 2.20 ,60 .40 .40

t t t t t t t .20 ,40 .40 ,40

1.30 ,50 .40 ,40 ,60

1,40 1,40 ,90

2,30 ttmtt

tmttt ,10 ,50 .40

1,30 ,80 .60 .90

1.00 .70 .50 .60 .77

1.80 mmt

mmt ,65 ,45 ,80 ,95 .60

1,40 .50

2,60 1.00 1.20 ,70

1.08 ,60

nnm

nnm 1.20 ,40

1.20 ,60

1,00 ,50 ,80 ,40 ,60 ,90 ,70 ,74 ,60

nnm

.19

.70

.40 ,40 ,40 ,30

1.20 ,60 ,40 .80 ,70 .66

1.30 .66

mmt

.30 ,40 ,40 .70

1,30 2.40 2.30 .70

1.20 1.20 .80

1.06 Í.06 1.06

t t t t t t t

2,10 ,30 ,40 ,30

3.60 1.30 1,10 2.50 1,20 1.30 1.10 1.38 1,38 1.38

tmm

ESTACIÓN. . ; 8 , GUADIANA EN BALBUENA (P) PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ÉHE FEB Hflfl m m JUN dUL AGD SEP OCT NOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977

\m 1979 1900 1981 19S2 1983 19B4 1985 1986

umu 5,00 6.00 7,00 6,00 8,00

10.00 9,00 8.00 6.00

10,00 4,00

mmt 4,00 9.00

man 3,00 8.00

10.00 7.00 7,00 8,00 7,00 8,00 4.00 8.00

10.05 9.00 8.00 6.00

unm 11,00 9,00

10.00 11.00 11,00 8,00 7.00

11,00 12.00 13,00 12,00 8.00 9.00

11.00

mmt 13.00 13.00 10.00 15,00 11.00 12.00 11.00 16,00 13.00 12.00 12.00 12.00 14.00 14.00

mmt IB.00 Íí.OO IB.00

uum 17.00 14.00 18.00 15.00 17.00 IB. 00 14,00 15.00 18.00 15.00

mm* 22.00 21.00

aoo 22.00 ! B, 00 20,00 20.00 19,00 23.00 20.00 55.00 18.00 19.00 19.00

ttttttt 25.00 23.00 22.00 23,00 20.00 24,00 23.00 23.00 21.00 24.00 22.00 17.00 29.00

tuun

tmm mmt mmt tmm *mm

22.00 24,00 27,00 26,00 26,00 24,00 23,00 21,00 21,00

t l l í t ü

i í i l i i? 24.00 21.00 20.00 20.00 19,00 24.00 21.00 21.00 20.00 22,00 22.00 20.00 20.00

ttttttt

tmm 16,00 17.00 18,00 IB, 00 19.00 17,00 18.00 20,00 18,00 17,00 19.00 17,00 19,00

ttttttt

ttttttt 15.00 11.00 14.00 11.00 15,00 12.00 12.00 13.00 13.00 13.00 !0,00 13,00 15.00

umu

8.00 B.O0 9,00 9.00

10.00 8.00 8.00 7.00 3,00 8.00 6.00

11.00 10,00 9.00

UMUi

ENE FEB NAR ABR MfiY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

1972 Í973 1974 1975 1976 1977 1978 197? 1980 1981 1982 1983 1984 1985 3986

t t t t t t t 5.00 6.00 7.00 6.00 8.00

10.00 9,00 8.00 6.00

10,00 4,00

íO.OO 4,00 9,00

tuna 8.00 B.00

10,00 7,00 7,00 8.00 7,00 8,00 4.00 8.00

10,00 9,00 8,00 6,00

muu 11.00 9,00

10.00 11,00 ÍÍ.OO 8,00 7.00

11,00 12.00 Í3.00 12.00 8.00 9,00

Íí.OO

mmt Í3.00 13.00 10.00 15.00 11,00 12,00 11,00 16,00 13,00 12.00 12.00 12.00 14.00 14.00

t t t t t t t IB,00 14.00 ÍB.00 18,50 17.00 14,00 IB.00 15.00 17.00 18.00 Í4.00 15.00 18.00 15.00

mmt 22.00 21.00 IB. 00 22.00 ÍB.00 20.00 20.00 19.00 23.00 20.00 15.00 18.00 19,00 19.00

mm* 25.00 23.00 22,00 23,00 20,00 24.00 23.00 23.00 21,00 24.00 22,00 17.00 29,00

t t t t t t t

t t t t t t t 24.50 22.00 21.00 21.50 22.00 24,00 27.00 26,00 26.00 24.00 23.00 21.00 21.00

t t t t t t t

nnm 24.00 21,00 20.00 20.00 19.00 24.00 21.00 21.00 20,00 22.00 22.00 20.00 20.00

tmm

üii ií i í 16,00 17,00 13.00 18.00 19.00 17.00 18.00 20.00 18.00 17.00 19.00 17,00 ÍÍ.OO

nmn

tmm 15.00 11.00 14,00 11.00 15.00 12.00 12,00 13.00 13,00 13.00 10,00 13.00 15,00

mnn

B.00 8.00 9.00 9.00

10.00 s.oo B.OO 7.00 3.00 8,00 6.00

11,00 10,00 9.00

tmtít

ESTACIÓN..: 8 , GUADIANA EN BALBUENfi. (P) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ENE FEB HfiR fiBR HAY JUN JUL SEO SEP ÜCT NOV DIC

S 972 1973 1974 ¡975 Í976 1977 1979 1979 1989 Í98! 1932 1983 1984 1985 1936

t m m 12.02 10.00 1Í.00 9,20 3.70 8,30 8,40 9,10 ,00 ,70 ,90

4,40 .70

ttmtt

mmt 9:80 9,00 8,80 8.90 7,70 7.50 6,00 7.30 7,30 5,30 ,00 ,00

3.10 ttttttt

m m t 10,40 9,40 9,20 a,ao 8.30 8,90 9.00

10,00 6,10 6,30 ,00 ,00

7,40 6,90

nnm 8.60 7,70 8,50 4.10 5,40 8,10 7,80 9,30 1.40 4,40 2.20 6,50 4.00 2,10

m n u 7,00 6.80 8.20 7,20 7.60 7,40 9.90 3.40 6.80

12.00 3.00 ,70 .50 .00

t m m 6,60 4,90 3,10 6,10 8,20 i,50 6,60 5,90 ,50 ,40 .70

4,80 1.00

m t m

m m t 6.00 5,60 5,30 4,60 6,30 8.20 7,20 2,60 ,30 ,70 .00

mtm .50

m m t

t tmt t sumt t tmt t mmt mmt

2,70 6,20 2.80 4.20 3.70 1.60

10,50 t t t t t t t

.60 mmt

t tmt t 6,70 6.40 5,50 3.10 1,90 .60

3.90 .90 .70

4,50 1.20

iüliíS ,30

tmtt*

7.50 9.60 3,80 6,00 2,10 3,70 5,50 6,50 3,50 3.00 1.60

m t m 1,70

t t t t t t t m m t

9.60 6,60

10,20 5.40 7,80 7,60 8,50 6.80 7,00 .00 .80

mtttt t t t t t t t mtttt m m t

9,40 7.30 9,70 3.40

10,90 6.30 7.70 7.60 9,00 .20

6.70

t m m t tm t t m t m ttmtt

mí FEB KfiR fiBR HfiV JUN JUL ÑSÜ SEP QCT NOV SIC

1972 ¡973 ¡974 1975 ¡976 1977 1978 1979 1980 UBI 1982 1983 1984 1985 ¡986

t t t t t t t 12.02 ¡0,00 ¡1.00 9.20 3.70 8.30 8.40 9,10 ,00 ,70 .90

4,40 ,70

6.03

t t t t t t t 9.80 9,00 8.80 8.90 7,70 7.50 6,00 7,30 7.30 5.30 ,00 .00

3,10 6.2!

mmt 10.40 9.60 9.20 a.80 8.30 8.90 9.00

10.00 6.10 6.80 ,00 .00

7,40 6.90

t t t t t t t a.60 7.70 8.50 4.10 5.40 8,10 7,80 9,30 1,40 4.40 2.20 6.50 4.00 2,10

nmn 7.00 6,80 8.20 7,20 7.40 7,40 9.90 3.40 6.SO

12.00 3.00

.70

.50 ,00

tmm 4.60 4,90 s.io ¿.10 8.20 6.50 á.60 5.90 ,50 ,40 ,70

4,80 1.00

m t m

%mtn 6.00 5.60 5.10 4,40 6.30 8.20 7.20 2,60 .30 ,70 ,00

3.93 ,50

nmn

nnm 6,35 6.00 5,30 3.85 2,70 6,20 2.80 4.20 3.70 1.60

10.50 4,04 .60

«tt t t t

mtttt 6.70 6.40 5.50 3,10 1,90 .60

3,90 ,90 ,70

4.50 ¡.20 2,98 ,30

nmn

7,50 9,60 3,80 6.00 2,10 3.70 5,50 6.50 3.50 3,00 1.60 4,96 1.70 4,96

umn

9,60 6,60

10,20 5,40 7,80 7,60 8, SO 6,30 7,00 ,00 ,80

6,39 6,39 6.39

mtttt

9.40 7,30 9,70 8,40

10,90 6,30 7.70 7,60 9,00 ,20

6,70 7,56 7,56 7,56

mmt

ESTACIÓN..: 8r GUADIANA EN BALBUENA (P) PARÁMETRO.: 4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

ENE FES m ABR m JUN JUl ftGO SEP QCT N£W DIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986

mnn 4,00 3.00 9.00

16.00 230.00 12.00 5.00 5.00

mtm 70.00 4,00

18,00 11.00

t m m

m m t 43.00 9.00

13,00

u.oo mmt

12,00 40.00 7.00

mmt 6.00

22.00 37.00 9.00

m«tt

m t m 122,00 11,00 17,00 10,00 37,00 30,00

217,00 27,00

tm«t 5,00

25,00 15,00 6.00

22,00

t t t t t t t 881.00 45,00 14.00 6,00

10,00 14,00 6,00

34,00

mmt 5.00

19,00 12.00 7.00

Ü.00

t t t t t t t u.oo

122,00 13,00 3.00 6.00 5.00 6,00

32,00 9.00

49,00 31.00 11.00 8.00 9.00

man 327.00 14,00 9.00

43,00 10.00 6,00 7,00

13,00 5.00

25.00 18.00 13.00 7.00

24.00

t t t t t t t 321.00 16.00 16.00 19.00 4.00 5,00 6.00

i 3,00 10.00 11,00 10.00 9.00

17.00 t t t t t t t

t t t t t t t tmm t t t t t t t mmt mnn

4,00 5,00

10,00 9,00

18,00 75.00

160.00 22.00 12.00

mtm

t t t t t t t 50,00 10,00 11,00 8,00

28,00 12,00 6.00

32,00 8,00 7,00

39,00 10,00 26.00

t t t t t t t

113.00 288,00

nm*t 23.00 7,00 4.00 7,00 5,00

54,00 16,00 6,00

18.00 32.00

ttttttt t t t t t t t

337,00 40,00 9,00

16.00 10,00 6,00 4,00 9.00 4,00

30.00 56,00 85.00 9.00

tmm t t t t t t t

95,00 10.00 4.00 5,00 5,00

19,00 2,00

16,00 6,00

19,00 254,00 27,00 26,00

ttttttt ttttftt

ENE FES Hftñ SBR üfiY ¡m 3UL AG0 SEP OCT NBV DIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986

ttttttt 4,00 8.00 9,00

16.00 280.00 12.00 5,00 5.00

36.83 70.00 4,00

18,00 11.00 36.83

ttttttt 43.00 9.00

13,00 11.00

Í58.50 12.00 40,00 7.00

19,00 6.00

22.00 37.00 9.00

19.00

t t t t t t t 122,00 U.OO 17.00 10,00 37,00 30,00

217.00 27.00 41.85 5,00

25.00 15,00 6,00

22,00

t t t t t t t 881,00 45,00 14.00 6,00

10,00 14,00 6,00

34,00 91,35 5,00

19,00 12,00 7,00

11,00

ttttttt u.oo

122.00 13,00 3,00 6,00 5.00 6.00

32,00 9.00

49.00 31,00 U.OO 8,00 9,00

tmm 327.00 14.00 9,00

43.00 10,00 6.00 7,00

13,00 5.00

25.00 18,00 13,00 7,00

24.00

t t t t t t t 32Í.00 U.OO 16.00 19,00 4,00 5.00 6.00

13.00 10,00 11,00 10,00 9,00

17,00 mmt

tmm 185.50 13,00 13,50 13,50 4.00 5.00

10,00 9,00

Í8.00 75.00

160.00 22,00 12.00

tmm

t t t t t t t 50.00 10.00 U.OO 8,00

28,00 12,00 6,00

32,00 8.00 7,00

39.00 10,00 26.00

m t m

113.00 293,00

9,50 23,00 7,00 4,00 7,00 5.00

54,00 16.00 6,00

13,00 32,00 47,75

mmt

337.00 40,00 9.00

16.00 10.00 6.00 4,00 9.00 4,00

30.00 56,00 85.00 9,00

47,31

tmm

95.00 10.00 4,00 5,00 5.00

19,00 2,00

16.00 6,00

19,00 254.00 27.00 26.00 37.54

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 8, GUADIANA EN BALBUENA (P) PARÁMETRO.: 5, CONDUCTIVIDAD A 25QC (micro s/cm)

ENE FEB HflR ñBR BflY JUN JÜL tóO SEF OCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 ¡978 1979 1980

mi ¡982 1983 1984 1985 ¡986

tmm 1550.00 1350.00 1390.00 925,00 900.00 ¡386,00 1350,00 ¡700.00 1250,00 ¡100.00 1400.00 ¡650,00 1340.00 1460.00

mmt 1370.00 1400.00 1520.00 1150.00 800,00 1600.00 725,00 1850.00 1090.00 ¡300.00 1540,00 ¡550,00 ¡340.00 1590.00

tmm 1600.00 1350.00 1550.00 1550,00

mnu 500.00 ¡780.00 1800.00 ¡850.00 1400.00 ¡500.00 1500,00 790.00 870.00

tmm 1650,00 1400.00 1780.00 1550.00 1900.00 1900,00 1480,00 1700,00 1850,00 1400.00 1430.00 1400.00 1180.00 1200,00

¡mm 1750.00 950.00 1650.00 1500.00 ¡890.00 1750,00 1600.00 1800,00 ¡850.00 ¡450,00 1700.00 ¡250.00 ¡390.00 ¡310.00

mtm 1700.00 2000,00 2100,00 1550.00 1600,00 1750,00 1900.00 2100,00 2300.00 1750,00 2100.00 1250,00 1550.00 1500.00

tmm 1S50.00 1750,00 2000.00 ¡500.00 19B0.O0 ¡950,00 2000,00 2300,00 2250,00 ¡900.00 2000.00 1550,00 ¡760.00

tmm

mm» nmn tmm tmm tmm 1870.00 2100,00 2100.00 2400.00 2600.00 1900.00 2100.00 1600,00 ¡270.00

rmw

nnm 1040.00 ¡150,00 1510.00 1300,00 ¡700.00 ¡900.00 2000.00 2100,00 2500.00 ¡700.00 2¡00.00 1500,00 1147.00

tmm

1000.00 BOO.OO 1050.00 ¡240.00

tmm 1500.00 1700.00 1800,00 1800.00 2100,00 ¡780.00 2100.00 1500.00 1225.00

tmm

1500.00 950.00 910.00 ¡100.00 tlttttt 1280.00 1400,00 2000,00 ¡300.00 1850,00 1500.00 2100.00 1450.00 ¡400.00

mmt

1600,00 12S0.O0 ¡010,00 1000,00 ¡050,00 1408.00 1200.00 1900,00 1200.00 1600.00 770.00 1700.00 ¡580.00 ¡350,00

mmt

ENE FEB HAR ABR NfiV JUN JUL ABO SEP OCT HOV DIC

1972 1973 1974 1975 ¡976 1977 1978 1979 1980 19B1 1932 ¡983 1984 ¡985 1986

tmttt ¡550,00 1350.00 ¡390.00 925,00 900,00 ¡386,00 ¡350,00 ¡700,00 1250,00 1100,00 1400,00 1650.00 1340.00 1460.00

mmt ¡370.00 1400.00 1520.00 1150.00 800.00 1600.00 725,00 ¡350.00 ¡090,00 1300,00 ¡540,00 1550,00 ¡340.00 1390,00

mmi 1600.00 1350.00 1550.00 ¡550,00 ¡300.00 500.00 1780.00 1800.00 1850.00 ¡400,00 1500.00 1500,00 790.00 870.00

mmt 1650,00 1400.00 1730.00 1550.00 ¡800,00 1900.00 1480,00 1700.00 1850.00 1400.00 1480,00 1400.00 1180,00 ¡200,00

nnm 1750,00 950.00 1650,00 1500,00 1890.00 1750.00 1600.00 1800,00 i 350.00 1450,00 1700,00 1250.00 1390,00 i 310,00

mmt ¡700,00 2000.00 2100.00 1550,00 1600.00 1750.00 1900,00 2100.00 2300,00 1750,00 2¡00,00 1250.00 1550,00 1500.00

nnm ¡850,00 1750.00 2000.00 1500.00 ¡980,00 1950.00 2000,00 2300,00 2250,00 ¡900,00 2000,00 1550.00 ¡780.00

mmt

tmm ¡445.00 1450.00 ¡755.00 1400.00 1870.00 2100.00 2100,00 2400.00 2600.00 1900,00 2100,00 1600,00 1270.00

mtm

mtm ¡040.00 1150,00 ¡510.00 1300.00 ¡700.00 1900.00 2000.00 2100.00 2500,00 1700.00 2100,00 1500,00 1147,00

mtm

1000.00 800,00 ¡050.00 1240.00 1507.31 ¡500,00 ¡700.00 ¡300.00 1B00.00 2100.00 1790,00 2100.00 1500.00 1225,00 íüím

1500.00 950,00 910.00 1100.00 1441.54 1280,00 •400,00 2000.00 1300,00 1350.00 1500.00 2100,00 1450,00 1400,00

nnm

1600.00 1210.00 1010.00 1000.00 1050.00 ¡408,00 1200,00 1900,00 1200,00 1600.00 770,00 1700.00 1530,00 1350,00

mmt

ESTACIÓN..: 8, GUADIANA EN BALBUENA (P) PARÁMETRO.: 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02

t B E FEB NftR fiBR IWY JUK JUL fiGD SEP QCT NDV DIC

1972 1973 1974 1975

1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 2.70 2.90 2,60 4,40 4,10 5.50 4,70 3.70

13.60 10.00 3,20

12,20 7.fi0

20,00

tmm 3.70 3.90 4.80 2.80 7.40 4,70 4.40 3.70 7,30 5,80

22,00 19,00 3.90

10,30

mmt 4=40 4.30 4.70 3,60 3,10 5.80 4,40 4.90 6,10 6.60

22,00 15.00 5.20 7.00

ÜÍÍÍÉíi 3.50 6,50 6.20 3,70 4.00 6,20 4J0 6.00

11,00 6,40 9.40 7,30 7.50 7.50

tmm 4,30 7.50 3.50 3.90 4.50 5.20 4.50 6.20 S.ÍO

14,00 16.60 13.20 15.00 10.40

tmm 4.30 5,50 6,50 4,80 4.70 7,90 5.00 4.00 7,60

16,00 ¡3,20 6.90

12,00 12.60

ttmtt 4.60 4.30 4,80 5.10 2,70 5-30 6.90 6.00

12.80 10,00 13,60 14,40 12.00

tmm

tmm tmm nnm mmt mmt

4.B0 5,20 5.50 5.60

15,60 13.20 27.20 21.20 15,00

tmm

tmm 2.50 3.90 2,50 8,40 3.60 5.10 4.70

11,00 10,40 7,20

12,80 9,80

14,00

tmm

2.90 3,30 3,50 3.60 4,30 5.00 4,90 3.80 7,00

10.40 8,40

10.60 11.80 12.00

mtm

4,90 4,10 1,90 3,50 2.B0 3,80 4,10 4.50 3.80

18.40 24,80 13.00 10.00 17,00

tmtít

3,70 4.Í0 2.90 3.10 2.20 3,00 4.00 4.40 2.50

11.80 6,30

21.20 22,00 37.00

tmm

-6É FEB HflR ABR hSY ¿Ufi JUL ABO SEP 0CT NDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B Í979 1980 1981 1982 19S3 1984 1985 1986

nnm 2.70 2,90 2=40 4.40 4.10 5,50 4.70 3,70

13.40 10.00 8,20

12.20 7.B0

26,00

mmt 3.70 3.90

4.eo 2,80 7.40 4.70 4.40 3.70 7.30 5.80

22.00 19.00 3.90

10.80

mnn 4.40 4.30 4.70 3,60 3.10 5.90 4,40 4.90 6.10 6.60

22,00 15.00 5.20 7.00

mmt 3.50 6.50 6,20 3.70 4,00 6.20 4,10 6.00

11.00 6.40 9,40 7,30 7.50 7,50

tmm 4,30 7.50 3.50 3,90 4,50 5.20 4.50 6,20 8.10

Í4.00 16.60 13.20 15,00 10,40

tmm 4,80 5.50 6,50 4.B0 4.70 7.90 5.00 4.00 7.60

16.00 13.20 6,90

12,00 12,60

HSIÍSI 4.60 4.30 4.80 5.10 2.70 5.30 6.90 6,00

12.80 10,00 Í3.60 14.40 12.00

mmt

nmn 3.55 4.10 3,65 6.75 4,80 5,20 5,50 5.60

15.60 13,20 27,20 2Í.20 15,00

tmm

nmn 2.50 3.90 2.50 8,40 3.60 5,10 4.70

11.00 ¡0.40 7.20

12.80 9.80

14.00

mmt

2.90 3,30 3.50 3.60 4,30 5.00 4.90 3=80 7.00

10.40 8,40

30,60 31.80 12,00

mtm

4.90 4. Í0 1.90 3.50 2,80 3.80 4,10 4,50 3.80

18,40 24.80 13.00 10.00 17.00

mmt

3.70 4,10 2.90 3.10 2.20 3,00 4,00 4,40 2.50

i 1.80 6.30

21,20 22,00 37.00

nnm

ESTACIÓN. . : 8 , GUADIANA EN BALBUENA (P) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB HAR ABR HAY m JUL fiSÜ SEP DDT N09 UIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1979 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 1.60 2.10 2.60 3,70 1.70 ,40

2.40 1.80

43,00 5.00

15.00 17.00 25.50

tmm

tmm .70

1.40 1.50 2.10 .40

1.30 .40

1,00 5,50 3.30

87,00 24.00 2,90

tmm

tmm 2.00 1.80 1.70 2.40 ,60

2,00 1.60 2.00 2.20 2.30

85.00 140.00

2.30

mmt

mnn 1.10 ,50

2.00 1,30 .40

1,50 .50

3,70 9.50 4.30 5.50 3.50 4.40 3.60

mmt 1,50 1.00 í,00 1.40 i.10 .80

2.00 1.30 1,80

15.00 14,00 9.50

42.00 ÍO.OO

mmt 1.80 1,00 3.30 2.20 1.20 3.60 ,50 ,50

14,00 36,00 45,00 1.20

10.00

nmn

tmm .10

1.50 2.10 1,10 1.40 ,70

3,70 ,70

13.00 7.20

16,00

tmm 20.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mtm tmm

2.00 1.10 .40

3,00 10,00 4,20

24,00

tmm 17,00

imm

mtm 1.80 2,00 1.00

17,00 4.50

17.00 .50

5,00 12.00 4.20

l i.00 t t t t t t t

3,60 t t t t t t t

1.70 2,50 1,40 ,60

13,20 .50

1,40 .50

2.30 2.60 3.00

tmm 1.80

mmt t t t t t t t

1.90 ,60

1.90 Í.30 1.80 2.60 4.20 1,00 1,80

55.00 28.00

t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t t t t t

1,20 5.00 1.50 .80

3,00 1,70 5,90 ,40 ,40

90.00 6,50

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mtm

ENE FEB Hñfi SBR HñV JUN JUL SEO SEP OCT NDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1930 1981 1982 1983 1984 1985 1986

t t t t t t t 1.60 2.10 2.60 3,70 1,70 .40

2,40 1,80

48,00 5,00

15,00 17,00 25.50 9.75

nmn ,70

1.40 1.50 2.10 ,40

1.30 ,40

1.00 5.50 3.30

B7.00 24,00 2,90

10.12

t t t t t t t 2,00 1,30 1.70 2.40 ,60

2,00 1,60 2.00 2,20 2,30

35.00 140,00

2,30 18.92

i t í í t t í 1.10 .50

2.00 1,30 ,40

1,50 ,50

3,70 9,50 4.30 5,50 3.50 4.40 3.60

mmt 1.50 1,00 1,00 1,40 1.10 .80

2,00 1,30 1,30

15,00 14,00 9,50

42.00 10.00

tmm 1,80 1.00 3.30 2,20 1,20 3,60 ,50 .50

14,00 16,00 45,00 1,20

10,00

mtm

t t t t t t t .10

1,50 2,10 1,10 i , 40 ,70

3,70 .70

13,00 7,20

16,00 5.63

20.00

mnn

tmm ,95

1.75 1,55 9.05 2,00 1.10 ,40

3,00 10.00 4.20

24,00 7,7!

17.00 t t t t t t t

t t t t t t t 1,30 2,00 1.00

17,00 4,50

17,00 ,50

5.00 12,00 4.20

16,00 7,05 3,60

tmm

1.70 2,50 1,40 ,60

13,20 ,50

1,40 ,50

2.30 2,60 3,00 2.62 1,30 2,62

t t t t t t t

1,90 ,60

1,90 1.30 1,30 2,60 4.20 1.00 1,80

55.00 28.00 9.10 9.10 9,10

t t t t t t t

1.20 5.00 1.50 ,30

3,00 1.70 5,90 ,40 ,40

90,00 6,50

¡0,58 10,58 10.58

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 9 , GUADIANA EN LUCIANA PARÁMETRO.: 1, CAUDAL (m3/sg)

ESE FEB HftR ABR HAY ¡M

1972 1973 1974 1975 1976 1977

\m 1979 1980 Í9S1 1982 1983 1981 1985 19B6

mnn nmn mnn

3.90 3.B0

98.00 98.00 36.00

Í .Ü9

2,20 5.40

tmm t t íU l í

6.50 13.50

mtm mtm mtm

5,00 5.40

325,00 38,00

175,00 i.16 2,60

,35

mnn mtm

25,00 4.10

nnm mmt mtm

8.20 6.20

270,00 229,80 47,00

1.30 3,80 .10

nmn mnu

25.00 35.00

mmt nmn mtm

16,20 5,80

23.60 23,60 45,00

1.09 2,10 ,10

mmt mmt

12,00 4,10

tmttt t%mn nnm

16.00 8.20

19.50 25.00 20.50

.26 5.40 2.33

nmn 30,00 13.00 7.20

nnm mtm

15.80 23.60 7.40

16.00 8.00

.94 ,26

3.90 2.60

nmn 17.00 6.41 4.28

EME FEB KfiR ABR hñV JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mmt mnn mtm

3.90 3.30

88.00 98.00 36.00

1,09 2.20 5.40

25.34 25.84 6.50

13,50

nmn nnm mtm

5.00 5.40

325,00 38,00

175.00 1,16 2,60 .35

58.16 53,16 25.00 4,10

nnm nnm mtm

8,20 6.20

270.00 229.80 47.00

1.30 3.80

.10 62.64 62.64 25.00 35,00

nnm nmn tmm

16.20 5,80

23.60 23.60 45,00

1.09 2.10

.10 13,36 13.56 12,00 4,10

mm% nmn mmt

16.00 8.20

19.50 25.00 20.50

.26 5.40 2.33

13,40 30.00 13.00 7,20

tttmt mmt

15,80 23.60 7,40

16.00 3.00 .94 ,26

3.90 2.60 8,35

17.00 6.41 4,23

(N)

DUL fiGO SEP QCT NQV DIC

mtm tm t t t

mmt 16.30

mmt 8.20 2.20 ,81 ,02

1.70 5.82 ,50

6.10 ,70

ttt t t t t

t tmt t tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1.50 1.30 .03 .02

mmt 1.80 ,20

1.00 1.40

mtm

t t t t t t t

mmt 2.10 1.40 .00

1,30 .80 .01

1.35

nmn i.ao

tt t t t t t 4.92 2,66

t t t t t t t

t t m t t t t t t t t t

2.00 2.00 .00

3,40 ,81 .07

2.20 t tmt t

1.64 t t t t t t t

4,92 1.32

t t t t t t t

t t t t t t t t t m t t

6.60 7,60 2,20 3,70 .77

5,64 2.60 1.58 1.50

tmttt 2.70 1.13

t t t t t t t

mmt t t t t t t t

3,50 3,80 3,60 9.20 ,80 .95

3,20 1.30 5,32

nnm 10.70 1,25

ttt t t t t

mi AGD SEP QCT MQV DIC

mmt mtm

4.24 16.30 4.24 8,20 2.20 ,81 .02

1,70 5,82 .50

6.10 ,70

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t

,91 3.85 .91

1.50 1.30 ,03 .02 .91

1.B0 .20

1.00 1.40

t t t t t t t

mtm t t t t t t t

2,10 i.40 .00

1.30 .30 .01

1 TC i .OJ

1.63 1.30 1.63 4.92 2.66

nmn

t t t t t t t tmm

2.00 2,00 .00

3.40 ,81 .07

2.20 1.84 1.64 1.B4 4.92 1.32

tmm

t t t t t t t mnn

6,60 7,60 2.20 3.70 ,77

5.64 2,60 1-50 1,50 3,27 2,70 1.13

t t t t t t t

mtm t t t t t t t

3,50 3,30 3,60 9,20 .80 .95

3,20 1,30 5.32 3,97

10,70 i.25

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 9 , GUADIANA EN LUCIANA CN) PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE FEB MAR GBR HAY JUN JUL A5D SEP OCT NOY D!C

1972 1973 1974 1975 1976 1977 Í97S 1979 1930 19a i 1992 ¡933 3984 1935 1986

nnnt nmn tmm

6.00 5.00 9.00 9.00 8.00 8.00 4.00 9,00 3.00 9.00 8.00

10,00

mnu nntn num

9.00 7.00 7.00

a.oo 6.00

a.oo 5.00

10.00 9.00

20,00 9.00 7,00

í n í í í í lUIKÍ

num i 0.00 10.00 11.00 3,00 7.00

10,00 11.00 12.00 14.00 10.00 11,00 11.00

mtm num tmm

11.00 14.00 11.00 12,00 10.00 15,00 13,00 12,00 12.00 ¡2.00 14.00 13.00

tmm mmt mmt

15,00 14.00 17,00 15,00 16.00 15.00 16.00 17.00 11,00 15.00 18.00 17,00

mmt mmt

20.00 17.00 20.00 13.00 19.00 20.00 19.00 21.00 19,00 17.00 17,00

19.00 20,00

tmm tmm

20,00 22.00 22,00 20.00 24,00 23,00 23.00 19.00 23.00 22.00 16,00 25.00

mmt

mtm nmn tmm tmm umn

la.oo 23,00 25.00 25.00

tmm 23.00 24,00 24.00 23,00

mmt

mtm nmn

20.00 19,00 18.00 18,00 22,00 21,00 IB.00

umn 21,00

ttttttt 22,00 20.00

ttttttt

tmm mtm

15.00 17,00 18.00 19,00 16.00 17.00 í 9.00

mmt 18.00

mmt 18.00 22.00

ttttttt

ttttttt ttttttt

11.00 14.00 11,00 13.00 11.00 12.00 13.00 12,00 13,00 10.00 14.00 13.00

ttttttt

ttttttt mmt

8.00 9:00 6.00 9.00 7.00 6.00 4.00 7.00 6,00

12,00 9,00

10.00

mmt

ENE FEB HfiR ftBR ItóY JUN JUL AGB SEP OCT NGV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B 1979 1980 1981 1982 1983 1934 1985 3986

mmt tmm tmm

6.00 5.00 9,00 9.00 8,00

a. oo 4.00 9,00 3,00 9.00 8,00

iO.OO

nmn ttttttt «mu

9.00 7.O0 7.00 8,00 6.00 B.00 5.00

10.00 9.00

10.00 9.00 7,00

num mmt ttttttt

10.00 10.00 31.00 3.00 7.00

10.00 11,00 12.00 14,00 10.00 11.00 11.00

mmt mtm num

11.00 14.00 11,00 12.00 10,00 15,00 13.00 12.00 12.00 12.00 14.00 13,00

iHUii mms ttttttt

15.00 14,00 17.00 15.00 16,00 15.00 16.00 17,00 11.00 15,00 18.00 i?. 00

tmttt umn

20.00 17.00 20.00 18.00 19.00 20,00 19.00 21,00 19,00 17,00 17,00 19,00 20.00

nmn ttttttt

20.00 22.00 22.00 20,00 24.00 23.00 23.00 19.00 23.00 22.00 16.00 25,00

mun

nmn mmt

20.00 20.50 20,00 16.00 23.00 25,00 25,00 23.13 23,00 24.00 24,00 23.00

ttttttt

mmt mmt

20.00 19.00 13.00 18,00 22.00 21,00 18,00 19,90 21,00 19,90 22.00 20,00

tmm

ttttttt nmn

15.00 17,00 IB.00 19,00 16.00 17,00 19.00 17.90 ía.oo 17,90 18.00 22,00

nmn

mntt tmm

11.00 14:00 11,00 13,00 11.00 12.00 13.00 12.00 13,00 ÍO.00 14.00 13.00

tmm

tmm .tmm

a,oo 9.00 6.00 9.00 7,00 6.00 4,00 7.00 6.00

12,00 9.00

10.00

mmt

ESTACIÓN..: 9, GUADIANA EN LUCÍANA £ 3 PARÁMETRO.: 3, OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

fiC FEB MR íSBfi m JIM JUL AGO SEP OCT NOV B¡C

1972 [973 1974 1975 1976 Í977 1976 [979 1980 1981 1982 ¡9B3 1984 .985 1986

mmt nmn nmtt

11.60 9.20 6.B0 9,40 9.60 7.70 .00

4.80 9.40 9.10 7.70

mim

mtm mmi mtm

8.40 9.00 9,60 8,40 7.40 7.40 7.20 9,00 6.30 8.70 6.60

mm¡

mnn mnn mmt

9.20 B.40 8.90 8.60 9.20 9,80 4.90 6.80 2.60 7,50 6.30 7.30

i í í j l i í mmi mim

7,90 5.70 7.20 8.80 9,00 8.10 6.50 6.50

10.90 8.10 8.30 B.70

nmn mmt HiMi

6,30 6.90 6.60 7,80 7,70 3,60 6.30 5.00 7.10 6,60 4=40 6.00

imm nmn

7,00 8,30 5.70 8.20 7,70 8,30 4,90

5.10 4,60 3.70 6,00 5,10

mim

mim tmm

6.40 6,50 6,90 6,80 9,70 7.30 5,40 2,80 3.50 2.50

mmi 4,40

imm

mmt mmí mmi mmt imm

4.90 6,20 3.20 5.30

imm 7.50 2.30

mim 5.50

imm

mmt imm

5.30 5.50 5,30 5,20 4.50 4,70 4.10

m¿m 4.80

imm mmi

4,50

imm

imm mmt

6,20 7,10 5.20 6,60 7.20 5,80 5.30

imm 5.30

imm 7,40

mmt tmm

mtm nmn

10.40 6.70 9.40 6.70 7.90 6.50 7.50 7.20 7.70

i i i i m umn imm imm

imm mmt

9,30 8.10

10.60 8.00 3.70 7,10 8.70 .50

8.60

mmt mmt mmt t t t t t t i

Effi FEB m m KAV JUN mi AGO SEP DCT HPV DIC

.972

.973 :974 .975 .976 .977 ^978 .979 .980 981 9S2 9B3 984 985 986

m m i i'ííÜii m m t

11.60 9,20 6.80 9.40 9.60 7.70 .00

4,80 9.4Ü 9.10 7.70 7.75

sumí t m m mmt

8.40 9,00 9.60 8,40 7.40 7.40 7.20 9,00 6.30 B.70 6,60 S.Q0

tmm m i m i m m

9.20 S.40 8.90 a, 60 9 :20 9,80 4.90 6,80 2,60 7,50 6.30 7.30

i m m m t m mmt

7,90 5,70 7.20 8=B0 9.00 B.Í0 6,50 6,50

10.90 8,10 a.30 e.7o

u m n t m m m t m

o. 30 6,90 6.60 7.80 7.70 3.60 6.30 5,00 7.Í0 6,60 4,40 6,00

m m i i m m

7,00 6.30 5.70 9.20 7.JO 8.30 4,90 5.10 4,60 3.70 6,00 C l A

t m m

mmt m m i

6,40 6.50 6.90 6.80 9,70 7,30 5.40 2,80 3,50 2.50 5.65 4.40

mmt

«mis ü t i t í i

5,35 6.00 6,10 4.90 6,20 3.20 5,30 4.99 7,50 2,30 4,99 5,50

mmt

m m i m¡ím

5.30 5,50 5.30 5.20 4.50 4.70 4.10 4.88 4.00 4.83 4.88 4,50

i m m

síiim i i ü f í i

6.20 7.10 5.20 6.60 7.20 5.80 5.30 6,23 5.30 6,23 7,40

mmt

ü i i i i i i m m

10.40 6.70 9,40 6,70 7,90 6,50 7.50 7.20 7.70 7.78 7.78 7.78

tmm

m t m mtm

9.30 8.10

10.60 8,00 8.70 7,10 e.70 .50

8.60 7.73 7.73 7,73

tm.m

ESTACIÓN. . : 9 , GUADIANA EN LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mgr/1)

ENE FEB KftR fiBR HAY JUN 3ÜI A6G SEP DCT HGV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 !979 1979 i 990 Í98Í 1982 1983 J984 1985

mt,

mmt mmt mmt

7,00 6.00

128.00 16.00 4.00 3.00

mmt 18.00 2.00 3.00 s.oo

tmm

mmt tmm mtm

14.00 9.00

mmt 3,00

55.00 ¿.00

mtm 4.00

15.00 5.00 7.00

mmt

mmt •mtm man

21.00 5.00

48,00 26,00 18.00 35,00

tmm 3.00

15.00 8.00

ÍO.00 20.00

mmt tmm mmt

13.00 8.00 6.00 8.00

10.00 55,00

tmm 6,00

15.00 18,00 6.00

¡0,00

tmm tmm mim

9.00 6,00 7,00 3,00 6.00

23.00 6,00 9.00 9.00

31.00 3.00 6.00

mtm mmt

7,00 6,00 7.00 5,00 6,00 6.00

10,00 20.00 4,00 7.00 9.00 8.00 4.00

tmm tmm

8.00 17.00 16.00 3,00 5.00

Sí,00 5.00 8,00 7.00 3.00

32,00 6,00

mmt

tmm tmm tmttt mmt tmttt

4.00 3.00 6,00 i,00

mmt 2.00

37.00 47,00 16.00

tmm

tmm mmt

5,00 3,00 5,00 4,00

10,00 6.00 7.00

ttttm 3.00

títtíít 8.00 6.00

tmm

tmm tmm mmt

6.00 9.00 4.00 5.00 6.00

¡2.00

mtm 4.00

nnm 3,00

tmm tmm

nnm mmt

4,00 17.00 7,00 5.00 3,00 6.00 3.00 5.00

12,00 B.00

22.00

mmt ttttm

mtm tmttt

5.00 3,00 8.00 6,00 9,00

20.00 18,00 Í6.00

¡24,00 4.00 5.00

mmt tmttt

ENE FEB HAR ABR HAY M JUL fiGB SEP OCT N0V DIC

1972 1973 1974 1975 1976 ¡977 1978 197? 1980 Í9B1 1982 1983 1984 1985 1986

m t m t m t t t m m t

7,00 6.00

128,00 16.00 4.00 3.00

19,20 IB.00 2.00 3,00 5.00

19,20

t m m m t m m m t

14.00 9.00

89.00 B.OO

55.00 6.00

13.67 4,00

15,00 5.00 7.00

13,67

t t t t t t t t m m t t t tm

21.00 5.00

48,00 26.00 18.00 35.00 19,00 3.00

15.00 8.00

10.00 20,00

í t t í í t í t t t t t t t t t t t t t t

13.00 3.00 6,00 8.00

10.00 55.00 54.09 6.00

15.00 38.00 6.00

10.00

m t m t m m t t t t t t t

9.00 6.00 7.00 3.00 6.00

23.00 6.00 9.00 9.00

31.00 3.00 6.00

tmm ttttttt

7,00 6.00 7.00 5.00 6.00 6.00

10.00 20.00 4.00 7.00 9.00 B.OO 4,00

t t m t t t m t t t

8.00 17.00 16,00 3,00 5.00

11.00 5.00 8.00 7.00 3.00

32.00 6,00

t tm t t

t tm t t mmt

6.50 ÍO.00 ¡0,50 4.00 3,00 6,00 1,00

Í4.5G 2.00

37.O0 47.00 Í6.00

t m m

mmt t t t t t t t

5,00 3,00 5.00 4.00

10.00 6.00 7,00 5.90 5,00 5.90 8,00 6.00

t t t tm

tmm m m t

4,50 6,00 9.00 4.00 5,00 6.00

12,00 6.13 4.00 6.13 3.00 6.13

í t í tm

tttt t t t í í t í i i *

4,00 17.00 7,00 5.00 3.00 6.00 3.00 5.00

12.00 8.00

22.00 8.36

tm t t t

t t t t t t t tmm

5,00 3,00 3,00 6.00 9,00

20.00 18,00 16,00

124.00 4,00 5,00

19.82 m m t

ESTACIÓN. . : 9 , GUADIANA EN LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

E8E FEB MfiR ABR MftV JUK JUL fi60 SEP OCT NDV DIC

1972 1973 i 974 1975 Í97Ó

1977 i 973 1979 1930 1981 1982 1983 1934 ¡985 1936

tmm mmt mtm USO. 00 850.00 380,00 946,00 700.00

1550.00 1100.00 550,00 825,00 750.00 460.00 430,00

tmm mmt ttmtt 1450.00 850.00 330,00

1050.00 440,00

1700.00 1310.00 750.00

¡050.00 750.00 327.00 525,00

mtm mtm tmm 1490,00 1400,00 550.00 90,00

1350.00 1700.00 1700.00 300.00

1200,00 625.00 440,00 490.00

tmttt tmm ttmtt 1450,00 1400.00 1600.00 i700,00 920,00

1600,00 1600.00 í100,00 1250.00 370,00 435.00 575,00

mtttt mtm mmt 1450.00 í350.00 1650,00 1280.00 1340,00 1600.00 1450.00 1320,00 1150.00 375,00 420.00 725.00

mmt tmm 1750.00 2000,00 í200.00 1500,00 1520,00 1450.00 2000.00 1700,00 1100,00 1340,00 550.00 337.00 370.00

ttmtt mtm 3525.00 1850.00 1500.00 1370,00 1300.00 1350.00 1800.00 900.00 270.00 600.00 890.00 253,00

mmt

ttmtt tmm mmt tmm mmt 1930,00 1900,00 1900.00 650.00

mmt 300.00 390.00

1 i 50,00 135,00

*mm

mmí mtm 1075,00 1680.00 1450,00 490,00 950,00 550.00 310.00

mmt 340,00

ttmtt 320.00 138.00

tmm

ttmtt ttttm 1075.00 1100,00

mmi 1500.00 660.00

1400.00 1030.00

tmm 340.00

mmi 370.00 205.00

tmm

tmttt mtttt 910.00 305.00 950.00

1000,00 1000.00 1650.00 750,00

1650.00 1050.00 750,00 605.00 375.00

mtm

tmm mtm i020.00 870.00 750,00 935.00

1000.00 1700.00 800.00

Í200.00 700.00 740,00 540,00 538.00

ttmtt

ENE FEB HAR SBR MAY JUN M SSQ SEP OCT N0V DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1931 1982 1933 1984 1935 1986

mtm tmm mmt 3150,00 850,00 330.00 946.00 700.00

1550,00 1100,00 550,00 325.00 750.00 460.00 430.00

mt t t t t t t tm mt t t t 1450.00 350.00 330.00

1050.00 440,00

1700.00 1310.00 750.00

1050.00 750.00 327.00 525.00

tmm tm t t t tmm ¡480,00 1400.00 550,00 90,00

Í350.00 1700,00 1700,00 300,00

1200,00 625,00 440,00 490.00

tmm mmt tmm 1450,00 1400,00 1600.00 1700.00 920,00

1600,00 Í600,00 1100.00 1250,00 370.00 435,00 575.00

t t t t t t t tmm mmt 1450,00 1350.00 1650.OO 1230,00 1340.00 1600,00 1450.00 1120,00 1150.00 375.00 420.O0 725.00

t tm t t tt t t t t t Í75O.0O 2000.00 1200.00 1500.00 1520,00 1450.00 2000.00 1700.00 1100.00 1340.00 SSO.OQ 337.00 370.00

tm t t t t tm t t 1525,00 ¡350.00 1500.00 1870.00 1800.00 1350.00 1300,00 900.00 270.00 600.00 890,00 258,00

mtt t t

t t t t t t t t t t t t t t 1300.00 1765,00 1475.00 1930.00 1900.00 1900.00 650,00

1050,63 300,00 390,00

1150,00 185,00

tm t t t

tmm ¡tmn 1075,00 1680,00 1450,00 490,00 950,00 550.00 310,00 735,30 340,00 735,30 320,00 ¡83,00

tmt t t

t t t t t t t t t t t t t t 1075,00 1100,00 1200,00 ¡500,00 660,00

1400,00 1030,00 853,33 340.00 353,33 370.00 205,00

ttmn

t t t t t t t t t t t t t t 910,00 305,00 950.00

lOOO.OO 1000.00 1650.00 750.00

1650,00 1050.00 750.00 605,00 375.00

mmt

ttttm t t t tm 1020.00 870,00 750,00 935.0O

ÍOOO.OO 17OO.O0 800,00

1200.00 700,00 740,00 540.00 538.0O

t í m t i

ESTACIÓN. . : 9 , GUADIANA EN LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO ( m g / 1 02 )

ENE FEB m ABR HAY JUfi JUL ÑBD SEP SCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 ¡977 ¡978 197? 1980 1981 1982 1983 1934 1985 Í986

mmt tmm tmm

1.30 4,30 5,10 3,30 3.40 2.80 8.00 4.00 4,30 4,20 1,70 6.50

mtm mmt t t t t t t t

3.70 2.90 5.30 4,30 3,90 4,60 7,20 3,60 7.10 4,10 1.20 4. Í0

mtm mmt t t t t t t t

5,40 2,90 2.80 3:40 3,40 A.10 5,20 4.40

10.20 3.10 5,80 5,20

tmm tmm mun

5,50 3,00 3,70 6,10 4.10 5.80

25.60 5.00 a. so 5.20 3,70 4.20

mmt tmm mmt

2.10 3.90 3,80 ó. 00 \ 3,60 5,80 6,30 5.70 6,30 6.30 3,50 4.20

mtm tmm

4.50 5,40 3.90 4,50 6,90 3,90 4,60 4, SO 3,90 5.70 3.B0 3,80 3,30

mtm %%nm

3.70 3.60 5,00 3.40 5.30 4,50 2.70 4,50 3.50 4,70 4,80 4,00

ttmtt

mmt t t t t t t t t t t t t t t mmt t t t t t t t

4.40 4,90 4.50 4.30

mmt 3.40 4.70 5,80 2.90

1ÍJUU

t t t t t t t tmm

3.00 2.30 6,60 3,60 3,10 3.O0 4,50

Huí» 7,20

t t t t t t t 3.40 2.90

mtm

tmm t t t t t t t

3.20 3,60 5,20 5,30 3,50 4,50 3,50

mmt 2.60

tmm 2,70 3,40

t t t t t t t

tmm ttmtt

2.00 4=30 4.70 4,00 3,00 4.60 2,70 6,60 5,00 6.30 4,90 3,30

mtm

mmt t t t t t t t

3,40 2,90 2,50 2,90 4.20 5,10 1,50

11,40 5,50 3,60 3.00 4,60

mtm

EfJE FEB MAR ABñ JWY JUN JUi AGD SEP QCT NDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 198! 1982 1983 1984 1985 1986

mtm tmm tmm

1.30 4.30 5.10 3.30 3.40 2.80 8,00 6.00 4,30 4.20 1.70 6,50

mmt mtm mmt

3.70 2.90 5.30 4.30 3.90 4.60 7.20 3.60 7.10 4.10 1,20 4.Í0

mtm t t t t t t t ttmtt

5,40 2,90 2.80 5.40 3,40 6.10 5.20 4.40

10.20 3.10 5,80 5.20

ttmtt mtm mtm

5,50 3.00 3.70 6.10 4,10 5.80

25,60 5.00 8.30 5,20 3.70 4,20

mtm mtm mtm

2.10 3.90 3.30 6,00 3.60 5.80 6.30 5.70 6.30 6.30 3,50 4,20

t t t t t t t mtm

4,50 5.40 3,90 4,50 6,90 3,90 4.60 4.80 ¿.90 5.70 3.80 3.30 3,30

ttmtt t t t t t t t

3,70 3.60 5.00 3.40 5,30 4.50 2,70 4.50 3.50 4.70 4.80 4.00

nmn

ttmtt mtm

3.35 2.95 5.80 4.40 4,90 4,50 4.30 4,36 3.40 4.70 5.80 2.90

mtm

mtm t tm t t

3,00 2.30 6.60 3,60 3.10 3.00 4,50 3,96 7,20 3,96 3.40 2.90

t tm t t

t t t t t t t mmi

3.20 3,60 5.20 5,30 3.50 4,50 3,50 3.75 2.60 3,75 2.70 3.40

mmt

mtm tmm

2.00 4.30 4.70 4.00 3.00 4.60 2,70 6,60 5,00 6.30 4.90 3.30

tmm

mmt tmm

3,40 2.90 2,50 2,90 4,20 5, í0 1.50

11.40 5.50 3.60 3,00 4,60

ttmtt

ESTACIÓN..: 9, GUADIANA EN LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB mn km. HAY m M m SEP oer NOV cíe

972 973 974 975 976 977 973 979 9B0 981 982 983 984 985 986

mtm mtm mmt

2:80 2:30

:9!) .80

1:80 2:70

20,00 1.20 2,50 2,50 ,90

tmm

mmt rmm tmm

1,60 1,50 1.40 i ,00 ,40 ,40

4,80 1.90 6,10 1,90

. ,90

mmt

mtm ttmtt tmm

i .40 1.50 .90

Í .60 1.30 1.80 3.70 1,50 4.90 4.40 2.00

mmt

mmt tmm tmm

1.00 ,40 ,80

1.40 1.10 4.30 3.20 3,40 8,70 2.70 3.20 3,20

tmm mmt mtttt

,70 1.20 ,60 .60 .60

1.30 ,90

2,20 3,30 1.60 2.10 ,70

mtttt mmt

.80 2.50 .90 .50

1.30 2.10 .40

3.70 .40

2,70 1.00 2.10

mmt

mmt tmm

1.60 1.00 .70

1,30 .90

1.10 .40

1,10 1.30 1.90

tmm 4.00

mtttt

mtttt tmm mtm mmt ttmn

.40

.50 ,40 ,40

mnn 2,50 3.50

t t t t t t t Í.10

t t t t t t t

mtttt t t t t t t t

.40

.70 1,60 .90 .50 .80 .40

mtm 2,80

mmt tmm

,40 t t t t t t t


1,10 ,70 ,40

1,20 1,20 .40 .40

mmt .40

t í t t m 1.10

mtm t t t t t t t

tmm t t t t t t t

1.40 .50

1.30 1.30 .40 ,80 ,60

3,60 3,00

t t t t t t t mtm mnn t t t t t t t

ttmtt títmt

1,30 ,50

1.40 í.00 3.90 ,40 ,40

10.00 4,60

t t t t t t t mtttt t t t t t t t t t t t t t t

ENE FEB KAR ftBR HAY JUN JUL S50 SEP 0CT HQU DIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 98Í 982 983 984 985 986

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

2,80 2,30 ,90 :80

1:80 2,70

20.00 1.20 2,50 2:30 ,90

3.49

mtm t t t t t t t mmt

1.60 1.50 1,40 1.00 ,40 .40

4,B0 1,90 6,10 1,90 ,90

1,99

t t t t t t t tmm mtm

1.40 1,50 .90

1.60 1.30 1,80 3,70 1.50 4,90 4,40 2.00 2,27

mmt t t t t t t t tmm

1,00 ,40 .80

1.40 i,10 4,30 3,20 3,40 8,70 2,70 3,20 3,20

tmm í t t t í t t t t t t t t t

,70 1,20 .60 ,60 .60

í,30 ,90

2,20 3,30 1.60 2.10 ,70

t t t t t t t

imm .80

2,50 .90 ,50

1,30 2,10 ,40

3,70 ,40

2,70 1,00 2,10

t t t t t t t

mtm mtm

1.60 1.00 .70

3,30 .90

1=10 ,40

1,10 1,30 1.90 1.39 4,00

mmt

mmt t t t t t t t

1,00 .85

1.15 ,40 ,50 ,40 ,40

1,26 2,50 3,50 1,26 1.10

t t t t t t t

mmi tmm

,40 ,70

1.60 ,90 ,50 ,80 ,40 ,94

2.B0 ,94 .94 ,40

t t t t t t t

mmi t t t t t t t

1.10 ,70 .40

L20 1.20 ,40 .40 .77 .40 ,77

1.10 ,77

t t t t t t t


1.40 .50

1.30 1.-30 ,40 .80 .60

3,60 3,00 1,43 1.43 1,43

t t t t t t t

t t t t t t t mmi

1,30 .50

1.40 1.00 3,90

= 40 .40

10=00 4,60 2:61 2,6! 2,6!

t t t t t t t

SDJBp 3p ?HBÍ JOd BpBISL|D3J aiJSS

ttttttt nnm ttmu n m n mmt nnm mnn nmn. nnm m n n n n m nnm nmn n m n nnm

n n m mtm tmm tmm mtm mnu nmn nnm ttttttt ttttttt ttttttt nnm nnm n m n n n m

ttmtt ttttm tmm mtttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttm ttttttt ttttttt mnn ttttm unm ttttm tunn

unm nnm tmm mmt mtm nnm ttttttt 007 nnm 007 ttttm nnm mmt ttttttt ttttttt

aia AUN m t)3s G9tí "iíir KM m 'm m su m

(£s/eui) ivanvo 'i : •oHxawvHVd (d) OIH¥OIA ' 3 M3 VNViaVílO ' 0£ : - "NOIOVlSa

nnm nmtt mmt nmn nnm ttmtt nnm nnm ntnn 007 ttttttt mmi nnm nnm mnn

nmn ttmtt ttttm ttmtt nmn n m n nmn nnm ttttttt 007 nmn ttttttt mmi ttttttt nmn

nmn ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ntun mtm mun nmn 007 nmn num mnn mtm nnm

mnu nnm mnn man ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt nnm man nnm nnm unm ttttttt tunn nmn nnm nnm tunn nnm mnn nmu mnn mnn nnm nnm mtm 007 num tunn tmm nmn nmn mmt ntun tmm nnm nnm nmn mnn wi\ nmn ttttttt ttttttt ttttttt

ttttttt ttttttt ttttttt mtttt ttmtt nmtt mun nmn unm nnm nmn mmt nmn ttmtt mtttt

ttttm mnn nmn nnm nmn nnm nmn tunn m n n tunn mnn mnn nmn mnn tmm

986 m m m S86 186 086 6/6 S¿6 ¿¿6 m %Lh Uh Uh Ztb

ESTACIÓN. . : 3 0 , GUADIANA E N E . VICARIO (P) PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE FEB HftR fiBR MftY JUH JUL A6D BEP ÜCT NOV ÜIC

1972 1973 1974 1975

\m 1977 1978 1979 1900 1981 19B2 1983 19B4 19B5 19S6

i í í i í í í 4.00 7.00 6.00 7.00 9.00 9.00 9.00 7.00

13.00 10.00 7.00 8.00 8.00 9.00

Uí í í í í 7,00 9,00

12,00 9.00 9,00 8.00 7.00

10.00 ¿.00 9.00 i. 00 9.00

11.00 6,00

nmn 11,00 11.00 11,00 12.00 12.00 10,00

nmn 11.00 13.00 11.00 15.00 9.00

ÍO.OO 15.00

imm 15.00 13.00 14,00 14.00 14.00 12.00 13.00 17.00 14.00 12,00 17.00 12,00 16.00 17.00

nnm 19.00 17.00 18.00 19.00 20.00 15.00 18.00 15.00 17.00 18,00 13.00 ¡8.00 21.00 19,00

mmt 19.00 20.00 17,00 24,00 20.00 20.00 24,00 21.00 22.00 22.00 19.00 17.00 22.00 22.00

tmm 22,00 20,00 25,00 25,00 22.00 21.00 23.00 22.00 24,00 23,00 26.00 21.00 26.00

nnm

mtm nmn tmm nnm nnm

22.00 26.00 26.00 21.00 24,00 19,00 28,00 28.00 26.00

mito?

imm 29,00 21,00 23,00 25.00 23,00 25,00 25,00 20.00

H i ü i i 22,00 23,00 24,00 28.00

umu

mnn le.oo 16,00 20,00 20,00 23.00 20,00 20=00 20,00 17.00 19.00 25=00 19.00 26,00

num

13.00 15,00 13,00 15.00 13.00 IB.00 20,00 16.00 16,00 14.00 15.00 17.00 15,00 13,00

imm

8,00 8.00 9,00

10.00 9.00

10.00 8.00

15.00 8.00

12.00 30.00 15.00 10,00 14,00

tmm

ENE FEB LIAR fiBR HAY ¿UN JUL AED SEP 0CT HQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B 197? 1950 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mnn 4,00 7.00 6.00 7.00 9.00 9.00 9.00 7.00

13.00 10.00 7,00 8.00 B.Ü0 9.00

mtm 7,00 9.00

12.00 9.00 9.00 B.OO 7.00

¡0.00 6.00 9.00 6,00 9.00

11,00 6.00

nmn 1Í.00 11.00 11.00 12.00 12.00 10,00 ÍO.OO 11,00 13.00 11,00 15.00 9.00

10.00 15.00

nmn 15.00 13,00 14.00 16.00 14.00 12.00 13.00 17.00 14.00 12.00 17.00 12.00 16.00 17.00

mtm 19.00 17.00 18.00 19.00 20,00 15.00 13.00 15.00 17.00 18.00 13,00 18.00 21,00 19.00

nnm 19.00 20,00 17-00 24,00 20.00 20.00 24.00 21.00 22.00 22.00 19.00 í 7.00 22.00 22.00

smm 22.00 28,00 25.00 25.00 22.00 21,00 23.00 22.00 24.00 23,00 26.00 21.00 26.00

nmn

tuna 25,50 24,50 24.00 25.00 22.00 26,00 26.00 21,00 24.00 19,00 28.00 28.00 28,00

mmt

tmm 29.00 21,00 23 = 00 25.00 23.00 25,00 25.00 20.00 20.50

22,00 23.00 24.00 23.00

mtm

tmm 18,00 16.00 20.00 20,00 23.00 20,00 20,00 20,00 17,00 19,00 25.00 19,00 26.00

nnm

13.00 15.00 13.00 15,00 13,00 18,00 20.00 16,00 16,00 14,00 15,00 17.00 15,00 33,00

tmm

8,00 8.00 9.00

10.00 9.00

10.00 8,00

15.00 8,00

12,00 10,00 15.00 10,00 14,00

mmt

ESTACIÓN. . : 3 0 , GUADIANA E N E . VICARIO (P) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DÍSUELTO (mg/1 02 )

ENE FEB HflR SBR HfiY JUN JÜL A5G SEP QCT NOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 Í97B 1979 1930 1931 1982 i nr.-T 170J 1984 1985 1986

tmm 11.57 9.50

11,90 11,10 7.SO 9.40 9,80

10,50 13,20 ¿.80

13.50 8.80 7,70

tmm

m t t t t 9.70 9.50 8,90

10.00 8.80 9.50 7.00 8.20 9.BD 8.20

14,00 9.10 5,90

mmt

tmm 12.70 10.10 9.40 9,10 S.80 S.60 9.90

12,50 7.10 ó, 30

11.30 7,90 6.70 7,60

mmt 8,70

10.40 9.20 8.30 7.90 9.10

10.20 10,60 5.70 6,80 7.60 7.50 9.30 9.20

tmm 8.10 9,35 6.80 8,00 7,90 8,30

11.50 4.90 6,70

10.00 7.80 4,40 6,30 6,90

StHtH 7.70 7,20 8,30 6,10 9,50 6,10 8.40 5,90 5,70 6,60 7.50 4.60 6.80

mmt

mmt 7.70 9,70 5.60 8.10 6.50 5.80 9,20 7.90 8,50

12.60 7,30

mtm 7.10

i tmn

mmt tmm tmm mtm tmm

6,60 7,20 3.40

11.00 5,30 5.10 7,30

t t f t t t t 6,10

mmt

mtm 8,80 4,90 9,70 7.10 6.70 5,70 7,40 5,60 2.40 5,50 5,00

f t l t t t l 4,80

t t t t t t t

7.30 10,10 9,40 9,70 5.90 8.70 8,80 7,50

11.40 2,30 6,50

t t t t t t t 5,90


7.90 7,00

10,70 8.40 8.10 9.70 1.20 6.90

" 10.60 6.60 9.40

t t t t t t t f t l t t f t mmt mam

9.20 8.90 8.50 8.10

10,20 9,00 9.70 9.40 9.30 6.50

10,90 t t t t t t t t t t t t t t t t tm t ttt t t t t

ENE FEB m m KfiV JUfi JÜL A6D SEP GCT NOV DÍC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1973 Í979 1980 198! 19B2 1933 19B4 1985 1986

tmm 11.57 9.50

11,90 11.10 7.80 9.40 9.80

10,50 13.20 6.80

13,50 8.80 7.70

10,12

t t t t t t t 9.70 9.50 8.90

10.00 8,80 9,50 7.00 8,20 9,80 8.20

14,00 9.10 5,90 9,12

%%%%%%% 12,70 10.10 9,60 9,10 8,80 8,60 9,90

12,50 7.10 6.30

11,30 7.90 6.70 7.60

t t t t t t t 8.70

10.40 9.20 8.30 7,90 9.10

10,20 10.60 5,70 6,80 7.60 7.50 9,30 9,20

tmm 8.10 9,30 6,80 8,00 7,90 8.30

11,50 4,90 6.70

10.00 7.80 4.40 6.30 6,90

mtm 7.70 7,20 8,30 4,10 9,50 6.10 8.40 5,90 5,70 6,60 7,50 6.60 6.80

t t t t t t t

t t t t t t t 7,70 9.70 9.60 8,10 6,50 5.30 9,20 7,90 8,50

12.60 7.30 8.33 7,10

mtm

tmm 8,25 8.30 9,65 7.60 6,60 7.20 3.40

11.00 5,30 5.10 7,30 6.50 6,10

t t t t t t t

t t t t t t t 8,80 6,90 9,70 7.10 6,70 5.70 7,40 5.60 2,40 5,50 5.00 6,30 4.B0

m t t t t

7,80 10,10 9.40 9,70 5,90 8.70 8,80 7.50

11.40 2,30 6,50 7.83 5,90 7.83

mtttt

7.90 7.00

Í0.70 8,40 8,10 9,70 1,20 6,90

10,60 6,60 9,40 7.86 7,86 7.86

mttn

9.20 8.90 8.40 8.10

10.20 9.00 8.70 9.40 9,30 6.50

10.90 8.96 8.96 8.96

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 3 0 . GUADIANA E N E . VICARIO (P) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

ENE FEB HftR ABR HAY JUN JUL UD SEP GE! NOY BIC

1972 1973 1974 1975 1976 í 977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 !9B4 1935 1986

mmt 17,00 32.00 8.00 6.00

20.00 12.00 5.00

10.00

mnu 7,00

20.00 5.00

12,00

tmm

tmm 55,00 10,00 14,00 4.00

mmt 4.00

30,00 7,00

muu 4,00

16,00 42,00 9,00

mmt

mm* 173,00

4,00 16.00 16.00 48,00 21,00 28,00 23,00

ÜÜÍi i 3,00 7,00

15,00 i 1,00 21,00

mtm 45,00 8,00

18,00 5,00 4.00 6,00 6,00

25.00

mmt 5,00 5.00

57.00 9,00 7,00

tmm 204.00

2.00 25.00 6.00

12.00 19.00 6.00

11.00 5.00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00

mmt 726.00

16.00 7.00

13,00 5,00

a. oo 36.00 26.00 4.00 6.00

17.00 5,00

12.00 59.00

tmm 141.00 17.00 12.00 5.00 4.00 6.00

46.00 6.00

17.00 12.00 4.00 5.00 9.00

imm

imm mmt mmt mmt mtm

2,00 3.00

11.00 12.00 15,00

a. oo 11.00

141.00 13,00

tmm

mun 43.00

e,oo 9,00

10.00 4.00 4.00 7.00 7.00

17.00 37.00 33.00 18,00 40,00

imm

35.00 137,00

mmt 3,00 8.00

16.00 6.00

33,00 10,00 14,00 39,00 68.00 20.00

mnu umu

53,00 16.00 2.00

12.00 3.00 3.00 3.00

23.00 24,00 15,00 62,00 43,00 21,00

uum mim

140,00 6,00

12,00 6.00 4,00 8.00 9.00 3.00 9,00

10.00 17.00 12,00 16.00

tmm tmm

ENE FES m m nw JUN JUL NEO SEP OCT NDV SIC

1972 ¡973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1900 1931 1932 1933 1934 1985 1936

imm 17.00 22.00 3.00 6.00

20.00 12,00 5.00

10.00 12.00 7.00

20.00 5.00

12.00 12.00

mmt 55.00 10.00 14.00 4,00

34.00 4.00

30,00 7.00

17.73 4.00

16.00 42.00 9.00

17.73

mtm 173.00

4,00 16.00 16.00 43.00 21.00 28.00 23.00 29.69 3,00 7.00

15,00 11,00 21.00

ttmtt 45.00 3.00

18.00 5,00 4.00 6.00 6.00

25.00 15.33 5.00 5,00

57.00 9.00 7,00

ttttttt 204,00

2.00 25.00 6.00

12.00 39.00 6.00

11.00 5.00 7,00 6.00 5.00 4,00 3,00

mtm 726,00

16.00 7.00

13.00 5,00 3.00

36.00 26.00 4.00 6.00

17.00 5.00

12.00 59.00

mtm 141.00 17.00 12.00 5.00 4,00 6.00

46.00 6.00

17.00 12.00 4.00 5.00 9.00

mim

mtm 92.00 12.50 10.50 7.50 2.00 3.00

11.00 12.00 15.00 3.00

31.00 141.00 13.00

umu

mtm 43.00 8.00 9.00

10.00 4.00 4.00 7,00 7.00

17.00 37.00 33.00 18,00 40.00

imm

35.00 137.00

5.00 8.00 8,09

16.00 6.00

33.00 10.00 14.00 39.00 68,00 20.00 32.83

mmí

53.00 16.00 2.0Q

12,00 8.00 3.00 3.00

23.00 24.00 15.00 62,00 43.00 21.00 22.31

umu

340,00 6.00

12.00 6.00 4.00 8.00 9,00 3,00 9.00

10,00 17.00 32.00 16.00 39.33

mtm

ESTACIÓN...- 3 0 , GUADIANA E N E . VICARIO (P) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 252C ( m i c r o s / cm )

ENE FEB HAY JUN JUL m SEP DCT KDV OíC

mmt 1600.00 1450.00 960.00 850.00 850.00 1287,00 1350,00 IBOO.OO 1100,00 3050,00 1270,00 600.00 830,00 1050.00

tmm 1480.00 3390.00 í550.00 3200.00 850.00 1600,00 600,00 3900.00 3220,00 1050,00 1300.00 850.00 927,00 1215.00

tmm 1675.00 1400.00 1550,00 1550,00 B50.Ü0 600,00 1900,00 1800.00 1900,00 1180,00 1300.00 900,00 550.00 475,00

!!!»!! 1700.00 1400,00 íflOO.OO 1500,00 1900,00 3900,00 1540.00 IBOO.OO 1B50.00 1260.00 1500.00 1150,00 545,00 440,00

ítilíP 1750.00 1450.00 1700.00 1450,00 1790.00 1300,00 í620.00 2800,00 2050,00 1350.00 i600.00 1100.00 685,00 490,00

mmt 1650,00 1900,00 2150,00 1500.00 1600,00 1200,00 1900,00 2300.00 2300,00 3450,00 1760.00 1050,00 782,00 645.00

mmt 1B00.0O 3650,00 1900.00 1350,00 1950.00 2000,00 2000,00 2300.00 2100.00 3450,00 1750.00 3080,00 791.00

mmt

mmt mnn tmm mnn tmm 1820,00 2200.00 2200,00 2200.00 2050,00 3450.00 1900.00 1250.00 835.00

mmt

jítsm

950.00 3100,00 1370.00 3100.00 1550,00 1780,00 IBOO.OO 1900.00 2100.00 1400,00 1800,00 1050,00 385,00

tmm

920,00 800,00 950,00 1100.00 950,00 3400.00 1600,00 1500.00 1550.00 3750.00 1440.00 1900.00 850.00 970,00

tmm

1600,00 325,00 860,00 1000,00 tmttí 1360,00 1200.00 2150.00 1050.00 1350,00 1400,00 i800.00 805.00 3117,00 ttttttt

1750,00 1260.90 930.00 950.00 ÍHUH 1230,00 i 100,00 1950,00 1050,00 1200,00 1350,00 1800,00 870,00 938.00

mmt

ENE FEB m vm JUN JUL fi50 SEF 0CT D1C

unta 1600.00 1450,00 960.00 350,00 850.00 1287.00 1350.00 i800,00 1300.00 1050,00 1270.00 600.00 830.00 3050,00

mmt 1480.00 1390.00 1550.00 1200,00 850,00 1600,00 600,00 1900,00 i 220,00 1050.00 1300.00 850,00 927.00 1215,00

mmt 1675.00 1400,00 1550.00 1550.00 850.00 600.00 i 900.00 1800,00 1900.00 1180,00 3300,00 900,00 550,00 475.00

tmm 1700.00 1400,00 IBOO.OO 1500,00 1900,00 3900,00 1540.00 1800.00 1850,00 1260,00 1500,00 1150.00 545.00 440,00

mtttt 1750,00 1450,00 1700,00 1450.00 1790,00 3800,00 1620,00 2BOO.0O 2050.00 1350,00 1600.00 líOü.OÜ 685.00 490,00

mitíl 1650.00 1900,00 2150.00 1500.00 1600,00 1200,00 1900.00 2300,00 2300.00 1450,00 1760.00 1050.00 782.00 645.00

tmm 1800,00 1650,00 1900,00 1350,00 1950,00 2000,00 2000.00 2300,00 2100.00 1450,00 1750.00 3080,00 793.00

mmt

tmm 1375.00 1375.00 1635,00 1225,00 1820.00 2200.00 2200.00 2200.00 2050,00 1450,00 1900,00 1250.00 835.00

mmt

mnn 950.00 UOO.OO 1370.00 1100,00 1550,00 3780,00 1800,00 1900,00 2100.00 1400,00 1800.00 1050,00 385.00

mmt

920.00 800,00 950.00 1100,00 950.00 1400,00 3600.00 1500,00 1550.00 1750.00 1440,00 1900.00 B50.00 970,00

mmt

3600.00 825.00 860.00 1000.00 1255.15 3160,00 1200.00 2150,00 3050,00 1350,00 1400,00 1800,00 805,00 1117,00

mmt

1750.00 1260.00 930,00 950.00 1262.15 1210.00 UOO.OO 1950,00 1050.00 1200.00 1350.00 IBOO.OO 870,00 988.00

mmt

ESTACIÓN. . : 3 0 , GUADIANA E N E . VICARIO (P) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB MAR ABR hftV JUM JUL ABO SEP GCT NOV DIC

wn 5973

1974

1975

1974 1977

1978

1979

1980

ivaí 1982

1983 1984

1585

1996

tmm 2.80

3.20

1.10

2.0G 3.10

4=30

3.70 3,10

4.00

2,40

6,70 7,40

5,70

7.20

%%%%%%%

2.80

3,10

3.40

2.40

4,20

4,10

3,10

3,70

6.50

4,30

7.20

6,80

4,40

7.10

mmt 4.00

3.60

5.10

3.60

3,30

4,80

4.30

3,60

3.00

4.30

7,10

5.90

3.40

5.00

tmm 3.60

3.80 6,10

2.40 3. SO

6=10

4.20 5,30

5.50

3.80

5.40

7.50

4,20

4.60

ÍÍ.Í-ÍÍ.ÍÍ

3.80

5.00

4.50

3.20

4,00 5,70

3,70 6,30

5.60

3.90

5.10

6.40

5.60

4.30

mmt 4,60

5,80

4.80

3,20 3.90

9,30

4.40 4.90

4.50

3.10

4,90

7.00 5.30

22,80

tmm 5,10

4,20

3.60

4.60

3.30

5,60

1,00

4,90

6,00

6.70

5.50

6.60

B.70

tmm

mtm « i » »

mtm mmt mmt

3,60

3,60

5.30

5,70

6.10

4.60

6.B0

67.00

8.20

mmt

man 2.10

4,30

3.00

4.30

3.60 3.20

5,60 4,00

7,7!)

5,70

9,20

9,40

11.60

mtm

1.90

2.30

3,eo 3.50

5.Í0

4,20 4,50

3,90

3,30 6.90

7.90

15.40

8.20

16.00

mmt

3,60 4.40

2.20

3.50 2.20

7,20

4,00

4.40

2,70

6,40

9,20

18.00 7. SO

10.00

tmm

4.00 5,50

1.60

2,40

1.70

1.80 1.70

4.50 2.10

5.Í0

6,60

9,50

8.00 7.10

mtm

EHE FES MAR ABR HAY JUN JUL AG0 SEP DCT NOV DIC

1972

1973

1974

1975

1976

1977

Í97B

1979 1980

1981

19B2 19B3

1934

1985 1986

mtm 2.80 3,20

1.10 2.00

3.10

4,30

3,70

3,10 4,00

2.60

6.70

7,40

5:70

7,20

mmt 2.80

3.10

3=40

2.40

4.20

4,10

3.Í0

3,70

6.50

4.30

7.20

6,80

4.40

7.10

imm 4.00

3.60

5.10

3.60

3.30

4.80

4,30

3,60

3.00

4,30

7,10

5.90

3.40

5.00

ii'4tttt 3.60 3.B0

6,30 2,40

3.80

6.10

4,20 5.30

5.50

3,80

5.40

7.50

4,20

4.60

mnn 3.30

5.00

4.50

3,20

4.00

5.70

3.70

6,30

5.60 3.90

5,10

6,40 5.60

4.80

tmm 4,60

5,80

4,80 3.20

3,90

9.30 4,40

4.90

4,50

3,10

4,90

7.00

5,30

22.80

mtm 5.Í0

4.20

3.60

4.60

3.30

5,60

1,00

4.90

6.00

6,70

5.50

6.60

8.70

tmm

mm* 3.60

4.25

3.30

4.70

3.60

'3.60

5.30

5.70

6.10

4.60

6,B0

67,00

B.20

mtm

tmm 2.10 4.30 3.00 4.80 3.60 3.20 5.60 4,00 7,70 5.70 9.20 9,40

1Í.60

umn

1.90

2,30

3.80

3.50

5.10

4.20

4.50

3,90

3.30 6,90

7.90

15.40

8,20

16.00

mmt

3.60

4.40

2.20 3.50

2,20

7,20

4.00 4,40

2,70

6,40

9,20

IB.00

7,60

10.00

mmt

4,00

5.50

1,60

2.40 1.70

1.80

1.70

4.50 2.10

5,10

6,60

9.50

B.00

7.10

í imi t

ESTACIÓN..: 3 0 , GUADIANA EN E. VICARIO (P) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB HAR fiBfi KfiY JUN ¿UL ftGQ SEP GCT NQV DIC

1972 • im

1974 1975 1976 1977 1978 1979 Í980 Í9B1 19B2 1983 1934 1985 19B6

nmn 2.30 1.50 2.70 3.10 .40 .60

1.30 í.00 ¿.30 3.60 4,50 3.00 Í.BO

tmm

mmt í.60 .90

1.10 2.10 1.80 .90 .40 .60

5.60 2.20 7.00 1.70 Í.70

mmt

mun 4,10 1.70 1,60 1,00 1.00 1.00 1,20 1.80 1.40 Í.50 5.40 2.60 1.40

tmm

tmm 1.50 1,40 2,00

i. 00 .40

1,40 1-40 1.60 1,90 i,30 1.10 5.60 2,20 2.50

mtm .90 ,60 .50 ,50

1.10 ,40

1.60 .30

1,00 1,20 3,60 1.10

i.so .40

mtm 1.20 1.00 2.40 ,50

2.00 2.20 1.00 .90

3.30 1.10 1.60 1.40 2,80

« ¡ t ü j

tmm 1.60 2.70 2.20 .40 .50

1.10 2.30 2.00 3.10

Í3.00 1.00

mmt 6.20

mtm

mmt mtm tmm tmm tmm

,40 .30 .40

i.40 4.50 LOO 1,40

mtm 2.90

mtm

ttttttt 1.20 1.10 2.90 1.70 .40

1.20 1 Tf, £ » Ü V

.50 1.00 3,90 3.70

sium 7.80

ttttttt

1.40 2.10 1.60 1.40 1,30 1.60 1.90 .70

1.70 2.20 3.50

mtm 2.60

mim mtm

1.30 1.50 i.60 ,80 .40

2.00 1.10 ,70

3,00 6.50 S.30

mtm tmm mtm tmm

1.30 1.40 1.10 .30

1.80 2.10 2,50 .40

2,10 2.Í0 5.60

ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

ENE FEB HAR ABR HAY JÜN JÜL AGO SEP GCT NOV DIC

1972 1973 1974 i 975 1976 1977 197S 1979 Í98Ü

1981 1982 1933 1984 1985 1986

ttttttt 2.30 í.50 2.70 3.10 .40 .60

1.30 1.00 6.30 3.60 4.50 3.00 Í.BO 2.47

ttttttt 1,60 ,90

1.10 2.10 1,80 .90 .40 .60

5.60 2.20 7.00 1.70 1.70 2.12

t t t t t t t 4.10 1.70 1,60 1.00 LOO í.00 i.20 1.80 1,40 1,50 5,40 2,60 1.40 1.98

ttttttt í.50 1,40 2.00 1,00 .40

1,40 1.40. 1.60 1.90 -1.30 1.10 5.60 2,20 2.50

ttttttt ,80 .60 ,50 .50

1.10 ,40

i.60 ,90

1,00 1.20 1.60 1.10 1,80 .40

ttttttt 1.20 1,00 2,40 ,50

2,00 2,20 1.00 .90

3,30 1.10 1.60 1,40 2,80

t t t t t t t

nmn 1.60 2.70 2,20 .40 .50

1.10 2.30 2.00 3,10

13.00 1.00 3.0! 6.20

t t t t t t t

t t t t t t t 1.40 1,90 2.55 1,05 .40 ,80 .40

1.40 4.50 1.00 1.40 1.60 2.90

ttttttt

ttttttt 1.20 Í.10 2,90 1,70 .40

1.20 2.30 ,50

1.00 3,90 3.70 2.31 7,80

mtm

1.40 2.10 1,60-1,40 1,30 1.60 1,90 .70

1,70 2.20 3,50 1,83 2.60 1.33

ttttttt

1,30 1,50 1,60 ,80 ,40

2.00 1.10 .70

3.00 A. 50 8.30 2.47 2,47 2.47

t t t t t t t

1.30 1.40 í.10 .80

1.80 2,10 2,50 ,40

2.10 2,10 5.60 1.93 1,93 1.93

ttttttt

ESTACIÓN. . : 1 0 2 , AZUER EN DAIMIEL (P) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02 )

ENE FÉB HAR ABR HAY JUN JUL ABO SEP OCT NOV DIC

\V2 im 1974 1975 1976 1977 1978 1979 19B0 ¡981 1982 1983 1984 1985 Í98í¡

m m t 1,80 3.60

20,00 t m m

2.20 3.40

22.40 6.30

t t t m t t m m m m t t m m

3,70 t m m

t t t m t 3,60

10.00 24,80

m m t 3.40

4Z.00 3,80 6.30

tttmt t t t t t t t t tmt t m m i

4.20 t t t t t t t

t m m 5.20 5.90

28.00 m t m

1.80 4,30 5.40 6.40

ttmn t t t t t t t mtm t t t t t t t

17,60 3,40

m m t 8.50 5.80 5,60

mmt .40

7,20 2.00 4,80

t t t t t t t m m i m t m t t tmt

82.00 2,00

t tm t t mnn

5,30 5.00

t t t t t t t 2,70 3.20 3.10 6.30

t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

10.20 m m t :

3.10

t t t m t t t t t t t t t t t t t t t

5.80 u i t m

3.50 4,50 1.90 4.80

t t t t t t t m m i m m t

3.30 mmt

3.20


7,50 mtm tmm

5,20 3.70 4.00

mtm t t t t t t t t í í í tü t t tm t

7.00 t tmt t tmm

t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t

4 .20 t t t t t t t t t t t t t t mtm tmm tmm m t m ttttt t t

ttmn tmm t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t ttmn t t t t t t t t tm t t mtm tmm t t tm t t tmt t

tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m m i

5.00 5.20

t m m m i m t m m m m i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

4.00 t t t t t t t t m m mmt m t m t m m

$,1Q 2.50

t t t t t t t t r n ü í t m m tmm t t t t t t t mmt t t t t t t t

2,40 t t t t t t t m m t t t m t t t t t t t t t

4.00 3.80 6.40

t t t m t m m i t t t t t t t t t t m t

7,90 ttmtt m m i

serie rechazada por falta de datas

ESTACIÓN. . : 1 0 2 , A2UER EN DAIMIEL PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE

ENE FEB Hfifi ñSfi m JÜN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 mi 1984 Í985 1984

t t t t t t t 3.60 3,00 5.00

tmm .80

2.30 1,40 2.50

t t t m t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t

5,70 m t t t t

t t t t t t t 2,00 6,00

58,00 tmm

3.20 390,00

2,20 4,50

t tm t t m i m t tmt t tt t t t t t

5,00 t t t t t t t

m t t t t 5,20 2,40 8.50

m t t t t 2,20 5.00 7.10 5,80

m t m tt t t t t t t t t t t t t mt t t t

35,00 mtt t t

t t t t t t t 3.70 3,30 5.50

t t t tm 1,00

12,00 2.30 3,20

utmt t t t t t t t tmt t t m m t 185.00

3.10

mmt mtt t t

3.00 2,70

t t m t t 2,70 2.00 1,20 1.60

mmt mmt t t t t t t t

,80 mmt

l.flO

mmt t t t t t t t í tmt t

S.10 t t t t t t t

3.00 1.60 .30

10,00 tmm mmt t t t t t t t

i . 50 mtm t t t t t t t

(P) OXIGENO (mg/1 02)

¿\ií " flSD SEP QCr NQV DIC


5,60 m t t t t t t t t t t t

21.00 1,50 1.80

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tm t tm t t tmm t tm t t

t tmt t t t t t t t t t t tmt mtm mmt t t t t m t t t t t t t

9.10 m m t t t t t t t t t t t t t t t m m i t t t t t t t m t m n m u

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t í i t m m tttmt t t t t t t t

mtm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t

4.40 3,50

t t t t t t t m m t tttt t t t t tm t t mt t t t t t t t t t t ttttm

7.10 t t t t t t t t m t t t t t t t m m t t t t t t t t t t t

5,40 2.50

m t t t t t m t t t mmt tmttt t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

2,20 t m t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

2=00 7.20 9,90

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

ssrie rechazada par falta de datos

ESTACIÓN. . : 1 0 3 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

EME PEB m m m M JU l S50 SEP OCT SOV ÍIC

1972 l?73 1974 1975 1976 ¡977 1978 :?7? [960 ¡981 !9B2 :983 1984 .985 1986

tmm .43

1.12 ,36 ,24

16=86 .37 .58 .82 ,34 ,26 ,72 .52 .15 ,05

mmt ,71 .82 ,37 .32

17,36 1,00 8.60 .82 .36 ,28 .27 ,30 ,60 ,46

tmm ,71

1.48 .46 .32

5.15 28.90 7.32 1,00 .34 .30 ,72 .74 .90

2.42

m m t 1.27 8. ¿O ,86 .22

3.25 4.80 ó.04 1.24 .30 ,18 ,35

1.05 ,70 .92

tmm .13 .46 ,96 ,32

1.6B 10.40 3.00 ,82 .86 .12 .35

1.69 .60

1.16

mnn ,14 ,92

1.84 .18

1,60 4,32 .70

1.60

nnm .02 .00

1,20 .40 ,08

mtm .07

tm t t t .40 .00 ,29 .96 .36 .09

mmt nmn tmm

.35 mtm t tm t t

mmt nmn nnm tmt t t m m t

.05 ,40 .16

mmt t tmt t t tmt t m m t

,00 mmt t tmt t

m m t tttt t t t mtm t t t t t t t

,00 .00 ,00

mnn t t t t t t t m m t t t t t t t t t t t t t t t nnm nnm tm t t t

,56 t t t t t t t mmt

.00

.00

.00 t m m

,20 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tm t t t t t t t t t mnn t t t t t t t

,35 1.60 .27 .00 .14 .12

t t t t t t t 1.24

• Sí

nnm mnn t t t t t t t

.04 t t t t t t t tm t t t

,46 .40 ,32 .00 ,18 .24 .34 ,82 .30

mmt 4,00

t m t t t ,0B

t t t t t t t imm

ENE FEB HSR fiBR MAY JÜN J t l A6D SEF OCT NGV SÍC

,972 .973 .974 .975 .976 977

.978

.979 980

.981 982 983

.984 985 986

tmm ,43

1.12 .36 .24

16,88 .37 .58 .82 -34 .26 .72 ,52 .15 .05

t tm t t .71 .82 .37 .32

17,36 1.00 8,60 .82 ,36 ,2B .27 ,30 ,60 ,46

t t t t t t t ,71

1.48 .46 .32

5,15 23.90 7.32 1.00 .34 .30 ,72 .74 ,90

2.42

mtt t t 1.27 8.60 .86 .22

3.25 4.80 6.04 1,24 ,30 .18 .35

1.05 ,70 .92

t t t t t t t .13 .46 .96 .32

1.ÓB 10.40 3.00 .82 .86 .12 ,35

1,69 ,60

1.16

t t t t t t t .14 ,92

1,34 .18

1.60 4,32 ,70

1.60 1.00 ,02 .00

1,20 ,40 ,08

t t t t t t t ,07 .31 .40 ,00 ,29 .96 .36 .09 .31

•7\

,31 .35 .31

t t t t t t t

t t t t t t t .15 .15 ,15 .00 ,05 ,40 ,16 .15 .15 ,15 .15 .00 ,15

mt t t t

t t t t t t t ,00 .00 .00 .00 ,00 .00 ,18 .00 .00 ,00 ,00 ,00 ,00

t t t t t t t

,56 ,15 .15 .00 .00 .00 .15 ,20 ,15 ,15 .15 ,15 ,15 ,15

mtm

.35 1,60 .27 ,00 .14 ,12 ,43

1,24 ,11 ,43 ,43 ,43 ,04 ,43

mt t t t

.46 ,40 ,32 ,00 .18 ,24 ,34 ,82 .30 ,65

4.00 .65 .08 .65

unm

5ü;ep sp m?i JÜ3 Bpsjeipaj aijgs *•••' — . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

tmt t t tmm 00'6 m t t t t 00'£ tmm 00 "I 00'II 00'? 00'8 OO'II i i U l i i OO'B 00 ' t 00'£

« t t t t t t m t t t 00'ZI mmt t t tm t t tm t t 00'£T 00'4J t t t m t 00'H 00*11 mt t t t t t t tm OO'Si 00*01

tmt t t t t tm t mmt t t tm t mmt mtm t t t t t t t OO'SI t t t t t t t urna t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t 00'91

mtm nmtt mtm t t t t t t t mtm t m i t í t t tm t nmn t tm t t tmt t t mtm" tmm t t tm t tmt t t t tm t t

ttttttt t t t t t t t OO'B?

mmi ttmn mim tmt t t Wíl 00*12 OO'SI tmt t t t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t

t t tmt nmn 00'SÍ m t t t t t t m t t t t t t t t t 00'BI 00 "61 00'OS OO'OC t t t t t t t 00 "K 00 'K m t t t t t t t t t t t

00'8! 00'Sí OO'SI 00'91 00*91 OO'B! 00'02 OO'Si GO'ló 00'¿i 00'01 00'8i 00 "i I t t t t t t t t m t t t

00'Si 00'SÍ 00 '£1 00'5I 00'9! 00*9! 00'irl 00'i! 00'QI 00'Sí 00'SÍ 00'¿I 00'íi t t t t t t t t t t t m

00'M 00**1 OO'il 00"0l 00 ' i f 00'01 OO'il 00*01 00'c i 00'£1 00 *¿ 00 '£ 00 'Sí 00 *H t t m t t

OO'i! 00'ó 00 *¿ OO'OÍ 00'£! 00* Si 00' i I 00'g OO'I! 00*£T 00*01 00*4 00' !E 00*6 t t t t m

00'S 00 *£ OO'B 00'S 00'0 i 00 *£ 00*9 00 *£ 00'6 00'6 00'8 00'£ oo'a 00'£ t t t t t t t

00'£ 00 *Z 00*£ 00 *£ 00*4 OO'SI OO'S 00'3 00'8 00 *£ OO'S QO'Z 00'3 OO'I

mtm

m\ SB6Í «41 £86! S8óf 136! 0841 6£6I B¿éí ££61 9£4Í S£4I ^£¿¡ ££6! S£6Í

Díü flOÜ 13Q d3B 89U W . KM AUN W W H 33d 3N3

(Do) mOV 7 3 0 VHflLTOadWaL 'Z : 'OHiaWTO¥d (M) w a a o w *axd Na NOivavr ' e o i : " ' N O I D " ¿ I S 3

ESTACIÓN. . : 1 0 3 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

ESE

tmttt 11.63 10.20 11.30 10.00 7.80 8.80 9.30

10.50 11.60 6.90

11.80 8.80 9.50

mtm

FEB

mmt 10.70 9.00 8.80 8.70

10.20 8.00 6.30 6.70 8.60

10.90 8,60 8.80 8,80

tmm

HAR

tmm 11.50 9.30 8.60 8,80 8,80 8.80 9.60 9.60 6.40 7,50 3,00 9,00 7.70 7.40

ftBR

mtm 7,60 8.70

10.60 5.20 6.90 7.30 9.00 8.40 4.60 5.40 6,10 8,00 5,20 5.10

HAY

tmm 6,50 4.00 6.30 5.80 7.20 8.40 8.90 7.90 5.30 4,60

11.80 5.60 3.40 4.70

,IÜ;.

mmt 5,90 6.20 6.90 5.50 6,40 8.70 5,70 5.30 4,20 4.80 2,80 6.40 4,60

Htm i

3UL

tmm S.50 6.50 6,10

nmn 5,80 2 T H \

f . / y

7.10 4,10

mnn nmn tmm tmm tmm tmm

ABO

¡ l i i l i i mmt nnm mtm mmt

4,70 3.50 2,90

mmt mtm mmt tmm mmt tmm mmt

SEP

mmt mmt mmt t t t t t t t t tmt t tmm tmm mtm mtm tmm nmn tmm t t t t t t t nmn mmt

DCT

5,60

mmt mtm tmm mtm mmt mtm

4,90

mtm mtm t t t t t t t mmt ttttm tmm mtttt

fiOV

7,90 7.50

11.10

mnn 8,60 6,60

nnm 7,70 4.80

mtm mtm mtttt tmm t t t t t t t t t t t t t t

cíe

10.10 7.20

10.20

mtttt 9.40 8.30 9.10 8.50 9.30

mmt 8,80

mrm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

serie rechazada por falta de datos

ESTACIÓN. . ; 1 0 3 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1 )

ENE FEB BAR 6BR HAY M JÜL Ñ5D SEP £3CT NOV DIC

1972 1973 1574 1975 1976 1977 1970 1979 1980 1981 1982 Í983 1984 1985 1986

tmm 27,00 27.00 13.00 10.00

400.00 10.00 22.00 14.00

mun 14,00 6,00 8.00

15,00

mmi

tmm 71,00 28.00 24.00 18.00

mmi 32,00 71.00 28,00

mmi 6.00

Z6.00 8.00

35.00

mmt

mmi 697.00 65,00 66.00 16,00 63,00 34.00 48.00 24,00

tmm 9.00

11.00 7,00

24.00 103,00

mmi 254,00

10,00 18,00 12,00 12,00 13,00 36,00 9.00

mmí 7,00 8.00

Í2,00

a. oo 20,00

imm 61,00 45.00 20.00 8.00 8,00 3.00

25,00 30,00 32.00 4,00

34,00 67.00 7,00

i h, 00

tmm 343,00

9.00 i 2.00 12.00 13,00 8.00

109,00 14,00 16,00 5,00

69.00 24,00 9,00

34,00

mm* 126,00

8.00 13,00

tmm 4.00 6.00

82,00 19.00

mmt mmt mmt

3,00

mm* mmt

mmi ! l i í ! ( l

mm* tmm mmí

5.00 3,00

40.00

imm mm* mmt mim

13,00

mmt mmt

tmm tmm nmu nmn nmu itmu nmu mnn j í j f i j l

imm nmn tmm rmm tmm mmt

154,00

mmi tmm mmt mm? tmnt tmm

12,00

tmm mtm mmi mmt tmm mmt mtm

i 3.00 20.00 4Í.00

mmt 13,00 3.00

mmt 10.00 16,00

imm mtm mtm

14.00

nmn mmi

44,00 5.00 9.00

mmt 10,00 4,00 6,00 8,00 7,00

mmt 235.00

tmm 12.00

tmm mmt

serie rechazada par falta ÚB datos

ESTACIÓN. . : 1 0 3 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 5 . CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o S/cm)

ENE FEB MAR flBfi HAY J(IN JUL SGQ SEP OCT NOV DíC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197S 1979 19S0 1981 1982 S983 ¡984 1985 Í9S6

ttttttt 1080.00 1200.00 1360,00 I400.00 850.00 1430.00 1400.00 1270,00 1600,00 10SO.oo 1300.00 1600.00 1220.00 1520,00

ttttttt !¡20.00 Í190.00 154O.0O 1425,00 S60.00 1350.00 !148.00 1450.00 í700.00 I450.00 1450.00 H50.00 1330.00 1780.00

ttttttt 1240,00 1075,00 1430.00 1450.00 900.00 áOO.OO 1130.00 1400.ÜO 1750,00 1450.00 145O.O0 1400.00 1360.00 1220.00

ttttttt 1250.00 860.00 1400.00 150O.OO Í200.0G 1200.00 1125,00 1350,00 1500.00 1550.OO 1450,00 140O.OO 1300,00 1160.00

lílJllí í400,00 625.00 1225.00 1500.00 1230.00 1160,00 1170.00 1450,00 1600,00 1300,00 1450.00 1150,00 1310.00 1295,00

tmiu 1350,00 1450,00 13OO.0O 1400.00 1Í50.00 1900,00 1350.00 1700,00 1850.Ü0 2000,00 20OO.OO 1275.00 1320.00 14OO.0O

ttttttt 1350,00 1540.00 1550.00 ttttttt 1640,00 1300.00 S450.00 1900.00

mmt nmn ttttttt 1370.00

mmt ttttttt

ttttttt

tmm tmm ttttttt

mmt 1760.00 14OO.0O í700.00

mmt ttttttt

tmm ttttttt Í900.00 ttttttt

mtm

nmn ttttttt ttttttt ttttttt

mtm ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

1350,00 ttttttt ttttttt

mtm mmt ttttttt ttttttt 1700,00 ttttttt

mmt tttmt ttttttt tttmt ttttttt

mmt

1325.00 1200.00 1550.00 ttttttt ttttttt 1500.00 ttttttt 1350,00 1900,00

mmt nmn nmn 1590,00

mtm ttttttt

1050,00 1100.00 1610.00 ttttttt tttmt 1760.00 1500.00 1350.00 1500,00 ttttttt 750,00 ttttttt 1410,00

ttnnt mtm

. . . . , , , . . , . , . . , , . . , , serie rechazada por falta de datos

ESTACIÓN..: 103 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

EME FEE «fia m m JUN JÜL fiBÜ SEP ÜCT N0¥ D1C

1972 1973 1974 Í975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1936

tmm 2,60 3,70 2,80 ¿.40 4,60 5,50 3,90 3,20 5,50 5,90 5,10 5,20 3,50

11,00

mtm 8,60 5,10 9,40 5,70 5.20 6.80 5.80 5.10 9.20 6,30

11.20 7.20 4.20

21,00

tmm 5.20 5.20

13,20 8.00 3.00 7.10 5.30 6.20

17.00 7.40

13,00 6.30 6.00 5.20

tmm 4.60 6,90 6.70 7.80 3.20 4,50 5.00 4.70 9.20 6.30 7.50 7.40 5,80 6.00

tmm 5.50 7.50 5.50 7.00 5.30 6,30 4,70 6,00 8,70 7.40

15.00 7.20 7.80 6.10

HUÍti 6,40 5,70 6.30 6,70 5,20 4,80 3,80 4,90 7,40 8,20

160,00 5,20 6,60 7.40

tmm 3,80 6,40 5,20

mnu 5,00 5,70 6,00 6.10

mtm mtm mmt

5,40

mmt mmt

mtm mmt tmm nnm mmt

8,00 6,40 4,50

ÍSÜH!

mtm mtm mmt

6.10

mtm mtm

mmt mtm tmm tmm tmm nnm tmm nmn mtm tmm tmm mtm nmn mtm t t t t t t t

7.30

tmm tmm mmt t t t t t t t tmm t t t t t t t

7.90

tmm t t t t t t t ttmn t t t t t t t nnm mtm t t t t t t t

5.60 6.70

12.40

mmt 6.60 7,50

tmm 2,10

10,80 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

7.80 t t t t t t t mtm

2.70 4,30 6.40

mmt 5,40 6,00 4.10 4.10 4,70

tmm 5.70

t t t t t t t 6,30


. . . . . . , . . . , , , . , , , , . . , . . . . , . , , . . . , , . , , , . . , i . , , . . , , , . , , , . , . , , , . , , , , . , , , , , , , , , , serie rechazada par falta de dates

ESTACIÓN..: 1 0 3 , JABALÓN EN PTE. MORENA (N) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/ l 02)

ENE FEB KAR SBR HfiY ¡m JUL ABO SEP OCT SQV DiC

i 972 Í973 1974 ¡975 1976 1977 1978 1979 !9B0 Í9B1 1982 \m [984 i 985 ¡986

tttmt 3.10 2.30 2.60 3,10 4.20 .40

2.30 i.40 2.40 1.10 2.20 2,40 ,70

tmm

tmm 3.30 2.20 3,70 3.70 2.20 1.40 ,60

LOO 6.40 1.40 4,30 2,20 2.90

HÜUt

mtm 4,50 2,40 4.70 3,00 ,80

2,40 2.00 1,60 7,90 .80

4.50 3.00 2.40

tmm

mmt 1.00 1,30 1,60 2,20 .40

1,50 ,90

1.00 1.80 1.80 2.70 3,60 3,00 2.20

tmm 1,50 1.30 1.00 i . 20 1,50 i , 20 1.20 1.20 2,00 LOO

Í0.6O 2.00 2,30 2.00

mtm 2,10 ,80

3.20 1.20 .60

1.20 .50

1,80 2.50 ,70

9.SO ,60

2. SO

mtm

mtm 1.30 3,00 1,40

mmt ,70 .50

2.50 1,00

mtm mtm mtm mtm tmm mtm

t t t t t t t tttmt mmi t t t t t t t t t t t t t t

1,60 1,00 .80

ttmtt t t t t t t t imm mim tmm mtm mmt

ttmtt mmi mtm t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmi t t t t t t t mtm t t t t t t t tmm ttmn

2,30 tmm mtm t t t t t t t tttmt ttmtt tmm

2,10

tttmt t t t t t t t itum tmm t t m t t t t t t t t t tmm

2,90 1.20 3.80

t t t t t t t 2.30 ,90

t t t t t t t Í.50 3,50

mmt mtm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mttn

1,70 5.00 1.50

urna 3,70 1.80 1.30 .40

1.60 t t t t t t t

3.50 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

, — . , , . . . , , , , , , . . , , , . , , . , , , , , , . , , . , , , . , , , , serie rechazada por falta de datos

ESTACIÓN. . : 1 0 7 , JABALÓN EN CABECERA (N) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

FEB HAY JUN JUl SEP GCT NOV SIC

ÜJHfi t t t t t t t tmt t t mmt t t t t t t t mt t t t t t t t t t t

.22

.1?

.06

.17 ,00

tmm ,31 .08

t t t t t t t t t tmt t t tmt tmm mmt t t t t t t t

,29 ,72 .17 .08 .17 ,21 .21 .70 .IB

t t t t t t t mtm ttmn t t t t t t t tmt t t t t t t t t t

,75 .77 .16 .0? .27 .21 .21 .70 .39

i í í í t í i mmt tmm mtm t t tmt t t t t t t t

.60

.80

.18

.09

.61 ,17

mmt .21 .89

t t t t t t t tmm t t t t t t t mmt t t t t t t t tm t t t

,76 .20

1.66 .10 ,15 .17

1.04 ,17 ,43

t t tmt ttt t t t t mmt m m t mtm

.08 ,50 .13 ,28 .00 .15 .18 .61 .17 .69

tmm t t t t t t t tmt t t t t t t t t t mt t t t t t t t t t t

.46

.27

.13

.00

.01 ,08

r i i Q l

,05 mnn

mmt mmt tmm t t t t t t t tmm t t t t t t t

.07

.15 t t t t t t t

.00

.00

.01

.17

.05 t t tm t

tmm mtm t t t t t t t t t t t t t t tm t t t

,05 .16 .12 .04 .04 ,00 ,04 ,17 ,13

mmt

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tmt t t

.06

.17 ,16 ,45 .51 ,20 .09 .09 .09

tmm

t t t t t t t mtm mtt t t t t t t t t t mnn

.08

.19

.16

.05

.05 ,08 .09 .21 .12

tmm

t t t t t t t t t tm t tm t t t t t t t t t t tmm

,10 .19 .15 ,05 .05 .00 .12 ,21 ,05

t t t t t t t

ENE FEB mi j t i AGO SEP 0CT DIC

mmt tmm mmt tmt t t t t t t t t t mt t t t

.19 -11 ,19 ,06 .17 .00 .16 .31 ,08

t t tmt tmm tmm t t tmt ttt t t t t t t t t t t t

.29

.72

.17 ,08 .17 ,21 .21 ,70 ,18

mtm tmtn mtm mnn t t t t t t t mtm

,75 .77 ,16 ,09 .27 ,21 ,21 .70 .89

mt t t t t t tm t mmt t t t t t t t tmm tmm

.60

.80

.18 ,09 .61 ,17 .63 .21 .89

t t t t t t t t t t t t t t mtm t t t t t t t tmm t t t t t t t

,76 .20

1,66 .10 .15 .17

í,04 .17 .43

mmt t t t t t t t t t tmt mtm t t t t t t t

.03 ,50 .13 ,28 ,00 ,15 ,18 .61 ,17 .69

t t t t t t t ttmn mtm mtt t t Utítfí

.20

.46 ,27 ,13 ,00 .01 .08 .61 .05

tmm

tmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

,06 .07 .15 .08 ,00 ,00 .01 .17 .05

mmt

t t t t t t t mmt t t tm t tm t t t t t tm t

.05 ,16 .12 .04 .04 ,00 ,04 ,17 .13

tmm

t t t t t t t mmt nnm t t t t t t t t t t t t t t

.06 ,17 ,16 ,45 .51 .20 .09 ,09 .09

t t t t t t t

mtm tmm t t t t t t t t t t t t t t tm t t t

.08

.19

.16 ,05 .05 .08 ,09 .21 .12

mt t t t

t t tmt t t t t t t t t t t t t t t muíí umn

,10 .19 ,15 .05 ,05 ,00 .12 .21 .05

m m i

ESTACIÓN. . : 1 0 7 , JABALÓN EN CABECERA CN5 PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

8E FEB flAR ABR HAY JÜN 3UL ftSG SEP DDT NGO DIC

1972 1973 i 974 [975 ¡976 ¡977 1978 1979 19B0 1981 1982 .983 !<í84 :935 1986

Í H « » 3,00 7,00 é.00 6,00 9,00 5.00

10,00 6.00

14,00 7.00 7,90 9.00 9,00

10.00

mnu 7.00 s.oo

10.00 6,00

11.00 12.00 7,00 5,00 2,00

10.00 12,00 7.00

14.00 5,00

tmm 6.00

11.00 3,00 6,00

14,00 7.00 9,00

12,00 12,00 14.00

tmm 7,00

10.00 10,00

mím 14.00 13.00 7.00

12.00 13,00 a.oo

10.00 7,00

15.00 9.00

12.00 11.00 12.00 Í5.00

Uí i i í í

mmt 12.00 14,00 Í6.00 i 6,00 iO.00 18.00 14.00 21.00 18.00 16,00 11.00 20.00 19.00

I M M 19.00 17,00 12.00 20,00 13,00 14.00 16,00

mmt 20,00 18,00 18,00 12,00 12,00 IB. 00

mmi 25.00 22,00 16.00 20,00 14.00 14,00 15,00 20,00 23.00 19,00 19.00 20.00 23.00

ímm

nnm mmt SÜIIS!

mmt mmt

16,00 19.00 21.00 20.00 24.00 25.00 18,00 18,00 22,00

mm¡

ímm tmm

15,00 18,00 16.00 14.00 20,00 21.00 22,00 14,00 20,00 17.00 17,00 18,00

ímm

14,00 12.00 13.00 12.00 13.00 13.00 12,00 13.00 18,00 13.00 16.00 16.00 15.00 13.00

mmi

8.00 12,00

nnm 13,00 10.00 12,00 12.00 10.00 12.00 11,00 12.00 7,00

12.00 13,00

ímm

13,00 5,00

10,00 6,00 7.00 7,00 7.00

mmi 2,00 4,00 6,00

11.00 9.00

12,00

mmí

ENE FEB üfiR ftBR HAY Mi M éGÜ SEP DCT HQV DIC

972 .973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986

mnn 3.00 7,00 6,00 6.00 9.00 5,00

10.00 6,00

14.00 7.00 7.90 9.00 9.00

10.00

mmi 7,00 8.00

10,00 6,00

11,00 12.00 7.00 5.00 2,00

10,00 12.00 7.00

14.00 5,00

mmi 6,00

11,00 8.00 6,00

14.00 7,00 9.00

12.00 12,00 14.00 12,00 7,00

10.00 10,00

mmi 14,00 13.00 7.00

12.00 13.00 g.oo

10.00 7.00

15,00 9,00

12,00 íi.00 12,00 Í5,00

í í iHi i 16.50 12.00 14.00 16.00 16.00 10,00 18,00 14,00 21.00 18.00 16.00 11.00 20.00 19,00

mmi 19.00 17,00 12,00 20.00 13,00 14,00 16.00 17,00 20,00 18,00 18.00 12,00 12.00 13.00

mmt 25.00 22,00 16.00 20.00 14.00 14.00 15.00 20.00 23,00 18.00 19,00 20.00 23,00

mtm

mmt 20.33 18,50 17.00 18,00 16,00 19,00 21,00 20,00 24,00 25,00 18.00 18,00 22.00

mmt

mmt 17.6? 15.00 18,00 16.00 14,00 20.00 21,00 22,00 14,00 20.00 17.00 17,00 18,00

ímm

14.00 12,00 13.00 12.00 13.00 IB. 00 12.00 13.00 13.00 13.00 16.00 16,00 15.00 13.00

tmm

8.00 12.00 11,50 13.00 10.00 12.00 12.00 10,00 12.00 11,00 12.00 7.00

12.00 13.00

mm¡

18,00 5.00

10.00 6.00 7,00 7.00 7,00 8,00 2,00 4,00 6.00

11.00 9.00

12.00

mmt

ESTACIÓN..: 107, JABALÓN EN CABECERA (N) PARÁMETRO.: 3, OXIGENO DISUELTO (mgr/1 02)

EME FES MAR ABR Kftf ¡m JUL ADD SEP OCT NDV BIC

1972 1973 1974 1975 Í976 1977 1978 1979 i 980 Í9BÍ 1982 1983 1984 1985 1986

mttt i S.90 6,20 ¿,30 8.50 7.60 4,00 8.60

10.50 10,00 6.90 8.B0 7.40 5.70

tttmt

tí m í Í 10.50 6.40 7.60 4,20

10,20 B.60 6.00 8.50 9.Í0 £..40 8.80 8.10 4.20

i « m i

tmm S2.10 6.90 1.80 8.40 8,80 9,60

10.30 8.50 2.80 5.80 6,30 9.10 7.30 8.50

t m m 8.90 7.90 9.10 6,30 6,60 9,50 9.60 9,50 5,10 9,10 8.70 8,90 6,20 6,20

nmn 9,00 S.90 7.70 5.30 7.20 8,10 9.40 5.80 6.60 5,60 6,90 7,70 4.50 5.50

mmt 7.70 6,90 8,70 .90

8,00 8.80 6,50 3.90 4.40 6,70 6,00 7,60 4,40

tmm

nmn 8,00 6.90 7,30 3.10 7,10 6.60 7,80 6.80 4,00 3,60 5.60

t m m 3.40

tmm

nmn %mm nmn m t m t m m

6,90 5,90 4,30 5,10 4,30 9.30 1.00

t m m 2.40

mmt

t m m t m m

8,40 6.10 7,10 6,20 1,60 2,40 6.70 ,60 ,70

4.10

t m m .50

t m m

7,80 12.20 7.20 6,90 7,50 6.60 7,20 4,90 6,90 2.90 3.70

m m t 4,00

t m m t m m

9.80 0.00 9.70 6.70 4,90 B,00 9,40 6,90 7.80 6,70 6.90

t t t t t t t m t m mmt tttmt

8.70 13.80 7.70 5,90 9.80 7,30 7,30 7.30 6.80 6,20

10,00 t t tm t ttt t t t t t t t t t t t t t t t t t t

ENE FEB HAR ABR HAY JIM JUL ASO SEP ÜCT MOV OIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 19B0 1981 1982 1983 1934 1985 1986

t m m 8.90 8,20 6.30 3,50 7,60 4,00 S.60

10.50 10.00 6,90" 8,80 7.40 5.70 7.B0

t t t t t t t 10.50 6,40 7,60 4,20

10,20 B.60 ó. 00 B.50 9,10 6.40 8.B0 8.10 4.20 7,58

mtm 12.10 6,90 1.80 8.40 B,80 9,60

10.30 8.50 2.80 5,80 6.30 9.10 7,30 8.50

t t t t t t t 8.90 7.90 9.10 6.30 6.60 9.50 9,60 9.50 5.10 9.10 8,70 B.90 6.20 6.20

m m t 9.00 B.90 7.70 5.30 7.20 B.10 9,40 5.80 6,60 5.60 6,90 7.70 4.50 5,50

mun 7.70 6.90 B.70 .90

8.00 B.80 6.50 3.90 4,40 6.70 é.00 7,60 4,40

nmn

nmn B.00 6,90 7.30 3.10 7,10 6.60 7.80 6,80 4,00 3,60 5,60 5.85 3.40

t t tmt

tmtt» 4.96 7,65 6,70 5,10 6.90 5,90 4.30 5.10 4,30 9,80 1.00 4.96 2.40

t t t t t t t

mmí 4.04 8,40 6.10 7.10 6.20 1,60 2,40 6.70 .60 ,70

4,10 4.04 .50

t t t t t t t

7.80 12,20 7,20 6,90 7.50 6.60 7,20 4,90 6,90 2.90 3,70 6.48 4,00 6.4B

t t t t t t t

9.80 B.00 9.70 6,70 4,90 B.00 9.40 6.90 7,80 6.70 6,90 7.71 7,71 7,71

mirn

8.70 13.80 7,70 5,90 9.B0 7,30 7,30 7,30 6.80 6,20

10.00 8.25 8,25 8,25

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 1 0 7 , JABALÓN EN CABECERA ( $ ) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1 )

OS FEB m RBR HAY JUN JUL fiBD SEP DDT NQV DIt

972 .973 .974 .975 .976 .977 .978 979 980 981 982 983 984 985 966

mmt 62.00 50.00 10.00 56,00

190.00 32,00 23,00 41,00

num 9.00

11.00 4.00

151,00

nnm

«mu 55,00 39,00 37.00

248,00

mmt 54,00 59,00 50.00

nmn 5.00

18.00 6,00

113.00

nnm

tmm 177.00 61.00

473.00 12.00 92.00 13,00 54,00 20.00

nmn 2.00

14,00 17.00 87.00 91.00

mmt 40.00 46,00 23.00 !2,00 23.00 49,00 23,00 30.00

í í i í í l í 140.00

5,00 26,00 29.00 18,00

mtm 74,00 35,00 53.00 7.00

24.00 19,00 30,00 21.00 14.00 8.00 7.00

152.00 69.00 14.00

tmm 141,00 86.00 24.00 25,00 26,00 3.00

482,00 40.00 6,00

18.00 15.00 41,00 68.00 14,00

nmn 202.00 74,00 36.00 43,00 6,00

19.00 228,00 22,00 20.00 11.00 2.00

22.00 110.00

mnn

tmm mmt tmm mmt nmn

4.00 28,00 29.00 30,00 45.00 11.00 14.00 6.00 9.00

tmm

tmm mtm

9.00 61,00 26.00 6.00

90,00 28.00 21.00 7.00 7.00

77,00 9.00

14,00

tmm

50,00 436.00

nnm 35,00 46,00 9.00

44,00 65.00 31.00 17.00 5,00 6.00

13.00

mtm mtm

80,00 20,00 18.00 16.00

649.00 3.00

15.00 49.00 20.00 5.00

41.00 6.00

21.00

mmt mm*

133,00 25,00 30,00 17,00 21.00 12.00 12,00 16,00 42.00 8.00

13.00 2.00

93.00

mtm mtm

ENE FEB HAR &BR HAY ¿UH 3UL ftGO SEP GCT NOV DIC

972 973 974 975 976 977 97S 979 980 981 982 983 984 935 986

nmn 62.00 50,00 10,00 36,00

190,00 32,00 23.00 41.00 51,58 9,00

11.00 4,00

151.00 51,58

mmt 55,00 39,00 37,00

248,00 141,00 54,00 59,00 50.00 62.18 5,00

1S.G0 6,00

113,00 62,18

nmn 177.00 61,00

473,00 12,00 92,00 13.00 54.00 20,00 35,62 2,00

14,00 17,00 87.00 91.00

nmn 40,00 46,00 23,00 12,00 23,00 49,00 23,00 30,00 35.69

140,00 5,00

26,00 29,00 18*00

mim 74.00 35,00 53,00 7,00

24,00 19,00 30,00 21,00 14,00 8,00 7,00

152,00 69.00 14.00

nnm 141,00 86.00 24,00 25,00 26,00 3,00

482,00 40,00 6,00

18,00 15,00 41,00 68.00 14,00

nmn 202.00 74,00 36,00 43.00 6,00

19.00 22S.00 22.00 20.00 11.00 2.00

22.00 110,00

mnn

mtm 19,56 41.50 48.50 34.50 4,00

28,00 29.00 30.00 45.00 11.00 14,00 6.00 9,00

mnn

mmt 29.53 9.00

61.00 26,00 6.00

90.00 28.00 21.00 7.00 7,00

77.00 9.00

14.00

mnn

50.00 436,00

13.50 35.00 46.00 9,00

44.00 65.00 31.00 17.00 5.00 6,00

13,00 63,08

tmm

30.00 20.00 18.00 16.00

649.00 3.00

15.00 49.00 20.00 5.00

61.00 6,00

21.00 74.08

stt»m

133.00 25.00 30.00 17,00 21.00 12.00 12.00 16.00 42.00 8,00

13.00 2.00

93.00 32.62

tmm

ESTACIÓN..: 107, JABALÓN EN CABECERA EN) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC (micro s/cm)

Bffi FEB HAR fiBR HflV ¿y^ ¿ Ü L flG0 s E P QCT NOV ÜIC

1972 1973 1974 ¡975 1976 1977 1978 1979 ¡980 1981 ¡982 1983 1984 1985 ¡986

mmt 860,00 1225,00 1000.00 1050.00

mnn ¡056,00 1250.00 950,00 1250.00 1450,00 aso,oo 950.00 765,00

1560.00

tmm 890,00 850,00 1210,00 1075.00 900.00 1200,00 1175,00 1050.00 ¡300,00 1000,00 880,00 900.00 940,00

¡287.00

tmm 760.00 850.00 1140,00 1250.00 800.00 1000.00 900,00 ¡150.00 1350,00 1050,00 1000,00 1050,00 890,00 920.00

mmt 1000.00 750.00 1000,00 1600,00 350.00 800.00 820,00 900,00 1400.00 1080,00 970.00 1160.00 360.00 810.00

muí! 1340.00 780.00 840,00 ¡370.00 940.00 ¡100.00 800.00 950.00 1370.00 950,00 1020,00 1040,00 905.00 850.00

mu» 930.00 790.00 900.00 ¡700.00 900.00 900.00 900.00 ¡000.00 ¡450.00 ¡050.00 1100.00 900.00 982.00 875.00

mun ¡075.00 ¡050.00 ¡i 50.00 1050.00 SÍ00.00 900,00 950.00 ¡000.00 ¡050.00 1150.00 880,00 950.00 945.00

mnn

nmn mmi mnu num tmm 1490,00 1050,00 1100.00 1450,00 1100,00 1270.00 1040.00 1100.00 ¡240.00

uitm

tmm tmm 1050,00 1700,00 ¡¡50,00 1150.00 950.00 1000.oo 1450,00 1050.00 1200.00 1250.00 1100,00 1570.00

tmm

1000.00 ¡300.00 1050.00 1270,00

mmi 1170.00 850.00 ¡000,00 1600,00 1300,00 1500.00 1200,00 ¡100,00 Í670.00

imm

875.00 1040.00 980.00 Ií00,00 ¿20.00 ¡050.00 960.00 1000,00 ¡¡00.00 ¡380.00 1200,00 1300,00 ¡¡15,00 1430,00

mmt

800,00 1200,00 1000,00 Í150.00 910,00 ¡320.00 ¡000.00 950.00 1100.00 ¡160.00 1300,00 1350,00 990,00 1520,00

mmi

HE- FEB HAR flBR HfiY ¿m JUL fiSG SEP OCT NOV DIC

1972 ¡973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 i 980 1981 S982 ¡983 ¡984 ¡985 Í9B6

tmm 860,00 1225,00 1000.00 1050,00 905.00 ¡056.00 ¡250.00 950.00 ¡250.00 1450.00 850,00 950.00 765,00 1560.00

mnu B90.00 850,00 12Í0.OO 1075.00 900.00 ¡200,00 ¡175.00 ¡050.00 1300.00 ¡000.00 880,00 900,00 940.00 ¡287.00

mnn 760,00 850,00 ¡140,00 1250,00 800,00 1000.00 900.00 1150.00 1350.00 1050.00 1000,00 1050.00 890.00 920.00

nmn 1000,00 750,00 1000,00 1600.00 850.00 800.00 320.00 900.00 ¡400.00 1080.00 970.00 1160.00 860.00 BíO.OO

mtm 1340.00 780,00 840.00 1370.00 940.00 1100,00 800,00 950.00 1370,00 950.00 1020,00 i 040.00 905.00 350.00

mmt 930.00 790.00 900.00 1/00.00 900.00 900,00 900,00 1000.00 1450,00 1050.00 1100.00 900.00 982.00 875.00

mím 1075,00 1050.00 1150.00 1050.00 ¡¡00.00 900,00 950.00 ¡000,00 ¡050.00 1150,00 880.00 950,00 945,00

imm

tmm ¡204.44 1050.00 ¡425.00 1100.00 1490,00 1050,00 ¡100.00 1450,00 ¡100,00 ¡270,00 ¡040.00 ¡ ¡00.00 1240,00

mun

tmm 1218,33 ¡050,00 1700.00 1150.00 1150,00 950.00 1000.00 1450,00 1050,00 ¡200,00 ¡250.00 1100,00 1570,00

tmm

1000,00 1300.00 1050.00 ¡270.00 885.00 ¡¡70.00 850,00 1000.00 1600.00 1300,00 ¡500,00 ¡200.00 1100,00 ¡670,00

mnn

875,00 1040.00 930.00 1100.00 620.00 1050,00 960.00 1000.00 1100,00 ¡380,00 1200,00 1300,00 1115.00 ¡430,00 H Í H Í Í

800.00 1200.00 1000.00 1150.00 910.00 1320.00 1000.00 950.00 ¡¡00,00 1160,00 ¡300,00 1350.00 990,00 1520.00 itimt

ESTACIÓN..: 107 , JABALÓN EN CABECERA (N) PARÁMETRO.: 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

EXE FEB W ABR HAY JUN JUL AGO SEP ÜCT HDV D!C

1972 1975 1974 1975 1976 1977 1973 Í979 1990 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mnn 1.50 2.00 3.70 3,40 3,70 2,40 1.80 1,10 3.00 1,80 1,70 3,70 1.40 6.50

mmt 1,60 1,90 2,90

11,20 2,00 2,80 i.20 .50

1.80 2.30 1,70 2.70 4,60 3.30

nmn 13,20 2.10 9,50 2,10 1,20 4,70 1,50 2,10 3,00 2.70 2.20 2,80 3,60 2.40

mmt 1,60 3,00 1,40 2,60 ,30

1,60 1.00 1.70 2.70 6.00 2.60 2.70 2,00 1.50

tmm 2,30 1.70 .50

3.80 ,60

3.90 .90

3.60 6.20 3.20 1,70 4.80 4.00 2.40

nnm 2,40 2,60 1.30 6,50

.70 3,90

.40 1.40 7,50 1,90 2.30 2.80 4.30 1.70

mmt 3,90 2.50 LIO 9,10 1,20 1,30 4.80 5.90 6.60 3,20 2,90 2.20 5.00

mmt

mmt nmn nnm mmt tmm

1.30 3,70 2.50 3.60 8,80 6,30

10,80 3.80 4,60

mmt

nmn nnm

3.50 2.10

10,20 1,80 1.00 2,40 3.30 9.80 6,00

10.40 3.90 8.00

tmttt

1.60 4,10 2,90 2,70 2,20 2,60 2.30 2,80 2.80 5.50 3,70 4,30 2.60 4,30

tmm

.30 1,80 2.20 4.20 2.00 2,50 2.80 .80

2,00 3.40 4,40 3,10 2.50 9.70

tmm

1,50 3,60 2,70 2.60 2.20 Í.30 1,80 2,60 3,10 3,30 2,10 4,90 3,60

13.80

mmt

ENE FEB m ABR HAY JUN JUL ASG SEP 0CT H0V DIC

1972 1973 1974 1975 1976 Í977 197S 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 1,50 2,00 3.70 3,40 3,70 2,40 i,80 1.40 3,00 1.80 1.70 3.70 1.40 6,50

tmm 1.60 1,90 2,90

11,20 2.00 2.B0 1.20 .50

í.30 2.30 1.70 2.70 4,60 3.30

t t t t t t t 13.20 2,10 9,50 2,10 Í.20 4,70 1.50 2,10 3.00 2,70 2,20 2,80 3.60 2,40

tmm 1.60 3.00 1,40 2.60 ,30

< 1 A i «O'J

1,00 1.70 2.70 6,00 2.60 2,70 2.00 1,50

nnm 2.30 1,70 .50

3.80 .60

3.90 .90

"7 / J".

6.20 3.20 1.70 4,80 4.00 2.40

tmm 2.40 2.60 1,30 6.50 ,70

3.90 .40

1,40 7.50 1,90 2,80 2.80 4.30 1.70

mmt 3,90 2,50 1.10 9,10 1.20 1,30 4,90 1,90 6,60 3.20 2.90 2,20 5.00

t t t t t t t

tmm 5.04 3.00 1.60 9,65 1.30 3,70 2,50 3,60 8.80 6.30

10.80 3,30 4.60

tmm

mtm 5.20 3.50 2.10

10.20 1,80 Í.00 2,40 3,30 9.80 6.00

10,40 3,90 3.00

t t t t t t t

1,60 4.10 2,90 2,70 2,20 2.60 2.30 2,80 2,80 5.50 3,70 4,30 2,60 4.30

t t t t t t t

.30 1,80 2.20 4.20 2,00 2,50 2.80 ,80

2,00 3,40 4,40 3,10 2,50 9.70

mtm

1.50 3,60 2.70 2,60 2.20 1.30 1.80 2.60 3.10 3:30 2.10 4.90 3,60

13,80

nnm

ESTACIÓN..: PARÁMETRO.:

107, JABALÓN EN CABECERA 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/l 02)

CN)

ENE FEB MR fiBR ÍBY M JUL fiSO SEP QCT NO!' BIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 935 986

tmm 3,40 l . t t 4,90 3,30 1,00 ,80

4,40 1,50 5.90 ,50

3,20 5,60 1M

mtm

tmm 3,70 3,80 3,40 1,70 2.50 4,00 .90 ,60

2,20 3.30 3.60 2,20 2.00

mtm

tmm 4,00 1.00

55.00 2.00 1,00 1.60 1,60 1.80 ,60

2,10 2,80 2,40 2.10

mtm

tmm 1,40 1.40 ,40

1.00 ,40

1.50 LÍO .90

3,90 2.60 2,60 4,10 5.00 ,40

tmm .20 ,60 ,70

1.40 1.80 2,90 ,50

2,00 6.Í0 5.60 4,30 .70

2,80 .70

tmm 1,40 ,70

i .30 75.00

.40 i ,00 .60 .50

3.30 1 = 60 4,30 .40

5,40

mmt

mtm ,90

4.30 1,80 i ,60 1,40 ,90

2,80 1.10 3,80 3,30 1.10

mmt 6,00

mmt

mmt mtm mmt mmt mtm

.50 1,90 2.00 1,40 3,90 8,60

33.00

uum 6,80

tmm

mtm tmm

1,20 1.80 5.10 ,50

19,00 ,70

2,30 5,50

10,00 3,00

tmm 14.00

mnn

1,40 1,40 2,50 .90

2,10 ,80

1,80 .40

2,40 4,60 3 . Í0

t t t t t t t 2.00

t t t t t t t mmt

,30 1.70 2.20 2,70 ¡,20 4,70 3.00 ,40

1.90 4,50 2.50

tmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1,30 3.40 2,20 1.50 2,70 2,40 ,40 .40

6,00 6.10 1.50

mmt t t t t t t t t t t t t t t mtm

ENE FEB M R ABR HAY JUN SÜÍ AGO SEP QCT N0V DIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 936

t t t t t t t 3,40 1,40 4,90 3,30 1,00

= 80 4,40 1.50 5.90 .50

3,20 5,60 2,90 2,98

t t t t t t t 3,70 3.BS 3.40 1,70 2,50 4,00 ,90 .60

2,20 3,30 3,60 2,20 2.00 2,6!

mmt 4.00 1,80

55,00 2.00 1,00 1.60 1.60 1,30 .60

2. Í0 2.80 2,40 2,10 6.06

tmm ¡,40 1.40 ,40

1,00 ,40

1.50 1,10 ,90

3.90 2,60 2,60 4,10 5,00 .40

mnn .20 .60 ,70

Í.40 1.80 2.90 .50

2.00 6.10 5.60 4.30 .70

2.30 .70

t t t t t t t 1,40 .70

1,30 75,00

,40 LOO .60 .50

3.30 LiO 4,80 .40

5.40

mtm

tmm ,90

4,30 1.80 1.60 L40 ,90

2,30 LÍO 3,80 3,30 1.10 2,42 6,00

l í l l l í t

mmt 7.26 2.75 LBO 3.35 .50

1,90 2,00 1,40 3,90 8.60

33.00 7,26 6,30

t t t t t t t

t t t t t t t 5.74 Í.20 1.80 5.10 .50

19,00 .70

2.30 5.50

10.00 3,00 5,74

14.00

mmt

1.40 ¡,40 2.50 ,90

2,10 ,80

1.30 ,40

2.40 4,60 3,10 L 95 2.00 L95

t t t t m

.80 L70 2.20 2,70 1,20

- 4,70 3.00 .40

1.90 4.50 2,50 2.33 2.33 2,33

tmm

1.30 3,40 2,20 1.50 2,70 2,40 .40 .40

6,00 6,10 1,50 2,54 2.54 2,54

mnn

ESTACIÓN. . : PARÁMETRO,:

1 0 9 , AZUER EN CARRIZOSA 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

(ti)

m FEB ¿BR JUH JUL SEP GCT NGV DIC

mntt mmt m m t

t m m ^Síí Ü l mmt t m m

.10. M

. « •

.16 ,01 .11 .04

t im i í m m t tmm nmn t tmt t % 111 m

t t t t t t t mmt

.50 V »

.04 ,16 ,02 .11 .12

t t t t t t t t t t t t t t ttttttt t t t t t t t t t t t t t t í í í í * (• (

tmm mnn

*u .ee •M .07 .03 .12 .38

t t t t t t t tmm mtm mmt mtm tmm t t t t t t t mmt

.12 J» *W ,07 .02 ,ie .28

t t t t t t t ttmtt ttttttt t tmt t mmt mmt ttmn tmm

,16 .00 ,04 .11 .34 .18 ,38

mmt mmt tmm t t t t t t t m t m tmm mmt ttmtt

. i i ,00 ,04 .02 ,5! .18 ,28

i m m i m m t tmt t mt t t t mmt nmn t tmt t m i m

,08 .00

t t t t t t t ,00 .40 .04

t t t t t t t

t t t t t t t i m m mmt mmt t t t t t t t m t m mm¿ t t t t t t t

.00 m t m mmt mmt

.18 ,02

t t t t t t t

t t t t t t t t í í t t t t ttttttt ttttttt t t t t t t t tmm ttmtt mtm

,oo ttttítt ttttttt mtm

,10 .00

ttttttt

mtm t t t í t t t mmt mtm tm t t t ttttttt ttttttt

.26

.00 t t t t t t t t t t t í t t m t t t t

. 1 !

.00 t t t t t t t

mnn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ttttttt ttttttí mi***

T i

,00 t t t t t t t ttttttt ttmtt

.12

.01 mmt

t t m n tttt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t í t t t t t t t t t t t ttttttt

.22 ,00 .00 ,12 ,00 .12 .05

ttttttt

ENE FEB ASR m m JUL SEP GCT DIC

ttttttt ttttttt tttmt ttttttt mmt tmm ttttttt ttmit

.10

.00

.85

.16 ,01 .11 .04

ttttttí ttttttt ttttttt ttmn ttttttt tmm mtm ttttttt

,90 .00 M Ai .02 .11 .12

ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt tmm ttttttt ttmtt mmt

. i i ,00 .04 .0? ,03 .12 =38

ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttí mmt mmt ttttttt

.12 ,00 ,ÜÜ .87 .02 ,18 .28

nmn nmn ttmn mrm tmm tmm mtm ttiíit'i

Ab .00 ,04 .11 .34 .18 ,38

ttmn tmm tmm tmm ttmn tmm ttttttt ttttttt

,ii .00 ,04 ,02 ,51 ,13 .28

mtm tmm mtm mmt ttttttt ttttttt imm ttttttt

,0B .00 .10 ,00 ,40 .04

ttttttt

ttttttt ttmn ttttttt tmm mmt ttmn mtm tmm

,00 .07 ,07 .07 ,18 .02

ttttttí

ttmtt tmm ttttítt mmt tmm mtm mmt mmt

.00

.03

.03

.03

.10

.00 ttttttt

mtttt ttttttt mtm ttttttt mttit ttttttt mmt

,26 ,00 .09 = 09 ,09 .11 .00

tmm

ttttttt nmn mtm nmn ttttttt ttttttt ttmtt

.ii

.00

.05

.09

.09

.12 ,01

ttttttt

mmt ttttttt ttmn ttttttt mmt mnn ttttttt

.22 ,00 .00 ,12 .00 ,12 .05

ttttttí

ESTACIÓN. . : 1 0 9 , AZUER EN CARRIZOSA (N) PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE FEB HñV JUN aii SEP DCT NOV m tmm tmttt t t m t t tmm mmt nmn mtm t m t t t

2.00 2.00 7.00 7.00 7.00 4.00

10,00

t m m t m m t t t t m t m m m t m t m t t t mtm t t t t m

9.00 6.00 6,00 9.00 8.00 9.00 6.00

m m t tttt t t t t m m mmt t t t t t t t t t t t t t t mtm tmm

9,00 10,00 12,00 10.00 7,00

11,00 n.oo

t t t t t t t imm t m m t t t tm ttttttt m m t t t t t t t t m m t

a. oo 14.00 n.oo 7.00

10.00 15.00 16.00

t tmt t nmn m m t tt t t t t t m i m m t m WttU t t m t t

ii.OO Í3.00 14,00 13.00

• 11.00 14.00 12,00

mnn t tm t t mtm t tmt t t m m ttttt t t mtm t t t t t t t tmm

19,00 15,00 13,00 16,00 sa.oo 15.00

m t ¡ti t tm t t tt t t t t t tm t t t t t t t t t t t t t t t t t tmm tmttt

13,00 18,00

i m m 18.00 15,00 ía.oo

tm t t t

tmm tm t t t m m t m m t tttt t t t imm mtm tmm

25.00 m t m tmm nmn

IB, 00 Í8.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t tmt t mmt tmt t t m m t t tmt t m t m

18,00 tmtn m m t tttt t t t

15,00 16,00

i m m

mtm tm t t t m t m tmt t t m t m tt t t t t t t t t t t t t

16,00 15.00

t t t tm tttt t t t t t t t t t t

14,00 18,00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t tm tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mtm

12.00 13.00

mtm t t t t t t t t tm t t

12.00 íi.OO

t t t t t t t

t t t tm t t t tm tttt t t t mnn mtm t tmt t tt t t t t t

7.00 2.00 5.00 7,00 6,00 9,00 9,00

t t t t t t t

ENE FEB JUN JUL SEP CCT DIC

t tm t t tmt t t t tm t t tt t t t t t nmn tmt t t mtm tmm

2.00 2.00 7.00 7,00 7.00 4,00

10.00

mmt mtm t m m HitUí m t m ttttt t t m t m mmí

9.00 6.00 6.00 9:00 S.00 9.00 6.00

t t t t m t m t t t mmt t m t t t mmt t t t t t t t t t m t t t t m t t

9.00 10.00 12.00 10.00 7.00

11.00 11.00

t t t t t t t tmm u m t t t tmt t t t t t t t t t t t t t t t UHUi mtm

8.00 14.00 n.oo 7,00

10,00 15.00 16.00

mtm t í t l t í í t tmt t tt t t t t t m í m tmt t t mtm mmt

11,00 13.00 14,00 13,00 11.00 Í4.00 12,00

t tm t t mtttt m m t t tmt t mnn mtm m m t tmm

14.50 19.00 15,00 13.00 16,00 18,00 15.00

m t m t tmt t ttt t t t t m t m tt t t t t t t tm t t t tm t t mmt

18,00 18.00 17,40 18.00 15.00 18.00

tmm

tmm t tm t t t t t t t t t t tmt t t tm t t tt t t t t t nmn m m i

25,00 20,33 20,33 20,33 18,00 18.00

t t t tm

t t t tm m i m tt t t t t t t t t t t t t tm t t t t t t t t t t tmt t t tmm

18.00 16.33 i l 11

16,33 15,00 16.00

t tm t t

t tm t t t tm t t t tmt t tt t t t t t mnn t t t t t t t t t t t t t t

16.00 15,00 15,75 15.75 15,75 14,00 18.00

t m m

tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tm t t t tm t t t t t t t t t

12.00 13,00 12.00 12.00 12.00 ¡2,00 11,00

mmt

t t t t t t t t t m t t t t t t m t t m t t t t m n t t t t t t t t t t t m

7.00 2.00 5,00 7.00 6.00 9.00 9,00

tmtn

ESTACIÓN..: 109, AZUER EN CARRIZOSA (N) PARÁMETRO.: 3, OXIGENO DI SUELTO (mg/1 02)

ENE FEB JüL fl60 SEP OCT NOV DIC

tmm nnm nmn mnn tmm nnm tmm nnm

10.50 11,40

9.90 11.10 10,00 9.80

mtm

tmm nmn mnn nnm ímm nmn mtm nmn

9.40 11.10 10.30 10.40 10,20 9,10

tmm

nnm nmn imm mnn mnn nnm tmm nmn

9,70 9.60 9,ao 9.50

10.80 8.60 9.00

tmm nmn tmm nmn nnm nmn nmn mmt

9,70 11,40 10,70 10.30 9.60 7.80 7,60

mnn nnm imui mtm tmm ímm tmm mnn

6.80 10.30 9,20

11.10 9.00 6.30 7.50

mtm mmi imm mtm mm¡ nmn mtm nmn

7.70

sao 7.80 a.jo 7.40 7.60

tmm

tmm mtm tmm nmn nmn nmn mtm iunn

7.60 7.30

tmm 7.30

mtm 7,00

mmt

i i t í í t i

nnm mtm nnm ímm mtm mmt unw

7.30

tmm imm tmm nnm

7.10

mtm

mmt mtm nnm nmn nnm nmn nmn mmt

7.50

mim nmn ímm tmm

2.20

mtm

mmt mtm tmm mmt mmt nnm tnnn

7.30 3.20

mtm mtm tnnn

8.00

nmn uum

nmn mmt ttttttt ttttttt ttttttt tmm t t t t t t t

8, se 9,70

mtm tmm tmm mnn í t i i t i i í í t í ü f

tmm nmn tmm nnm ttttttt ttttttt mmt

8.00 10,30 10.60

11.30

imm nnm tmm mmt

ENE FEB MAN ftBR Wi m JliL ABO SEP OCT DIC

nnm mmt nnm tmm nnm imm tmm nnm

10,50 11.40 9.90

11.10 10,00 9,80

10.45

nnm imm mmt imm ¡Síl í í! t t t t t t t t t t t í í i

mnn 9,40

11.10 10.30 10,60 Í0.20 9,10

10,12

mmt tmm mmt tmm itmn

tmm tmm imm

9.70 9.E0 9.80 9,50

10,80 8.60 9 = 00

mtm mmt nmn mmt umn imm nnm mim

9,70 11,40 10=70 10.30 9=60 7, SO 7=60

mnn ÍMÜÍÍ

imm ímm mtm imm mmt mmt

8,80 10.30 9,20

11.10 9,00 4. SO 7 = 50

ttttttt ttttttt tnnn mtm tmm mmt tmm tmm

7.70 8.10 7,80 8.10 7,40 7,60

tmm

umsi mmt mtm mmt tmm mmt mtm mtm

7,60 7.30 7,30 7.30 7.30 7.00

mmt

t iüt-íi

mtm í í i i i t i

tmm mnn mím imm i i í í í i í

7.30 7,20 7,20 7.20 7,20 7,10

í í i i i t i

mmt mmi tmm ¡mm Í»Htti

mtm tmm imm

7.50 4,85 4.85 4.85 4.85 2.20

mím

nnm nnm mnn tmm tmm ttttttt í í í í í i í

7.30 8.20 7,83 7,83 7.83 8.00 7,83

i í í i i í í

mmt imm í í í i í i i

tmm tnnn mim tmm

8:Í0 9=70 B. 90 8.90 3,90 3.90 S.90

mnn

ttttttt ttttttt imm mmt mmt mmt mmt

8.00 10,30 10.60 11.30 Í0.05 10.05 ¡0=05

í í í í i í í

ESTACIÓN. . : 1 0 9 , AZUER EN CARRIZOSA (N) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

ENE FEB fflffi fiBR MM JUN JUL AGG SEP OCT NOV DIC

1772 1973 1974 1975

m ¡ Í977 i?7B 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

nmn imm í í i í i i í ttttttt mttíi ííiíií* íí í i í i í mmi

7.00

nttm 7,00 3.00 5,00

12.00

tmm

mtm mtm tmm mtm tmm mtm mtm tmm

2.00 | | | í | H

4,00 5.00 3,00

12.00 mmi

mmt. nam imm tmm tmm imm mtm mmt

17,00

mmi 31,00 3.00 4.00

13,00 84.00

mrm ttmtt imm mmi nmtt mmt mmi nmn

3,00

mmt 8.00 3,00 7.00

10,00

18,00

ttmtt ttttttt imm mtm tmm mtm ttttttt mmt

4.00 19.00 5,00 7,00

25.00 9,00

24.00

mmt nmn tmm ttttttt ttttttt mmi ttmtt ttttttt

27.00 29.00 40.00

4.00 42,00 10,00 ó. 00

ttttttt ttttttt mmi ttttttt nmtt mmi ttttttt ttttttt

8.00 52.00

imm 13.00 12,00

7.00

ttmtt

mmi ttttttt mtm mmi mim mmi mmt mmi

11.00

tmm itttm tmttt

4,00 54,00

mmt

ttmtt ttttttt imm jíttiit imm mmi mmi nmn

45.00

tmm »mm nmn

2.00 12,00

ttttttt

ttmtt tnnn imm ttttttt ttmtt nmn mmi

35.00 21.00

ímm mmi tumi

6,00

mmt ttttttt

ttttttt ttttttt ttttttt ttmtt ttttttt imm tmm

20.00 A.OO

ttttttt mtm u m u

13.00

ttttttt ttttttt

ttmtt ttttttt ttttttt ttttttt tmm mmt ttttttt

5,00 7,00 3,00

14.00 3.00

12.00

mmt ttttttt

Bií FEB HñK ABR HftV JUN JUL flbO SEP OCT ffiV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 i 977 1973 1979 1930 19BÍ 1982 1983 1984 1985 1986

mmi mmt ttttttt imm mmt tttttit ttttttt nmn

7.00 6.B0 7,00 3,00 5,00

12.00 6,80

mmt mmt imm ttttttt ttttttt ttttttt nttm tmm

2,00 5.20 4,00 5.00 3,00

12.00 5,20

ttiittí tmm nmn ttttttt mtm tmttt nmn tmm

17.00 22.00 11.00 3.00 4,00

13.00 ¡34,00

ttttttt mtm nntn ttnm ttttttt ttttttt mtm ttttttt

3.00 8.17 E.00 3.00 7.00

10.00 18,00

ttttttt ttttttt mtm nmn ttttttt tmm ttttttt nmn

4.00 19,00 5.00 7.00

25.00 9.Ü0

24,00

tmm nmn mmt mtm mmt tmm nmn ttttttt

27.00 29.00 40.00

4,00 42.00 10,00 6,00

ttmtt ttttttt ttttttt tmm | ( j|rf *£

ttttttt ttttítt ttttttt

8.00 52,00 18,40 13.00 12.00 7.00

nmn

mtm mtm ttttttt tmm mtm nttm tmm tmm

11.00 23.00 23.00 23.00

4,00 54,00

ttttttt

nmn ttttttt mmt tmm nmn mtm mmt nmn

45,00 19,67 19,67 19,67 2.00

12,00

ttttttt

nmn mmt ttttttt mmt nmn m u » ttttttt

35,00 21,00 20,67 20,67 20.67

6,00 20,67

ttttttt

mmt nmn ttttttt tmm ttttttt ttttttt ttttití

20,00 6.00

13.00 13.00 13,00 13,00 13,00

nmn

mtm mtm mtm tmm mtm mmt ttttttt

5,00 7,00 3.00

14,00 3.00

12,00 7,33

ttttttt

tttmt M ' K I I 00'056 00'0561 00'00!! 00'OOÍ! 00'OKI 00'006 t t t t t t t U Í I 'S i ttttttt nnm t t t t t t t t t t t t » t t t í i i i

ttttttt 00'IGZI 00'50ü Q0'6£ü 00'6£ü 00'6£ü OO'OQÍl 00'006

mmt t t t t t t t t t t t t t t nnm urna unm mna

nmn 00'0££i

00'000I

wstzi OO'StEJ

OQ'St^l

00'055I 00'00!I

t t t t t i t t t t t t t t

t m m i i t m t

t m m t m m m t m

mmt cyruu 00'000i 00'06c! 0 Q W I 00'OMl 00'009!

t m m t t m t t

nmn ttttttt

nmn mun nnm tmm

m n u 00'06ü OO'OOOl

00'051!

OO'OEÜ

OO'OEI!

00'OOSS

t m m j iU í t t

t t t t t t t

t m m tmm mmt nnm nnm

mnn 00'516

00-0S6

00'005!

00 "6121 OO'OOi!

00'000!

mnn mmt « t t t t t

nmn mmt t t t t t t t

unm mmt

00*513

0C5S8

00'058

00'022!

00'OSI!

yO'DStT

OO'OOO!

nnm m m i t t t t t t t

m*m t t t t t t t ttttttt

nmn nmn

00'508

00'088

00'060!

00'050!

OO'OOO!

OO'OSE!

OO'OOO!

m t m t t t t t t t ttttttt

nmn nmn t t t t t t t t t t t t t t t t t í t t t

00'038 oo 'Sí-e 00'OSOI

OO'OOO!

00'OtO!

00 W T 00'056

tttmt t t t t t t t t t t t t t t tttttti ttttttt t t t tm nmn t t t t t t t

OO'QííB

00'0*8

00'001!

OO'OOO!

00'030!

00'OSÍF!

00'OOÜ

unm mnn mnn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

nnm mnn

OQ'ZCOI 00'éÍB

00'OOÜ

00'006

00'050!

M'OSZT OO'OOO!

t t t t t t i t t t í í t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

nmn nnm

00'OSÍi

oo*ote OO'OKs 00'OSB 00'0!8! 00*0ü£f 00'056

umn nmn mmt mnn t t t t t t t mnn t t t t t t t t t t t t t t

?a6í 586! Í36t

£861 ¿"86! 186! 086! 6£é! 8í6!

LÚA 9Z6I £¿¿I H6Í ÍLbl Ubi

3Ifl AON 130 ¿33 Q9tl W Nílf km ÜOS m S3d

t t t t t t t 00'Í Í I ! 00'ÜGA

00 '0561

00'OOÜ

00*00¿í

00*052!

00*006

tmm imm í í t t i i t t t t t t t t i j ttttt

nmn iUtm

nmn 00'153! 00'SOI! t t t t t t t

nmn nmn 00*0021 00'006

mmt t t i t t t t ttíttt!

nnm t t t t t t t j t i t t t i ttttttt

t t t t t t t G0'0££! OO'OOO!

t t t t t t t t t t t t t i

nnm 00'0551 00'OOu í í í t t t í t t t t t t t t t t t t t t

nmn mun nnm tttttti

tttttti 00'OÍS! OO'OOOl

t t t t t t t t t t t t t t ttttttt 00'009i t t t t t t t

nmn nmn nmn t t t t t t t

tnnn t t t t t t t

nmn

t t t t t í t 00'061! OO'OOOl

t t t t t t t

nmn t t tmt 00 W l t t t t t t t

nmn mun nnm mnn nmn t t t t t t t

nmn

J t t í í t t 00 '516 00'086 00'0051 t t t t t t t OO W ! OO'OOOl t t t t t t t

nnm t t t t t t t t t t t t t t

mmt mnn nmn ttitttt

00'51B 00'GSB 00'058

00'0K1 OO'GGÜ

00'ÚGH

OO'OOO!

t t t t t t t

nnm t t t t t t t i t t t t i t

$nnu mnn mmt t t t t t t t

00'508 00" 038

00'060!

00"050!

OO'OOOl

OO'OSZl

00'OÚO!


nmn t t t t t t t t t t t t t t

umn mnu

oo'osa oo'st-a 00'OSO!

OO'OOO!

00'OsOI

00'09i! 00'056 ttttttt ttitttt t t t t t t t t t t t t t t

nmn t t t t t t t ttttttt

tmm

00*0*6

oo'ota OO'OOÜ

OO'OOOl

00'080!

00'OSH

OO'OOÜ

t t t t t t t

nmn nnm nmn nnm nmn tmm nmn

00'SEO!

00"6*8 00'OOÜ

00'006

00'0501

00'052 i OO'OOO!

nmn mnn t t t t t t t t t t t t t t

nmn t t t t t t t

nmn mmt

00'OGÜ

ÜO'OírS

0C'0££!

OO'OSfl

oo'oiai

00'OMI 00'056

mnu umn t t t t t t t

nmn nnm t t t t t t t

mun t t t t t t t

986! S86! ^86! £S6!

386!

136!

084!

6¿f>!

B¿AI ¿66!

9¿6!

e¿ü U i l

mi zm

Día UN loo d3¡ pgy inc mt m use m m m

( w o / s O J O I U Í ) o o e g y a v a l AIXOflClNOO ' 5 : * Oai3MVH¥d (W) «SOZIiiaVD N3 H30ZV '601: • • • N 0 I D V 1 S 3

ESTACIÓN. . : 1 0 9 , AZUER EN CARRIZOSA (N) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB HfiR fiBR HAY JDH JUL ftGO SEP OCT NOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 i 977 1978 1979 i?BO 1981 1982 1983 1984 ¡9B5 1986

ttttttt mnn mtm nnm nnm nnm t%nm tmm

.90

.30 1.40 .80

1.40 ,70

2.30

tmm m t m tmm t m m t m m t m m t m m !Í!SÍÍ|

,¿0 .70

1.50 .80

1.50 ,70

1.60

mnn mnn tmm ttttttt ímm nmn tmttt nnm

,60 1.00 1.30 1.20 .70

1.70 2.00

nnm ttttttt mmi mnn ímm nmn nnm nnm

1,30 ,30

2.00 1.20 1.40 1,40 1.50

mmt ttttttt nmn mnn tmm tmm ttttttt •mnn

1.30 2.00 1.50 1,20 2.10 1.40 1.60

tmm nnm nmn tmm nmn nnm mnn mnn

1.10 1.90 1.10 1.00 2.80 1.10 2,10

tmtt t mnn nmn tmttt tmm: tttmt t tmtt nmn

1,10 1.60

nmn 1.30 .70

i . 60 t tmtt

nntn mttt t nmn nnm tmm mmí tmm nmn

2.10

ttttttt m m í ttttttt

1.20 2.20

ttttttt

tmm ttttttt mnn tmm tmm tmm tmttt tmm

1.80

ttttttt tmm mnn

.90 4.00

ttttttt

mtttt ttttttt nmn nmn mtm tmttt ttttttt

1:00 1.50

m m í ttttttt mnn

1.30 2.10

ttttttt

ttttttt nmn ttttttt m m í ttttttt nmn tmtt t

.40 1.00

ttttttt ttttttt ttttttt

1.00 1.80

ttttttt

ttítttí ttttttt mtm ttttttt ttttttt nmn nmn

1.40 1.20 1.80 1,30 1.80 1.40 1,30

nnm

ENE FEB DAR fiBR HAY JUN JUL ASB SEP ÜCT NOV BIC

1972 1973 Í974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm i t t t t t t ttttttt t t t t t t t ttmtt tmm mun t t t t t t t

,90 .30

1.40 .80

1.40 .70

2.10

ttttttt t t t t t t t ttttttt t t t t t t t mnn mtttt ttt t t t t t t t t t t t

.60 ,70

1,50 .SO

1.50 ,70

1,60

t t t t t t t ttttttt nmn t t t t t t t mun t t t t t t t mnn t t t t t t t

,60 l.OO Í.30 1.20 .70

1.70 2,00

í í í í í i í t t t t t t t nmn nnm titttts ttt t t t t nnm nmn

1.30 ,30

2 .00 1,20 1.40 1.40 1.50

nmn mnn nmn mnn t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t

. 1.30 2.00 1.50 1.20 2.10 1.40 1.60

t t t t t t t ttttttt mmt nmn mmt t t í t í t i ttttttt tmm

1.10 1.90 1.10 1.00 2.80 1,10 2.10

ttttttt t t t t t t t nmn nmn mnn ttttm tttt t t t t t t t t t t

1.10 1,60 1.26 1.30 .70

1.60 t t t t t t t

ttttm ttttttt nmn ttttttt t t t t t t t mnn t t t t t t t ttmt¡

2.10 1.83 1.83 1,83 1.20 2.20

ttttttt

t t t t t t t ttttttt í í t t í t t t t t t t t t mtm nnm ttttttt t tmt t

1.80 2,23 2,23 2.23 ,90

4,00 ttttttt

t t t t t t t t t t t t t t nmn nnm t t t t t t t t t t t t t t mnn

1,00 1,50 1.47 1.47 1.47 1.30 2.10

mnn

t t t t t t t t t t t t t t tmm mnn mnn mnn mnn

,40 1,00 1.05 1,05 1.05 1.00 1,80

ttttttt

t t t t t t t ttttttt ttttttt t t t t t t t ttttttt nnm mnn

1,40 1,20 1.80 1,30 1,80 1,40 1.30

nnm

ESTACIÓN. . : PARÁMETRO.:

1 0 9 , AZUER EN CARRIZOSA (N) 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02 )

ENE FEB mi ¡m mi ñ60 SEP QCT DIC

nmn mmt t m m ttmn tmm t m m m m t t t t t m

JO 1,30 ,40 .90 ,¿0 ,40

t m t t t

mmt t m t t t t t m t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m

,40 í.00 1,10 .50 ,40 ,20

t t t t m

t m t t t m m t m t m t t m t t t m t t t nmn m m t t t m t t

.40 ,60 ,40 ,40 .60

1.10 mtm

t t t t t t t t t i i t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t mmt

,50 1,40 1.10 ,60 ,90 ,40 ,40

t t m t t t t t m t t t t t t t t mmt ttmtt t t t t t t t t t t t t t t m t m

,40 = 40 ,40

1.50 ,40 ,40 .40

t t t t t t t t t m t t nmn t t t m t mtm t t t t m t t m t t t t t t t t t

.70 ,70 .50 ,60

1.20 1,90

t t t m t

t t t t t t t t m m t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t m tmm t t t t t t t

1,50 .30

tmttt ,40

t t t t t t t 1,80

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mtm mtm t t t m t tmm t t t m t

,40 t t t m t t t m t t m t m t t t t t t t

,40 t t m t t

t m t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t

,90 t t t t t t t mtm t m t t t t t t t t t t

i,90 t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t m t t t t t m t t t t t t t t t t t t m

.80

.40 nmn t m t t t tmm

.40 tmm tmm

m m t t t t m t tmm ttmn t t t t t t t t t t t t t t m m t

.40 1.10

t m m t m t t t t t t t t t t t m m t t t t t t t t t t t t t t

mtm m t m m m t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t

,40 1.00 1,40 1,10

t t t t t t t t t t t t t t n m n t t i i t t t

ENE FEB m Sül fi5D SEP 0CT DIC

ttmtt t m t t t t t m t t t t t t t t t mmt t t t t t t t mtm mmt

,40 1.30 ,40 ,90 ,60 .40 .67

t t t t m mtm t t m t t mtm t t t t t t t t t t m t m t i t t t t m t t

.40 1,00 1.10 .50 .40 .20 ,40

t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t m m t m m t tmm

,40 .60 .40 ,40 .60

1.10 .58

t t t t t t t t t t m t t m t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

.50 1,40 1,10 .60 .90 ,40 .40

t t t m t tmm t t t t t t t t t t t t t t m m t t t t t t t t t t t t t t t tmm

.40 ,40 ,40

1.50 .40 ,40 .40

t m t t t tmm t t m t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

,70 ,?0 .50 ,60

1,20 1.90

t t t t m

t t t t t t t mtm t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mtm

1.50 .30

1,00 ,40

1.00 1.B0

m t m

t t t t t t t nmn i t i m t mtm mmt t t t t t t t t t t t t t t mtm

.40

.40 ,40 .40 ,40 ,40

t t t t t t t

t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t nmn m m t tmm

,90 1,40 1,40 1,40 1.40 1.90

t t m t t

t m m tmm t m m m t m t t t t t t t m m t mmt

,80 .40 ,53 ,53 .53 ,40 .53

m t m

t t t t t t t mtm t t t t m m t m t t m t t t t t t t t t t t t t t t t

.40 " 1,10

•7=j

.75

.75

.75

.75 t m m

t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t nmn t t t t t t t t t m t t

.40 1,00 1,40 Í.Í0 ,9a ,9S .93

m m t

ESTACIÓN..: 2 0 1 , GIGUELA EN QUINTANAR (N) PARÁMETRO.; 1, CAUDAL ( m 3 / s g )

ENE FEB m m Mi ¿UN M flGG SE? ffCT NOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 Í97G 1979 1980 198 i ¡9B2 1983 1984 1935 1986

í i í í iU e. 10 .90 .90 .27

2,30 3.20 4.10 6.00 4.96 3,00

,37 .24 .2! .77

tmm 9,40 ,50 ,90 .56

5,50 3.80 5,30 4,96 4.00

1.17 .31 .28 .30 .52

mnn 7,60 ,50 .37 = 37

5.00 10,00 6.20 5.04 4.00 3, SO .43 .30

1.10 1.00

tmm 8= 10 2,00 .50 ,75

3.10 5.20 5.65 6,36 3.94 2.50

mmi .62 .97

1,36

mnn 7.60 .75 .90 .47

2.50 5,30 5,35 6,12 6.00 2.30

.71

.65

.76

.as

mnn 9,40 2.89 .71 ,13

1.97 5.20 6.50 5,04 3.64 1.80 ,21

1,13 .95 .28

tmm 12, Í0

mmt ,47 ,23

1.55 3,70 8.60 5,36 2.20 1.50

tmm .65 .18 ,09

mm? tmm mmt mmt tmm

1.30 2,70 4,20 4,24

.90 ,50

mmt mmt mmt tmm

mmt 3.00 .65 .03 .08

1.60 2.60 3.70 3.00 LÍO

tmm .u

mim mmt mmt

7,60 3.00

,77 ,15 .04

1.87 2.90 4.80 3.00 LÍO .83

mmt .19 .19

unm

10,10 2,22 ,90 ,18 ,07

2.00 3,40 6.20 3,58 1,50 .75 .21 .19 .28

unm

9.40 2.14 LOO .19 .14

2.20 3,50 5,30 3.76 1.95 .40 .24 .63 .63

unm

ENE FEB KM ftBfi HAY JUN JIM. SGQ SEP DCT NtW DIC

1972 1973 Í974 1975 ¡976 1977 197B 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1935 1986

mmt 8.10 .90 ,90 ,27

2,30 3.20 4, JO 6.00 4,96 3,00 .37 .24 .21 .77

mnn 9.40 ,50 .90 ,56

2=50 3,80 5.30 4,96 4,00 1.17 ,31 .28 ,30 .52

ÍHÍÍH 7.60 .50 .87 ,37

5.00 10,00 6,20 5,04 4,00 3,00 ,43 .30

LÍO LOO

ÍÜ Í IS ! 8.10 2,00 ,50 :75

3.10 5,20 5,65 6.36 3.94 2.50 ,57 .62 .97

1.36

tmm 7.60 .75 .90 .47

2,50 5.30 5.35 6.12 6,00 2.30 .71 .65 ,76 .81

tmm 9.40 2.89 .71 .13

1.97 5,20 6.50 5.04 3,64 1.80 ,21

L13 .95 .28

mmt 12.10 3.05 ,47 .23

1,55 3,70 8,60 5,36 2,20 1.50 3.05 .65 .18 .09

t t í t t t t 7.55 2.31 .25 .16

1.30 2.70 4,20 4.24 .90 .50

2,31 2.31 2.31

mim

nnm 3,00 .65 .03 ,08

1.60 2.60 3.70 3,00 LÍO .66 • 1 í

1.59 1.59

mmt

7.60 3.00 .77 .15 .04

1.87 2.90 4.30 3.00 LÍO .83 .16 .19 .19

mmt

ÍO.ÍO 2.22 ,90 .18 .07

2,00 3.40 6.20 3.58 1,50 .75 .21 .19 ,28

mmt

9,40 2.14 LOO .19 .14

2,20 3,50 5.30 3,76 1.95 .40 .24 ,63 ,63

mmt


201, 2,

GIGUELA EN QUINTANAR (N) TEMPERATURA DEL AGUA (SO

Bí FES ttftR flBR tMY JUN JUL ABO SEP DCT KOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 i?ao 1981 1982 1983 1984 1985 • 1986

tmm t t t t t t t

7,00 6.00 6,00 9,00

10,00 9,00 7.00 4,00 9,00 4.00 6.00 4.00 7.00

t t t t t t t tmm

9,00 9,00 6.00 8.0G 9.00 8.00 9.00 4.00 5.00 é.00 6,00 7.00 4,00

mmt S.50 8,00 9.00 8.00

11,00 8.00 8.00

11,00 9.00 9.00 e.oo 5.00

11.00 S.00

mmt lí.OO 12.00 8.00

13,00 9.00

10,00 11,00 11.00 10.00 10,00

tmm 10.00

tmm 10.00

mmt 16,00 12.00 14,00 13.00 14,00 11.00 14.00 13,00 13,00 14.00 10.00 11.00 15.00 14.00

tmm 19.00 17.00 16.00 20.00 14.00 16,00 17.00 14.00 17.00 16.00 19,00 14.00 17,00 16.00

mtm 20.00 20,00 20.00 20,00 17,00 17,00 16.00 18.00 17.00 21.00

t t t t t t t 13.00 21,00 19.00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmt

15.00 20,00 21,00 21,00 25.00 22.00

t t t t t t t mmt mmt t t t t t t t

t t t t t t t 19.00 16.00 18.00 17.00 14,00

ímt í t 19,00 19.00 18.00

t t t t t t t mtm nmn mmt %mm

t t t t t t t 12.00 12,00 14.00 35.00 13.00 12.00 16.00 18.00 15.00 14,00 14.00 12,00 17,00

mmt

mmt 14=00 8,00

11.00 9.00

12.00 11.00 12.00 12.00 9.00

n.oo 13,00 13.00

u.oo t t t t t t t

mmt 4.00 7.00 6.00 8,00 9.00 7.00 9,00 4,00 5,00 5.00 8.00 8.00 7.00

tmm

HC FEB MñR ABR MAY JUN JUL m SEP 0CT lfflV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1933 1984 1985 1986

¡HUÍ! t t t t t t t

7,00 4.00 6.00 9.00

10.00 9.00 7.00 4.00 9.00 4.00 6.00 4.00 7.00

mmt mmt

9.00 9,00 6.00 8,00 9,00 8.00 9,00 4.00 5,00 6,00 4.00 7,00 4,00

t t t t t t t 8,50 8,00 9,00 8,00

11.00 8,00 8,00

11,00 9,00 9.00 S.00 5.00

11,00 8,00

t t t t t t t U.OO 12.00 8,00

13.00 9.00

10,00 11,00 11.00 iO.00 10,00 9.00

10,00 13.00 10.00

t t t t t t t 16.00 12,00 14,00 13.00 14,00 11.00 14.00 13.00 13,00 14,00 10,00 11,00 15,00

• 14,00

t t t t t t t 19,00 17.00 S6.00 20.00 14.00 16.00 17.00 14.00 Í7.00 16.00 19,00 34,00 17.00 16.00

t t t t t t t 20.00 20.00 20,00 20.00 17,00 17.00 16,00 18.00 17.00 21.00 18,77 18.00 21,00 19.00

mnn 19.50 18.00 19.00 18.50 15,00 20.00 21.00 21,00 25.00 22,00 20.67 20,67 20,67

t t t t t t t

mmt 19,00 16,00 IB, 00 17,00 14,00 16,00 19.00 19,00 18,00 18,00 17.50 17,50 17.50

mtm

mmt 12.00 12,00 14,00 15,00 13.00 12,00 16.00 18.00 15,00 14.00 14.00 12.00 17,00

mtm

mmt 14.00 8,00

11,00 9.00

12.00 3 i,00 12.00 12.00 9.00

11,00 13.00 13.00 11.00

mmt

mmt 4,00 7.00 6,00 8,00 9,00 7,00 9,00 4.00 5,00 5,00 8,00 8.00 7,00

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 2 0 1 , GIGUELA EN QUINTANAS (N) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ENE FEB HAR ABR MñV JUN JÜL ASO SEP ÜCT MOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 19?9 1980 1981 (982 1983 1934 1985 1986

mmt 10.35 9.90

11.80 11,10 7.90 9.80 8.60 9,80

10,40 9.30

10.80 9.70 9,70

nnm

nmn 10.10 10.30 8.30 9.00 8.70 9.00 B.00 8.90

10.70 10.30 10.10 9.30 8.40

mnn

mmt 10,60 10,10 10,50 10,10 9.20 9.20 9,30 9,30 9,20 9.10 9,30

Í0.40 8,20 9.00

mmt 8,60 9,50 9.80 8.20 7.00 9.20

10.40 9.70 9.30

10.00

nmn 9,00 7,90 8.60

mmt 8.50

10.20 7.40 8,30 8.10 8,30 7.90

10.00 8.90 3.20 9,80 9,00 6,90 6,90

mtm 8,00 7.70 9,40 8.10 7,70 a, 00 7.20 7,10 7.70 6.70

12,10 8.80 7.20

mtm

t t t t t t t 7,00 7.60 8.80 8,20 7.00 6.60 7.30 6.40 6,80 6,70


6,00 3.80

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

6.70 7.40 4,20 6.60 5,60 9.00


t t t t t t t 6.30 8,20 9,00 8,00 6.70 6,30 5.30 7.Í0 5.40

i í l í í í t 3,60

nnm mmt t t t t t t t

8,30 10.20 8,90 8,30 7,20 9.00 8,40 6.90 8,30 8,20 7.90

t t t t t t t 7,70

nnm nmn

8.90 8,50

11,50 9.70 7.80 9,50 9,10 6,90 8,90 9,10 8,70

tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

9.70 11,40 10,20 a.40

10,10 9.00 9,40 7.80

10,40 9,30

10,10 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nnm

ENE FEE MftR ABR MfiV JUN JUL AG0 SEP GCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

t t t t t t t 10,35 9,90

11.80 11,10 7,90 9,80 S.60 9.80

10.40 9.30

10.80 9.70 9.70 9.93

t t t t t t t ÍO.SO 10,30 8,30 9,00 8,70 9,00 8,00 8,90

10,70 10,30 10,10 9,80 8,40 9.35

t t t t t t t 10,60 10.10 10,50 10.10 9.20 9.20 9.30 9.30 9.20 9.10 9,30

10.40 8,20 9,00

t t tm t B.60 9,50 9,80 8,20 7.00 9,20

10,40 9,70 9,30

10,00 9.55 9.00 7,90 8.60

num 8.50

10,20 7,40 8.30 8.10 8.80 7,90

10.00 8,90 8,20 9,80 9.00 6.90 6.90

mnn 8.00 7.70 9.40 8,10 7.70 8,00 7.20 7,10 7,70 6.70

Í2.10 8.80 7,20 5.35

t t t t t t t 7.00 7.60 8,80 8.20 7.00 6,60 7,30 6,40 6,80 6,70 6,85 6,85 6.00 3.80

t t t t t t t 6.65 7,90 8.90 8.10 6.70 7.40 4,20 6,60 5,60 9.00 6,58 6.58 6,58

t t t t t t t

umn 6,30 8,20 9.00 8.00 6.70 6,30 5,30 7.10 5.40 8.45 3.60 6.59 6.59

t t t t t t t

8.30 10.20 8.90 8,30 7.20 9,00 8.40 6,90 8.30 8.20 7.90 8.28 7.70 8,28

tmm

8.90 8,50

11,50 9,70 7.B0 9.50 9.10 6,90 8.90 9.10 8.70 8,96 8,96 8,96

tmm

9,70 11.40 10.20 8.40

10.10 9.00 9,40 7.80

10,40 9,30

10.10 9,62 9.62 9,62

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 2 0 1 , GIGUELA EN GUINTANAR PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN

ENE FEB ' MAR &BR HGY JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B 1979 1930 mi 1982 1983 1984 3985 1986

tmttf 29.00 16.00 11,00 6.00

360,00 3B.00

2,00 54.00

Itltttí 9,00 5.00 5.00

11.00

mtm

tmm 357.00

14.00 12.00 63.00

ttmtt 53.00

136.00 48.00

mmt 4.00 5.00 5.00

23.00

mmt

mmt 360,00

6.00 9.00

ÍO.OO 430.00 480.00 106.00 106.00

mtm 4.00 4.00 4,00

81.00 33.00

mmi 1106.00

9.00 ÍO.OO 5.00

152.00 99,00 71.00 32.00

mmt 4.00

tmm 50,00 24.00 11,00

tmm 619,00 39.00 53,00 8.00

143,00 8,00

:s,oo 28,00 38,00

6,00 4.00 9.00

11.00 10.00

mtm 397.00

13.00 21,00 14,00

480.00 109,00 304.00 167.00 22.00 29,00

5,00 4.00

14,00 205.00

ENE FEB HAft ABR HAY JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 Í980 19B1 1982 1983 Í984 1985 1986

ttmtt 29,00 16.00 11.00 6.00

360,00 38.00 2.00

54.00 45,50 9,00 5,00 5.00

a,00 45.50

mmt 357.00

14,00 12.00 63,00

395,00 53.00

336,00 43,00 65.45

4,00 5.00 5,00

23,00 65,45

tmm 360.00

6.00 9.00

ÍO.OO 430.00 480.00 306.00 106.00 125.62

4. OS 4,00 4,00

83.00 33,00

mmt 1106,00

9,00 10,00 5.00

152.00 99.00 71.00 32,00

131,08 4,00 4,00

50,00 24,00 11.00

ttmtt 619,00

39.00 58,00

8,00 143,00

8,00 25.00 28,00 3B.00

6,00 4,00 9,00

l í .OO 10,00

ttmtt 397,00 33,00 21.00 Í4.00

480,00 109.00 304.00 167,00 22.00 29.00 5,00 4,00

14,00 205.00

(N) (rag/U

JUL ASO SEP DCT NDW DIC

mmt í907.00

52.00 20.00 8,00 8,00

15,00 6000.00

62.00 27,00 18,00

mtm 4.00

12,00 100.00

ttttttt tmm mmi mtm mmi

7,00 83,00

160.00 44.00

106,00 6.00

mmt mmt tmm mmi

tmm 130.00

3,00 4.00

215,00 10.00 45,00 49.00 23.00 32.00

tttttlt t tmtt mtm t tmtt tmm

355,00 615.00

mmt 10,00 10,00 8.00

10,00 158.00 69,00 13.00 4.00 4.00

14,00

tmm mmt

8.00 27,00 5,00 4,00

16,00 IB. 00 13,00

118.00 22,00 5.00 7.00 5.00

13,00

t tmtt mmt

324.00 15.00 4,00 6,00

10.00 5,00

ÍO.OO 127.00 12.00 5,00 7.00 4,00

38.00

ttttttt mtm

JUL f¡60 SEP 081 NDV DIC

tmm 1907.00

52.00 20.00

8.00 8.00

15.00 6000.00

62.00 27.00 18.00

633,31 4.00

12.O0 100.00

ttmtt 1018,50

27.50 12,00

113,50 7.00

83,00 160,00 44,00

106,00 6.00

67.67 67,67 67.67

ttttttt

ttttttt 130,00

3,00 4.00

215.O0 ÍO.OO 45,00 49.00 23.00 32.00

5.00 ttttttt 1185.10 3385.30

mtm

355.00 635.00

4,00 ÍO.OO 10,50 8.00

ÍO.OO 158.00 69.00 Í3.00 4,00 4.00

14,00 105.83

num

8.00 27.00

5.00 4.00

16,00 18.00 13,00

ÍIB.OO 22.00

5.00 7,00 5.00

13,00 20,08

mtm

324,00 35.O0 4,00 6.00

¡0,00 5.00

10,00 Í27.00 12,00 5.00 7.00 4.00

18.00 42.03

ttmtt

ESTACIÓN..: 201, GIGUELA EN QUINTANAR (N) PARÁMETRO.: 5, CONDUCTIVIDAD A 252C (micro s/cm)

a i m. m ABR mi m JUL SED SE? OCT HOV OÍC

1972 ( ' • 1 7 ^

1974 1975 1976 1977 197B 1979 i 980 1981 1982 1983 Í984 ¡9S5 ¡986

nmn 1500.00 1650.00 1610,00 1700.00 H'iHH 2090.00 1900.00 1700.00 1900.00 2000.00 1950,00 2100.00 1760,00 1940.00

ttiUti 1470.00 i440.00 1900,00 1900.00 ííUüj-j

1500.00 1300.00

Íaso.oo 2000.00 2050.00 2000.00 2000,00 í920,00 2040.00

tmm 1700.00 1550.00 1900.00 1900.00 1650.00 i600.00 1990.00 1800.00 2050.00 2150,00 2100,00 1900,00 1350,00 2020.00

mm? 1800,00 1550,00 1950.00 1950,00 2000.00 i800,00 1650.00 1800,00 2000.00 2050.00 Mtlttt 2200,00 1900.00 2010.00

mtm 1800.00 1600.00 2050.00 2000.00 1950.00 1770.00 1890.00 1900,00 2100.00 2150.00 2200.00 2100,00 1920.00 1950.00

mmi 1SO0.00 2050.00 2000,00 2100,00 1850,00 1900,00 1900,00 2200.00 2200,00 2100,00 2900.00 2000,00 1950.00 2040.00

nnm 2100,00 2200.00 2200.00 2100,00 2200.00 2000,00 1450.00 2200,00 2300.00 2500.00

tmm 2500.00 2050.00 2150.00

tmm ¡mm mm* tmm mm? 2120,00 2200,00 2100,00 2300,00 2600,00 2650.00

mtm mmi tmm !!¡í|H

nnm 2000,00 1900.00 2100,00 2100.00 2000,00 1950,00 2100.00 2100.00 2400,00

mun 1400.00

mmi nnm man

1900.00 1600.00 2000.00 2020,00

mm* 2100,00 1900,00 2000,00 2150,00 2100,00 2050.00 2250,00 2200,00 2030,00

mm?

1650,00 Í550.00 1800.00 1900,00

mmi 1950.00 1850.00 1900.00 1900,00 2000.00 2100,00 2000,00 2100.00 1960,00

ttttttt

1390,00 1500.00 1890.00 1850.00 1900.00 2178.00 2000.00 1800.00 1900.00 2050.00 2000.00 2100,00 1980.00 1820,00

mím

ENE FEB HAR ÑBR MfiV JIM -JUL fiSQ SEF OCT HOV BIC

1972

1973 1974

1975

1976

¡977 1979

1979

Í980

1981

¡982

1983

¡984

1985

¡986

mim 1500.00

1650,00

¡610.00

1700.00

1330,77

2090.00

1900,00

1700.00

¡900.00

2000.00

1950,00

2¡00,00

1760,00

1940.00

mtm 1470.00

1440.00

1900.00

Í900.00

1859.23

i800,00

1800.00

1850.00

2000,00

2050,00

2000,00

2000,00

1920,00

2040.00

mnn 1700.00

1550,00

1900,00

1900,00

1650,00

1600,00 1990,00

1800,00 2050.00

2150.00 2100,00

1900-00 1850.00

2020.00

nttm 1800,00

1550,00 1950.00

1950,00

2000,00 1600,00

¡650.00

1800,00 2000,00

2050,00

2150,00 2200.00

1900,00

2010.00

ítP-Ui 1800.00

1600,00 2050.00

2000,00

1950,00

1770,00

i890,00

1900.00

2100.00

2150,00

2200.00

2100.00 1920,00

¡950,00

mmt laoo.oo 2050.00

2000,00

2100,00

1850,00

1900,00

1900,00

2200.00

2200,00

2100.00

2900.00

2000.00

1550,00

2040,00

nnm 2100.00

2200,00

2200.00

2100,00 22O0.00

2000.00

¡450.00

2200.00

2300.00 2500.00

2150.00

25OO.0O 2050.00

2150.00

tmm 2050.00 2050.00 2150.00 2100.00 2120.00 2200.00 2100,00 2300.00 2600,00 2650.00 2328.33 2328.33 2328.33 t t t t t t t

mmt 2000.00 1900.00 2100.00 2100.00 2000,00 í950.00 2100,00 2100,00 2400.00 2350.00 ¡400.00 2005,00 2005.00 t t t t t t t

¡900,00 1600.00 2000,00 2020.00 2023,08 2100.00 ¡900,00 2000.00 2150,00 2100.00 2050,00 2250.00 2200,00 2030,00

mtm

1650.00 1550.00 1600,00 1900.00 1396.92 1950.00 1850,00 í900.00 i900,00 2000,00 2100,00 2000,00 2100,00 ¡960,00 t t t t t t t

1390.00 1500.00 ÍB90.00 1850.00 1900.00 2Í7B.00 2000.00 1800.00 1900.00 2050.00 2000.00 2100.00 1980,00 1820.00 t t t tm

ESTACIÓN. . : 2 0 1 , GIGUELA EN QUINTANAS (N) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB MAR ftBS HAY JUN JUL SEO SE? OCÍ NOY DÍC

1972 Í973 3974 1975 1974 197? 1978 i 979 1980 1981 3982 1983 Í9S4 ! 985 1986

mmt .90 ,70

1.20 .60

4,10 1,20 i , 50 .10 ,90

1.30 .80

1.00 .80

2.20

mmt LOO 1.20 .10

1.20 2.50 3.10 LIO .60

1,20 1,00 ,90

1,50 ,80 ,90

t t t t t t t 4.00 1.30 1,70 .80 .70

3.40 1,10 ,60

1.30 1,20 í,20 1,00 1,10 2,40

t t t t t t t .50

1.50 2.10 .70 .30

2,60 1.00 1.10 .70

1.20

tmm 2.80 2,00 1,90

t t t t t t t .50

1.80 1.30 Í.50 1.40 1.70 3.00 1,60 2.10 1,50 1,30 2,30 2,20 3,40

tmm 1.10 1,70 1.40 1.40 3,00 2.50 3.60 .40 .90

3,20 4,00 2,10 1,80 3.10

mmt 1.60 1.60 ,60

3.20 3.00 3,60 5,10 1.10 1,80 1,70

t t t t t t t 2,10

• 2,00 4,00

mmt t t t t t t t nmn tmm t t t t t t t

.10

.40

.40 2.40 3.30 2,90

t t t t t t t tmm nmn t t t t t t t

t t t t t t t 1.40 1.40 ,20

3.60 2,00 1.40 1.70 S.00 1,60

tmm 5.30

t t t t t t t nmn mtnt

1.10 1.40 1.10 .70

2.20 1.30 2.30 i,30 1.30 2.00 1.60 1.50 2,10 1.80

tmm

,70 1,50 1.20 3.80 1.50 1.20 2.30 .40 .80 ,70 .90

1,50 1,60 2,00

t t t t t t t

.30 1,00 .30

1,20 i , 00 1.40 1,30 1,60 1,00 1.40 1,20 ,70

1,60 3,50

mmt

ENE FEB HfiR ftBR HfiV JüN JUL ftSQ SEP GCT HQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1932 1983 i 984 Í9B5 1986

t t t t t t t .90 ,70

i.20 .60

4.10 1.20 1.50 .10 ,90

1.30 ,80

1.00 ,80

2,20

tmm 1.00 1.20 .10

1,20 2.50 3.10 3.10 .60

1,20 1,00 ,90

3.50 ,80 .90

nmn 4.00 1.30 3.70 ,80 .70

3.40 1.10 .60

3.30 í.20 1.20 LOO 1.10 2,40

unm .80

1.50 2,10 .70 .30

2.60 1.00 1.10 ,70

1.20 1.25 2.80 2.00 1,90

t t t t t t t ,50

1,80 3,10 3.50 3.40 3,70 3.00 '- LP-¡,OU

2,10 1,50 1.30 2,30 2.20 i,40

t t t t t t t 1,10 1,70 3,40 1,40 1.00 2,50 í,60 ,40 ,90

3.20 4,00 2.10 1.80 3,10

tmttt 1.60 1,60 .60

3.20 1.00 3,60 5,10 1.10 1.90 1,70 2.26 2.10 2.00 4,00

Mítm 1.50 1,50 ,40

3,40 ,10 .40 .40

2,40 3,30 2,90 1.5A 3,58 1.5S

t t t t t t t

tmm 1,40 1.40 ,20

3.60 2,00 3.40 1,70 1.00 1,60 2,25 5.30 1,96 1.96

nmu

S,!0 1,40 1,10 ,70

2,20 1,30 2,30 1,30 1,30 2.00 1,60 1.50 2,10 1.80

mtttt

.70 1.50 1.20 3.30 1.50 1.20 2,30 ,40 ,80 ,70 .90

1.50 i.60 2.00

t t t t t t t

,30 3,00 ,30

1.20 1,00 3,40 1,30 1,60 3,00 1,40 1.20 ,70

1.60 1.50

mmt

ESTACIÓN. . : 2 0 1 , GÍGUELA EN GUINTANAR (N) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02 )

ENE m NAR SER ÜAY JÜK JUL SGÜ SEP QCT NQV DIC

1972 1973 ¡974 Í97S 1976 1977 Í97S i 979

mo mi tm 1983 1984 1985 1986

mmt ,90

1.20 2,30 3,4(3 1,30 .40 ,80

1.10 ,90 ,50 .90

1.20 .40

mtm

mnn 1.20 1,30 .40

1,70 .40 .40 .40 .40

1.20 1.10 .40 .40 .70

( t t l t d

tmm 2.10 1.70 1.20 1.30 ,50

1.00 1.40 ,40

1.30 .50 ,80 .50 ,40

mnn

tmm 1.20 .90 .40 ,80 .40 ,40

1.60 ,50 ,70 ,80

mtm 1.20 .60 ,40

mtttt .80

1,00 .40 ,50 ,70 .60

1,40 1,70 ,40 ,50

1.70 .40 ,79 ,40

mtttt .80 .40

1.90 i .60 1.30 ,40

1,70 ,40 ,50 .60

1.50 .40

1.90 iUÍUt

mmt .70

1,20 1 = 00 ,70 ,40 .40

1.90 .50 ,40 .40

tmm imm

1.80 ,60

mmi mmt mmt mmt mtm

,40 1.50 .40 ,40

1,00 1,50

mmt mtm mtm mmt

mtm 1,50 ,40

2,30 ,70

1.20 ,40 ,60 ,80 ,20

mim ,50

man mtm tmttt

1.30 .90 .40 ,90 ,40 ,40 .90 ,40 ,40

1,20 .40

mtm .50

tmm mtm

,80 .60 .60 ,70 ,30

1,20 í, 00 .70 .90 .60 ,90

mmt mmt mtm mmt

1,40 1.40 1,40 .50

1.30 1,40 1,00 .60

1.00 ,50 ,90

mmt «mtt tmm tmttt

ESE FEB BAR ABR HAY JUN JUL ASO SEP ÜCT HQV DIC

1972 í 973 1974 1975 Í976 1977 197G 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mtm ,90

1.20 2.30 3,40 1.30 ,40 ,80

1,10 ,90 ,50 .90

1,20 .40

1,18

mtttt 1,20 1,30 .40

3,70 .40 .40 .40 .40

1.20 1.10 ,40 ,40 .70 ,77

tmm 2.10 1.70 1.20 i . 30 .50

1.00 1.40 .40

1,30 .50 ,80 .50 .40

1.01

mtm 1,20 .90 ,40 ,80 ,40 ,40

1.60 .50 ,70 .80

1.25 1.20 .60 ,40

mtttt ,80

1.00 ,40 ,50 ,70 .60

1,40 1,70 ,40 .50

1.70 ,40 .70 = 40

t t tm t ,80 .40

LÍO 1.60 3,30 ,40

1,70 ,40 ,50 ,60

1,50 ,40

1,90 ,50

mtttt .70

1,20 1.00 ,70 .40 .40

l.TO ,50 .40 ,40 .83 .83

Í.B0 = 60

tmt t t LIO .80

1.65 .70 ,40

1.50 ,40 .40

1.00 1,50 .87 .87 .87

tmttt

t t t t t t t 1.50 ,40

2,30 ,70

1.20 .40 .60 ,80 .20 ,95 .50 ,86 ,86

tmttt

1.30 ,90 = 40 ,90 .40 ,40 .90 .40 = 40

1.20 ,40 .68 ,50 .68

mmt

,80 ,60 ,60 ,70 ,30

3 = 20 LOO ,70 ,90 ,60 ,90 .75 ,75 ,75

mmt

1,40 1.40 1,40 ,50

1.30 1,40 LOO .60

1.00 ,50 ,90

1.04 1,04 1,04

tmm

ESTACIÓN..: 202. GIGUELA EN VILXAFRANCA <N) PARÁMETRO.: 1. CAUDAL (m3/sg)

ENE FEB nm ABK HftY JL¡N JUL ASO SEP OCT tiGV DIC

l?72 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 ¡985 ¡986

Í Í Í Í Í U 4.15 1.23 ,09

m t m .00

4,75 3,15 3.50

í í i í í í í t-t'(HH

.40 t t m » i m m Í Í Í M Ü

t t m t t 5.25 1,26 .42

siíííM 5.64 4.47 6,68 2.64 .13

ititiíi JO

tmm .14

t m m

mm* 3,90 i.ao 1,44 ,46

10.35 9.79 9.55 3.74 .69

m m t .05

m t m .92 .15

t m m 4,39 2. J J

1.30 .15

4,04 7.10 5.BG 1.47 í.26

m m i ,02

m t m .71 .59

iHUH i . 50 2.76 5,96 .25

1.81 é.Gí 3,98 2.25 2,00

tmm ,02

m m t .71 .56

m t m .80 .18

2.00 .00

2.25 6,28 4.6B 2.64 .00

íísHtí m t m t t t t t t t

.20 ,01

i iU í í í ,3?

t t t t t t t .19 ,00 .25

2.52 3.35 .42

í m m i m m m m t i m m mnn t t t t t t t

m m ¡ t t t t t t t m t m t t t t t t t t t t t t t t

,00 ; Í--J

1.23 m t m m m t . í S f "í í t»

l i i i t t i uum Í Í I i í i i í í i í í í !

t m m m t m í t t t t t t t m m

.00

.00

.03

.22 t t m t t n m n t m m imm tmm nmn m t m

1.70 t t t t t t t i m m

.00

.00 ,00 ,0/

1.55 m m t m m t t t t t t t t

.00 m m t mtt'a t m m

2.30 i , J J

t m m i -j-j

,00 ,84 .28

4.75 t t t t t t t t t t t t t t i m m i i t i u ; t t t t t t t i í f í í i i t t t t t t t

5.89 .75

t t t t t t t .00 ,00

1,65 1.29 3,50

m m t m t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t

mí FES NAR fiBfi HftY JUN JUL AG0 SEP GCT NGV DIC

1972 1973 1974 1975 ¡976 1977 1978 1Í79 1980 193Í 1982 19B3 1984 1965 1986

mm! 4.15 1,23 .09

2,17 ,00

4,75 3.15 3.50 2.17 2.Í7 .48

2.Í7 2.17 2.17

t m m 5.25 i. 26 ,42

2.67 5,64 4.47 i.Afl 2.64 .13

2,67 .10

2.67 .14

2,67

m m i 3,90 1.80 * .1 f 1 t T i

.46 10,35 9,79 9,55 3,74 .69

3,57 ,05

3.57 ,92 ,15

m m i 4.39 2.55 1,60 ,15

4.04 7,10 5.80 1,47 1.26 2.49 .02

2.49 .71 ,59

i m m 1.50 2.76 5.9b .25

1,84 6,84 3,98 2.25 2.00 2,39 .02

2.39 .71 ,56

í t m t i .80 ,18

2,00 .00

2,25 6.28 4.68 2,64 ,00

1,73 1.73 1.73 ,20 ,01

m t m .39

1.02 = 19 .00 .25

2.52 3.35 ,42

1.02 í .02 1.02 1,02 1.02

m m t

t t t t t t t .49 .49 .49 .00 .00

n i :

i . 23 ,49 ,49 ,49 ,49 .49 .49

m m í

iU iU t ,06 ,06 .06 .00 .00 ,03 ,22 ,06 .06 ,06 .06 .06 .06

m i m

1,70 .4? ,47 .00 ,00 .00 ,07

1.55 ,47 .47 .47 .00 .47 .47

t t m t t

2.30 1.33 1.36 ,00 .00 .84 .28

4.75 1.36 L36 1,36 1,36 1,36 1,56

t t t t t t t

5.30 .75

1.36 ,00 .00

1,65 1.29 3,50 1.86 1,86 1.86 1.S6-1,86 ¡.86

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 202. GIGUELA EN VILLAFRANCA (N) PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL, AGUA £QC)

•Bfe m tiá m \w m JUL «SO SEP JET m DIC

1972 1973 1974 1975 1976 ¡977 i9?a 1979 19B0 1981 1982 19B3 1984 1985 1986

í i í í í í í mtm

5. OS 3,00 5,00

mmt 9.00 7.00 5.00

nmn t t t t i í t

4.00

tmm mnn unm

man i . 00 9.00 B.Ü0 5.00 7.00 9.00 7.00 7.00 6,00

mmi 6.00

mtm 5.00

mm*

Üii l l l 7,00

10.00 9,00 9.00

13,00 11.00 4.00

i 0,00 ÍO.OO

mmt 8.00

mmt 9,00 9,CC

t i i i í í i 12.00 15.00 9,00

i 4,00 11.00 10,00 10,00 11.00 10,00

í í i í i í í 10,00

mmi 11.00 12.00

mmi 21.00 15.00 i k, 00 i A. 00 17,00 13,00 Í6.00 Í4.00 15.00

mm* 12.00

U i í í í í 16.00 16,00

í í í í i i i 22.00 19.00 17.00

üüin 17.00 le.oo 20.00 20.00 20.00

mtm mtm mtm

1S.00 13.00

í í i í i ü í 23.00 23,00 22.00

mmi 19.00 24.00 21,00 21.00

UÍÍU! umü mnn mm? ¿mm mmt

i í t í i í í mmi mtm mmi mm* tmm

22.00 23.00

mmi fíl'íU* tmm tmm mtii! mmt mtm

mtm mmí mmt tmm mtm mtm

18.00 21.00

mnn tmm mtm m n n mtm mtm ttttttt

Í6.0Ú

mtm tmm ttttttt t t t t ttt mtm

S2.00 18.00

ttttttt mmt ttttttt ttttttt tmm mnn mtm

11.00 16.00

smm t t t t t t t u n m

14,00 11.00 12.00

tmm mmt í í í íü í u n m ttttttt t t t t ttt tmm

4.00 3,00

mnn t t t t t t t mmt

9.00 4.00 6.00

t t t t t t t tmm mtm ttttttt mmi mmt ttttttt

...,.,,.....,,..,. .......,,....,..,.......,.,..,.., serig rechazad* oor falta de datos

ESTACIÓN..: 202. PARÁMETRO.: 3,

GIGUELA EN VILLAFRANCA OXIGENO DISUELTO írag/1 02)

Oí)

FEB tfftR ABR fffl¥ m AbD BEP ÜCT ílQV DIC

972

973

974

975

976

977

978

97?

980

9Bí

982

983

984

985

986

11.38 9.70

12.70 10=70

nmn i o, oo 9.30

10, íü

mm* *mm

10.00 tmm m i i i i tumi"

mim 9.60

10,00 9,30 9 = 30

10,10 9,20 7,90 9,10

10.40 mtm

10.50 i i í i i i í .

7.50 í i í i l í í

mim 10,40 8,50 9.20 8,40 9.00 9.40 9,80 B.6Q 9.10

mim 9,00

mtm 9.30 tí. 90

11. ¿o

10.60 8,50 7.90 7.50 2.30

10,10 9,20 9.00

i i í i i i í 9.40

imm 7.60 7.60

í i i f í i i 8.50

10,40 6,00 7.80 7,50 B.40 3,20 9,20 8.20

tmm ti. 50

tmm 6,40

6,40

mmt 8.70 6. SO 8,90

i t í í i í í 7.50 4,70 6.00 5,90 7.40

tmm mmt t í l í t i t

6.50 mmt

imm 4,80

10.30 9.10

i i i ü i i 7,60 7,50 6,80 6,10

mtm i i i i í í í tmm mtm mtm mmi

t t t t t t t tt mtttt mmi mmi mtm tmm

5.70 4.30

l i í i í ü mmi i i ü t í i mim iiifiií í ü i Ü Í

mim

t t t t t t t

ü m í i t t t t t t t $ÍI**ÍS

i.40 3.20

mim Üt í í í í imm mim imm

mim

7,80

mmi mmt tmm tmm imm

7,90

6.60 t t t t t t t mtii* i i i i i i i í t i í i í í ÜiíUi imm í f í íS l í

9.20

7.50 •ít i t í si umn imm

9.50 9,20 7.70

i í i í f í i imm t t t t t t t i i i i i i i i t t i i í i i í í í i i í mim

9.70 11,50

l í i i í i i i i í i i i í m t t t t

8.60 9.40 7.90

í i i i t í i iiiiiii iiiiiii ttttttt iiiiiii iiiiiii tmm

serie rechazaba oor falta de datos

ESTACIÓN..: 202, PARÁMETRO.: 4,

GIGUELA EN VILLAFRAKCA MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1:

(N)

FEB MAR m HAY JUN JliL A6Q 5£P DCT NQV »ic

19-72

1973 1974

1975

1976 1977

1978

¡979 1980

1981 1982

19B3 1984

1985

¡986

ttttttt 11.00 17.00 16.00 93.00

tmm 9.00

3,00

19,00

uum tmm

8,00

tmm tum* mmt

nmn 153.00

27.00

38.00

29.00

tmttt 9,00

17,00

6,00

mmt t t t t t t t

14.00

tmm 15,00

mmí

unm 1719.00

15.00

77.00

22,00

27,00

29,00

12.00

11,00

i tm» t t t t t t t

Í2.00

nmn 15.00

15,00

nmn 566.00

24,00

32.00

8.00

16,00

¡4,00

12.00

3.00

tmm t t t t t t t

15.00 t t t t t t t

IB.00 Í3.00

mtttt 604,00 32.00 54.00 9.00

16.00 4,00 7.00 6,00

27.00 t t t t t t t

15.00

mnn 15.00

12.00

unm 543.00 10.00 íi.00

í t t t í t í 30.00 9,00

Í4.00 Í3.00 ¡2.00

U i í í t í

mmt utim

Í2.00 17.00

t t t t t t t 2008.00

33,00 13,00

umu 2,00 9.00

20.00

11,00

mtm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mmi

mnn umu m t t t t t t t t t t t t r t t t i t

mmt 9.00

23.00

imm mrm t t t t t t t

mtm t t t t t t t t t t t t t t

nmn

mmt umn mmt t t t t t t t í t t t í t í

mmt ¡4.00 12,00

t t t t t t t

mmt mmt mtttt mmt nmn HÍ-MU

276.00

tmm tmm t t t t t t t t t t t t t t

tmm ¡¡,00 16,00

mtm nnm nmn t t t t t t t

tmm nmn mmt

93.00

21.00

mnn nmn t t t t t t t

¡8,00 6,00 9.00

tmm mnn mtm t t t t t t t i m t t í ttmtt t t t t t t t

1)9.00 13.00

t i t U í i


¡1.00 5.00 9.00

í l i í f i í t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

umu t t t t t t t t U í i í í

serie rechazada por taita de dataa

ESTACIÓN..: 202. GIGUELA EN VILLAFRANCA (JO" PARÁMETRO.: 5, CONDUCTIVIDAD A 25QC (micro s/cm)

ENE FEB MSFi M Mftí JliM JüL PM BEP ÜCT HOV D1C

972 973 974 975 976 977 978 979

9B0 98Í 9B2 983 984 9B5 9t¡¿

ttttttt 1800=00 2000.00 2300.00 2850,00

tmm 3080.00 2800.00 2350.00 i m i í i

mms 4600.00 tUÜí"! í s i i í í i

ttttttt

m m i 1800:00 1850,00 2390,00 2900.00

2.50 2600.00 2600.00 2400.00 3850.00

mmi 8600,00

mmt 2740.00 í í í í i i !

mmi 2050.00 2000.00 2650.00 2950,00 2400.00 2700.00 2700.00 2700,00 3500.00 i ü l t i i 8400,00

¡mm 2680.00 265 .,00

mmi 2150,00 2100.00 2850.00 3200,00 2400.00 2400.00 2200,00 3000,00 3600.00 ( í iHi í 9000,00 Ü l i i l í 3050,00 3930,00

tmm 2200,00 2300.00 2600,00 3400.00 2650,00 2500.00 2680.00 3500.00 3350.00

m?m 9200,00

mmi 3120.00 ¿380,00

mmt 2360.00 3300.00 2900.00 ÍÜÜH 2690.00 2100,00 3000,00 4000,00 6700.00

ímm mnn mm* 41/0.00 4750,00

mmt 3000,00 3200,00 3600.00

tmm 3B60.00 3000.00 3000,00 7000.00

mtm mmi mun U í í m imm mmt

nnm imm mtm mmt nnm mmt 4900.00 3800,00

smm mtw mtm mtm mms mmt uum

mm* smm tmm mnn mm» mm* 7400,00 6100,00

tmm ttttttt i m m ttttttt nmu mmt iiHiSi

2400.00 t í i i t i í

tmm ttttttt mm¡ mmt 6000.00 3500,00

mmi mnn nmn ttttttt t m m ttttttt imm

1950.00 2200.00 $í*¿tÜ

ttttttt i t i í l í t 3000.00 3900.00 2700,00

imm tmm ttttttt mun tmm ttttttt m í m

1800,00 1950.00

miüs mms i í i i m 3300.00 3200.00 2700,00

mmi tmm mtm mnn tmm ttttttt m m t

serie rechazada sor falta de datos

ESTACIÓN. . PARÁMETRO.

2 0 2 , GIGUELA EN VILLAFRANCA 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO ( m g / 1 02 )

(N)

ENE FES ABR MY JUK JUL m SEP

mi 1974 1975 1976 i 977 1978 1979 1930 1981 3982 1933 S984 1985 1986

1.40 5,10 •"-. t í ,

9.10 * ¿ i ; ¿ i- =

4.90 3.80 2.60

mm» nmn

6.50

t t t t t t t mmt

t t t t t t t 2.50 1.30 4.70 4.10 5.10 5,60 3,90 3.00 4.80

nnm

6,70

4.40

00 70 00 10 10

4.90 2.60 2,80 5.00

mm 6.70

4.90 5,30

t t

20 30

•)y

4.60 3.40 4,00 5,50 t t t t t 6.Í0

nnm 6, 30 6,30

3,60 5,20 7.60 A.10 4.30 4,90 3.80 4,30 6,70

t t t t t t t / . i y

mm* 6.50 5,20

mmi 4.60 6.50 4.70

I t t l t t t 3.90 6.10 4.10 4.30 5.60

nmn t t t t t t t mnn

5.70 5,50

mtm é.AO 7.B0 5.40

mmt 3,50 5.70 6.30 5.70

t t t t t t t t t t

t t t t t t t nmn

5.60 7,50

t t t t t t t ttttttt nmn ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

mnn mnn nmn ttttttt

ttttttt ttttttt ttttttt mnn t í i t m ttttttt

10.00 6.30

tt t t t t t mim t t t t t t t tmm m í t í i t t t t t t t t t t t t t t

DCT

4.70 t t t t t t t t t t t t t t

DIC


6,30 7.00

tttt t t t t t t t t t t nmn

2.50 S.20

i t t t t t t t i i l t t í l

10.00 5,50 2,90

t t t t t t t

¿i J 0

6,50 n

mmt nmn

5.60 5.20 3,80

ílítíU t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ttttttt nnm nmn nnm mnn nmn

seris rechaíada par falta D'E datas

ESTACIÓN..: 202, GIGUELA EN VILLAFRANCA (N) PARÁMETRO.: 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

mí FEB m km mi ¿m. JUL ñso SEP OCT i¡m BIC

1972 Í973 1974 1975 1976 Í977 1978 1979 1980 1981 1932 1983 1984 1985 1986

mtm 1.70 ¡.70 3.00 5.50

t t t t t t t .60 .90 .90

. m t t t t t t t t t t t

Í.40 t t t t t t t t t t t t t t mtm

t t t t t t t 1.30 3,20 .50

3,10 2.30 ,60 .40 .90

1.70 t t t t t t t

1.90 t t t t t t t

.60 t t t t t t t

t t t t t t t 1.90 1,90 3.50 4,20 ,70

1.40 1.20 .80

1.40 t t t t t t t

1.50 t t t t t t t

1,10 mtm

t t t t t t t 1,50 í,10 .80 .70 ,50

1.30 1.80 .40

2.00 t t t t t t t

1.10

imm 1,50 ,80

t t t t t t t LOO 1.20 .40 ,40 .40 ,40 .80 .70 ,60

t t t t t t t 1.90

mun 1.10 .40

ttttttt 1.40 M

1,70

mnn .40

1,80 .40 • 70

1.30 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1.10 tmm

t t t t t t t JO

3.80 1:40

i ? ? l i l i

1.00 ,90

1.90 1,00

t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t

mtm tmm unm t t t t t t í t t t t t t t t t t t t t t

1.70 .50

t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t

t t t t t t t man t t t t t t t t t t t t t t ttmtt t t t t t t t

18,00 .60

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t j í Oh & a -;- ¿

mim tmttt

i , 00 mtm t t t t t t t imm t t t t t t t t t t t t t t

,70 .90

t t t t t t t t t t t t t t ttttttt t t t t t t t mnn ttíttít mtttt

,80 1,70

t t t t t t t mtm nmu

1.80 1.20 1.50

ttmtt t t t t t t t t t t t t t t i t t t t i t mmt t t t t t t t mmt

1.70 3.40

ittittt

tmm tmm

1,20 1,30 ,50

m t t t t mtm t t t t t t t ttitttt ttíiitt ttttttt ttitttt

,, seria rechazada por falta de datos

ESTACIÓN. . : 2 0 3 , GIGUELA EN BUENAVISTA (N) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

ENE m • MR m HAY JUH 3UL 060 SEP ÜCT NOV PIE

Í972

1973

1974

1975

1976

1977

197S 197?

1980

1981

1932

1983

1984

1985

19S6

m t m 14.20 5.20 1.06 ,55 ,54

í, 56 1.31 i,48 ,12

í l í í i i í .50 .06

t i l t l »

urna

tmm Í6.00

5.54

.77

.90 3.38

1.52 i,87

1.40

.09

t m m .a ,01 ,24

mmt

t t í t ü í 14.20 ¿.20 1.¿4 1.44 4,70 3.20 3.20 1,64 .20

m t m .12 .06 ,53 ,12

m t m 13,40 7,7? 5.36 2.B3 4.80 2.85 2,22 i.18 .30

t t t t m = 02

,45 ,41 ,02

t t t tm 13,00 11,75 6,06 2,78 2.99 2,43 i,68 i,18 ,59

t t m t t ,01 ,1B ,22 .25

m t m 5.6B

3,21 5,40

,42 2.00

2.29

1,87

,95 ,5S

tuuu .01 .18 ,09 ,05

t t t t t t í 1.60

Utini 2.37

,01 ,59

1.72 c. 04

,13 m m t nmn m m t nmn

.02 ,04

m t m m t m mt t« m t m nnm

.10

.25 ,45 ,00

t t t t t t t t t t t m t t t t t t t i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

t t t t t t t ,07

mmt mnn

,oc .00 .0E ,00

m t m m$m i i í t t t i

nmn í t t t t i í

mnn mtm

4.00 . 1 !

t t t t t t t .00 .00 ,00 .12 .50

t t t t t t t ttttttt mtm m t m mmt t t t t t t t ttttttt

8.40 ,67 ,25 .09 .05 ,14 .20

i.60

mmt t t t t t t t i í t t í í t ü í t m í i í í t í t

m t m ttííítt

i 6,00 2,72

,89 ,37 .10 ,86 .95

1.27 .09

t t t t t t t .38

t t t t t t t

m t m m m t t t t t t t t

ENE FEB üftR fiBR HAY JUii JliL ASO SEP QCT MV DIC

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1973

1979

1980

1981 1982

1983

1984

1985

1986

t t t t t t t 14,20

5.20

1.06

.55

.54 1.56

1.31

1.48 ,12

2,42

.50 ,06

2,42

2.42

mun í 6.00 5.04

.77 ,90

. 3.38 1.52

1,87

1.40

.09 2.61

i '. 11 i

,01 ,¿\

2,61

t t t t t t t 14.20 6.20 1.64 1.44 4.70 3,20 5.20 1.64 .20

3.02 .12 .06 ,53 .12

t t t t t t t 15.40 7,77 5.36 2,83 4,80 2,85 2,22 i,18 ,30

3,35 ,02 ,45 ,41 ,02

ttttttt í 3.00 11,75 6,06 2,78 2.95 2,43 1,68 1,18 ,59

3.32 .01 .18

.25

t t t t t t t 5.69 3,21 D.^O

,42 2.00

2=29 1,37

.95 ,53

1.75

,01 ,18 ,09 ,05

t t t t t t t 1.60 .34

2.37 .01 .59

1.72 1,04 ,13 ,84 .84 .84 ,84 ,02 ,04

t t t t t t t ,84 .20 ,20 .00 .10 .25 ,45 ,00 .20 .20 .20 ,20 ,20

t t t t t t t

t t t t t t t .07 ,03 ,03 ,00 .00 .08 .00 ,03 .03 ,03 .03 .03 ,03

t t t t t t í

4,00 Al ,68 .00 ,00 ,00 .12 .50 ,68 ,68 ,68 .68 ,68 ,68

ttttttt

8,40 ,67 ,25 ,09 = 05 ,14 = 20

1.60

1,43

1,43 1,43

1 . 1 J

1.43 1,43

ttttttí

16.00 2,72 ,89 ,37 ,10 ,86 = 95

1,27

,09 2,36

= 38 'i, o6

2,36 2,36

ttttttt

ESTACIÓN..: 203, GIGUELA EN BUENAVISTA (N)

PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE FEP hSR ft3R HftY JUN JUL ABO SEP OCT FtOV DIO

Í972 1973 1974

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 ¡983

1964 1985 1986

tmm 4.00 5.00 3.00 5.00 8.00 8,00 7.00 5,00 6,00

msm 2,00 5,00

mmi iíiiuí

tmm mmt

s.oe a. oo 6.00 7.00 9.00 7.00 6.00 6.00

mtm 4.00 5,00 5.00

unm

mmt 8,00 7,00 9,00 8,00

12.00 12.00 5,00

10,00

10.00

mtnt 6.00 6,00 9.00

12.00

14.00 13.00 9,00

15.00 11.00 9.00

10.00

i 0.00 9,00

m?m 10.00 11.00 11.00 12,00

í i l l i í l 19.00 13,00 14,00 16.00 16.00 12.00 15.00 14,00 14,00

n m n 9,00

16.00 15.00 17.00

mmt 21,00 19.00 16.00 21.00 17,00 19.00 IB.00

18.00 13.00

ÍIHtt l

13.00 16.00 16.00 20,00

mu i* 23,00 21.00 21.00 19.00

17.00 20.00 19.00

20,00

mmt mmt tmm mmt

20,00 21,00

ir i/ * i> fc¿> i

%%ÍHü •!, ¡r ¿ * $ •, ú

ttttttt ttttttt

20,00 21.00 23,00 22,00

ííUÍÍÍ

mmt mím mtm ttttttt t t t tttt

tmm 21.00

ttttttt

tmm mmi ttttttt

20.00 19.00

mtm mtm mtm tmm ttttttt t t t t t t t ItíUít

mtm 11.00

uttm mtm mtm ttttttt

12.00 16.00

mmt mtm mmt mmt mmt mtm ttttttt

Í2.00 14.00 7.00

1Í.00 11.00 13.00 S.00

10,00

tmm WttU

süííUÍ

tmm nnm tmm ttttttt

/.00 2,00

7,00 a,oo 7,00 7,00

3.03 6,00 1,00

mtm 7.00

tmm mmi mtm Í Í Í Í H Í

ENE FEB MfiR 6BR HftY OUN JUL AGQ SEP GCT N0V DIC

1972

1973

1974

1975

1976 1977

¡973

1979

1980 19S!

19B2

1933 3984

1985 1986

iiiini 4.00

5.00

3.00

5,00

8,00

8.00

7.00

5,00

6.00

5.27

2.00

5,00

5,27

5,27

unm 6,00 8.00

8.00

6.00

7.00 9.00

7.00

6.00

6.00

6.45

4.00

5.00

5,00

6,45

mmt 8,00

7.00 9.00

8,00

Í2.0O

12,00

5,00

10.00

10.00

8,77

6.00

6.00

9.00

12,00

mtm 14.00

13,00

9.00

i 5,00

11,00

9,00

10.00

10,00

9.00 ¡1,08

10.00

11.00

11,00

12,00

mmt 19.00 13.00 14.00 16.00 16.00 12,00 i 5,00 14.00 14,00 14.62 9.00

16.00 15.00 17,00

t t t t t t t 21,00 19,00 16,00 21.00 17,00 19.00 18,00 18.00 13,00 17,46 13.00 16,00 16.00 20,00

tumi 23.00 21,00 21,00 19,00 17,00 20.00 19.00 20.00 20,10 20,10 20,10 20,10 20.00 21,00

t t t t t t t 22.00 21,50 21.50 21,50 20.00 21.00 23,00 22.00 21,50 21.50 2Í.50 21.50 21,50

t t t t t t t

mmt 21.00 20.00 20.00 20.00 20.00 20.00 19,00 20.00 20.00 20,00 20.00 20.00 20,00

t t t t t t t

mmt 11,00

13.00

13.00

13.00

13,00

12.00 16,00

¡3,00

13.00

13.00

13,00

13,00

13,00

tmm

12.00 14.00 7.00

11.00 11.00 13.00 O O

i 0.00 10.75 10.75 10.75 10.75 10.75 10.75

íí-tí íü-

7.00 2,00 7.00 8,00 7.00 7.00 3.00 6,00 1.00 5,50 7.00 5,50 5,50 5,50

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 0 3 , GIGUELA EN BUENAV1STA (N) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02 )

ENE FEB HftR 3BR m JUN JUL ASQ SEP ÜCT HttV DIC

1972

Í973

5974 1975

1976

1977

1978

1979 1980

1931

Í9B2

19B3

19B4

1935

¡986

Í U U Ü í 1,67 10.60 12.30 8.50 6,80 S.80 9,30

ÍO.10 10.40

tmm .90

1,50

tmm mim

mtm 9,50

9.80

8,60 7.00

10,40

S.OO ¿,40

8.90 7,00

mmt ,00 .80 .00

mtm

imm 10,30

9.60 9,20

8.30

8,50

11,50

9,10 3,10

4.60

mim ,00 ,00 .00 .00

imm 9.40

8,40

8.70

é.50

7.50

7,50

9,80

7.70

6.20

tmm ,00 .00 .00 ,00

iHittt 7,90

7.80 6.00

5,50

6.40

5.40

6.20

5.90

7,30

mim .00 ,00 ,00 ,00

mmt 5,30

5,40

5,00

4.90

5.90

4.40

5.40 3.60

.40

mmt ,00 .00 .00

t t t t t t t

imm 4,70

4.60

5.30

1.30

4.30

5.20 6.90

1.00

mtm mmt tmm tttmt

.00 ,00

nnm mtm imm mtm tmm

6.70

4,70

3,20

.80

mtm mtm t t t t t t t

imm mmi mtm

t t t t t t t 7,40

tumi mmi mim í í i t m

4.30 4,10

I f i í i í í

mtm t t t t t t t t m t t t t t t t t t t

mtm Ü i t Ü i

6.90 10,00

t t t t t t t

imm t t t t t t t

mmt 7.90 6.60

mtm tmttt t t t t t t t

mmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

8,70 6,60

10.70 8.80 6,60 8.60 S.70 7.10

imm imm nnm mmt t t t t t t t

mmt t t t t t t t

9,20 11.50 9.00 8.10 9,10 B.30 H. 60

7.90

10. Í0

mim ,70

t t t t t t t

mtm t t t t t t t

mtm

ESE FEG MAR fiBfi HAY Mí JUL AGD SEP DCT tiOV DIC

1972

1973

1974

1975

1976 1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1936

mtm 11.47 10.60

12.30

8.50

6.80 9.80

9.30 10.10

10.40

8.26

,90 i .50

8,26

8.26

tmm 9,50

9,80

3,60

7.00

10,40 8,00

6,40

3,90

7,00

6,37

.00

.80 ,00

6,37

mim 10.80 9.60 9.20 S.30 8.50

11.50 9.10 8.10 4,60 6.13 .00 .00 .00 ,00

t t t t t t t 9,40 8,40 8,70 6.50 7,50 7.50 9.30 7,70 6.20 5.52

.00

.00

.00 ,00

mmí 7,90

7,30

6,00

5.50

6,40

5.40

6.20

5,90

7,30

4,49

,00 .00 .00 ,00

mmí 5,30 5,40 5,00 4,90 5,90 4,40 5,40 3,60 ,40

3,36 .00 ,00 .00 .00

t t t t t t t 4.70 4.60 5.30 1,30 4.30 5.20 6.90 1,00 3.33 3.33 3.33 3,33 .00 ,00

t t t t t t t 6,05 3,85 3,85 3.85 6,70 4.70 3,20 ,80

3.85 3,85 3,35 3.35 3.85

t t í t t i í

mtm 7,40 5,27 5.27 5,27 5,27 4,30 4,10 5.27 5-27 5,27 5,27 5,27 5.27

t t t t t t t

6,90 10.00 7.35 7.85 7.85 7.85 7.TO 6,60

7.85

7.85

7.85

7,85

7.85

7.85

ttttttt

8,70 6.60

10.70 8.80 6.60 8,60 8.70 7,10 8.23 8.23 3,23 8.23 8.23 8.23

t t t t t t t

9.20 11.SO 9,00

8,10

9.10

3,30

9.60 7,50

10,10

3.35

,70 B.35

8,35

6,35

mtm

ESTACIÓN. . : 1 0 1 , AZUER EN VALLEHERMOSO (N) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

ENE FEB MR ABR HAY JUH JUL AGO SEF OCT HDV DIC

1972 1973 1974 1975 1974 1977 1978 1979 1950 Í9S1 1982 1983 1984 i 985 1986

mmt ,54 M M A*

1.5B 1.03 2.30 1.34

.m

.44 1.21

tmm .36 *m

mmt .60 . # • .58 .44

3,78 .89

1.66 1.26 .60 -tfr .20

mmt i.25 M

mtm .49 M & M

3.42 1.98 2.30 1.74 .96 .32 ,12

mtm .65

í.n

mmt .54

1.03 r J J

.38 2.30 2.14 2.30 Í.26 ,60

mtm .30 .45 ,31 .52

ttttttt .54

1.42 ,65 .38

2.14 2,B0 3.00 1.10 .55 .45

í i i í m 2.00

.65 1.65

mtm .38

1.03 .65 .39

í.74 2.80 3.00 .96 ,26 .55

ttttttt 1.21 ,51

i.21

tmm .19

ttttttt .70 .26

1.58 i.90 2,50 .96 .32 .17

mtttt .20 .05

tmm

mtm ¡mmt ttttttt tmm ttttttt

1.10 1.42 2.06 .75 ,20

ttttttt mtm

.36 mtm mmt

mtm ,20 .38 .10 .44 ,96

1.42 1.58 ,50

mmt mmt mtm

.12 ut*m tmm

.65

.15 ,44 .50 .50 .96

1.53 1.18 .20

mmt tmm nmu

.31 mtm tmm

.71 ,50

ttttttt ,50

1,03 1.10 1,90 1.90 .60

mmi nnm ¡tmm

.29 mmt mmt

,71 .60 .40 .50

1.03 1,10 2.22 1.50 .70

ttttttt .60

mmt .40 .39

mmt

EKE FEB MíiR ABR HAY JIM JüL fiGD SEP QCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1933 1984 1935 1986

mmt .54 VW: . »

M 1.53 1.03 2 .30 1.34 ,60 .44

1.21 .89 .36 .62

mtm .60

,m M .44

3,78 ,89

1.66 3,26 ,60 ,1S ,20 .96

1,25 .65

t t t t t t t .49 .65 .50 .44

3.42 1.98 2.30 1,74 .96 JS2 .12

1.14 .65

1.21

t t t t t t t ,54

1.03 .55 ,38

2.30 2.14 2.30 1,26 .60 ,38 .30 .45 .31 .52

imm .54

1.42 ,65 ,38

2.14 2.80 3,00 3,10 ,55 ,45

1,33 2,00 ,65

1.65

nnm .38

1.03 .65 .38

1,74 2.80 3.00 ,96 .26

ce . J J

1.13 1.21 .51

1.21

t t t t t t t .19 .80 .70 .26

1,58 Í.90 2.50 .96 .32 ,17 ,80 .20 .05

mmt

tmm .19 .98 .40 .35

1.10 1.42 2.06 .75 .20 .98 .98 .36 .98

mmt

t t t t t t t .20 ,38 .10 .44 ,96

1.42 1.58 .50 .63 ,63 .63 ,12 .63

mim

.65 ,15 ,44 .50 .50 .96

1.58 1.18 .20 .65 ,65 ,65 ,31 .65

ímm

.71

.50 ,52 .50

1.03 1.10 1.90 1.90 .60 .95 ,95 .95 .29 ,95

mmt

.71 ,60 ,60 ,50

1.03 1.10 2.22 1.50 ,70 .38 .60 .33 ,60 .39

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 101, AZUER EN VALLEHERMOSO PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

CN)

ENE FEB HAR flBfi HfiV JUN JUL SSD SEP OCT NOV DIC

tmm 11.00 12,00 9.00

16,00 14.00 11,00 9.00

12,00 12.00

tmm 10.00 11.00 14.00

mmt

imm 20.00 12,00 19.00 19,00 9.00

12.00 14.00 15.00 19.00

is.oe mtm

12.00 19.00 15,00

mtm 18.00 la.00 15,00 20.00 14.00 16,00 16.00 22.00 11.00 14.00

tmm 17,00 17,00 17,00

mmt 20,00 22,00 21,00 19,00 15.00 Í7.00 16,00 18.00 18,00 19,00

tu mt 22.00 22,00

tmm

nmtt mmt imm mtm tmm

19,00 17.00 20,00 19,00 21.00

tttmt mmt

19.00

tmm tmm

tmm 18,00 14.00 20.00 20,00 14.00 17,00 19,00 16,00

uum ttmtt mtm

IB. 00

mmi tmm

16,00 14.00 10,00 17,00 17,00 17.00 12.00 14,00 16.00

tmm mtm mím

15,00

tmm mmt

13,00 14.00 8,00

15.00

s.oo 15.00 13,00 15.00 ÍO.OO

mmt ttttttí tmm

14,00

tttmt mtm

8.00 1.00

¡0.00 10,00 ÍO.OO 8.00 9,00 9.00 1,00

mtm 5.00

mtm 31,00 11,00

ttmtt

ENE FEB HfiR fiBR HfiY JIM ¡til flSQ SEP OCT fJOU DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 19B! 1982 1983 ¡984 1985 Í986

t t t t t t t 9.00 3,00 7.00

10,00 5,00 9.00

10.00 5.00 3,00

11.00 5.00 7,54 6,00

ÍO.OO

t t t t t t t 7,00

10.00 8,00 5,00 S,00

12,00 8.00 8,00 6.00 9,00 7.00 B.0S

10.00 7.00

t t t t t t t 12.00 11,00 9.00 8,00

14,00 10,00 10,00 11,00 11.00 12,00 9,00

10,54 10.00 10,00

mtm 11,00 12,00 9.00

16,00 14,00 11.00 9,00

12.00 12,00 15,00 10,00 11,00 14.00 12.50

mmt 20.00 12,00 19.00 19,00 9,00

12,00 14.00 15,00 ¡9.00 ¡8.00 15.62 ¡2,00 19.00 15.00

mmt 18,00 16.00 15,00 20,00 14.00 16.00 16,00 22,00 Sí, 00 14.00 16.33 17,00 17,00 17,00

tttmt 20.00 22,00 21,00 19,00 15,00 17.00 Í6.00 18,00 Í8,00 19,00 19,08 22,00 22,00

mmt

tttmt ¡9.00 ¡8,00 20,50 19.50 ¡9,00 17,00 20,00 ¡9,00 21,00

. 19,17 ¡9, ¡7 ¡9.00 19.17

mmt

tttmt 18.00 14,00 20,00 20,00 14.00 17,00 19.00 16,00 17,33 17,33 17,33 18.00 17,33

t t t t t t t

16.00 14,00 10.00 17,00 17,00 17,00 12,00 14,00 16,00 14,80 14.80 14. BO 15,00 14,80

t t t t t t t

¡3.00 14,00 8,00

15.00 8.00

15,00 13,00 15.00 10,00 12.50 12.50 ¡2.50 14.00 12.50

tmm

a. oo 1,00

10,00 10.00 10,00 8,00 9.00 9.00 1,00 7,75 5.00 7,75

11.00 11.00

t t t t t t t

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 19B6

t t t t t t t 9.00 8,00 7.00

ÍO.OO 5.00 9.00

ÍO.OO 5,00 3.00

11.00 5,00

t t t t t t t 6.00

10.00

mmt 7,00

10.00 8.00 5,00 8.00

12.00 8.00 8,00 6.00 9.00 7.00

mmt 10.00 7.00

tmm 12.00 11,00 9.00 8,00

14,00 10,00 10.00 11,00 11.00 12.00 9.00

mtttt ¡0.00 ¡0.00

ESTACIÓN. . : 1 0 1 , AZUER EN VALLEHERMOSO (N) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ENE FEB MAR ÑBR HflY JUN uUL ABO SEP ÜCT HOV DIC

Í972 1973 1974 1975 1976 1977

\m 1979 1990 1981 Í9S2 1933 1984 1985 19136

tmm 11.53 9.90

12.00 10.70 9.20 9.10

10.60 10.80 10.80 7,00

12,60

mmt 12.90

imm

nmn 10.80 9.80 8.90

10.10 10.10 10,50 7.40 9.80

11.10 10,10 12.50

mmt 9,90

mmt

nmn 12,50 9,60

10,90 10,10 8.80 9-10 9.90

11.80 10,20 9.70 7.60

mmt 10.50 8.30

t í t t í t t 9=90 9,20

10,20 8,70 7,90 9.00 9.30

10. SO 9,80

tmm 9.00

12,20 10,30 B.60

umu 9.40 8.80 8,80 3.60 7,90 B.40 9.60

10.20 9,30 B. 10

mmt 7.40 S.40 7.60

mmt 9,30 6=70 9,40 6.80 8,00 7.70 5,50 7.00 7,50 6,50

umu a.so 8,40

mim

mnn 6, SO 8,40 8.40 7.40 7.8Ü 7.00 7.80 6.70 7,20 6,00

tnmt mmt

6.90

tmm

mtm tmm mtm tmm mtm

6.90 7.70 5.00 6.90 5.90

imm mmt ttttttt mtm tmm

mnn 6,30 7.50 7,80 8.50 6.50 5,60 4,90 6.70

f m m mnn nmn t t t t t t t mnn mmt

7.80 10.00 8.80 7.60 5,80 8,70 9.80 6.90 8=30

ittnu mtm tmm


9.40 8,30

íO.BO 8.60 8.50

10.40 9,50 7.20 8,90

mmt mnn mmt mtm mmt mnn

10.70 11.60 9.20 8.60 9,60 8.60 9,40

10.60 10,40

mmt 11.20

mmt mnn mmt nmn

ENE PEE hflfi ABft fffiY JUN JUL ASO SEP QCT N0V DíC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 11.53 9.90

12.00 10,70 9,20 9,10

10.60 10,80 10.30 7.00

12.60 10.59 12.90 10.59

mnn 10.80 9.80 8,90

10.10 10,10 10,50 7,40 9,80

11.10 10.10 12.50 10.08 9.90

10.08

mtm 12.50 9,60

10.90 10.10 8.80 9.10 9.90

11.80 10.20 9.70 7.60 9.96

10,50 8.80

nmn 9.90 9,20

10.20 8.70 7,90 9.00 9.30

10.50 9.SO 8.90 9,00

12.20 10,30 8.60

tmm 9.40 8.80 8.B0 3.60 7.90 8,40 9,60

10.20 9.30 8.10 8.65 7.40 3.40 7.60

t t t t t t t 9.30 6,70 9.40 6.80 S.00 7,70 5.50 7.00 7,50 6.50 7.61 8.50 8,40

t t t t t t t

nmn 6,80 8.40 3.40 7,40 7.80 7,00 7,80 6,70 7.20 6.00 7,31 7,31 6,90

unm

ttmn 6,35 7.95 8,10 7.95 6=90 7,70 5,00 6.90 5,90 6,48 6.48 6.48 6.48

t t t t t t t

t t t t t t t 6,30 7.50 7,80 8.50 6.50 5.60 4.90 6,70 6,72 6.72 6.72 6.72 6.72

t t t t t t t

7.80 i 0.00 8.80 7.60 5.80 8.70 9.80 6.90 3.30 B=!6 3.16 8,16 7.90 8,16

nmn

9.40 8.30

10.30 3,60 3,50

10,40 9,50 7.20 3,90 9,07 9.07 9.07 9,07 9.07

tmm

10.70 11.60 9.20 8.60 9.60 8,60 9.40

10.60 10.40 9.99

11.20 9.99 9.99 9.99

tmm

ESTACIÓN..: 101, AZUER EN VALLEHERMOSO (N) PARÁMETRO.: 4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

ENE FEB ttfiR M R HftY JUH M AEG SEP QCT HDV DIC

1972 Í973 1974 1975 1976 1977 1978 i 979 1980 1981 1932 1933 1984 1935 1936

tmm 144.00 75.00 37.00 22.00 67,00 ÍO.OO 15.00 27,00

mnn 63.00 47.00

tmm 11,00

tmm

nnnt 157.00 63.00 53,00 44.00

mmt 21.00 21.00 36.00

tmm 48.00

9.00

tmm 13,00

mtm

tmm 1044.00

41.00 25.00 19.00

139.00 97.00 93.00 29.00

mmt 7.00

11.00

mmt 26.00

144.00

S!ÍÍ!J! 443.00 77.00 11.00 19.00 47.00 59.00 46,00 13.00

í íH i t í

tmm 4,00 6.00

14.00 7.30

i ü í i i i 701,00 145,00 83,00 17.00 17,00 22.00 38,00 5.00

15,00 72.00

mtm 645.00

5,00 213.00

mmt 290.00 59,00 90,00 09.00 67,00 4.00

14.00 12,00 44.00 46.00

í m m 173,00

6.00 9,00

ISSSíii 1034,00

20.00 53,00 63,00

5.00 7,00

102,00 37.00

125.00 12,00

mtm 193.00 16.00

nnm

mmt tmm mmt tmm mmt

4,00 5.00

14.00 ÍO.OO 19.00

mmt tmm

13.00

tmm mmt

mtm 146,00 30,00 21,00

192.00 3.00

14,00 10,00 33.00

mnn mnn tmm

32,00

nmn tmm

57,00 370,00

mtm 72.00 11.00 10,00 10.00 34,00

205,00

tmm tmm nnm

11.00

nmn nnm

77,00 106.00 19.00 16.00 24.00 17.00 S.00

42.00 95.00

tmttt mmt nmn

10.00

tmm mtm

150.00 58.00 30.00 20,00 24,00 11,00 3,00

12,00 48.00

nnm 61.00

ttmtt 14.00

nmn mnn

ENE FEB M R fiBR HftY JUH JUL fiGO SEP BCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 19S2 ¡983 i 984 1935 ¡936

mmt 144,00 75.00 37,00 22,00 67,00 10,00 15,00 27,00 47.55 AB.00 47.00 47.55 ¡1,00 47,55

tmm 157,00 63,00 53,00 44,00

128,00 21,00 21,00 36,00 46.50 43.00 9.00

46.50 ¡3.00 46.50

mmt Í044.00

41.00 25,00 19,00

189.00 97,00 93,00 29,00

143.75 7,00

i 1.00 Í43.75 26.00

144.00

nmn 443,00 77.00 11.00 19.00 47,00 59.00 46.00 13.00 62,19 39,50 4,00 6.00

¡4,00 7,30

mun 701.00 145.00 83,00 17,00 17.00 22,00 38.00 5,00

¡5.00 72.00

152.54 645,00

5,00 218.00

nnnt 290,00 59.00 90,00 89,00 67,00 4,00

14,00 Í2.00 46,00 46.00 69.62

¡73,00 6.00 9.00

tmm 1034,00

20,00 58,00 63,00 5.00 7,00

102.00 37,00

¡25.00 12,00

139.75 ¡98.00 16,00

nmn

tmm 590.00 25.00 39,50

Í27.5Q 4,00 5.00

14.00 10.00 19,00 10.33 10.33 13,00 ¡0,83

mtm

mnn 146.00 30.00 21.00

192,00 3,00

14.00 10,00 33.00 53.44 53.44 53,44 32,00 53.44

tmm

57,00 370,00 24.50 72,00 11,00 10,00 ÍO.OO 84,00

205.00 92=22 92,22 92.22 11.00 92.22

tmm

77.00 106.00 19.00 16.00 24.00 17.00 B.00

42.00 95.00 4Í.40 41.40 41,40 10,00 41.40

mmt

150.00 58.00 30,00 20.00 24,00 11.00 3,00

12,00 43,00 39, ¡8 63,00 39. ia 14.00 39.18

mmt

ESTACIÓN. . : 1 0 1 , AZUER EN VALLEHERMOSO (N) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25ÜC ( m i c r o s / cm )

ENE FEB Hññ MfiY JUN JUL AGD 3EP OCT NO1/ DIC

t í í íU í 3200.00 1470.00 1300.00 3275.00 mnn 1485,00 1450.00 1350.00 3600.00 3830.O0 3300.00

mmt 1340.00 1530.00

mun 1210,00 1150,00 1450.00 1500,00 950.00

1300,00 1300,00 1500.00 1700.00 ISOG.OQ 1300.00

mmt 1440.00 1520,00

mmi 1500.00 1150,00 1500.00 1600.00 900.00

1300,00 1060.00 1500.00 1700.00 1450.00 1430.00

mmt 1240.00 1045.00

imm 1425,00 1050,00 1500.00 3700.00 1000.00 1060.00 950.00

1300.00 1700.00

mm* 1350,00 1700.00 1160,00 1090,00

mmt 1475,00 970,00

1350.00 1700.00 1130.00 1000,00 940,00

1500,00 1700.00 1400,00

mmi 1200.00 1115.00 3120,00

mmi 3600,00 ¡200,00 1450,00 1800.00 1120,00 1050,00 USO.00 1600.00 3900.00 1650.00

mmt 1075.00 1200.00 3080.O0

mim 1900.00 S40O.OO 1900,00 2150,00 1430.00 1250,00 1350.00 1700,00 2150.00 2200.00

mmt 1250.00 i320.00

mmt

imm mtm nmn tmm m*m 1600.00 1450.00 1450.00 2200.00 20OO.OO

mm* ¡smm 1400.00

nnm mmt

imm 3000,00 1600.00 2200,00 1800,00 1600.00 1350,00 i 500,00 1900,00

nmn nnm smm Í300.00

imm mtm

1370.00 1500,00 1700,00 1920,00

nnm 1690.00 1340.00 1500.00 2000.00

tmm nmn nmn 1300.00

mtm mtm

1200.00 1500.00 1340,00 1700,00

mmt 1450.00 1200,00 1450.00 1650.00

mmt mmt mtm 1390.00

nmn nmn

IBBO.OO 1400.00 1450.00 1600.00

tmm 1705.00 1500,00 1350,00 1600,00

mtm 1900,00

imm 1640,00 1450.00

ítttttt

ENE FEE HAY ¿m JUL m SEP OCT QIC

nmn 1200,00 1470.00 1300,00 1275,00 Í425.83 1485,00 1450,00 1350,00 ¡600,00 Í810.00 3300.00 1425.83 1340,00 1530,00

mmt 1210,00 1150,00 1450.00 1500.00 950,00

33OO.O0 1300.00 1500,00 i700.00 1800,00 1300.00 1393.35 1440,00 1520,00

imm 1500.00 1150.00 1500,00 1600,00 900,00

1300,00 1060,00 3500.00 1700.00 1450,00 1430,00 1336,54 1240,00 1045,00

nmn 1425,00 1050,00 150O.00 1700.00 1000,00 1060.00 95Ü.00

1300.00 Í700.00 1425.00 1350,00 1700.00 1160.00 1090.00

nmn 1475.00 970,00

1350,00 1700,00 1130.00 1000,00 940.00

1500.00 1700.00 1400,00 1276,92 1200.00 1115,00 1120,00

mmt ¡600,00 1200.00 1450.00 1800.00 1320,00 1050.00 1150.00 1600.00 1900.00 1650.00 1375.-00 1075.00 1200.00 1080.00

ttttttt Í900.00 1400.00 1900,00 2150,00 1430.00 1250,00 ¡150,00 1700,00 2150,00 2200,00 1650,00 1250,00 3320.00 i i í í í i*

ttttttt 1450,00 1500,00 2050.00 1975.00 ¡¿00.00 3450.00 1450.00 2200.00 2000.00 1633.33 3683.33 14OO.O0 1683.33

mmi

t t t t t t t 1000,00 1600,00 2200.00 1800,00 ¡600,00 1350.00 1500.00 1900.00 ¡583.33 1503.33 1533.33 1300.00 1583.33 i i i i í i i

1370,00 1500,00 ¡700.00 1920,00 1591,11 1690,00 ¡340.00 1500,00 2000.00 1593.11 1591.il 1591.11 1300.00 1591.¡1 ttttttt

1200.00 3500.00 1340.00 ¡700,00 ¡43i.ll 1450,00 3200,00 3450,00 3650.00 3433.11 1431.11 ¡431.il ¡390.00 ¡431,11 ttttttt

1880.00 ¡400,00 ¡450,00 ¡600.00 ¡588.64 ¡705.00 ¡500,00 ¡350,00 1600,00 ¡58B.64 Í900.00 ¡5BB.¿4 1640.00 ¡450,00 t t t t t t t

http://1591.il

http://43i.ll

http://431.il

ESTACIÓN..: 101, AZUER EN VALLEHERMOSO ÍN) PARÁMETRO.: 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB MR fiBR flftY JUíí JUL AGÜ SEP OCT NOV QIC

1972 1973 Í974 1975 1976 1977 i 978 i 979 1980 1981 S9S2 19S3 1984 1985 1986

Í Í Í ÍUÍ LÍO 1,00 .80

3,00

1.20 Í.00 1.20 1.00 1,80 5.70 2.10

tmm 2,70 2.90

í m i i í 2,10 2.00 2.30 1.90 3.90 2.10 1,30 2.20 2.90 3.10 2,40

tmuí 3,20 2,80

?mm Í.20 4.10 3.00 1.80 1.30 1,40 1.40 ,90

1.90 2.70 2.40

tmm 1,40 2,20

tmm 1.20 2.80 1.80 ! = 20 LOO 2,10 ,60

2,50 LÍO

mmt 3,90 7 'ífi • J . ¿.V

2,40 2,10

tmm LOO 4.10

.80 2.40

.40 2.00

.10 1.50 2.90 2.70

iHStíS 14,00 2.20 2,10

mmt 1.00 2.40 3,20 1.60 1,30 2.40 1.30 2.00 1.30 3.30

mmt 7,20 2.30 1.50

mtm 1.90 1,90 .40

3.50 1.20 1.B0 1.40 1.70 3.50 2,30

mmt 1,60 2,20

smm

mmt mtm ttttttt mtm tmm

,90 1.70 1.20 2,50 ,90

unm tmm

1.80

mtm mmt

tmm 2,40 2.00

.90 5.90 1,30 1,20 1.20 2.30

mmt umu nmn

1.40

mtm mtm

1.30 1,20 1.50 3,70 5.20 1,30 LÍO i.50 1.30

mmí mmt nnm

2,80

unta ttttttt

1.10 1.60 1.20 1,40 1.90 2.00 2,30 ,80 ,90

tmm .tmm mtm

1.80

mtm umu

,50 2,00 .40

1.70 .90 .60

1,90 2.10 1.70

tmm 3,20

ttttttt 2,40 2,50

umu

ENE FEB HRR SER HAY JÜN JUL ftGQ SEP OCT NÜV DIC

1972 1973 1974 3975 1974 1977 1978 1979 1980 1931 Í982 19B3 Í934 1985 1986

tmm LIO LOO .80

3.00 1,20 LOO i , 20 LOO 1.80 5.70 2,10 1,96 2,70 2.90

nnm 2.10 2.00 2.30 1.90 3.90 2.10 1,30 2.20 2.90 3,10 2.40 2,32 1.20 2.80

mmt 1.20 4,10 3,00 1.80 J. 30 1.40 1.40 ,90

1,90 2.70 2,40 1.98 1.40 2,20

tmm 1.20 2,80 i , SO 1,20 1.00 2.10 .60

2.50 L60 2,70 3.90 3,20 2.40 2.10

mmt LOO 4.10 ,80

2.40 ,40

2,00 .10

1.50 2,90 2,70 2.78

14,00 2,20 2.10

mmt LOO 2.40 3,20 1.60 1,30 2.40 L30 2.00 1.30 3.30 2.37 7,20 2.30 1.50

mmt 1.90 1.90 ,40

3.50 1,20 1.80 1.40 1.70 3,50 2.30 1.95 1.60 2,20

t t t t t t t

tmm 2,15 1,95 ,65

4,70 ,90

1.70 1.20 2.50 ,90

1,50 L50 1,80 1.50

mtm

mmi 2.40 2,00 .90

5.90 1.30 1,20 1.20 2.30 2.07 2.07 2.07 1.40 2.07

mtm

1.30 3.20 1.50 3.70 5,20 1.30 1,90 1.50 1,30 2.17 2.17 2.17 2,80 2,17

mmt

1,10 1.60 3,20 1.40 1.90 2.00 2.30 .80 .90

1.50 1.50 1.50 1,80 1.50

t t t t t t t

.50 2,00 .40

1.70 .90 .60

1.90 2.10 1,70 i.¿6 3.20 1.66 2.40 2.50

mmi

ESTACIÓN. . : 1 0 1 , AZUER EN VALLEHERMOSO PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE

ENE FES NflR SBR RfiY JOH

972 973 974 975 976 977 97B 979 980 981 932 983 994 9S5 936

t t t t t t t 2.00 i.20 2.40 2.20 .40 ,40

i.50 1.10 .80

1.80 2.20

t t t t t t t 2.90

t t m t t

t t t t t t t 2.50 .60 .40

3.10 1.00 1.30 ,40 .40

1.40 2.20 2.00

umn .30

t m m

m t t t t 4.00 i.30 .40

Í.OO .50 .30

i . 60 .70

1.80 1.50 1.40

t t t t t t t 1.30

t t t t t t t

t t t t t t t .70 .70 .40 .40 .40 ,50 .SO .90

1.10 m m t

2.10 2,70 .40 .40

t t t t t t t .40 .10 .40 .40

1.00 .40 .40 .90

1.00 .90

m t m .50 .70 .80

t t t t t t t 1.20 .40

2.00 .80 .40 ,40 .40 .80 .70 .60

tmm 1.20 2.30

t t t t t t t

EME FEB KfiS fiBR NftY JUN

972 973 974 975 976 977 978 979 980 98 í 982 983 984 985 986

t t t t t t t 2.00 1.20 2.60 2.20 .40 ,40

1.50 1.10 .80

1,80 2,20 1.59 2.90 Í.59

t t m t t 2,50 .60 ,40

3,10 1.00 1.30 .40 .40

1.40 2.20 2.00 1.30 ,30

1.30

mmt 4.00 1.30 .40

1.00 .50 .80

1.60 .70

1.80 1,50 1.40 1.36 1,30 1.36

t t t t t t t ,70 .70 ,40 ,40 .40 ,50 ,50 ,90

1.10 1.20 2.Í0 2.70 ,40 .40

tmm ,40 .10 .40 .40

1.00 .40 ,40 .90

1.00 ,90 .61 ,50 ,70 ,80

t t t m t 1.20 .40

2,00 ,30 ,40 ,40 ,40 .80 .70 ,60 ,93

1 = 20 2,30

m m t

CN) OXIGENO ( m g / 1 02 )

mi &GÜ SEP GCT NQV DIC

tmm ,20

1.80 .60 .90 ,70 .80 .80 .80 .50

i . 10 t t t m t t t t t t t t

i.90 t t t t t t t

t t t m t t t m t t mmt t t t t m t t t t t t t

,60 1.30 .40 .40 .50

t t t t t t t m m i t t t t m t t t t m ttttm

t t t t t t t 1,50 .40

1.30 .90 ,40 .¿0

1.00 .30

tmm t m t t t t t t t m t t m t t t t t t t t t t t t t t t t

1.00 .80 ,40 .40 .40

1,00 1.90 .60 .70

t t t t m mtm tmm

.50 mtm tttmt

,90 ,60 .40 ,40

1,10 2.60 1.40 .80 .40

t t t m t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t tmm

1.90 1,70 ,90 ,50

i , 40 Í.OO 1,20 3.90 ,80

t t t t t t t 2,50

t t t t m t t t m t t t m t t m m t

JUL AGÜ SEP 0CT SSV DIC

t t t t t t t .20

í,80 ,60 .90 .70 .80 .80 ,80 ,50

1,10 ,92 .92

1,90 t t m t t

m t t t t ,85

1.10 i,20 .90 .60

1.30 .40 ,40 ,50 .64 ,64 .64 .64

t t t m t

t t m t t 1,50 .40

1.80 ,90 .40 ,60

1,00 ,30 ,36 .36 .86 ,86 .86

t t t m t

1.00 .80 ,40 .40 .40

1,00 1.90 .60 .70 .77 .77 ,77 .50 ,77

t t t t t t t

.90

.60 ,40 .40

1.10 2.60 1.40 .80 .40 ,9s .96 .96 ,56 .96

m t m

1,90 1,70 .90 .50

1.40 1.00 1,20 3.90 .30

1.58 2.50 1,58 5.58 1.58

t t t t m

ESTACIÓN. . : 1 0 2 , AZUER EN DAIMIEL PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

ESE FEB MAR SBR HAY JUN

i 972 1973 1974 Í975 ¡976 1977 197B 1979 1980 Í98Í

1982 1963 1984 1985 1986

mmt ,03 .02 ,04 ,00 ,08 .26 .05 .09

mmt uum mtttt ífttÜl

.09 mnn

tmm ,03 .01

5.27 ,00

i.00

.os ,10 .08

mmt mtm mtm mtm

.10 tmm

mtttt ,05 .04 .03 .00

2,69 1,60 .45 .10


.57

.73

ttttttt .03 06 04 00 54 45 64 06

ttttttt

mtm ttttttt ttttttt

.00 20

ttttttt ttttttt

.16

.01

.00

.09

.48

.60

.05 ttttttt ttttttt ttttttt

.14 ttttttt

1.06

ttttttt ttttttt ttmtt

.05 ,00 .45 .54 .10 .05


1.50

tmm .10

(P)

JÜL ASO SEP OCT m v ose


.00

.02

.18


nmtt .10

ttttttt ttttttt

mmt mtttt ttttttt ttttttt

tmm .00 .00 .05

ttttttt ttttttt

mmt ttttttt ttttttt ttttttt

tmm

ttttttt

nmu mmt tmm

.00

.00


tmm ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

ttmtt ttttttt ttttttt

.00 ,00 ,00 .03 .07

tmm ttttttt ttttttt ttttttt

tmm ttttttt ttttttt

.01 ttttttt

,55 ,00 ,00 .00 .04 .10

ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

,03 tmm ttítííi

.00 ,00 .04 .10 ,10

ttttttt ttttttt

mmt ttttttt

.09 ttttttt ttttttt

...................... serie rechazada par falta úe datas

ESTACIÓN..: 102, AZUER EN DAIMIEL (P) PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA CSC)

Élffi FES MAR ÁBR HfiY iJUN JliL ' M SEP OCT HQV DIC

1972 1973 1974 1975

1976 1977 1978 1979 1980

1981 1982 1983 1984 i 985 1986

imm 4.00 6.00 2.00

mun 7.00

mstíí 7.00 2.00

tmm mnu mun tmm

6.00

tmm

nmn 4.00 7.00 5.00

tmm 7.00

mun 10.00 5.00

mmt imm mtm mim

10.00

tmm

tmm 3.00

10,00 8.00

tmm Ü.OO 9.00 9.00 9.00

mmt imm nmn tmm

9.00 13.00

tmm 13,00 18.00

9.00

nmn n.oo 10.00

9.00 7.00

mmt tmm tmm mun

15,00

tmm

nmn nmn

12,00 12.00

nmn 13.00 12.00 14.00 12.00

tmm imm mtm

11.00 *í % í ** í-

15.00

umn unm tmm

11.00

tmm 17.00 17.00

IB. 00 18,00

mmt mtm mmt

17,00

imm 16.00

mnn tumt

22.00

tmm tmm

17.00 23.00 16.00

tmm unm tmm *íAÍ!í1

24.00

imm imm

nmn ttttttt mtm ttttttt ttttttt mmt tmm

25,00

tmm mmt ttttttt mttsí ttttttt mmt unm

tmm imm tmm ttttttt unm mnn nmn mmt ttttttt tmm imm mun nmn ttttttt unm

mim imm tmm mim tmm mnn

8.00 18.00

nmn mmt imm iitHU ttttttt tumi mim

11.00

imm nmn mnn mtm mnn

6.00 15.00

tmm ttttttt mnn mmt nnm í t i í í t i mmt

B.OO

ttttttt t t í í i t t ttttttt mim

9.00 6.00 8,00

ttttttt ttttttt imm imm

3.00

mmt mim

serie rechazada por falta de datos

ESTACIÓN. . : 1 0 2 , A2UER EN DAIMIEL (P) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO í m g / 1 02)

ENE FEB ABR JUN JtSL m SEP ÜCT DIC

mtm 12.70 9,50 7.00

umu 7.90

10.50 3.90 4,40

mtm mmt tmm tmm

1,60 «*««

m t m 12.10 7.40 1.40

m m t 10,50

,30 4.20 i , 70

******* i t í i i í i mmt mtm

1.40 mmt

t m m 11.50 6,50 9.80

tmm 8=50 3,50 7,00 2.50

tmm tUtUt mtm tmm

,80 7,40

« m t t 12,10 11.50 9,70

i m t í i 5,20 3.40 7.é0 6.60

mtm mtm Üí í t í t tmm

,00 7.30

t t tm t mtm

8,50 7,30

t t m t t 4,50 4,40 5,40 4.20

******* t t m t t tmm

7,20 t t m t t

5.30

t t t t t t t tmm t t t t t t t

8,10 t t í i í í í

5,90 5,70

,90 tmm t t t t t t t m m t

6,20 mtm t t m t t


8.10 t t m t t mtm

1,30 7,30 5,40

t tmt t mtm t t t t t t t t t tm t ttt t t t t mnn t t t t t t t

t t t t t t t t t tmt t tmt t m m t mmt m t m t t tm t

1.30 t t t t t t t tmm t t t t t t t m m t tttt t t t t t t t t t t mmt

t tmt t tt t t t t t t t t t t t t m t t n tmm mmt mmt t t t t t t t t t t t t t t mmt tmm t t tm t t t t t t t t t t tm t t tm t t

t t t t t t t t t tm t mt t t t t tm t t ttmtt t t t t t t t

B. 10 1.00

t t t t t t t m t m tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmt

8,60 t t m t t mtm t t tmt ttt t t t t m t m

S.30 1.70

t t t t t t t mtm mtm m i m t m m t tmt t man

10.00 t m m ttttt t t tmm mnn

5.30 8,40

11.20 tmm t t t t t t t t tm t t tt t t t t t t t t t t t t tmm mmt

ser ie rechasada por f a l t a de datos

S£H8p gp i%\ii jod epeietpaj SIJSS

t t t t m ttttttt 00'Sí t m t t t t m t t t t m t t t iStí i i t 00'S! 00'32 00-9 t t t t t t t t t m t t t t t t m t t t t t t t 00'202

i m m t t m t t t t t t t t t t t m t t t t m t t t t t t t t t í i t m i 00'!9 00'99 t t m t t t t t t m t t m t t mtm t m t t t 00'129

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t tm t t t eo-0£ 00'6 í t t t t m t t t t t t t tmm tmt t t t t t t t t t t tmt t

t tm t t m t t t t t t t t t t t tm t t t t t t t t t t mnu t tm t t t t t t t t t t t t t t t t mmt t tm t t t t t tm mmt mt t t t t tm t t

t tm t t mtm t tm t t tm t t t t t t t t t t mt t t t tmt t t GO'SÍ

tmm mtm t tmt t tmm mtm mnn t t t t t t t

tmm t t t t t t t OO'fcS!

mnn t m t t t t t t t t t t t t t t t t t 00*£I3 00 *¿ 00 '9 t t t t t t t

mmt 00'22 m t t t t t t t t m

00'SE t t m t t 00' u t m t t t mmt mnn 00' n 00 "9t 00'iS 00'i mtm WIZ tmt t t tmm tmttt

00'SSÍ mtm 00 "219

man t t t t t t t t t t t t t t 00 'E 00'EOI 00'Sí 00'I tumi 00'8¿ 09 'OÉ

mtm ttttttt

00 '¿8 00 W tmt t t m t t t t tmttt t t t t m 00 'L 00 '92 00'92 00'023 t t t t t t t 00'0! 00'09 00'9I8 mtm

00'96 00'8V t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t 00'18 00'S2 00'i>22 00'992 t t t t m 0Ü'3Él 00'36 00'!90¡ t t t t t t t

mmt 0O'£I t m t t t t t m t t mmt nmu 00'62 G0'2i 00'9£í t t t t t t t t t t t t t t 00 '09 00-03 00'írí t t t t t t t

t t t t t t t 00'B! ttttttt ttttttt t t t t t t t mmt 00'21 00'25 00'9 00-0S t t t t t t t 00 '42 00'32 00 "8¿ ttttttt

oía IDO d3S m w mí m aay S3d m

(d) n/sui) NOiSNadsns ua S¥IÜ3XYH *> : "OHiawwired

laiHi^a wa a3nz¥ 'ZOT :••NoiO¥isa

ESTACIÓN. . : 1 0 2 , AZUER EN DAÍMrEL PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC

ENE FEB KAR ABR HfiV JÜN

772 773 774 ?75 Í76 777 m m ?80 íBI ?82 ?S3 m 785 ?86

nmn U50.00 1550.00 1390.00 m m t t m m 1540.00 1450,00 1450,00 m t m amn m t m tmt t t 1340.00 tmt t t

mt t t t 1150.00 1250.00 1400.00 t t t t t t t t t t t t t t 1600.00 1400.00 1550.00 t t t t t t t t t t tm n m n tmm 1540.00 t t tmt

ttt t t t t 1240.00 1300.00 í340,00 t t t t t t t 1050.00 1300.00 1280.00 1600.00 nmn nmn t t t t t t t t t t t t t t 1440.00

131.00

t t t t t t t í400.00 1230,00 1450.00 t t t t t t t 1100,00 3200,00 1020,00 1450,00 t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t t t t t 1710,00 1160,00

tm t t t t t tmt 1200.00 1475.00 tmm 1140,00 13O0.OO 950.00

1500,00 t t t tm tt t t t t t t t t t t t t 1200,00 t t t t t t t 1145,00

ntun t t t t t t t nmn 1460.00 t t t t t t t 1230.00 1175,00 1150.00 1700,00 mnn m m t tttt t t t 1100.00 t t t t t t t 1075,00

(p) (micro s/ctn)

JUL fiEO BEf 0CT KDV DIC

t t t t t t t nmn 1300.00 umn t t t t t t t Í430.00 12O0.OO 1140,00 t t t t t t t nmn t t t t t t t t t t t t t t 1340.00 mnn nnm

t t t t t t t t t t tm tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 1450.00 t t t t t t t t t t t t t t mt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mnn

t t t t t t t mnn mmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nnm m n n nnm t t t t t t t t t t t t t t nnm nnm t t t t t t t

t t t t t t t m m t ttmn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Í320.00 1500.00 n m n ttttt t t t t t t t t t t tnt t t nmn nnm nmn

U50,00 nnm t t t t t t t t t t tm tt t t t t t n t n n 1300.00 1600.00 mnn nmn mnn nmn nnm nnm mnn

1050.00 t t tm t mmt nmn mntt Í430.00 1400.00 1400.00 t t t t t t t mnn n n m tt t t t t t 16S0.O0 nmn t t t t t t t

.,.,.,..,...,.....,... serie rechazada por falta de datos

ESTACIÓN..: 203, GIGUELA EN BUENAVISTA (1IJ PARÁMETRO.: 4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/lj

SE FEB HSR ABD HfiY JIM JUL S&D SEP DCT HDV D1C

972 973 974 975 976 577 978 979 980 981 982 983 984 9OJ

986

SliíSíí 10.00 9.00

12.00 8,00 9.00 7.00

14.00 2.00

mtm tmm

12.00 37,00

n i l i i ü mmt

f-ISíííi 1920,00

e.oo 15.00 9,00

tmm 5.00

16.00 5,00

mmt í í s í t i i

85,00 16.00 40,00

fHíií í

mmt 271,00

4,00 12.00 7.00

11.00 17.00 7.00 6.00

mmt mtm

33.00 76,00 21.00 39,00

mtm 511.00

7.00 10,00 7,00 5,00

10.00 6.00 9.00

ñiUíi iitiíH

55,00 42,00 21.00 46.00

urna 397,00

3.00 14,00 9.00 8.-00 6.00 6.00 5.00 9.00

mm* 278,00 49,00 25.00 26.00

lUÍUt 238,00

8,00 7.00

23.00 8.00 4.00 8.00

14.00 5.00

tmm 794.00

i b . ÍJÍJ

70,00 6.00

mmt 440.00

3.00 í 2.00 52.00 3.00 6.00

43,00 10.00

m m ¡ IlíiU* mmt mmt

47.00 34.00

tmm HÍUI!

mm? mmt nnm

5.00 4.00 1 AA

5.00 tííttt* mmt iiiiiU i S í i í i í

mmt tmm

S Ü J Í J i

252,00 Í f ! t 5 í *

i i i iü i i i iüíJ tmnt

16.00 22.00

¡ÜfiU mtm (HÍl¡¡ mtm tmm mmt tmm

120,00 537.00

mmt mmt man mmt

16,00 11.00

ttttttt ttttttt tmm ttttttt tmm mtm tmm

102.00 21.00 7,00 4.00 7.00

33,00 4,00 7.00

ttttttt t t t t ttt í i t í í í t tmm í t i t í í í ttttttt mmt

126.00 6.00 6.00 6.00

l.¿.ü0 7.00 5.00 5.00

1 i . 00

mmt 37.00

ttttttt 1%ít»+1

tmm tmm

ESE FEB MftR ABR HAY JUN JUL AG0 SEP 0CT NOV DIC

972 973 974 975 976 977 97B 979 980 98 í 982 983 9B4 9S5 9B6

mmt 10.00 9.00

12,00 a ,oo 9.00 7.00

14,00 2.00

12.00 12.00 12.00 37.0u 12.00 12.00

t t t t t t t 1920.00

3.00 ID.00

9.00 10.00 5.00

1 1 .-.A

5.00 211.90 211.90 85,00 16,00 40,00

211-90

utnu 271.00

4.00 12,00 7,00

11.00 17.00 7,00 6.00

42.00 42.00 33.00 76.00 21.00 39.00

tmm 511.00

7,00 30,00 7.00 5.00

¡0.00 6.00 9.00

60.75 60.75 55.00 42.00 21.00 46.00

mtm 397.00

3,00 14.00 9.00 3.00 6,00 6.00 5,00 9.00

64,23 278.00 49.00 25.00 26,00

tmm 238.00

8.00 7.00

23,00 8.00 4.00 8,00

14,00 5.00

7 0 . 0 1

794.00 t-.n •'•,; ¿Oí W

70.00 6.00

t t t t t t t 440.00

3.00 12.üO 32.00

a.oo 6.00

43.00 10.00 63,50 63.50 63.50 63.50 47.00 34.00

t t t t t t t 346.00

5.25 5.25 5.25 5.00 4.00 7.00 5.00 5.25 5.25 5.25 5.25 5.25

t t t t t t t

mtm 252.00 96.67 96.67 96.67 96.67 Í6.00 22.00 96.67 56.67 96.67 96.67 96.67 96.67

nnm

120.00 537.00 171,00 Í7Í.00 171.00 171,00 16,00 11.00

171,00 171,00 171.00 171.00 171,00 171.00

iiiiUi

102.00 21.00 7.00 4.00 7.00

33.00 4.00 7.00

23.13 "-1 \-!

23,13 23.13 23.13 ¿3.13

mmt

126.00 6.00 6,00 6.00

12.00 7.00 5.00 5.00

11,00 22.10 37,00 22.10 22.10 22,10

t t t t t t t


GIGUELA EN BUENAVI3TA CONDUCTIVIDAD A 25QG (micro s/cra)

m

m FEE m HfiY JUL fibD SEP GCT BIE

i í i t í U 1700.00 1900=00 1690.00 1950.00 í i í í i í í 2B27.00 2500,00 2100.00 2100.00 t t í l t l l 4800.00 1550,00

tmm urna

mtm 1700.00 1700.00 2200,00 2050.00 2500.00 2400.00 2600.00 2300.00 2250.00

nmn 5700.00 2100.00 2070.00

tmm

i í í l l» IGSO.OO 1650.00 2400.00 2500.00 2400.00 2150.00 2250.00 2100,00 2700.00

imm 3400.00 1600.00 2510.00 2040,00

UttUi 2000.00 2000,00 2590.00 2500.00 2200,00 1700.00 1630.00 1900.00 2800.00

mtm 3700.00 1700.00 2940.00 2710,00

tmm 2050.00 2150,00 2550.00 2700,00 1950,00 2000.00 1770.00 2500.00 2960,00

nmn 5500.00 2300.00 2960.00 3100,00

nmn 2100=00 2400,00 2600.00 2500.00 1750.00 2100.00 2400.00 2900.00 2500.00

imm 7600.00 2700.00 2360.00 2590,00

smm 2800,00 2600.00 2500.00 2500.00 2120.00 2300,00 2750,00 2400,00 ¿ l r ¿ & Í U 1/

i í f ! ? K-1. i í i í í i i Hí í ' í í í í i í í l ¥ l 1830.00 2250.00

%\\%%%% niínt

tmm tmm nmti 2700,00 2700,00 2900,00 2500,00

mtm nnm mnn mnn mnn nnm

tmm 2300.00

mtm mtm imm ¡|¡ií»¡ 2400.00 2700.00

imm nmn uum nmn mnn nnm mnn

2350,00 1750,00

mm* mmi mnn nnm 2120,00 2600,00

imm nnm mtm nnm mtm i-'J i/ilOy'ji ******* títítít

i380,00 ÍÜ20.00 2000.00 2500,00

mm* 3000.00 2000.00 2400.00

nmn nmn mm? itttttt m t i i í

mm* nmn

1700,00 1740,00 2020,00 2300.00 l i i i í l ! 3025,00 2700.00 2200,00 2100,00

m$m 6500.00

imm mtm tmm mnn

EME EEB ¿BR WIV JUN JUL ASO SEP QCT DIC

mtm 1700,00 1900.00 1690.00 1950.00 2311,70 2827.00 2500.00 2100.00 2100.00 2311.70 4900.00 1550.00 2311.70 231Í.70

mnn 1700.00 1700.00 2200.00 2050.00 2500.00 2400.00 2600,00 2300.00 2250.00 2464.17 5700.00 2i00.00 2070,00 2464.17

mmi 1850.00 1850.00 2400,00 2500.00 2400.00 2150.00 2250,00 2100.00 2700,00 2303.85 3400,00 1800,00 2510,00 2040.00

mnn 2000,00 2000.00 2590.00 2500.00 2200.00 1700,00 1630.00 1900=00 2800.00 2336.15 3700.00 1700.00 2940.00 2710.00

ttttttt 2050.00 2150.00 2550.00 2700.00 1950.00 2000,00 1770.00 2500.00 2980.00 2654.62 5500,00 2300.00 2940.00 3100.00

nmn 2100.00 2400.00 2600.00 2500.00 1750,00 2100.00 2400,00 2900,00 2500,00 2807,69 7600,00 2700,00 2360,00 2590,00

nnm 2800,00 2600.00 2500,00 2500.00 2120.00 2300.00 2750,00 2400.00 2405.00 2405.00 2405.00 2405.00 1830.00 2250.00

ttttttt 2550.00 2700.00 2700.00 2700.00 2700.00 2700.00 2900.00 2500.00 2700.00 2700.00 2700.00 2700.00 2700.00

mnn

nmn 2300.00 2466,67 2466.67 2466,67 2466.67 2400.00 2700.00 ¿466.67 2466.67 2466,67 2466.6/ 2466.67 2466.67

tmm

2350.00 ¡750,00 2255,00 2255.00 2255.00 2255.00 2120.00 2300.00 2255.00

2255.00 2255.00 2255.00 ¿ ¿ D J . W

mnn

laso,oo 1820.00 2000,00 2300,00 2200,00 3000.00 2000,00 2400.00 2200.00 2200.00 2200.00 2200.00 2200.00 2200.00

tmm

1700.00 1740.00 2020,00 2300.00 2698.33 3025.00 2700.00 2200.00 2100.00 269B.33 6500.00 2698.33 2696.33 2698.33

¡mm

ESTACIÓN. . : 2 0 3 , GIGUELA EN BUENAVISTA (N) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB NAR /JBR Hfií JUN JUL ASO 3E? OCT NOV D!C

1972 1973 1974 1775 1976 1977 I97B 1979 S9B0 1981 19S2 1983 1984 1985 1986

mnn 1.80 2,30 2,00 6,10 7.00 4.70 3.80 3.80 3.60

mmt 20.00 51.00

umn UMU

mnn 2.70 3,50 3.10 4,60 5.80 5.10 2.40 2,70 5.20

mtm 125.00 56.00

410.00

num

mnn 4.00 4.50 5.30 5,50 3.50 4,60 2,70 3.60 8.60

mmt 74,00 84.00 13.00 39.00

mmt 4.10 5.70 4.70 5.20 3.00 4.70 3,70 4.80 7,40

mnn 49.00 66.00 23.00 37.00

mtm 4.80 4,80 3.30 5.90 5.00 $M 3.90 7.60 7.00

mtm 107.00 56.00 23.00 24.00

mmt 4.80 6.00 7.60 9.00 4.70 6.40 5.00 5,00

12.80

mnn 350.00 25.00 40,00 27.00

mmt 6.10 5,90 4.70

40.00 4.90 6.00

B,eo mnn mmt ÍHÍÍ'il i íÜHí

45.00 32.00

mtm ?mm ISitiÜ mm% tmm

5.70 6. SO 5.60

10.50

imm tmtit mtm i i i ü i : mtm tmm

mmt 3.60

mtm mtm mtm mmt

4.70 4.00

mmt mtm mmt ítmtt l í í i l í í i i í l t t í i í í í í í t

4. SO 3,60

í t t í í t ! nnm ttmtt mtm

4.80 5.30

tmm ttmtt m m ¡ titttít mnn nnnt MUU

2,40 4.50 4.20 5.10 4.80 9.20 3.20 2.90

i i í t í f i

tumi mtm mm* mtm mnn mtm

2,80 3,20 3.30 7.70 4.20 5,70 5.30 3.10 4.BÜ

tmm 26.00

mtm mim ttÜttí nmu

ENE FES MAR AER MAY JUN JüL fiGD SEP QCT WV SIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 ¡978 1979 19B0 1981 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 1.B0 2.30 2.00 6.Í0 7.00 4,70 3.80 3,80 3,60 9.65

20.00 51,00 9.65 9,65

tmttt 2.70 3.50 3,10 4,60 5.80 5.10 2,40 2,70 5.20

52,17 125,00

.JO. ijl.l

410,00 52, i?

mnn 4.00 4.50 5.30 5.50 3,50 4.60 2.70 3.60 8.60

19.41 74,00 84,00 13.00 39.00

tmm 4.10 5.70 4.70 5.20 3.00 4.70 3.70 4.SO 7.40

16.79 49.00 66.00 23,00 37,00

ttmtt 4.80 4.30 8.30 5,90 5.00 4.80 3.90 7.60 7.00

20.55 107.00 56.00 28.00 24.00

s f 5 i i i i 4. SO 6.00 7.60 9,00 4.70 6.40 5.00 5,00

12.80 38.72

350.00 25.00 40.00 27.00

nnm 6.10 5,90 4,70

40,00 4.90 6.00 5.20 8.80

15.86 15,86 15.86 15.86 45.00 32.00

mtm 4,85 7,07 7,07 7,07 5,70 6,50 5.60

10.50 7.07 7.07 7.07 7.07 7.07

mnn

umn 3.60 4,10 4.10 4.10 4,10 4,70 4,00 4,10 4.10 4,10 4,10 4,10 4.Í0

mtm

4,80 3,60 4.63 4,63 4,63 4,63 4,80 5.30 4,63 4,63 4,63 4,63 4,63 4,63

nmu

2.40 4,50 4.20 5.10 4.80 9,20 3.20 2,90 4.54 4,54 4,54 4,54 4,54 4,54

mmt

2.80 3,20 3,30 7.70 4.20 5,70 5.30 3,10 4.80 6.61

26.00 6.61 6.61 6,61

mmt

ESTACIÓN. . : 2 0 3 , GIGUELA EN BUENAVISTA PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE

ENE FEB HAR SER MftV JUN

Í972 1973 1974 1975 1976 1977 1976 1979 1980 1981 1982 19S3 1184 1985 1986

******* 2,20 2.00 3,30 2.40 2.90 ,50

1,20 ,40

2.20

tmm 25,00

.40 *******

mtm

******* ,80

1.70 .90

2,00 1.90 ,40 .40 ,60

1,90

unm 350.00 32,00

í600.00

tmm

******* 2,60 1.40 1,50 2,70 .70

3,30 LOO ,70

3.00 ******* 375.00 420,00 35.00

mtm

mmt i -00 ,60 .60

1,00 ,40 -90

1.50 ,90

2. SO ******* 230.00 275.00 45,00 75.00

tmm ,90

2.00 1.00 .so .60 ,60

1,30 ,90

1.60 ******* 620.00 350,00 87,00 17.00

******* 2,30 ,70

1.50 3.40 .40 ,90

,60 28.00

******* 245.00 250.00 390.00

mtm

ENE FEB HAR ABR HftY JIM

i 972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 19B1 1982 1983 1984 1985 1986

tmm 2.20 2.00 3,30 2.40 2.90 .50

1.20 ,40

2.20 3.86

25.00 .40

3.86 3.86

******* .80

1,70 ,90

2,00 1,90 .40 .40 .60

1,90 166.05 350,00 32,00

1600,00 166.05

******* 2,60 1,40 1.50 2.70 ,70

3.30 1,00 ,70

5,00 70.74

375.00 420.00 35,00 70.74

******* 1,00 .60 ,60

í.00 ,40 .90

1.50 .90

2,80 48.82

230,00 275,00 45.00 75.00

*mm " ¡ ' i

2,00

,80 .60 ,60

1.30 .90

1,60 83.36

620.00 350.00 87,00 17,00

******* 2.30 ,70

1.50 3,40 .40 ,90 ,50 ,60

23.00 76.94

245,00 250.00 390.00 18,30

(N) OXIGENO (mg/1 02 )

JUL AG0 SEP DCT NDV DIC

*******

1.10 1,40 ,40

7,00 1,50 ,50

1.40 2,00

******* *******

mtm ******* 300.00

20.00

*******

******* ******* ******* 1***111

2.00 .80 .40

5.00 ******* ******* ******* ******* ******* *******

*******

1.10 ******* *******

mm* mmt

,40 .60

nmu ******* ******* ******* ******* ******* *******

Í.40 i , 10

******* ******* ******* *******

1,50 .90

******* 1****** ******* ******* ******* ******* *******

,60 2.90 .50 ,B0

1,70 2,30 1.40 .90

mi*** ******* *ÍÍÜ*Í ******* ******* ******* *******

1-10 2,20 1,20 1.B0 1 = 40 1,60 1.20 .40

1,20 *******

15,00 ******* *******

mtm *******

•3UL 650 SEP 0CT N0V DIC

• Ü Í Í U 1.10 1.40 .40

7.00 1.50 .50

1.40 2.00

33.53 33.53 3 J , TÍO

33.53 300.00 20.00

******* ¡.10 2.05 2,05 2,05 2,00 ,80 .40

5.00 2.05 2.05 2.05 2,05 2.05

*******

******* 1,10 .70

,70 .70 .40 ,60 .70 .70 .70

ir-.

.70

.70

mm*

1.40 1.10 1,23 1. l¿ 1,23 1.23 1.50 ,90

1,23 1,23 1,23 1.23 1.23 1,23

*******

.60 2.90 .50 .80

1.70 2.30 1,40 .90

1.39 i . 39 i.39 1.39 1.39 1.39

*******

1.10 2.20 1.20 1.80 1,40 1.60 1.20 .40

1.20 2,71

15,00 2,71 2.71 2.71

*******

E S T A C I Ó N . . : 2 0 5 , ZANCARA EN CERVERA (E) PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

EME FEB M R ABR HAY ¿UN JUL fiSO SEP OCT MOV BIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 i 980 1981 1982 1983 1984 Í9B5 1936

ttttiíi 3,40 1,98 1,30 1,20 1,98 i,70 .17

2,05 ,52 ,14

mtm mm; mmt tmm

tmm 3,70 2,05 i.45 1.40 1.9S 1,60 2,12 2,19 .45 .12

tmm mmt tmm mmt

tmm 3,10 i ,98 1.50 ,91

2,12 2,19 3.20 1,98 1.10 ,15

tmm mtm mtm mmt

mmi 3,00 2,26 1,45 .70

2,19 2,80 3,30 1,91 1.20 ,07

tmm ttttttt mmt mtm

i t t i í t t 3,00 2,40 1,40 LOO 1,30 3.10 2,80 2,05

.90 ,06

mtm ímm ttttttt mtm

tmm 3,60 1.55 2.12 .22

1,21 3.66

1.70 1.70 .26

tmm mmt ftttttt ttttttt num

tmm ,82

mmt 1.00 .20

1.10 2,40 2.05

.45

tmm mmt mmt mmi mtm tmm

ttttttt ttttttt *mm ttttttt *mm

,24 1.20 1,35 .0? .00

imm nmtt tmm mtm tmm

ttttttt .42 .36 .28

! i

,10 .36 ,49

umu mmt ttmti ttttttt imm ttttttt mim

1,60 ,42 .25 i ' - ' i .

.14

.27

.47 1.91 ,07

num .00 ,00

ttttttt tmm mmi

2,30 1,38 1,00 ,39 ,36 .46

1.30 2.40 .29

ttttttt mtm mtm mtm i t t t t i i mtm

4,00 1.55 1,30 ,60 .32

1.10 1.77 1.98 .44

ttttttt ttttttt mtm ttttttt ttttttt ttttitt

EHE FEB m ssñ HAY jim ¡m. ASO SEP OCT MOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 Í97B 1979 1980 Í9S1 1982 19B3 1984 19B5 1986

ttttttt 3,40 1.93 1,30 1.20 1.98 1,70 ,17

2.05 ,52 ,14

1,44 t t t t t t t t t t t t t t imm

t t t tm 3.70 2.05 1.45 1.40 1.9Í 1,60 2.12 2.19 .45 .12

1.70

mím i i t i i t i mtm

ttttttt 3,10 1,9a 1.50 ,91

2,12 2,19 3,20 1,98 1,10 ,15

1,82 t t t t t t t t i l t i l? mtm

tmm 3,00 2.26 1.45 .70

2,19 2.80 3.30 1.91 1.20 .07

1,89

mmt t t t t t t t ttttttt

ttttttt 3,00 2.40 1,40 1,00 1,30 3.10 2,80 2,05 ,90 .06

1.80 ttttttt mtm ttttttt

ttttttt i . 60 1,35 2.12 ,22

1,21 3,66 1,70 1.70 ,26

1,54 1,54

ttttttt m m i mtm

ttttttt ,82

1.15 1.00 ,20

1,10 2.40 2.05 ,45 ,13

1.15 1,15

t t t t t t t mtm t t t t t t t

t t t t t t t ,62 .53 ,64 .16 ,24

1.20 1,35 .09 .00 .58 ,58

ttttttt t t t t t t t t t t t t t t

t t t t t t t .42 .36 ,28 ,11 ,10 ,36 ,49 ,08 .30 .30 ,30

ttttttt tmm mmt

1.60 ,42 .25 ,32 ,14 ,27 ,47

1,91 .07 .50 .00 .00

t t t t t t t mmt mmt

2,30 i.38 1.00 ,39 .36 .46

1.30 2,40 ,29

1.10 1,10

ttttttt t t t t t t t mtm mtm

4.00 i , 55 1,30 ,60 ,32

1,10 1,77 1,98 .44

í,45 1,45

ttttttt t t t t t t t ttttttt t t t t t t t

ESTACIÓN..: 205, ZANGARA EN CERVERA (E) PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

EfJE FEB m m ííSV JUN JÜL £EG SEP OCT NOV D1C

1972 1773 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1931 1982 1983 1934 1985 1 r.rw ITDCJ

I t í í íH

mnn 7,00 5.00 9.00 9,00 9,00 S.00 5.00 6,00 7.00

n n m mmt mmt t i ü l i i

í l f jÜS 7,00 9.00

10.00 7.00 8,00 9.00 6.00

a. oo 7.00 4,00

nmn nnm mmt nmn

tmm 7.00 7.00

10.00 9.00

13.00 11,00 5.00

10.00 10.00 9.00

r i i í i i í

mmt mtttt mmt

mnn 11.00 13.00 9.00

15.00 12.00 10.00 9,00

10,00 11,00 9.00

i i üS í i

tmm nnm SííMü

íitmt 17,00 13.00 15.00 ¡¿.00 16.00 13.00

14.00 12.00 13,00 14,00

mmt ttttttt mnn mmt

nmn 21.00 13,00 10.00 21.00 17.00 19,00 20.00 20.00 19.00

i í í i i í i" íiliSlS

ttttttt ttttttt nnm

tmttt 23.00 24.00 23.00 21,00 18.00 20.00 20.00 21,00

mtm nnm nnm tmttt mmt nmu

mmt ttttttt tmttt ttttttt nnm

19.00 22.00 20.00 24,00 23.00

mmi nnm mnn mtm mtm

íUMií 20.00 17,00 20.00 20,00 19.00 20.00 21.00

tunn n m u tmm nmn MSStJÍ

nnm itmn

15.00 13.00 19,00 14.00 15.00 20,00 15.00 17.00 16.00

í t i t i í i

nmn nmn mmi iü í í í t

mnn

11.00 15.00 9.00

12.00 12.00 14.00 li .00 15.00 12.00

mmt umn tmm mmt mmt imm

a. oo 4.00 S.00 8.00 7.00

10.00 5.00 6,00 1.00

ttttttt nnnt ttttttt ttttttt tmm tmm

EME FEi! hfiR ftBR ÜA'í JUN JUL flGO SEP ÜCÍ NOV QIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 19B1 1982 ¡983 Í98Í 1985 1986

nnm 7,50 7,00 5,00 9.00 9.00 9.00 8,00 5.00 6.00 7.00

mmi mtm imm rntrn

mmt 7.00 9.00

10.00 7.00 5.00 9.00 6.00 8.00 7,00 4.00

nnm nnm nnm mmi

nmn 7.00 7,00

10.00 9.00

13,00 11,00 5.00

10,00 10.00 9,00

mmt mtm mmt í i i l t t í

mtm li.oo 13,00 9.00

15.00 12,00 10.00 9,00

10.00 11.00 9,00

mtm mmt imm ttttttt

tmm 17.00 13,00 15.00 16.00 16.00 13.00 16.00 12.00 13.00 14.00

imm nnm imm ttttttt

mtm 21.00 18.00 10.00 21.00 17.00 19,00 20,00 20.00 19,00

t t t t t t t

nnm ttttttt ttttttt imm

imm 23.00 24.00 23.00 21,00 ÍB.00 20,00 20.00 21.00 23,50

imm tmm tmttt tmm nmn

mnn 21.50 20.50 21.50 20.50 19.00 22.00 20.00 24.00 23.00

mmt mtm mmt mmi mím

mim 20,00 17.00 20,00 20,00 19.00 20,00 21.00 20.00 19,57

imm m?m mím t i i t ü í

imm

15.00 13.00 19,00 14,00 15.00 20.00 15,00 17.00 16.00 36,00

mmi nnm tmm mmí mtm

11.00 15,00 9,00

12,00 12,00 14.00 11,00 ¡5,00 12.00 12.33

ímm imm smm mmi mím

8,00 4.00 8.00 3.00 7.00

10.00 5.00 6,00 1,00 6,33

nmn ttttttt &mm mmi ttmtt

ESTACIÓN. . : 2 0 5 , 2ANCARA EN CERVERA PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1

ENE FEB MAR m HAY ¿UN

1972 1973 1974 1975 i 976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

m m t 9,40 1.10 3:00 5,50 4,40 8. OS 3,40 4.80 2.30 ,60

man umn nnm I f í i Ü !

l í í i i í í 8,40 2,50 1,30 1,20 ,90

3,90 5.10 1.70 2.90 ,00

nnm m m t t m m ÜÍÜI I

nmn 7,20 1.90 i .60 2.70 2,70 7.40 e.20 1.00 !,4Ü .40

m t m m m t t m m m t m

t m m 1.50 ,60

1.10 1,40 ,80

6,40 7,30 2.20 ,00 ,00

mnn nnm m m t nmn

m t m 1,70 1.80 4,40 ,80 ,60

6.80 5.40 1.10 .20 ,00

tmm nnm t t t t t t t í t t t t í i

i t m t í 5,40 1.40 .30 .00 .so

8.00 1,10 .20 .30

t t t t t t t n t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

ENE FES HftR SBR HAY JUN

1972 1973 1974 1975 i 976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1996

t u m i 9.40 1.10 3.00 5.50 4.40 8.00 8.40 4.80 2,30 .60

mmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

m t m 8,40 2.50 3.30 1.20 -90

3.90 5.10 1.70

• 2.90 ,00

t t t t t t t nmn t t t t t t t m t m

m m t 7,20 1:90 i.60 2.70 2,70 7.40 8.20 i.00 1,40 ,40

t t t t t t t mun t t t t t t t t t t t t t t

t t t t t t t 1,50 .i0

1.10 1.40 ,80

6.40 7,30 2.20 .00 ,00

t t t t t t t t t t t t t t t m m t t t t t t t

t t t t t t t 1.70 1,80 4 ,40 .80 ,60

6.80 5 ,40 1.10 .20 ,00

t t t t t t t i í í í i í t m m t t t t t t t t

nmn 5,40 1.40 ,30 .00 ,80

8,00 1.10 ,20 ,30


(E) 02)

M &6Ü SEP QCT N0V ÓIC

í t í í m ,60 .50 .50 .50

1,30 3.20 5.40 .00

m t t t t m m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

m t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t n u m

4.40 4.10 1,60 ,50 .00

n m n t t t t t t t nmn mmt t t t t t t t

í t t í t ts 4.60 5.00 1,00 1.60 3,00 Í = i0 2.90

t m m t t t t t t t n n m m t m n m n t m m mnn

7.50 3.80 1,40 ,80

2, SO 1.20 6,90 6.10 ,50

nmn n m n t t t t t t t t t t t t t t t m m nnm

8.20 2,00 7,20 1,60 6,90 8,60 9,50 4.60 1.20

m t t t t mmt m m t t m m u m n m t m

9,10 1,70 Í.30 ,70

1.30 1,00 8,00 8,40 6,60

nnm t t m n t t t t t t t t m m m t t t t t m m

JUL m SEP QCT HDV DÍC

m n n .60 ,50 ,50 .50

1.30 3,20 5,40 .00 .15

t i i n n i í í í í l í t t t t t t t t t t t t t t m t m

t m m 2.60 2,75 .75

1.05 4,40 4 .30 1.60 ,50 ,00

m t m man nmn mnn t t t t t t t

t t t t t t t 4.60 5,00 1.00 1,60 3.00 1.10 2.90 .50

2.74 t t t t t t t mtm i t í í t i í mmt t t t t t t t

7.50 3,80 1.40 .80

2.30 1.20 6,90 6.10 ,50

3,44 t t t t t t t nntn nmn n n m t t t t t t t

8.20 2,00 7,20 1.60 6,90 8,60 9.50 4,60 1.20 5.53

t t t t t t t t í i í í i t t t t t t t t t t t t t t t mmt

9,10 1,70 1,30 ,70

1.30 l.OO 8,00 8.40 6.60 4.23

mun mnn t t t t t t t t t t t t t t t m m

ESTACIÓN. . : 2 0 5 , ZANGARA EN CERVERA PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN

ENE FEB nm ABR HAY JUN

1972 Í973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 19BÍ 19B2 1983 Í9S4 19B5 1986

t m m 13.00 81,00 60.00 21,00

113,00 14.00 12,00 14,00

m t m 37.00

t m m m t m m m * i í i í íU

n i i sü 133.00 54.00

193.00 153.00

m t m 5.00

27.00 37,00

m t m 48.00

man m t m t m m tliliSÍ

tunu 321,00 104,00 179.00 30,00 22.00 12,00 11,00 17,00

m t m Í64.0G

m t m m t m mtm t m m

m m t 460,00

68,00 38.00

146-00 47.00 22.00 12,00 17.00

m m t 205.00

m t m ttttt t t t m m ttttt t t

í í í i f t í

240.00 35.00 34.00 40.00 14.00 15.00 Í5.00 3.00

2Í.O0 47.00

t t t t t t t t t t t t t t mmt t t t t t t t

t t t t t t t 51?.0G 30,00 39.00 85,00 30,00 7,00

12,00 29,00 13.00

t t t t t t t t t t t t t t m m t tttt t t t num

ESE FEB HHR ABR HAY JIM

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 Í979 1930 19B1 1982 Í983 1984 Í985 1986

nnm 13.00 B1.00 60.00 21.00

113.00 14.00 12.00 14.00 40.56 37.00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nmu

nnm 133.00 54.00

193.00 153.00 67.50 5,00

27.00 17.00 78.75 48.00


t t t t t t t 321.00 104,00 179,00 30.00 22.00 12.00 11.00 17,00 95,56

164,00 t t t t t t t t m m tt t t t t t t t t t t t t

t t t t t t t 460,00 68,00 38,00

146.00 47,00 22.00 12,00 17.00

112,78 205,00

m m í tttt t t t m u n m t m

tt t t t t t 240.00 35.00 34.00 40.00 14.00 15,00 15.00 8.00

21.00 47.00

mtm t t t t t t t m i m m t m

t t t t t t t 5Í9.00 30.00 39.00 85,00 30.00 7,00

12,00 29.00 13.00

n n m m t m tmm m t m tt t t t t t

(E) Cms/1)

JÜL m SEP OCT fflV DIC

t t t t t t t 4AO.0O 37.00 43.00

24S.O0 13.00 13.00 23.00 30.00

m t m tmm m t m ttttt t t t m m tt t t t t t

t t t t t t t mtm t t t t t t t t t t t t t t tmui

6.00 38.00 9.00

37.00 143.00

tt t t t t t t t t t t t t m t m ttttt t t t t t t t t t

t t t t t t t 50.00 8,00

11.00 64,00 9,00

¿b,0o 12,00

i m m m m t m t m m t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

65,00 362.00

mms 42.00 10.00 6.00

10.00 7.00

294.00 m t m t m t t i t t t t t t t tmm tmm t t t t t t t

100.00 76.00 6.00

26.00 9.00

17.00 27.00 7,00

14.00 t t t t t t t m m í mmt m t m nmu m ü i i

12,00 1930.00

63.00 44.00 93,00 12,00 8,00

10,00 18.00

t t t t t t t t t t t t t t t m m mtm mmt mun

JUL SGÜ SEP QCT HGV DIC

t t t t t t t 440.00 37,00 43,00

248,00 13.00 13.00 23.00 30,00 7B.00

t t t t t t t m m i m m t tttt t t t m m í

t t t t t t t 245.00 22.50 27.00

156.00 6.00

38,00 9,00

37.00 143,00

m m i m m i m m i i t t t t t t t t t t t t t

m m i 50,00 8,00

il.OO 64.00 9,00

36.00 12.00

165,50 27, i 4

m m í m t m nnm m i m t t t t m

65,00 362,00

7,00 42.00 10.00 6.00

10,00 7,00

294.00 99.50

m m i m m i tttt t t t m t m ttttt t t

100.00 76.00 6.00

26.00 9.00

17.00 27.00 7.00

14.00 31,33

mim t m m nnm m i m tt t t t t t

12,00 1980.00

63.00 44.00 93,00 12.00 3.00

10.00 13.00

248,39 t t t t t t t t t t t t t t ttttttt t t t t t t t nnm

ESTACIÓN..: 205, ZANCARA EN CERVERA (E) PARÁMETRO.: 5, CONDUCTIVIDAD A 25QC (micro s/cm)

ENE FE& MR. ABR HA1/ JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 197? 1980 198Í 1932 1983 1984 1985 19B6

mmt 1600.00 1800.00 1700.00 1700,00

mnn 2200.00 2000,00 ¡B0O.00 2000,00 2100.00 UJÜIj

mmi mmi nnm

mtm 1550,00 1570,00 2050,00 1900,00

mmi 2000,00 2200,00 1900=00 2100.00 2350,00

man mmt mmt mím

tmm 1950,00 ¡600.00 1980,00 2000,00 2060,00 2100.00 2200.00 2000,00 2250,00 2500,00 i i i i ü í í i í i í t í

num nnm

unta 1900,00

1700.00 2000.00 2000.00 2100,00 2000,00 1750,00 í900.00 2200.00 3100.00

mím tmm nmn mím

. ' í t ¡ * = =

J800.00 1700,00

nnm 2100.00 2100.00 1890.00 2000.00 2000,00 2950.00 3200.00

mtm mmi mím mtm

J, . ú 6 -!• ¿ & í i • f 1 f 1

1B0O.O0 2100.00 2i00.00 2350.00 2040,00 2650.00 2100,00 2400,00 2400,00 i i i i í t i nnm í í i í í í i

nnm líiUií

ENE m HSR AER HftV JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1973 1979 1980 19BÍ 1982 1983 Í9B4 1985 Í9B6

nnm 1600,00 1800,00 1700,00 1700.00 1877.78 2200.00 2000,00 1800.00 2000.00 2100.00 i i i í í í í

mtm nnm nnm

mnn 1550,00 1570.00 2050,00 1900,00 1957.7B 2000.00 2200,00 1900.00 2100,00 2350,00

mmi tmm nmn nmn

nnm 1950.00 1600.00 1980,00 2000.00 2060.00 2100.00 2200.00 2000.00 2250.00 2500,00 i i i i íH

u m u müfi-mtm

nnm 1900.00 1700.00 2000.00 2000,00 2100.00 2000,00 1750.00 1900.00 2200.00 3100,00

mtm mtm nnm nnm

nmn 1800,00 1700,00 2050.00 2100.00 2Í00.Ú0 1890,00 2000,00 2000.00 2950,00 3200,00

nnm í i í i í í i mmi muir

nmn i600.00 2Í00.00 2100,00 2350,00 2040,00 2650,00 2100,00 2400,00 2400,00 i i i i í í i ttttttt num Í S Í Í Í Í I

mmt

JUL ÑGD SEP OCT mV M E

mnn 2300.00 2250.00 2200.00 2900.00 2430.00 2200,00 2100.00 2400,00 i i i i ü í mmt tmm ü í í ü i mtm mím

mmi nmn í t í í í t t

Uinn l í i í i í í 2310,00 2350.00 2400.00 2500.00 3300.00 i i i í í í í tmm mmi mmt tmm

mím 2000.00 ¡B50.00 2000,00 2400,00 2200,00 2150,00 2200,00 í í i í í í i Üíí-Üi í í i í í í i

nnm mmt ttttttt mmt

1940.00 1550.00 2000.00 21B0.00

mnn 2200,00 2000.00 2100.00 4100,00 I i i i í í i mím í í í i í t i Ü Í « Í !

ttttttt mmi

1700,00 1650,00 1720,00 1900.00

mmi 2000,00 ¡950.00 1900,00 2100,00

mím i i í í i i í

mím mtm mnn mtm

3550,00 1600,00 1510,00 1950,00

nnm 2310.00 2000.00 1850.00 2000.00

tmm mmi mmi mtm ttttm mtm

OUL A6Q SEP OCT NOV DÍC

nmn 2300,00 2250,00 2200.00 2900,00 2480.00 2200.00 2i00.00 2400.00 2850,00

ttttttt nmn t t t t t t t í í t í í í í I Í I Í I Í Í

mnn 2150,00 2050.00 2100.00 2650,00 2310.00 2350.00 2400,00 2500.00 3300.00

mmi mím imm ttttttt nmn

nmn 2000.00 1850.00 2000,00 2400.00 2200,00 2150,00 2200.00 3300.00 2114.29 i i i i i í í t t t t t t t i i i i ü í mtm í t í i í i í

1940,00 1550,00 2000.00 2180.00 22511,75 2200,00 2000,00 2100,00 4100.00 2253,75 tmm ttttttt nnm mmi UMU

1700.00 1650.00 1720,00 1900,00 1B65.00 2000=00 1950.00 1900.00 2100.00 1865.00 iiiíUi tmm mnn t t t t t t t (Uiiñ

1550.00 1600.00 1910.00 1950.00 1896,25 2310.00 2000.00 1850.00 2000,00 1896.25

mmt mmi ttttttt ttttttt mmi

ESTACIÓN. . .- 2Ü5 PARÁMETRO. : 6

ZANGARA EN CEfíVERA DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

(E)

EHE FEB ma JUs_ AGH SEP DCT DIC

tmm 2.00

25,60 19,00 5,60 5.30 7.10 3.40 4.70 6.40

70,00 í í í íUí iíMIíí tSÜÍIf

nnm

mnn 2.60

25,00 47.00 6S.00 23.20 6.40 2,90 B,80

íó.SO 8.40

tmm mtm %mm mnn

nnm 5.00

49,00 25.00 15,00 4.60 tí. 10 3,20 8.00

20.00 58.00

mmi mu** mm* mmt

tmm 4.60

20,50 ¡1.60 74.00 S.40 5.60 4:00 4,40

47,00 200,00

mmt mmt mmt i í i i tü

ímm 6.20

14.00 5.00

50,00 7.40 5.10 4.90

10.20 24.00 25.00

tmm nnm tmm mtm

nnm 3.60

13.80 13,00 5B.00 Í7.4Ü 5.20 2,30

12.00 30.00

mtm mnn mmt mmt mtm

í í í í í t í 8.40

28,00 20,00

340.00 7,40 4.B0 3.30

21,50

mtm tmm tmm ttmtt mtm ¡ í i i tü

mtm mtm mnn nnm mtm

4.20 5.10 4,50

i 8,40 54,00

mmt tmm tmm mmt nmn

nmn 3.20 3,60 4.40

34,50 4.80

4.10

mmi mnn tmm mun mnn mmt mtm

4,20 4.60

50.00 15.00 5.-30 6.00 5.00 2.90

150.00 í t t i í t í

mtm mmt ítmti tmm tmm

!.90 20.00 4.70

15.00 4,00 3.60 5.00 3.80

11.20

mmi nmn mun mtm ttmtt nnm

2.70 26.50 21,60 37.00 35.00 4.20 3.30 2.30 5.90

mnn tmm mmi mtm mtm i i i i i i t

ENE FEB ÑAR fiBR mi 31ÍL fiGO SEP QDT DIC

ÍHíii* 2.00

25,60 19.00 5,60 5,30 7.10 3.40 4.70 i.40

70.00

mtm mmt mtm mtm

imm 2,60

25,00 67,00 6B.00 23,20

fctt. 2.96 B.80

li.BO B.40

ttttttt t i i í i i i t í í í l í i

U t í í t i

%%%%%%% 5,00

49.00 25.00 15.00 4,60 8,10 3,20 8.00

ft¿0 58,00

mmt tmm mnn mmi

mmt 4.60

20.50 11,60 74.00 8=40 5,40 4.00 4=40

67,00 200,00

mtm t i t t i i t

imm mtm

mtm 6.20

14,00 5.00

50.00 7.40 5.10 4.90

10.20 24.00 25.00

mmt t t t i m i í í i í t í

nnm

ttmtt 3.60

13.80 13,00 58.00 17.40 5.20 2.30

12.00 30,00

tmm t í i t t i í mmt mmi nnm

nmn 8,40

28.00 20.00

340.00 7,40 4.80 3.30

21,50 42,00

mmn imm mtm nnm mnn

mtm 5.M

15.60 12.20

¡ flT --,C

4.20 5.10 4.50

18.40 54,00

tmm tmm mmt nnm mmt

mmt 3.20 3.60 4.40

34.50 4.80 3.20 4,10

84,20 8=26

mmi tmm mmt mtm ttmtt

4.20 -i, üV

50.00 15.00 5.80 6,00 5,00 2.?0

150.00 27,06

nnnt imm t í i i i l t

imm mtm

1.90 20.00 4.70

15.00 4.00 3.60 5.00 3=B0

11.20 7,69

mtm imm ttttttt i j í t í l í

ttttttt

2.70 26,50 21.60 37.00 35.00 4,20 3,30 2.30 5,90

15.39 i i i i i i t

mtm i i t i i i t

mmi mmi

ESTACIÓN..: 205, PARÁMETRO. : 7,

ENE FES

1972 1973 1974 1975 1576 1977 197B 1979 \m m\ mi ¡983 1984 1985 1986

m t m 3,30

23.00 40,00 i , 90 1.60 .80

3.20 3,50 6.30

290.00 m t m m m t m t m t m t t t

mtm 1,90

40.00 51.»

310.00 8,00 1,10 ,40

12,05 25,00

1Í0.00 t m m t m m t t m t t t t t t t t t

ENE FEB

1972 1973 1974 Í975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 19B3 1984 19S5 1986

mtm 1.30

23.00 40.00 1,90 1.60 .80

3.20 3.50 6.30

290.00 t t t t t t t m i m mmt t t t t t t t

t m t t t i.90

40.00 51,00

310.00 8,00 1,10 ,40

12.00 25.00

110,00 f í l í t i l m t m m m i m m t

ZANCARA EN CERVERA DEMANDA BIOQUÍMICA DE

HAR SER M Y m

ÜtíUl 4,30

23.00 53.00 75,00 20,00 2.00 1.10

12.00 66,00

375.00

mtm ttttttt ttttttt mtm

tmm 8,30

26,90 3,40

iíü.OO 78.00

1.10 2.20 3.50

230.00 2250.00

¡mm ttttttt ttttttt i t t tm

tmm 6.50

22.00 1,00

220,00 21,00

,40 1.50

31.00 15.00

450.00

mmi ttttttt mtm mtm

mmi 4,10

16, SD Í36.00 300,00 20,00

1.10 20.00 40.00

250.00

mm; mmi mmí í i i í t í i ttttttt

HSR ÍJSR HAY JUN

t t m t t 4.30

23.00 53.00 75,00 20.00 2,00 S,¡0

12.00 66,00

375,00 í i í í i í i i i H i i í t t t t t t t t t t t t t t

mtm B.30

26.90 3,40

130,00 78,00 1.10 2.20 3.50

230.00 2250,00 t t t t t t t t t t t t t t m m * t t t t t t t

t t t t t t t 6,50

22,00 i ,ou

220.00 21,00

,40 1,50

3Í.00 15.00

450,00 t t t t t t t t t t t t t t mmt t t t t t t t

m m i 4,10

16.80 lió,00 300.00 20.00 1.10

20,00 40.00

250.00 mtm í f l í í í i m m i t t t t t t t m m i

OXIGENO (mg/1 02 )

3UL ASO SEP

t t t t t t t 36,10

103.70 65.00

350,00 40.00 i.00 2.00

55,00 t t t t t t t m m ¡ t t t t t t t m m i * m m m t m

t t t t t t t t t t t t t t m t m t m m t t t t t t t

1.60 i,20 1,00

300,00 250,00

m m t m t m t í i i i H m m i í í i i i i i

t t t t t t t 1,20 2,00 4,00

19.00 .40

17,00 .40

i t i l í í í tmm t t i U í i m m i * m m t t t t t t t t t t t t t t

Ja AGD SEP

t t t t t t t 16.10

103.70 65.00

350,00 40,00 1,00 2.00

55.00 250.00

t t t t t t t m m i m m t t t m t t t t t t t t t

t u m i 8,65

52,85 34,50

334,50 1,60 1,20 1,00

100,00 250,00

t t t t t t t m t m t m t t t m m t t t t t t t t

t t t t t t t 1.20 2,00 4,00

19,00 .40

17,00 .40

915,00 6,29

t t t t t t t t t t t t t t t t m t t m m * t t t t t t t

CE)

0CT «ÜV DÍC

2.10 2,80

48,00 60,00 3.40 5,00 1.80 ,60

i 730,00 mmt mtm t t t t t t t i i ü i i i m t m t t t t t t t

.30 73.50 3,30

30.00 2.10 1,90 2,50 .40

125,00 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m m i m t m t t t t t t t

1 = 10 25,50 64,00

Ü4.00 70,00 20,00 3,60 ,70

3,80 i i i í i i i m m i mtm * m m í i í í í t i t i i í i í í

ÜCT NQV DIC

2,10 z.eo

48.00 60.00 3.40 5,00 1.80 .60

1730,00 205.97


.30 • 73.50

3,10 30=00 2,10 1.90 2,50 .40

125.00 26.53

m m i mmí m t m m m i t t t t t t t

1.10 25,50 64,00

114,00 70,00 20,00 3.60 .70

3.80 7 T ¿T


ESTACIÓN. . PARÁMETRO.

210, BULLAQUE EN E. TORRE DE ABRAHAM 1, CAUDAL ím3/sg)

(N)

ENE FEB ftfiR fiBR HflV M JUL ftGÜ SEP DCT KG¥ QIC

1972 197-3 1974 ¡975 1976 1977 197B 1979 1980 1981 í 982 1983 1984 i 985 1986

t t m t t 3,65 ,60

mmt tmt t t m m t tmt t t mmt tmt t t t tm t t t t t t t t t nnm t t t t t t t m i m tt t t t t t

i m m 5,25 2.22

* m m mtm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t m m i m m t m m t m m i

t t t t t t t i.es 4,64

m t m m i m tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t n n m m m t mtm t t t t t t t

n n m 1.12 7.72

ttmtt m i m tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t i m m t m m ttt t t t t

t t t t t t t 1,55 5. IB

t t t t t t t m m i

56,00 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m m i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t m t t t t t t t

t t t t t t t 2.05 1.65

t t t m i mmt

56,00 t t t t t t t mmt i m m t m m t t t t t t t m t t n m t m m m t t t t t t t t

nnm í .76

t t t t t t t tmm m m t

54,00 t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t ¡ m m tmm t m m t t t t t t t

mmt i m m m t t n m n » m m i

52.00 t t t t t t t ttmn t t t t t t t ttmtt t t t t t t t t m m tt t t t t t m m t i m m

m i m .52

m t t t i tmt t t t m m

42.00 ttííSÍI

43.00 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m m í i m m ttttt t t m t t n

.18

.54 t t t t t t t m i m m i m tt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t m ttttt t t m t m ttttt t t t t t t t t t

i,50 .36

t t t t t t t t t t t t t t t t tm t ttmtt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t n n m m t m m m t t t m n

2,15 .30

n n m m m t m m i t t t t t t t t t t t t t t m m t m t t í í t t t t t t t t t t t t t t n m n n m n t t t t t t t tmm

. . . , . . . . , , . . . , , . , , . , . . . , . , , . , . , , , , , , . , . „ , , . , . . . , , . . , . . „ , , . , , . . , , . . . , . . . . , . . . . , .,,.. serie rechazada cor taita ds datos

ESTACIÓN. . : 2 1 0 , BULLAQUE EN E . TORRE DE ABRAHAM (N) PARÁMETRO.: 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

ENE FEB HAR ÑBR HftY íü>\ JUL fl&ü SEP OCT NDV DIC

1972

1973 1974 1975 1976 Í977 1978 1979 1980 1981 1962 1983 1984 1985 ¡986

mun 4.00 7,00 7 = 00 9.00 9.00

10,00 5.00 a. oo LOO

10.00 5.00 9.00 9,00 6,00

í í i í l i J 6.00

10.00 ÍO.OO £.00 8.00 9.00 5.00 9.00 1.00 9.00 7.00

10,00 9.00 5.00

smm 12.00 ¡0.00 ¡0.00 11.00 ¡4.00 9.00 5.00

10.00 6.00

ÍO.OO ¡2.00 9,00 9.00 9,00

mmt 12,00 14.00 13.00 17.00 ¡3.00 13.00 10.00 15.00 9.00

12.00 15.00 12.00 13.00 11.00

m u n ¡mm

16,00 18.00 IB.00 15.00 13.00 ¡3,00 16.00 13.00 17.00 13.00 14,00 10.00 15.00

«imt 19.00 19.00 IB.00 24,00 17,00 19,00 20.00 24.00 15.00 20.00 21.00 Í3.00 18.00 20.00

mtm tmm

29.00 25.00 25.00 21.00 26,00 20.00 24.00 22.00 25.00 24.00 19,00 25.00

mm¡s

mmt mtm tmm mmt mtm

24.00 26.00 23.00 19,00 23.00 26.00 25.00 29.00 25.00

nnnt

tmttt 24.00 23.00 24,00 22.00 23,00 24.00 20.00 21.00 20.00 20.00 21.00 23.00 22,00

i í l í i í i

17.00 17,00 22,00 18.00 17,00 23.00 1 * A. \

20.00 14,00 14,00 20,00 20.00 17.00 23.00

mmt

14.UÜ ¡7.00

Í4.0Q 17.00 12.00 12.00 11.00 10.00 10.00 9.00

13.00 12.00 14.00 13.00

i í í f t í l

9.00 7.00

¡0,00 8.00 3,00

10.00 6.00 6.00 4.00 6.00 8.00

12.00 10.00 9,00

mtm

ENE FEB MAR ABR RflY JíiN JUL A5Q SEP OCT NDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 ¡980 ¡981 1982 Í9B3 1984 19B5 ¡986

mtm 4.00 7.00 7.00 9.00 9,00

10.00 5.00 e.oo i.00

10.00 5.00 9.00 9.00 6.00

mm¡ 6,00

10.00 10,00 6,00 8.00 9.00 5,00 9.00 1,00 9.00 7.00

10,00 9.00 5.00

tmm 12,00 ¡0.00 10.00 u.oo 14.00 9,00 5.00

¡0.00 6.00

10.00 12,00 9.00 9.00 9,00

unm 12,00 14.00 13.00 17,00 13,00 13,00 ¡0,00 ¡5,00 9.00

¡2.00 15.00 12.00 13.00 11.00

tmm 15.50 16.00 18. u0 13.00 15,00 13.00 13.00 16,00 13,00 17.00 13.00 14.00 18,00 15,00

Uí í í í í 19.00 19.00 13.00 24,00 17.00 19.00 20,00 24,00 15,00 20,00 21.00 13,00 IB,00 20.00

mtm 23.75 29.00 25,00 25,00 21.00 26.00 20,00 24,00 22.00 25.00 24.00 19,00 25.00

tmm

mtm ¿ t . 44

26.00 24.50 23.50 24.00 26.00 23.00 ¡9.00 23.00 26.00 25.00 29.00 25.00

mmi

tmm 24.00 23.00 24.00 22.00 23.00 24.00 20,00 21,00 20.00 20.00 21.00 23.00 22,00

¡tmm

¡7,00 i 7,00 22.00 ¡8,00 17,00 23.00 ¡4,00 20,00 ¡6,00 14.00 20,00 20.00 17,00 23.00

mmt

14.00 ¡7.00 ¡4.00 17.00 12.00 12,00 ¡1.00 ÍO.OO ¡0.00 9.00

13.00 12.00 ¡4.00 13,00

mmt

9,00 7,00

10.00 B.00 8.00

10.00 6.00 6.00 4,00 6.00 B,00

12,00 10.00 9.00

mmt

ESTACIÓN..: 210, BULLAQUE EN E. TORRE DE ABRAHAM (N) PARÁMETRO.: 3, OXIGENO DISUELTO (mg/I 02)

B\í FEB HSR ABR HAY JUN JUL ft&G 5EP OCT NDV DIC

1972

1973 1974

1975

1976 1977

1978

1979

S9B0

1981

19E2

1983

1964

¡965

1986

mtm 10,90

10,60

9,90

10,00

7,SO

8.90 9,90

se, 30 11.80 7,90

i 0,30

6.30

8,50

Uítm

mmt 9,50

10,60

9,10

9.20

S.SO

9.30

7,40

6,70

10.30

6,90

10,40

9,50

7,90

mmt

mmt íl.OO

5.50

9.00

8. SO

8,60 B.80

10,00

10.00

9.20

7.30

8.20

9,i0 7.80 8 . SO

Í « U ¡ ! 9,30

10=40

7,70 7,00

7.40

9,20

9.20

9=50

10.00

9,70

9,00

9.30

8,90 3,40

t t t t t t t 7.90

10,60 8.30 6,20 7,50 7.70 B.70 7.60 8,30 6,50 9.50 7,70 7.40 7,70

t i l t i i í 8,00 7.60 7,20 4,40 B.20 7,70 6,90 5,90 7,60 6,20 7.40 8,20 7.40

S í t í f í i

umn 6,90 6.90 7.20 4,90 6.30 6.40 7,60 6,90 7,60 7,00 6.SO

t t t t t t t 7,30

mtm

t t t t t t t

mmt mmt mmt mmt

7,50

4.90

3,80

6.50

5,20

6,80

7.00

umn 6,50

t t t t t t t

mtm 7,30

6, iü

5.SO

5,90

6,10

5.70

6,10

7.Í0 4,90

7,20

7.80

i m m 6.00

t m m

7,30 9,70 4,40 5,30 7,60 6,50 7.50 6,70 6,60 7.50 7.50

t t t t t t t 7.80

t t t t t t t

nnm

9.20 8,30 9.90 7.00 6.60 8,60 8.30 6.80 7,60 7.90 8.80

i t t í t t t

mtm t i í í í U mmt

9.50 10. B0 7.70 6.90 9.40 8,00 8,00 7,80 9,80 8.90

10,10 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

ENE FEB MS8 ABR HAY JUN JÜL ABO SEP DCT H0V DIC

Í972

1973

1974

1975

1976

Í977 1978 1979

1980

1981

Í982

1983 1984

1985

I9B6

t t t t t t t 10.90 10.60 9.90

10.00 7,80 8,90 9.90

10,30 11. B0

7,90

10.30 8.80

B.30

9.66

tumi 9.50

10.60 9.10 9,20 8.B0 9.30 7,40 8,70

10.30 3.90

¡0.40 9.50 7.90 9,20

i t i í i i l 11.00 5.50 9.00 8,80

B.80 10.00 10,00 9,20 7.80 8,20 9.10 7,80 r, r.í".

t t t t t t t 9.30

10.40 7.70 7.00 7.60 9.20 9,20 9,50

10.00 9.70 9,00 9,30 B.90 8.40

t t t t t t t 7.90

10.60 B.30 6,20 7,50 7.70 3,70 7,80 8,30 6,50 9,50 7.70 7,40 / . i '•

%%%%%%%

8,00

7,60

7.20

4.40

8,20

7.70 6=90

5,90

7,60

6.20

7,40

8,20 7.40

m t f t f

t t t t t t t 6,90 6.90 7.20 4.90 6,30 6.40 -i 1 í\

6.90 7.60 7.00 6,50 6,79 7.30

t t t t t t t

tmttt 7.10 6,50

0 . jO

5,40

7,50

4.90

3,80

5 * j - ¡

5.20 6,80 7,00 6,02 6.50

t t t t t t t

mtm 7.30 6,!0 ¿ ¡1/1

5.90 6,10 5.70 6,10 7,10 4,90 7,20 7,80 6,33 6.00

t t t t t t t

7.30 9,70 4,40 5,30 7,60 6,60 7.50 6,70 6.60 7.50 7.50 7.04 7.B0 7.04

t f t t t t t

9,20 á.-ji

9,90

/ .ü(f

6.60 S.60 B.30 ¿.80 7,60 7.90 8.80 8.09 8.09 8.09

t m t t i

9.50 10,80 7.70 6.90 9,40 8.00 8.00 7.30 9.80 8.90

10.10 8. Si 8,31 8.81

t í t t í t i

ESTACIÓN. . : 2 1 0 , BULLAQUE EN E . TORRE DE ABRAHAM (N) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1 )

ENE FEB MAR fiBR HfiY 3UN JUL ft&O SEP 0C1 ^Qy DIC

1972 1973 ¡974 1975 1976 W! im 1979 1980 1981 19B2 >1í>J

1994 Í9B5 1986

ttítttí 14.00 25.00 20.00 15.00 50.00 10.00 íi.00 4.00

nmn 18.00 4.00

43.00 8,00

mmt

tmm 10.00 2,00

43.00 63,00

tmm 6,00

133,00 2.00

mtm 4.00 7,00

20.00 18,00

tmm

mtm 205.00

2.00 13.00 7.00 8.00

12.00 1Í0.O0

5.00

mtm 2.00

114.00 77.00 Í6.00 20.00

nmn 209.00

i.00 12.00 4.00 3.00

15.00 10.00 8.00

mtm 2.00 2.00 7.00 7.00 8,00

mtm 48,00 2,00

12,00 9,00 4.00 3.00 8.00 3.00 7,00

11.00 5,00 3,00 6,00 3,00

mun 18.00 2.00 7.00

20,00 5,00 6,00 6,00 4.00 2,00

14,00 12,00 4,00 4,00 4.00

Í J Í Í f t !

32,00 1.00

11.00 13,00 4.0O 6.00

22.00 6,00 7,00 2.00 2,00 4.00 5,00

mtm

Uttiít tmm t í f í í í t

tmm mmt

i.00 10.00 4.00 3.00 7.00 4.00 9.00 3.00 3.00

tmm

mun 5.00

19,00 43,00 5,00 5,00 6,00 1,00 9.00 9,00

31.00 16.00 3,00

16.00

nmn

24,00 25,00

í í í í i t f 8,00

IB. 00 3,00

34,00 3.00

38,00 7.00 8.00

14.00 5,00

mnu l l ü t ü

7.00 37.00 32.00 4.00 B.G0 2.Ü0 1.00

125.00 15.00 S.OO

10.00 3,00 8,00

mtm m i í t í

10.00 312.00 Íü.00 10,00 3,00 2,00 4.00 5,00

346.00 15.00 7,00

11.00 6,00

mmt m i t í !

ENE FEB MR m HAY JUN JUL ASO SEP 0CT KGV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 ! 5 H 1

¡983 1984 1985 i 986

nnm 14.00 25.00 20.00 15.00 50,00 10.00 11.00 4.00

18.50 18,00 4.00

43.00 8,00

18.50

mmt 10,00 2,00

43.00 63.00 29,00 6,00

133,00 2,00

2B.00 4,00 7.00

70,00 18,00 28,00

mmt 205,00

2.00 13.00 7.00 8.00

12.00 110.00

5,00 45.46 2.00

114.00 77,00 16.00 20,00

tmm 209.00

1,00 12.00 4.00 3.00

15.00 10,00 3.00

22.15 2.00 2.00 7,00 7.00 8,00

mnu 4B.00 2,00

12,00 9.00 4=00 3,00 8.00 3.00 7.00

11.00 5,00 3,00 6,00 3.00

mmt 18,00 2.00 7,00

20,00 5.00 6,00 6,00 4,00 2,00

14,00 12,00 4,00 4,00 4,00

nmn 32,00

1,00 11,00 13.00 4,00 6,00

22,00 6,00 7.00 2.00 2.00 4.00 5,00

uum

nmn 18.50 10,00 29.50 9.00 1,00

10,00 4.00 3.00 7.00 4.00 9.00 3.00 3.00

mim

tmm 5,0ü

19,00 48.00 5,00 5,00 6.00 1,00 9,00 9.00

31.00 16.00 3.00

16.00 ttttttt

24,00 25.00 25.50 8,00

13.00 3.00

34,00 3,00

33.00 7,00 3,00

14.00 5.00

15.58

tmm

7,00 37.00 32.00 4,00 9.00 2,00 1,00

125,00 15.00 8,00

10.00 3,00 8,00

20,00

mtm

10.00 3i2,00

10.00 10.00 3.00 2.00 4.00 5.00

346.00 15.00 7,00

11,00 6.00

57.00 ttttttt

ESTACIÓN. . : 2 1 0 , PARÁMETRO. : 5 ,

BULLAQUE EN E . TORRE DE ABRAHAM CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / cm)

(N)

m FEB m m HfiV JUN JUL ftGO SEP OET NDV DIC

mmt 140,00 120.00 190,00 230,00 170.00 154.00 110.00 ÍOO.OO 135.00 180,00 220.00 170.00 160,00 154,00

tmm 125.00 115.00 540.00 240,00 140.00 120.00 65.00

100.00 140,00 220,00 230,00 i80,00 Í40.00 176.00

tmm 165.00 135.00 175.00 230,00 100.00 70.00 75,00

105.00 150.00 250.00 245.00 190,00 120.00 145,00

tmm 133,00 130,00 ISO.00 220.00 105,00 75,00 75.00

100.00 i45.00 220,00 250.00 195,00 125,00 140.00

t l t í t i : 135.00 160.00 170.00 230,00 100.00 B0.00 85,00

110.00 150.00 230.00 260,00 i80,00 128,00 135.00

miui 130.00 170.00

IB5.00 245,00 100.00 93,00 90.00

140.00 165.00 245.00 290,00 i 80.00 135,00 150,00

l í i íUí

180.00 200.00 210.00 2é5,00 130,00 80,00 95.00

140.00 170.00 260.00 290.00 205.00 141.00

ÍSÍÍÍÍÍ

SíííH! mun tmm mmt mun

120.00 110.00 120.00 145.00 200.00 270,00 325,00 220,00 155,00

«mti

mmt 175.00 230.00 230.00 270.00 125.00 100.00 95.00

150,00 210.00 260.00 325.00 210.00 160,00

nnm

140,00 135.00 2B0.00 230.00 250,00 ÍOO.OO 100.00 100.00 155,00 200.00 270.00 340.00 200,00 160.00

i lÜHI

270,00 124.00 220,00 220,00 230.00 100.00 90.00 95.00

130.00 200.00 250.00 340.00 195.00 162.00

nmn

Í40.00 160.00 225,00 250,00 200.00 121,00 100.00 90.00

130,00 180,00 235,00 300.00 175.00 156.00

t í i m l

FEB flftR 6BR MAY JUN JUL ftGÜ SEP 0CT NÜV DlU

man 140,00 120.00 i » . 00 230.00 170.00 154.00 110.00 100.00 135.00 380.00 220.00 170.00 160,00 154,00

tmm 125,00 H5.00 540.00 240,00 140.00 120.00 65.00

100.00 140.00 220.00 230.00 180.00 140.00 176,00

nnm Í65.00 Í55.00 175.00 230.00 100.00 70.00 75.00

105.00 150.00 230.00 245.00 190.00 120,00 145.00

i t i t iU 133.00 130.00 180.00 220.00 105.00 75.00 75.00

¡00.00 145.00 220,00 250.00 195.00 125,00 140.00

ÜÜIif 135,00 Í60.00 170,00 230.00 ¡00.00 80.00 85,00

no.oo 150,00

200,00 ÍBO.00 128,00 135,00

uum 130.00 170.00 135.00 245.00 100.00 93,00 90.00

140.00 165.00 245.00 290.00 180.00 135,00 150.00

mmt 180.00 200.00 210.00 265.00 130.00 80.00 95.00

140.00 170.OÜ 260,00 290.00 205.00 141.00

tmm

mtm 177.50 215.00 220.00 267,50 120.00 ¡10.00 120,00 145,00 200.00 270,00 325.00 220.00 155.00

mmt

mnn 175,00 230,00 230.00 270.00 125.00 ÍOO.OO 95,00

150.00 210,00 260,00 325,00 210,00 ¡60.00

m»m

140,00 135.00 2S0.OO 230.00 250.00 100,00 100.00 100.00 155,00 200,00 270,00 340,00 200.00 160.00

tmm

270.00 124.00 220.00 220.00 230.00 100,00 90,00 95,00

130.00 200.00 250.00 340.00 195,00 162.00

%nmt.

140.00 Í60.00 225.00 250.00 200.00 121.00 100.00 90.00

130.00 ¡80.00 235,00 300.00 175.00 156.00

imm


BULL.AQUE EN E. TORRE DE ABRAHAM DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

(N)

EÜE FEE HflR ABR MAY ¿m JUL ABO SEP OCT tiDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1976 1979 1980 1981 1982 í 983 1984 1983 1986

mtm 1,20 1.50 6.00 4.10 7,90 1,80 2,00 3.70 2.90 2.70 1.90 4,60 2,40

3.40

tmm 1,60 ,70

8,70 4:30 4,30 3,20 4,30 1,80 2.70 2,50 1.90 2, SO 2,50 2,10

HiHí! 2,20 1,10 6,60 4,10 1,80 4,00 2,60 2,20 2.60 2.40 3.30 2.30 3.00 4.00

í í i i m 1,00 i,60 4,60 2,70 1,80 4,80 2,70 2,00 2.80 1,90 1,30 3.20 3,30 2,90

ííMiit .50

1.30 3,SO 5.80 1.70 3.50 2,70 3,70 3,60 3,70 2,00 2,60 3,30 3,00

Htiti.it .90 ,90

3,90 5,00 4,20 4.00 2.10 2.Í0 2.80 2.00 1,70 3,30 2,90 2.80

ímm 1.10 2.30 3,70 8,40 2.50 3,70 2,70 2.20 4,10 2,20 1,90 2,90 3,00

mmt

Í Í Í Ü M

t m m t m m t m m %mm

2.20 2,10 2,40 3,40 3,20 2.30 2,50 2.80 1.90

mmt

mmt 1.10 9,20 3.00 6,20 5,40 1,10 2,80 4,10 3,40 2.40 4.70 2.90 3.70

mmt

1.70 1,60

12,20 4.20 4,30 3,20 3,60 4,40 3,30 4,10 2.40 5,80 3,10 3.50

t t t t t t t

i.60 1.79

12.00 4.10 4.20 2.50 3.30 1.00 1.80 3.40 2,50 6.10 3.00 3,20

mtm

1,30 3.30

14,40 2.40 1,70 2.90 3.30 2,80 2,30 3.80 2,00 5,00 2.90 3.20

tmm

ENE FEB MAS ABR HAY JUN JUL «60 SEP OCT K0V DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mmt 1,20 t.SO 6.00 4,10 7.90 1,80 2.00 3.70 2,90 2.70 1,90 4,60 2.40 3,40

t t t l t t t 1,60 .70

8,70 4.30 4,30 3,20 4.30 1.S0 2-70 2.50 1.90 2.80 2.50 2. Í0

ímm 2,20 1.10 6,60 4,10 1.80 4.00 2.60 2,20 2,60 2,40 3,30 2,30 3,00 4,00

t t t t t t t 1,00 1,60 4.60 2,70 2.30 4.80 2.70 2,00 2,80 1.90 1,30 3,20 3.30 2.90

t t t t t t t ,50

1,30 3.80 5, SO 1,70 3,50 2.70 3,70 3,60 3,70 2,00 2,60 3.30 3,00

t t t t t t t ,90 .90

3,90 5,00 4,20 4,00 2,10 2.90 2.80 2.00 1,70 3.30 2,90 2,80

t t t t t t t 1,10 2.30 3,70 8,40 2.50 3.70 2,70 2,20 4,10 2.20 1.90 2,90 3.00

tmm

t t t t t t t 1.10 5,75 3,35 7,30 2,20 2,10 2.40 3.40 3.20 2.30 2,50 2.80 1.90

t t t t t t t

tmm 1,10 9.20 3.00 6,20 5,40 1.10 2.80 4,10 3,-íU 2.40 4.70 2,90 3.70

mtm

1.70 1,60

12.20 4,20 4.30 3,20 3,60 4.40 3,30 4.10 2,40 5,80 3,10 3,50

tmm

1,60 1,70

12.00 i.10 4.20 2,50 3,30 i , 00 1,80 3.40 2,50 6.10 3,00 3,20

t t t t t t t

1.30 3,30

14,40 2,40 i.70 2,90 3,30 2.30 2,30 3,80 2,00 5.00 2,90 3,20

t t t t t t t

http://Htiti.it

ESTACIÓN..: 210, BULLAQUE EN E. TORRE DE ABRAHAM (N) PARÁMETRO.: 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB MftR tiBfi HAY JIM JUL ASO SEP OCT NOT DIC

1972

1973

1974

1975

1976 1977

1978

Í m ]9B0

1981

¡982

1983

1984

í 985

1986

m m i 1.70 2,30

3,20

3,40

.50

.50 2.40

3.30

2,90 .40

1,60

1.30

2.10

t m m

m m t .40

i.20 2.30 3,00 1,10 1,10 .40

1,00 1,80 .80

1,70 1,00 1.10

m t m

m t m 2.80

1.60 2.40

2,40

,40 1,00

1.40

2,00

LOO .40

1,40

1.10 .40

mmt

t m m .00

i ,60

1,40

1.10

1,70

í , 60

1,10

1,20

2.10

1,30

1.20

1.30 1.50

• ,70

mtm .20

1,60

3.10 3,50

,50 .40 ,70

2,00

1.00 3.20

1,40

,40 i.00

,40

í tum 1.20 ,90

2.40

1.90

,80 .80 ,50 ,40

1.00 1,50

.80 ,60

2.60 : ¿ Í Í ; Í .

t t t t t t t .10

3.20 1.30 1.80 .40

1.10 1,50 ,80

1,40 ,70 .60

mtm 2,50

m t m

ó A í/ t i, i,* M í * * » *

tmttt mmt t t t t t t t t m t t t

Í.7Ü 1,20 .40

1,00 1.00 ,90 .90

t t t t t t t 1.70

miíu

1.20 3.20 1,20 1.60 1,00 ,60 .60

1,90 .40

1.10 2,10

mtm 3.30

mtm

1,60 1,80 3.20 .49

2.20 ,40

2.10 .40

2,40 1.00 .50

t t t t t t t 1.80

mtm t m m

1.30 ,40

2.20

.50

.90 2,30

.SO

.60

.70 1.10 2.50

tmttt mmt mmt t t t t t t t

1,50 3,00 1.50 .30

1.60 i . 50 1.60 .40 .70

1,50 1.50


ENE FEB m ABR HfiY JUN JUL ft&G SEP OCT HDV DIC

1972

1973 1974

1975 i n-f i

1977

1978

1979

1980 1981

1932

1983

1984

1985 1986

t t t t t t t 1,70 2.30 3.20 3.40 .50 .50

2.40 1.30 2,90 ,40

1,60 1,30 2,10 1,82

mmí .40

1.20 2.30 3,00 1.10 i.10 .40

1.00 1.80 .80

í, 70 i,00 i.so 1,30

tmttt 2,80 1.60 2.40 2.40

.40 1.00 1,60 2.00 1.00 .40

S.40 1.10 .40

t . «

t t t t t t t ,30

1,60 1,40 1.10 1.70 í,¿0 1,10 1.20 2,10 1.30 1,20 1,30 1,50 .70

t t t t t t t ,20

1.60 3.10 3.50 .50 = 40

,70 2,00

1,00

3,20

1,40

,40 1,00

.40

t t t t t t t 1.20 .90

2,40 l.W ,80 .80 .50 .40

1,00 1.50 ,80 .60

2,60 t t t t t t t

t t t t t t t ,10

3.20 1,30 1,80 ,40

1.10 1,50 .80

1,40 .70 .60

1.32 2,50

t t t t t t t

t t t t t t t .65

3,20 1.50 i.70 1.70 Í.20 ,40

S.00 1.00 .90 ,90

1,10 1 1 H \

Í « j y

t t t t t t t

mmt 1.20 3.20 i.20 1.60 1.00 .60 ,60

i.90 ,49

1.10 2.10 1.52 3.30

t t t t t t t

1.60 1,30 3,20

• ,40 2.20 .40

2.10 ,40

2.40 Í.00 .50

1.48 1.80 1.48

t tmtt

1,30 .40

2.20 .50 ,90

2.30 .80 .60 .70

i . 10 2.50 1,21 1,21 1,21

t t t t t t t

1,50 3.00 1.50 ,30

1,60 1.50 1.60 .40 ,70

1.50 1.50 1.37 1.37 1.37

t tmtt

ESTACIÓN..: 214, BULLAQUE EN PTE. LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 1, CAUDAL (m3/sg)

ENE FÍS m SBR IIM m JUL m SEP ocr HOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 I97B 1979 Í9B0 J9SÍ 19B2 1983 19B4 1935 1986

tmm 8.10 .50 .20 .50

97.00 39.90 41.50 1.10 .80 ,50

1.40 £ 1 /L

I.Ü'J

Í3.Ú0

tmm 12,66

.¿5

.30

.¿5 69.00 13.10 6 / . 20

,95 1.10 1.32 .31

í.49 23.50 3.01

mtm 2.64 2,50 .40 .95

41,50 198-00

5,00 LIO .50

5,25 1.48 5.60

21.00 25.00

tmm 3.29 6,00 1.30 ,95

Í.50 1.26

23.40 .95 .80

4,50 .58

23.00 12.00 1.07

mmt v nr.

Í4.50 1.75

i 1 - !

1.22 18.50 2,50

.95 2,00 2.40 .31

28.00 12.00 1.87

10.3S 1.30 .65 .40 .56

¿,60 1.50 .30 ,95

6,00 .20

13. ÍO 4.12 .44

HÍHtf

1.54

tmm .50 .20 .95

1.75

tmm .80 .30

3.Í2 .68

3.42 ,27

imnt

tmm mmt l í í l í í i tmm mm¡

.30 ,80 ,50

1.10 .00 .70

mtm ,00

1.05

mmt

mtm .00

mtm vmtH

. 00 LOO

32,50 .80

1.50 .00

1.24 .00

3.70 1.87

nuiU

,02 .00

mtm .65 .00

1.18 2.40 1.10 2.00

.40

.32

.00 •i itz j - f J

1.07

mtm

.76

.20

mmt 3,00 ,65

1.50 1.50 5,40 2,00

.46 ,31 ,14

1,26 .58

tmm

•S.29 .30

i tÜÜí .80

1,10 1.60 1.04 í.10 2,00

,46 í . D¿

.40 9,40 .76

anm

tW FEB HflR SBR NfW JUN JUL ASO SEP OCT NOV DIC

19/2

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

19B0

i 981

19S2

1983

Í984

19B5

vm

tmm 8.10

.50

.20 ,50

97.00

39.90

41.50

LIO ,80 = 50

.63 L40 4.60

i 5,00

mmi 12.66

i r

.30 = 65

69,00

13.10

67.20

.95 1,10

.31 1,49

23.50

3. Oí

Í J Í Í ) I > ;

2,64 2.50 ,40 .95

41.50 198,00

5.00 LIO .50

5,25 L48 5,60

21.00 25.00

mmt 3.29

6.00

1.30

.95 L50 1.26

23,40

,95 ,80

4.50

.58 23,00

12,00

1,87

mtm 3,29

14.50

1.75

,95 1,22

18.50

2.50

,95 2,00

2.40

.31 28.00

12.00

i . 8?

mmt 10,38

Í .30

.65 ,40 .56

6.60

L50 .80 ,95

6,00

,20 13.70

4.12

.44

mtm 1.54

1.68

,50 .20 ,95

1.75

LOO .80 .30

8.12

.68 3,42

,27

tmm

mtm .77 .56 ,56 .10 .30 .80 ,50

LIO ,00 .70 .34 .00

LOS

mtm

mtm ,00

3.97

3.87

.00 LOO

32.50

.80 1.50

.00 1.24

.00 3.70

1.87

mim

.02

.00

.99

.65

.00 1.18

2.40

LIO 2,00

,40 .32 .00

3.75

1.07

mutt

,76 ,20

1.37 3=00

.65 i .50

í .50

5.40

2.00

,46 .31 .14

1.26

.58

tttmx

3.29

.30 1.83

,80 LIO 1.60

1.04

LIO 2,00

.46 1.52

.40 9.40

.76

mmt

ESTACIÓN.-: 214, BULLAQUE EN PTE. LUCIANA (Wj PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

EÍK FEB nm m mt m ¿UL nm SEF DCT NDV SIC

1972 i 973 [974 ¡975 Í976 1977 1973 ¡979 19B0 1931 19B2 ¡9B3 ¡984 .985 ¡986

tmm 7,00 7.00 4,00 6,00 9,00

11.00 5.00 B,00 ,00

8.00 ¿ fio

9,00 6,00 9.00

tmm 8.00 9.00

10.00 7.00

10.00 9.00 8.00 9.00 2.00 8,00 7,00 9.00 9.00 6.Ú0

í í í í i í* 9.00 9.00

11.00 10,00 14,00 10.00 6.00

13.00 7.00

13,00 12.00 8.00

11.00 10.00

itmu 14.00 14.00 13=00 S6.00 13.00 13,00 9,00

15.00 10,00 13,00 ¡2.00 12,00 14.00 15.00

mmt IB.00 15.00 19.00 S6.00 ÍB.00 13.00 13,00 15,00 13.00 18,00 13,00

tmm 19,00 17.00

mtm 20,00 23,00 19,00 20,00 18,00 19.00 21,00 20.00 15,00 19.00 19.00 16,00 20.00 21.00

iumí ímm

24.00 24,00 24,00 21,00 23.00 19.00 25.00 18.00 23,00 23,00 16,00 25.00

mtm

mtm mtm mmt l i i i i i i

tmm 21.00 26,00 22,00 18,00 21,00 26,00 24,00 23.00 23.00

¡f i t i i j

tmm 24.00 19.00

mmt 20.00 20.00 25.00 21.00 20.00 15,00 20.00 19.00 22.00 20.00

mmt

17.00 15.00

mmt 19.00

í.mm 19.00 12.00 17,00 15,00 13.00 17,00 17.00 ¡6,00 21,00

mm?

13.00 15.00 í 1,00 14.00 12.00 16.00 7.00 9,00

10.00 5,00

13.00

11,00 15,00 14,00

tmm

1 i. 00 7.00 9.00 g.oo 9.00 B.00 4.00 5,00 4.00 6.00 8.00

12.00 9.00 9.00

mtm

ENE FEE f¡SR ABft HftY JISN JUL ASO SEP GCT K0V D1C

972 973 974 975 976 97/ 7 l"Í

m 980 981 9S2 983 984 985 936

mtm 7,00 7,00 4,00 £.00 9.00

11.00 5.00 B.00 ,00

B.00 4.00 9.00 É.OO 9,00

ímm 8.00 9,00

10.00 7,00

10,00 9,00 8,00 9,00 2,00 8,00 7,00 9,00 9,00 6,00

mmt 9.00 9.00

11.00 10.oo 14,00 10.00 6,00

13,00 7,00

13.00 12,00 8.00

11.00 10,00

MtlUÍ 14.00 14.00 13,00 16,00 13,00 13,00 9.00

15.00 10.00 13.00 12.00 12,00 14.00 15,00

mmt 18.00 15,00 19,00 16,00 18.00 13.00 13.00 15,00 13.00 18.00 i 3,00 14,00 Í9.00 17,00

mtm 20.00 23.00 19,00 20.00 !8,00 19=00 21,00 20.00 15,00 19.00 19,00 16.00 20=00 21,00

umn 22,25 24,00 24,00 24.00 21.00 23.00 19.00 25,00 IB, 00 23,00 23,00 13,00 25,00

ímm

mtm 22,67 21.50 22.67 22.00 21,00 26,00 22,00 IB, 00 21,00 26,00 24,00 23,00 23,00

tmm

mtm 24,00 19,00 20.42 20,00 20,00 25.00 21,00 20,00 15.00 20.00 19,00 22,00 20,00

Ütl IÜ

17.00 15,00 15,00 19.00 16.00 19.00 12.00 17.00 15.00 13,00 17.00 17.00 16.00 21.00

mtm

13,00 15.00 ii .00 14. «O 12,00 16,00 7.00 9.00

10,00 5=00

13,00 11,00 15.00 14,00

tmm

11,00 7.00 9.00 8.00 9,00 8.00 4,00 S.00 4,00 6,00 S.00

¡2.00 9.00 9.00

mun

ESTACIÓN. . : PARÁMETRO. :

214, BULLAQUE EN PTE. LUCIANA 3, OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

(N)

FEE HfiR fiBR HflV j|H) JUL ftGO SEP QCT KOV ÜIC

tmm 11.75 10.00

Ü.50

10.30

7.50

9=10 9,80

10.10 10.90

7,10

10.40

9.30

8. SO

tmm

mmt 9.60

9.20

8.10

9,00

10.30

9.00 7.70

8.00

5.20

9.30

7.40 9.20

6.80

ttnm

mim 11,70

9.40

B,40

8.40

8.90 10.40

10.00

9.40

5.90

B.Í0

3,40

B.40

6,20

7.90

tmm 8.70

9,20

B.70

7,20

7.60 3,40 9.20

a, so a. 2o

10,00

8.80 8,10

7,60

7,90

tmm s.oo

10.40

7.90

7.60

7.50

7.70 8.60

7.30

7.00

7,30

8.10

6.40

5.50

6.40

mtm 7.40

G . yy

8.40

4.30

8.20

7,30 6.60

5,90 6,70

5.40

4.80

5,00

4,40

mmt

mtm 5,20

6.40

5.70

5.40

6.30

6,10

6,70

6,20

6,60

3,90

2.30

tmm 3.20

tmm

mtm t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t

5.20 1,70 ' 3,20 4.60 4,00 5.40 3.50

t t t t t t t 4.50

t t t t t t t

tmm 3.30

1 . OU

mmi 4.60

5.80

¿t'áÚ

5.60 5.80 3,10 6.10 3.80

i t í i i t í 4.60

mmt

7.00

5.00

mmi 5,20

nmu 6.00

ó,40

5.90

6,60

8.20

6.30

mtm 7.40

t t t t t t t

mtm

9.20 7.00 7.50 7.50 7.80 3.80 B.30 6,60 8,00 7.80 8.90

t t t t t t t

mtm l Ü Í Í Í Í

mmt

10,00 11.00 8.20 6,10

10.90 8.40 9,10 8,20 9.B0 9.30 9.70

m t t i t

mtm t t t t t t t mmi

ENE FEB MAR fiBR HfiV M JUL ffiO SEP 0CT HOV DIC

t t t t t t t 11,75 10.00 11.50 10.30

/ P j y

9.10

9,80

10.10 10.90

7.10

10,40

9,30

8.SO 9.73

tmm 9.60 9.20 8.Í0 9,00

10.30 9,00 7.70 8.00 5.20 9.30 7,60 9,20 6.80 8.38

mmi 11.70 9,60 8,40 3,40 8,90

10,40 10,00 9,40 5.90 8,10 3.40 8,40 6,20 7.90

i ü t i i i 8.70 9=20

8=70

7,20

7,60

8.40

9,20 8, SO

8.20

i 0.00

8,80 8,10

7.60

7.90

i í i í i i i 8.00

10.60 7,90 7.60

' 7.50 7,70 8,60 7,30 7.00 7.30 8.10 6,40 5.50 6,40

t t t t t t t 7,40 6.00 S.40 4.30 8.20 7.30 6.60 5=90

6.70

5.40

4,B0

5,80

4.40

tmm

mtm 5,20 6.40 5.70 5,40 6.30 6.10 6.70 6.20 6.60 3.90 2.30 5.33 3,20

t t t t t t t

t t t t t t t 4.25 3.85 4.01 5.00 5.20 1,70 3.20 4.60 4,00 5.40 3.50 4.01 4.50

t t t t t t t

mtstt 3.30

1.30 4.35

4,60 5.80

3,80

5,60

5.80

3.10

6,10

3.80

4.35

4.60

ttttttt

7.00

5.00

4.40

5.20

6,20 6.00

6.40

5,80 4.60

8.20

6,30

6.39

7.40

6.39

mttu

9.20 7.00 7.50 7.50 7,80 8.80 8.30 6.60 8.00 7.80 8.90 7.95 7.95 7.95

t t t t t t t

10.00 11.00 8.20 a. 10

10,90 8.60 9,10 8,20 9.80 Y.ÓO

9.70 9.17 9.17 9,17

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 214. BULLAQUE EN PTE. LUCIANA <K) PARÁMETRO.: 4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

FEB llftR fiBR M¥ JIM JUL ABG SEP OCT MOV DÍC

******* 16,00 4.00 5.00 8.00

33.00 i LOO 2.00 2,00

mtm 3.00 •jiüu

4.00 *******

j i l t i i í

S.00 3.00

13.00 9.00

******* 40.00 55.00

1,00

mmt 1,00 3.00 3,00

mtm

******* 21.00 3,00

15.00 5.00

2?. 00 49.00 9.00 4,00

mmt 2.00

25.00 4.00

13.00 40.00

******* 117.00

6.00 6.00 5.00 6.00 8.00

S7.00 5.00

******* 3,00 2,00

10,00 6.00 5.00

ÜFiítí 91.00 6,00

10.00 6.00 7,00

10,00 14,00 2.00 3.00 6.00 4.00

19.00 2.00 6.00

******* 30.00 17.00 7.00 9.00 3.00

11.00 4.00 2.00 2.00 5,00

34,00 9,00 5,00 9.00

tmm 46.00 2,00

11,00 B.00 3.00 6,00

15,00 4,00

32,00 8.00

12.00 S.00

29.00

tmm

mtm tmm ******* ******* *******

2.00 9.00 3.00 2,00 7.00

31,00 7.00

40.00 ¡3.00

mim

******* 18.00 9.00

mtm 6,00 3.00 6.00 3.00 5.00 8.00

10.00 10.00 6.00 9.00

man

¿7.00 51.00

******* 8.00

¿ i/ ¿ ¿ t a i

5.00 6.00 ¡,00

¡0.00 23,00 2,00

10.00 3.00

******* *******

5.00 26,00 4,00 4,00

61.00 n A / . L P y y

1.00 17.00

Í .00 12.00

4.ÚÜ

¡3.00 4.00

*******

25.00 12,00

.00 4.00 9.00 4.00 2.00 1.00

71.00 3,00 B.00 2,00 4,00

*******

ama

W£ FEB HAR flBR HM m JUL AGQ SEP OCT NDV DIC

******* tmm mnn mnn ******* mnn mtm mnn mmt 37.00 5.00 23.00 16,00 B.00 21,00 117,00 91.00 30,00 46.00 32.00 IB,00 51.00 26.00 12,00 4,00 3.00 3,00 6.00 6,00 17.00 2.00 5.50 9.00 6.50 4.00 ,00 5,00 13.00 ¡5,00 6,00 10,00 7.00 11,00 12.67 7.75 8.00 4,00 4,00 8,00 9.00 5,00 5,00 6.00 9.00 8.00 7.00 6,00 33.50 61.00 9,00

33.00 31.00 29.00 6,00 7,00 3,00 3,00 2.00 3,00 5.00 2,00 4.00 li.OO 40.00 49,00 8.00 10.00 11.00 6.00 9.00 6,00 6.00 1,00 2.00 2.00 55,00 9,00 87.00 14.00 4,00 Í5.00 3.00 3,00 1.00 17,00 1.00 2,00 1.00 4.00 5,00 2,00 2.00 4.00 2.00 5.00 10.00 1,00 71.00 7.75 13,27 14.35 20,46 3,00 2,00 32.00 7,00 S.00 23.00 12.00 3.00 3.00 1,00 2.00 3,00 6.00 5,00 S.00 31,00 10,00 2.00 4,00 8.00 3.00 3,00 25,00 2.00 4.00 34,00 ¡2,00 7,00 10.00 10.00 13.00 2,00 2,00 3.00 4,00 10.00 19,00 9.00 8.00 40.00 6.00 3.00 4,00 4.00 4,00 10,00 13,00 6.00 2,00 5.00 29,00 13.00 9.00 ¡4.18 13,B5 11.15 7,75 13.27 40.00 5.00 6,00 9.00 ******* ******* ******* ******* mmt *******

ESTACIÓN. . : 2 1 4 , BULLAQUE EN PTE. LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

ENE FEB TM ABfi HAY JUK JÜL A60 SEP QCT NOV DIC

.972

.973

.974

.975

.976 977 978 979 9B0 .981 .982 983 984 985 986

mmt 125.00 305.00 310.00 220.00 150.00 ¡65,00 165.00 210.00 235.00 295.00 300,00 315,00 210.00 285,00

mmt 110.00 240,00 330.00 280.00 143.00 170,00 ¡40.00 230.00 290,00 310.00 300.00 295.00 132.00 272.00

mtm ¡18.00 150,00 320.00 285.00 120.00 95.00 500.00 250.00 330.00 320.00 340,00 300,00 180,00 210.00

mtm 190.00 140.00 220.00 310,00 2Í5.00 180.00 100.00 220.00 320,00 330.00 350.00 230,00 190,00 235.00

mtm 190.00 175.00 750.00 290,00 200.00 180,00 140.00 240,00 260.00 290.00 330.00 240.00 1S5.00 245.00

mmt 170,00 215.00 230.00 310.00 200.00 210.00 ¡70,00 300.00 330.00 325.00 390.00 215,00 23S,00 260.00

mtm 285.00 250,00 265.00 320.00 270.00 180,00 165.00 340,00 310.00 275.00 440.00 280.00 228,00

mmt

mmt mmt mmt mtm mtm 330.00 215.00 180.00 260.00 430,00 285,00 330.00 350.00 177.00

mtm

mmt 320.00 280,00

ttttttt 350.00 150.00 150.00 160.00 170.00 440.00 300.00 350.00 250,00 181,00

mtm

260.00 275.00

mtm 590.00

mtm 150.00 150.00 200.00 180.00 410.00 310,00 365.00 220.00 195,00

mtm

115.00 330.00 270.00 220.00 500.00 200.00 150,00 160.00 160.00 385.00 300.00 360.00 -17? ,-,f.

220.00

mmt

114.00 255.00 285,00 230.00 300,00 220.00 180.00 200.00 200.00 270.00 370,00 360.00 280.00 208,00

mmt

ENE FEB HSR ABR HAY 3UN 3UL A50 SEP OCT Í4DV DIC

972 973 974 975 976 977 978 979 980 931 982 983 984 985 986

nmn 125,00 305.00 310.00 220.00 150,00 165.00 165,00 210.00 235.00 295.00 300,00 315,00 210,00 285.00

mm* ¡10.00 240.00 330.00 280.00 143.00 170.00 ¡40.00 230.00 290.00 3Í0.00 300,00 295.00 182.00 272.00

mtm ¡18.00 150.00 320.00 285.00 ¡20,00 95.00 500.00 250.00 330.00 320.00 340.00 300.00 ¡80,00 210.00

ttttttt 190.00 140.00

310.00 215.00 180.00 100.00 220.00 320.00 330.00 350,00 230.00 190.00 235,00

ttttttt 150.00 175.00 750.00 290.00 200.00 180,00 140.00 240.00 260,00 290.00 330.00 240.00 185,00 245.00

man 170.00 215,00 230.00 310.00 200.00 210.00 170.00 300.00 330.00 325.00 390.00 215.00 218.00 260.00

ttttttt 285.00 250.00 265.00 320,00 270.00 180.00 165.00 340.00 310,00 275.00 440.00 280.00 228,00

ttttttt 302.50 265.00 284,11 335,00 330,00 215.00 180,00 260.00 430,00 285,00 330.00 350,00 ¡77.00

mtm

ttttttt 320.00 280.00 258.42 350.00 150.00 150.00 160,00 170.00 440.00 300,00 350.00 250.00 131,00

mmt

269.00 275.00 275,00 590.00 425.00 150,00 ¡50,00 200,00 ¡30.00 410,00 310.00 365.00 220,00 ¡95.00

ttttttt

¡15.00 330.00 270.00 220.00 500.00 200,00 ¡50.00 ¡60.00 ¡60.00 385.00 300.00 360.00 235,00 220.00

mmt

114.00 255,00 285.00 230.00 300.00 220.00 180.00 200.00 200.00 270,00 370,00 360.00 230.00 208.00

ttttttt

ESTACIÓN..: 214, BULLAQUE EN PTE. LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB HAR km m JUN -JÜL tfQ ' SEP OCT KQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

mtm ,70

1,70 2,80 3.40 7.90 3,40 2.60 2.00 3.40 3.10 2.70 2.10 1.10 4.80

mmt 1.50 3,40 4.90 4.00 3.70 5,10 3,20 3,50 5.90 2.80 3,80 2,30 2.10 4,40

íUí iU .40

1.60 7,á0 3.20 1.60 5,90 3.30 2,00 1 ÉTA

a. ¿y 3,50 6,30 1.90 2.70 5,00

tmm 1,90 2.50 1 C \

3,30 i.60 3,90 2.80 3.20 3.90 3.40 4,10 4.60 2.80 2.70

ÜíMií 1,50 2,80 2,30 4,Í0 1,20 5.00 1.30 3,50 4,80 4,00 3,50 6,90 3.10 3,10

mmi 3,00 3,10 3,30 3,50 2,60 3,20 1.50 2.10 2,30 3.20 4.60 4.Í0 3,00 2,70

mmi 2.90 2.40 2,10 4.70 1,60 2,80 3,10 4.90 6.60 5.80 4.70 3.50 4,40

mmt

itinU ntmt imm mmi ímm

2.0O 8,10 h 90 3,50 4,70 3:50 3,30 2.90 2.40

mtm

mmt 2,90 4,10

nmn 4.60 2,30 4.00 2.60 3.70 4.80 3,90 4.3G 3,10 2.90

mtm

1,80 7 ílrt

¿,oy mmi

4,80 i i í i i i i

2.90 3.30 3,30 2.50 6.00 2.30 4.40 2,60 2.70

tmm

,30 3,00 3,10 4.20 2.70 1.90 i . 90 .50

1,80 2,80 t.50 3,40 2.10 2,10

ímm

,80 1.90 3,40 2,60 2,20 1.40 3,30 2.40

,50 2.50 2.20 2.70 2.40 2,00

mmt

ÍMÍ FEB MAR flER HAY JUN JUL fiGO SEP DüT HQV 6IC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

• m ¡ m .70

1.70 2,80 3,40 7,90 3.40 2,60 2.00 3.40 3.10 2.70 2.10 1,10 4.80

t t t t t t t Í.50 3,40 4,90 4.00 3.70 5.10 3,20 3.50 5.90 2.80 3.80 2,30 2,10 4,40

imm ,40

1-60 7.30 3,20 1.60 5.90 3,30 2,00 6,50 3,50 6,30 1.90 2.70 5.00

t t t t t t t 1,90 2,50 3,50 3.30 i . 60 3.90 2,80 3,20 3.90 3,40 4,10 4,60 2.80 2.70

t t t t t t t 1.50 2,80 2,30 4,10 1,20 5.00 1,30 3,50 4,80 4,00 3,50 6,90 3,10 3,10

t t t t t t t 3,00 3,10 3.30 3,50 2,60 3.20 1,50 2,10 2.30 3,20 4,60 4,10 3.00 2.70

t t t t t t t 2,90 2,40 2.10 4.70 1.60 2.80 3.10 4.90 6.60 5.80 4,70 3,50 4,40

U t t t t t

t t t t t t t 2,90 3.25 3,59 4,65 2,00 8,10 1,90 3,50 4,70 3.50 3,30 2=90 2.40

mnn

t t t t t t t 2,90 4,10 3.60 4,60 2.30 4.00 2,60 3,70 4,80 3,90 4,30 3,10 2.90

t t t t t t t

1.80 3,80 3.60 4,80 3,65 2,90 3.30 1.80 2.50 6,00 2.30 4.40 2,60 2.70

mmi

,30 3,00 3,10 4,20 2,70 1.90 1,90 .50

1,80 2,80

• 1 = 50 3.40 2.10 2.10

t t t t t t t

.80 1.90 3.40 2,60 2,20 1.40 3,30 2,40 ,50

2,50 2,20 2,70 2,40 2,00

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 214, BULLAQUE EN PTE. LUCIANA (N) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FEB m ABR HAY JUN JÜL A8D BEP ÜCT HDV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 i 984 1985 1986

t t m t t 2,10 2.30 2,90 2,70 ,50 ,50

2,00 1.40 3,30 ,40

2.10 1.20 ,50

mms

i í í í í í i .40

1.30 2.00 2.20 1,80 1,20 .40 .50

3,i0 .80

2,50 .40 .70

mtm

m t m !,?0 ¡,20 2,40 .70

1,40 2,90 1,70 .90

3,10 ,40

2,40 1.70 1,00

m t m

t tmt t nmu

i.10 1.30 .80 ,50

Í.20 Í . Í0

.70 1.70 1.80 1.60 1.70 i .80 1.10

t t t t t t t 1,40 1.60 ,90

1.80 ,60 .50 .70 .40 .60

1.10 1,50 .90

1,20 .40

t t t t t t t 1,20 ,70

2,50 ,90

1.80 = 80 ,40 .40 .90 .60

2,30 í . 30 2.10

mtm

i t í t i í í ,10

1,80 .80 .90 * - j y

,40 LÍO ,50

2.30 •J Í A

1.60 mmt

6,00 mua

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t m nmu

.70 3.10 .40 .40

2.00 1.60

1.00

m t m .80

t t t t t t t

m t m 1.70 5.40

t t t t t t t 1.50 ,60 ,90

1.40 .70 .50 .80 .90

t m m .70

i m m

1.60 2.00

t t t t t t t .40

i m i t t .40

1,00 ,40 .70

3,30 .40

mmt 1,50

m t m ttt t t t t

1.40 .40

3.70 1.40 .70

1.50 .50 .70

1,00 .40

1.00 t t t t t t t t t t t t t t n m u t t t t t t t

1,60 3,00 1,40 ,30

2,70 1,40 ,40 ,50 ,70 ,60

1.50

mtm i m m ¡ tum Üítítt

ENE FEB ÜAR ABR HAY JUN JUL AGG SEP GCT N0V DIC

1972 1973 i 974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 ¡984 1985 1986

mtm 2.Í0 2,30 2,90 2.70 .50 ,50

2.00 i.40 3.30 .40

2,10 1.20 .50

1,68

i m m .40

1.30 2,00 2.20 ¡,80 1.20 .40 .50

3.10 ,80

2,50 ,40 ,70

1,33

t t t t t t t 1.90 1.20 2,40 ,70

1,40 2,90 1,70 .90

3.10 .40

2,40 1.70 1.00 1.67

t tmtt 1.65 i.10 1.30 .80 .50

i . 20 1.10 .70

1,70 1.80 1.60 1.70 1.80 1.10

t t t t t t t 1.40 1.60 .90

í ,80 ,60 .50 .70

f A

,CÜ

1,10 i . 50 .90

í.20 ,40

t m m 1.20 ,70

2.50 .90

1.80 ,80 .40 .40 ,90 .60

2,30 1.50 2.10

t t t t t t t

tmm .10

1.80 .80 .90 .50 .40

1,10 .50

2.30 2.50 1.60 1,54 6.00

m t m

m m t .90

3.60 1.25 1.20 .70

3,10 ,40 ,40

2.00 1,60 1.00 1 ,ÍJ

.60 t m m

títrnt 1.70 5.40 1,37 1.50 ,60 .90

1.40 .70 .50 .80 .90

¡,37 ,70

m t m

¡,60 2.00 4,55 ,40

1.10 .40

LOO ,40 .70

3.30 .40

i,17 1.50 1.17

m t m

1,40 ,40

3,70 1,40 ,70

1.50 ,50 ,70

1,00 ,40

1,00 1.15 1.15 1. Í D

t m m

1.60 3.00 1,40 ,30

2.70 1.40 ,40 .50 .70 .60

1.50 1.28 1.28 1.28

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 1 5 , CIGUELA EN VILLARTA DE PARÁMETRO.: 1 , CAUDAL ( m 3 / s g )

E«E FEB HftR fiBR HAY JUN

1972 1973 ¡974 1975 1974 1977 197B 1979 19B0 1981 1982 1983 i 984 1985 1986

tmm tmm «mu mtm mtm mmt

1,56 1.31 1.4B .12 .00 .00

mtm tmm *******

******* t t t t t t t t t t t t t t ttmtt mmt *******

1,52 1.87 1,40 .09 ,00 ,15 .00 .04

tmm

t t t t t t t mtm mmt t t t t t t t mitu U l t i t í

3,20 5.20

t t t t t t t .20 .00 .35 .00 .64

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t j í i í t t í t t m t t tmm mmt

2.85 2.22 1.18 .30 .00 .00 .19 .35

t t t t t t t

mtm í í t i t i í t t t t t t t t t t t t t t man t t t t t t t

2.43 l.éü 1.18 .00 ,00 .10 • 36

.29

.00

U t í i í i t t t t t t t tmm mtm mtm

2,00 2.29 i,87 .95 .00 .15 .05 ,21 ,00

t t t t t t t

ENE FEB HAR ABR hftY JUN

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1971 1979 1980 1981 19S2 1983 1934 1995 1986

t t t t t t t ******* t t t t t t t t t t t t t t

,74 ,74

1 = 56 1.31 1,48 .12 ,00 .00 ,74 .74 ,74

t t t t t t t Mtm t t t t t t t t t t t t t t

.63 ,¿3

1.52 Í.87 1,40 .09 .00 .15 ,00 ,04 ,63


1.37 1,37 3,20 5.20 Í.29

=-A

.00 ,35 .00 ,6?

1.37


,89 .39

2,85 2.22 1.18 .30 .00 ,00 ,19 ,35 ,89

t t t t t t t tmm t t t t t t t tmm

.67 1 1

2.43 1.68 1,18 .00 ,Q0 ,10 ,36 .29 ,00

f í í í í f S


,84 2.00 2.29 1.8/ .95 .00 ,15 .05 ,21 ,00

t t t t t t t

SAN JUAN (E)

J'JL AGD SEP DCT NOV D1C


.00 t t t t t t t

1,72 1.04 .13 .00 ,00

t t t t t t t tmm

,00 uma

mmt t t t t t t t t í i i i í í

mtm tmm

,10 .25 .45 ,00 .00

mtm t t t t t t t nmn t t t t t t t t t t t t t t

******* t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

,00 tmm

.08 ,00 .00 ,00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ttmtt *******

mmt tmm tmm

,00 .00

mmt .12 .50 .00 .00

t t t t t t t mtm t t t t t t t t t t t t t t ÜHÍH

t t t t t t t mtm mmt

= 00 ,00 .14 ,20

1.60 .00 .00

t t t t t t t t t t t t t t mtm mmt tmm

t t m t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t *******

.36 ,95

1.27 ,09 .00

******* t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

JUL ftGÜ SEP OCT NOV DIC

mtm ******* t t t t t t t *******

,00 1.05 1,72 1.04 .13 .00 .00 ,41 ,41 .00

mmt

******* ******* ******* í t ü t i *

.00

.10

.25 ,45 .00 ,00

1 /

' 1 4 ÍQ

.16

.16 t t t t t t t

******* ******* ******* t t t t t t t

.00

.02

.08

.00

.00

.00

.02

.02

.02

.02 tmm


.00

.00

.10

.12 ,50 .00 ,00 .10 .10 .10 .10

t t t t t t t

******* t t t t t t t tmm

.00

.00 ,14 .20

1,60 .00 .00 .28 .28 .28 .28

t t t t t t t

ttmtt ******* nmn

,63 .63 ,S6 .95

1,27 .09 .00 .63 .63 .63 .Ó¿

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 1 5 , CJGUELA EN VILLARTA DE SAN JUAN (E) PARÁMETRO.-. 2 , TEMPERATURA DEL AGUA (2C)

ENE FEB HfiR ABR HftV JUN

í 972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 I9B4 19B5 19B6

mmt mtm mmt

3.00 5.00 9.00 8,00 7.00 5.00 6.00 8.00 2.00 4.00

mmt í l í í l i i

tmm mtm num

a , w> 6.00 7.00 9,00 6.00 6.00 6.00 4.00 6.00 5,00 5.00

m.tm

mtm mtm mmt

9.0Ü 9.00

12,00 11,00 5.00

10,00 10.00 Í2.00 6,00 5.00 9.00

mtm

mtm tmm tmm

9.00 15.00 10.00 10.00 10.00 10.00 9.00

10.00 10.00 11.00 1Í.00

mtm

mtm mtm E -_•• i- ¿ # iS ¿

17.00 15.00 16.00 Í2.00 15.00 Í5.00 14.00 14,00 9.00

16:00 Í6.00 20.00

mtm ttttttt

19.00 16.00 22.00 17.00 19.00 13.00 17,00 19.00 17.00 12.00 16,00 16.00

ttttttt

ENE FEB M R ABR HftY ¡m

1972 1973 S974 1975 1976 Í977 1978 1979 ¡980 1981 1932 1983 1984 19S5 1986

umu mmt mmi

3,00 5.00 9,00 8=00 7,00 5,00 6,00 8,00 2.00 4,00 5.70 5,70

tmm tmm tmm

8,00 6.00 7.00 9.00 i,00 6,00 6,00 4,00 6.00 5,00 5.00 4. IB

»mm mmt mmi

9,00 9.00

12.00 11.00 5.00

10,00 10.00 12.00 6.00 5.00 9.00 8.91

tmm mmt mun

9.00 15.00 10.00 10.00 10.00 10.00 9,00

10.00 10.00 11.00 11.00 10.45

mmí mtm mtm

17.00 15,00 16,00 12.00 15.00 15,00 14,00 14,00 9.00

16.00 16.00 20.00

mmí mmt

19.00 16.00 22.00 17.00 19.00 18,00 17,09 19,00 17.00 12.00 16,00 Íó.00

nmu

JUL AG0 SEP ÜCT MOV DIC

tmm mmi

22.00 22.00

mmi 17.00 20.00 19.00 20.00 22.00 20.00

ttnm HtHH

20,00

mmt

mtm ttttttt mmt imm ttttttt

21.00 24.00 24.00 21.00 26.00 22.00

mmí mtm mmt mun

ttttttt mmt mmí mmi ttttttt

17.00 19.00 19.00 20,00 19,00

tita tí ttttttt tmm mtm mtm

mun ttttttt tmm mmi ttttttt

17.00 13.00 17,00 i 3.00 16,00

m m í ttttttt tmm nmtt mmt

tmm tmm

7.00

mmt ttttttt

9.00 11.00 11.00 10.00 9.00

num mmt ttttttt ttttttt tmm

ttttttt mtm

7,00 8.00 7.00 7.00 5.00 5.00 1.09 4.00 7.00

ttttttt mmt ttttttt ttttttt

JUL AGQ SEP ÜCT N0V DIC

mmt mmi

22.00 22.00 20,22 17.00 20.00 19.00 20.00 22.00 20.00 20.22 20.22 20.00

t t t t t t t

tmm tmm

23,00 23.00 23,00 21.00 24.00 24.00 21.00 26.00 22.00 23,00 23.00 23,00

mtm

mtm mtm

18.80 iB.flO 18.80 17.00 19.00 19,00 20.00 19.00 18.eo 13,80 18,80 18.80

mmt

mmt mmt

16.20 Ib. 20 16.20 17.00 13.00 17,00 18.00 16.00 16,20 16,20 16.20 té. 20

t t t t t t t

tmm nmu

7.00 9,50 9.50 9,00

l i .00 11,00 30.00 9.00 9.50 9,50 9.50 9,50

t t t t t t t

t t t t t t t mmt

7,00 8,00 7.00 7,00 5.OS 5,00 3.00 4.00 7.00 5,67 5.67 0* a/

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 1 5 , CIGUELA EN VILLARTA DE SAN JUAN (E) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

EME FEB MAR ABR HAY JUN JUL íM SEP ÜCI HOV DIC

1972 1973 S974 1975 1976 Í977 197B 1979 1980 19B1 1992 1983 1984 198S 1986

lt ítttt ISífHI

tmm 11.00 10.70 5.40 9.40 9.30 9.60

10,00 7.00 ,70

4.00

uum tmm

mtm mnn mtm

6.90 9.20 8.40 8.20 6.70 7.60 6.30 8.60 .00 .00 .00

mtm

mmt mmt mmt

7,90 7,30 8,20 9,20 7.10 8.10 3,80 2.90 .00 .00 .00

ÜÍHí!

mtm tmm mnn

a.io 4.10 8,70 8.00 9.40 6.20 4,20 1,80 1.10 ,00 ,00

mtm

mmi mmt umu

4.10 4.80 5,40 6,70 6.20 4,60 7,10 4.40 ,00 .00 ,00 .60

umu mnn

3,70 4,30 ,20

5.70 5,40 4.30 2,80 ,40 ,00 .00 ,00 .00

mtm

mmt mmt

3,80 2,20

mtm 5.70 5.50 7.20 4,00 LOO .00

tmm mtm

,00

mmt

mtm mmí .mmt tmm mtm

7.60 7.60

.40 2.90 5.70

.70

mmí tmm mnn nmn

mtm mtm mtm mtm t i t t t t !

3.9? 1,60 2.10 4.60 ,70

mmt umu mmt mnn mnn

mtm Üííií ' í

mtm imttt mtm

4.20 7,90 1.00 4.10 2,90

mtm tmm mmt mmí nnm

nnm mmt

e.ee mnn tmm

10.10 10.40 6.90 3,70 8.B0

mmt msm mtm num mtm

ttttttt tmm

B.90 5.70 B,40 8.60 8.70 7,60

10.00 6.30 .80

nnm umu ttttttt ttttttt

ENE FEB M R ASR Hfi¥ JUN JUL fiGO SE? 0CT NGV DIC

1972 1973 Í974 Í975 1976 1977 1978

197? 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

UitiU

mmt ttttttt

11,09 10,70 5.40 9.40 9.30 9.60

10,00 7,00 ,70

4,00 7.71 7 = 71

mnn mmt mmt

6,90 9,20 8,40 8.20 6,70 7,60 6,30 8,60 .00 ,00 ,00

5,63

mtm mmí ttttttt

7,90 7.30 B.20 9.20 7.10 8.10 3.60 2.90 .00 .00 ,00

4,95

ttmn imm mmí

8,10 4,10 B.7Q 8.00 9.40 6.20 4.20 1,30 1.10 ,00 .00

4.69

tmm nnm nmn

4.10 4,80 5.40 6,70 6,20 4,60 7.10 4,40 ,00 ,00 ,00 ,60

tmm mmt

3,70 4,30 .20

5.70 5.40 4.30 2.80 ,40 .00 .00 .00 .00

mtm

mmt mtm

3.80 2.20 3,27 5,70 5.50 7.20 4.00 1.00 .00

3.27 3.27 .00

-nmn

mtm tiíiiií

í . LJ

4,15 4.15 7,60 7.60

,40 2.90 5.70

.70 4.15 4.15 4.15

mtm

mmt nnm

2,58 2,53 2,58 3,90 1,60 2,10 4.60 .70

2.58 2.58 2,58 2,58

mmt

mtm mmt

4,02 4.02 4,02 4,20 7,90 i . 00 4.10 2,90 4.02 4.02 4.02 4,02

mmt

u í í m m t í l l

8.30 8.12 8,12

10.10 10.40 6,90 3,70 8,80 8.12 8,12 8.12 8.12

mmt

tmm mmi

3.90 5.70 B.40 8.60 8.70 7.60

10,00 6.30 .80

7.22 7.22 7.22

ttttttt

ESTACIÓN..:

PARÁMETRO.: 215, CIGUELA EN VILLARTA DE SAN JUAN

4, MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/l) (E)

ENE FEB HAR ñBR HAY JUN JüL flGO SEP ÜCT NOV DIC

1972 1973 1974 ' 1975 1976 1977 3978 1979 1990 1931 1982 ¡983 1984 1985 1986

itítm mmt mmt

9.00 8.00 5.00

15.00 16.00 3.00

mnn 18.00 11.00 40.00

ttttttt mtm

mmi mmt mmt

9.00 A. 00

tmm 35.00 18.00 37.00

tmm 31.00 35.00 17.00 33,00

nmn

mmt mtm mmt

9,00 8.00

12.00 18.00 ¡2.00 5.00

mmt 54.00 23,00 86.00 21.00

tmm

mmt tttmt tmm

8.00 15.00 8,00

32.00 i.00

11.00

tmm 18.00 25.00 36.00 20.00

tmm

tmm tmm tmm

13.00 8.00 3,00 9,00

10.00 4.00 9.00

17.00 278,00 64.00 22.00 15.00

mtm tmm

26.00 6.00

14,00 ó. 00

32,00 17,00 6,00 5.00

67,00 856.00 41.00 60.00

nmn

nmn mmt

6,00 Í2.00

mmt 8.00 a. oo

79.00 15.00 17.00 25,00

i t í t m imut

40,00

mmt

tmm nmn mmt mam ttttttt

5,00 32.00 93,00 4.00

38.00 19.00

tmm ttttttt mtm tmm

mmi mmí ttttttt mmt mmt

6.00 48,00 34,00 22.00 86,00

tmm ttttttt tmm nmn mmt

ttttttt t tmn nnm t t t t t t t nttnt

30.00 55.00 20.00 34.00 27.00

ttttttt ttttttt mmt ttttttt ttttttt

ttttttt mmt

4,00

ttítm i-tntn

53,00 4,00 6.00

36,00 23.00

unta ttttm mmí ttttttt ttttttt

tttmt tttmt

4,00 12,00 li .00 20,00 7.00 8,00

13.00 20.00 Í6.00

ttttm ttttttt nttm ttttttt

ENE FEB MfiR SBR HAY JüN M AGD SEP 8CT NOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B 1979 1980 1981 1982 Í983 1984 1985 1986

t t t t t t t nmn mmt

9.00 8,00 5.00

¡5.00 16.00 3.00

13.89 18.00 11.00 40.00 33,89 13.89

ttitm í i í i m mtm

9,00 6.00 8.50

15,00 18.00 17.00 20.11 3Í.0O 35.00 17.00 33.00 20.1 S

mtm ttííitt tmm

9.00 8.00

i 2.00 ¡8,00 12,00 5,00

24.80 54,00 23.00 86.00 21.00 24.80

t t t t t t t tmm mtm

8,00 15.00 8.00

12.00 6.00

i 1.00 15.90 18.00 25,00 36.00 20.00 15.90

ttttiít t t t t t t t tmtn

13.00 8.00 3.00 9.00

10.00 4.00 9.00

17.00 278.00 64.00 22.00 35.00

mtm t t t t t t t

26,00 6,00

14,00 6,00

12.00 17.00 6,00 5,00

67,00 356,00 41.00 60.00

tttíítt

t t t t t t t nmn

6.00 12,00 23.33 8.00 3.00

79,00 ¡5.00 17,00 25,00 23,33 23,33 40.00

t t t t t t t

í t t t t í i ü i í m

31.83 31.83 31.83 5,00

32,00 93,00 4.00

38.00 19.00 31. B3 31.83 31.83

ttttttt

t t tm t nmn

39,20 39,20 39.20 6,00

48,00 34,00 22,00 86,00 39,20 39,20 39,20 39.20

t t t t t t t

mmt ttttttt

29.20 29,20 29.20 10,00 55.00 20,00 34,00 27,00 29.20 29,20 29,20 29,20

nnm

mmt t i t t í t í

4.00 21,33 21.33 53,00 6,00 6,00

36,00 23,00 23.33 21,33 21.33 21.33

mmt

mmt mnn

4.00 12,00 11.00 20,00 7.00 8,00

13,00 20.00 36.00 14,56 14.56 14,56

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 1 5 , CIGUELA EN VÍLLARTA DE SAN JUAN (E) PARÁMETRO.: 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

ENE FEE ÜSR «BR HftY JUM OUL fl&O SEP OCT HOV DIC

i 972 1973 1974 Í97S 1976 1977 1978 Í979 1980 ±981 1982 1983 1984 1985 Í98¿

ttttttt

umn mtm 1790,00 2000,00

tmm 2651.00 2500.00 2150.00 2100.00 5600,00 4800,00 1500.00

nmn tmm

mmt ftíittí iííííii 2300.00 2100,00

tmm 2400.00 2300.00 2300,00 2300.00 5500,00 6250.00 2250.00 1960.00 ttttttt

nnm ttttttt ttttttt 2200.00 2300,00 2300.00 1900.00 2350.00 2100.00 2700.00 5500.00 6200.00 1800.00 2490.00 ttttttt

ttttttt

mtm ttttttt 2420.00 2300.00 2200.00 2000.00 1700.00 2000.00 2500.00 5700,00 6500.00 1700.00 2950.00

mmt

ttttttt ttttttt ttttttt 2750.00 2700.00 1950.00 2100.00 2000.00 2500.00 2950.00 ¿500.00 5500.00 2350.00 2940,00 3110.00

mttn mnn 2450,00 2600.00 2300.00 1750.00 2150.00 2500,00 2900.00 2500.00 4750.00 7500,00 2700.00 2360.00

mtm

tííítíi ttttttt 2450.00 2500,00 ttttttt 2310,00 2300,00 2850.00 3500.00 7500.00 1850,00 ttttttt

mtm 1830,00 ttttttt

mnn ttttttt ttttttt ttttttt

mtm 3190.00 3200.00 3250.00 5100.00 6000.00 1900,00 i t i i m

umn mnn ttttttt

mnn tmm ttttttt ttttttt

•mtm 3200,00 4200.00 7000,00 7800.00 9500.00 ttttttt

tmm mtm ÜlllÜ ttttttt

iííííii

mtm ttttttt ttttttt ttttttt 3600.00 3250,00 2800,00 7500,00 8000,00 ttttttt

tmm tmm tmm mmt

nmn tmm 2250.00 ttttttt ttttttt 3100.00 2250.00 2400.00 5700.00 7000.00 ttttttt

tmm mmt mmt ttttttt

tíííiíf

mtm 2100.00 2300.00 2350,00 3025.90 2750,00 2200.00 2100.00 6600.00 6500.00

tmm ittííH íiiltil ttttttt

ENE FEB MAR ABR , ÜAV JUN JUL AG0 SEP DCT XQV DIC

1972 1973 1974 1975 ¡976 1977 1978 1979 1980 1981 Í9B2 1983 1984 1985 1986

ttttttt ttttttt ttttttt 1790,00 2000.00 2787.89 2651.00 2500,00 2150.00 2100,00 5600,00 4800.00 1500.00 2787.89 2787,89

ttttttt

nmn ttttttt 2300,00 2100,00 2966.00 2400.00 2300.00 2300,00 2300.00 5300,00 6250,00 2250,00 1960.00 2966.00

ttttttt ttttttt ttttttt 2200.00 2300.00 2300.00 Í900.0Ü 2350,00 2100.00 2700.00 5500.00 6200,00 1800,00 2490.00 2894,53

tmm ttttttt ttttttt 2420.00 2300,00 2200,00 2000,00 1700.00 2000,00 2500,00 5700.00 6500,00 1700,00 2950.00 2906.36

ttttttt ttttttt

tmm 2750.00 2700.00 1950.00 2100.00 2000.00 2500.00 2950.00 6500.00 5500,00 2350.00 2940.00 3110,00

ttttttt ítiUti 2450.00 2600,00 2300.00 1750.00 2150.00 2500.00 2900.00 2500,00 4750,00 7500,00 2700.00 2360,00 ttttttt

tmm ttttttt 2650.00 2500.00 3032,22 2310.00 2300.00 2850,00 3500.00 7500.00 1850.00 3032.22 3032.22 1830.00

nmn

tmm nmn 3773.33 a 73, ¿.i

¿;'73.33 3190.00 3200.00 3250,00 5100.00 6000,00 1900.00 3773,33 3773,33 3773.33

mmt

Iííííii ttttttt 6340,00 6340.00 ¿340,00 3200.00 4200.00 7000.00 7800.00 9500,00 ¿340.00 ¿340,00 4340.00 6340,00 ttttttt

títitít ttttttt 5030.00 5030.00 5030.00 3600.00 3250.00 2800.00 7500.00 8000.00 5030.00 5030.00 5030.00 5030.00 ttttttt

nmn ttttttt 2250,00 3783,33 3783,33 3100,00 2250.00 2400,00 5700.00 7000.00 3783.33 3783.33 3783,33 3783,33 ttttttt

ttttttt

mmt 2100.00 2300.00 2350,00 3025.00 2750,00 2200.00 2í00.00 6600.00 6500.00 3325,00 3325.00 3325,00 ttttttt

ESTACIÓN..: 215, CIGUELA EN VILLARTA DE SAN JUAN PARÁMETRO.; 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

CE)

EJJE FEB MAR ABR MflY JüM JUL AGG SEP OCT NOV ÍIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1931 1982 1983 1984 1985 1986

tmm nnm ÍÍÍÍÍÍÍ

Í.30 5.00 7.30 4,00 3.10 3.60 3.30 4,30 17.00 53.00

tmm mmt

Hiña mmt nnm

3.70 4,50 5.80 4,90 3,70 3.10 5.90 6,30 72.00 48.00 75.00

num

mmt mmt ÍÍÍÍÍÍÍ

4.B0 5.00 4,00 6,40 4,70 4,00 9.00 7,60 56.00 84.00 22.00

ttttttt

tmm í í í t m ÍÍÍÍÍÍÍ

5.20 5.50 3.70 4.40 3,50 4.60 13.20 3.00 22.40 37.00 56.00

mmt

lítiííf

nmn mmt

7.50 6.10 3,90 5.40 .10

6,30 6,90 6.Í0

107.00 54.00 22.00 11.20

nnm nnm

6,30 5.B0 B.10 5,10 6,90 4.90 5,70 12,00 21.60 190,00 88.00 50.00

mmt

ttttttt

mmt 7,20 5.30

mmt 4,00 5,50 5,20 6,40 8,20 15.00

ttttttt ttttttt 42.00

ttttttt

ttttttt utmí jtiím

mmt UttM

3.00 5,70

19. SO 8.50 7.70 7,20

ttttttt ttttttt 4tttttt ttttttt

nnm ÍÍÍÍÍÍÍ

man mmt. ttttttt

4.60 4,60 6.20 5,30 12.00

ÍÍÍÍÍÍÍ

ttttttt ttttttt

nnm ttttttt

ttttttt ttttttt ííítíti ttttttt ttttttt

3.40 3.90 6,60 5.00 16,00

ííííííí ttttttt

nnm ttttttt ÍÍÍÍÍÍÍ

ttttttt ttttttt

6,70

mmt ttttttt

3,80 4,00 2.60 5.70 5,60

ííííííí ííííííí ííííííí ttttttt ííííííí

ííííííí ttttttt

3,80 8.50 4,70 5,00 *? ti'.

3.60 4.70 5,80 27,60

ííííííí ííííííí ííííííí ííííííí

ENE FEB ItftR ABR HftV JUN OUL ÑGO SEP 0CT MOV DIC

ííííííí ííííííí

6,64 6,64 6,64 4,60 4.60 6,20 5,30 12,00 6,64 6,64 6,64 6.64

ííííííí


6.9B 6,98 6.98 3,40 3,90 6,60 5,00 16.00 4.93 6,93 6,98 6.93

ttttttt

ííííííí ÍÍÍÍÍÍÍ

6.70 4,73 4.73 3,30 4,00 2,60 5,70 5,60 4,73 4.73 4,73 4.73

ttttttt


3.80 3.50 4,70 5,00 3,70 3,60 4,70 5,30 27,60 7.49 7,49 7,49

ííííííí

S972 1973 1974 1975 1976 1977 1973 1979 1930 19SÍ 1982 1983 1984 1985 1986

ííííííí ííííííí ííííííí

1,30 5,00 7,30 4,00 3, SO 3,60 3.30 4,30 17.00 53,00 10.1? 10,19


3,70 4.50 5.80 4.90 3,70 3.10 5.90 6,30 72.00 48,00 75.00 21,17


4.30 5.00 4,00 6.40 4,70 4,00 9,00 7,60 56,00 84,00 22,00 18.86


5.20 5,50 3.70 4.40 3,50 4,60 13,20 B.O0 22.40 37,00 56,00 14.84


7.50 6,10 3,90 5.40 .10

6.30 6,90 6.10

107.00 54,00 22,00 11.20


6.30 5,80 8,10 5.10 6,90 4,90 5,70 12,00 21,60 i90,00 38.00 50,00

ttttttt


7,20 5.30 10.98 4,00 5.50 5.20 6,40 8,20 15,00 10,98 10,98 42.00

ttttttt

mnu ÍÍÍÍÍÍÍ

8.65 8.65 8,65 3,00 5.70 ¡9.80 8.50 7,70 7.20 8.65 8,65 8.65

ttttttt

ESTACIÓN..: 215, CIGUELA EN VILLARTA DE SAN JUAN (E) PARÁMETRO.: 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXTGENO (mg/1 02J

ENE FEB HSR (WV JiíN JtiL SGQ SEP OCT DIC

t t t t m t t t t t t t t t t t t t t

2.20 4.40 i.00 .40

1,30 1.20 i.50 .80

29,00 43.00

t m m t t t t t t t

t t t t t t t t t t t m t t t t t t t

,40 1.50 .90 .60 .50 .40

2.30 2.10

175.00 25.00

500.00 m t m

t t t t t t t m t m t t t t t t t

1.60 1.50 1,30 1,20 ,90 .70

4,70 2iüG

205,00 385,00 37,00

t t t t t t t

ttmtt m m t mmt

,40 1.10 ,90 .80

i.40 ,40

4.00 10,00 12.00

270,00 40,00

nmn

m m t mtm itmn

,40 1.00 .90

3.10 1.10 .50

1,20 2.20

540,00 390.00 92.00 7.00

t t t t t t t n m n

1,60 1,00

150,00 .40 ,50 » TV

,70 16,00 42,00

275.00 275.00 350.00

t t t t t t t

m t m t t t t t t t

3,40 4.00

t t t t t t t .90

i.20 1.00 2.Í0 5.70

.45.00 mmt t t t t t t t 270.00

t t t t t t t

nnm t t t t t t t mmt tmm t t t t t t t

2.30 .80

60.00 1,40 5,00

18,00 t t m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mtm mtm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

,60 19,00

.60 1,00 5.60

t t t t t t t t t m t t t t t t t t t mmt t t t t t t t

t m m m t m m t m tuna t t t t t t t

.90 2,20 3.40 2.80 6,10

íiiíUt ttmtt t t t t t t t t t t t t t t t t t m t

m t m t t t t t t t


2.40 1.40 .60

2.00 1.10

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t u m t f t t t t t t t


1,30 2.10 1,50 1.30 ,90 .40

1,20 2,90

18.00 t t t t m t t t t t t t mtm t t t t t t t

ENE FEB HMt ABR ¿UN OUL haJ SEP OCT DIC

t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

2.20 4,40 1,00 ,40

1.30 1.20 1.50 .80

29,00 43.00 8,48 3.48

t u m i t t t t t t t t t t t t t t

.40 i.50 .90 .60 ,50 ,40

2.30 2.10

175.00 25.00

500.00 ¿4.43

mmt t t t t t t t t t t t t t t

1,60 1,50 1,30 1,20 ,90 .70

4,70 2.80

205.00 385,00 37,00 58.34

m t m tmm tmm

,40 1.10 .90 ,80

1.40 .40

4.00 10.00 12.00

270.00 40.00 31.00

m t t t t í S S Í Í Í Í

mmt ,40

1,00 .90

3.10 1.10 .50

i.20 2,20

560.00 390.00 92,00 7,00

mmt m t m

1,60 1,00

150,00 .40 ,50 ,40 .70

16.00 42.00

275,00 275,00 350,00

t m m

t m m t t t m t

3,40 4,00

37.03 .90

1.20 1.00 2,10 5.70

45.00 37.03 37.03

270.00 t t t t t t t

m m i t t t t t t t

14,58 14,58 14.58 2.30 ,80

60,00 1.40 5.00

¡8.00 14.58 14.58 14.58

t t m t t

t m m t t t t t t t

5,36 5,36 5.36 ,60

19,00 ,60

1.00 5.60 5.36 3, JE

5.36 5,36

t t t t t t t

* m m t t t t t t t

3.08 3,08 3.03 ,90

2.20 3.40 2.80 6,10 3.03 3.08 3,08 3.08

t t t t t t t

m m t m t m

1,80 1.55 1,55 2,40 1,40 ,60

2.00 i.10 1,55 1,55 i.55 1.55

tmm

mmt man

1.30 2,10 1.50 1.30 ,90 ,40

1.20 2,90

íB.OO 3.34 3,34 3.34

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 224, ZANGARA EN EL PROVENCIO (N) PARÁMETRO.: 1, CAUDAL (m3/sg)

ENE FEB Kftfi ñBR ilftf JUN JUL fibO SEP DCT NOv D¡C

1972

i?73

1974

i 975

1976

Í977

1978

1979

1980

1981

1932

19B3

1934

1985

tm

í í í í í i í i-ÍÜÍlt

.30 2.25

1.20

3.40

2.32

1.95

2.40

.¿9

.16

.26

4 5 .39

imm

Í M t í í í 5,70

.39 2.25 1.21 3.60 1.31 3.12 2.46 .M .W

í í í i í í i

. K

.43 ,03

man 4.40 .42

1.30 1.21 4.00

16.70 3.45 2.90

.¡17

.1?

.17

.30

.11

.45

Í Í Í Í Í Í Í

3.70 ,30

i í i í í í i .94

2.03 1,67 3,80 2,90

,93 = 14 .10 = 42

.40

.20

nuut 4.40

.35 1,30 ,94

1.14 1.S2 a.50 4.74 i.15 .00 .08

.08 ,40 .16

mmi 4.40

= 42

2.46

,36 1.70

5,60

3,80

4,92

.00 = 50

ama ,59 ,06 .01

í í í í í í í 3.95

í í í í í í í

1.30 ,30 .60

2,80 3.50 1,86

í í í í í í í .30 = 02

í í í í í í í

man tmm

mmt imm . Í Í Í Í Í Í Í


Í S Í Í Í Ü

.33 1.07 .00 ,36

Í í í í í í í Í Í Í Í Í Í Í

imm Í Í Í Í Í Í Í


tmm

í í í í í í í 1.50 1.70 .30 .00 .48 .78

1.07 .26






tiittn

2.80

,45 1.3B

.75 ,00 .55

1,07

1,20

= 34

í í í í í í í í í í í í í í Í Í Í Í Í Í Í

í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í

10.so

mmi .30

1.10 .30

i.00 i. 20 2.50

.53 í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í í s í í í í í í í í í í í í í í í í

10. SO .42

4.00 i.07 .12

1.20 1,42 2=10

.69 Í í í í í í í

= 39

Í í í í í í í .09

í í í í í í í í í í í í í í

ENE FEB HAR ftBÜ MftY OUK JUL AGD SEP DCT N0V DIC

Í972

1973

1974

1975

1976

1977

1975

1979

1980

1981

1982

19S3

1984

1935

1986

í i i i i í í S.25

.30 2.25 Í.20 3,40 2.32 1.95 2.40

.69

. t i

M 4 .08

1.25

í í í í í í í 5,70

.39 2.25 1,21 3.60 i.31 3.12 2.46

.60

.09

M M M .03

í í í í í i i 4,40

.42 1.30 Í.2Í 4,00

16.70 3.45 2.90

.77

.13

. »

.3*

.91

.45


3,70 = 30

1,30

= 94

2=03

1.67

3.80 2,90

.93 ,14 .10 .42 ,40 ,20

í í í í í í í 4.40

.55 1.30 .94

1.14 1.82 6.50 4,74 í.15 .00 .08 .08 = 40

.16

í í í í í í í 4,40

= 42

2,46

.36 i , 70

5.60 3.80 4,92

.00 ,50 .05 .39 ,06 .01

í í í í í í í 3,95 1.63 1,30 .30 .60

2.80 3.50 1.36 1.63 .30 .02

1.63 1,63


mmt 2.72

,44 .80 .15 .33

1.07

.00

.36 = 44

.44 ,44 .44 .44


í í í í í í í 1.50 1,70

= 30

,00 fl.n

,78 1.07 .26 .76 .76 .76 .76 .76

í i i i i í í

2.80 .45

1,38 ,75 .00 ,55

1,07 i, 20 .34 .95 .95 ,95 .95 .95

í í í í í i í

10,80 ,44 ,30

1,10 .30

1.G0 1.20 2.50

rv . J-J

2,22 •i fll

2.22

2.22

2.22


10.80 .42

4.00 1,07 .12

1,20 1.42 2,10

.69 2,03

,39 2.03

.09 2.03

S í í í í í i

ESTACIÓN. . : PARÁMETRO. :

224, ZANGARA EN EL PROVENCIO 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

CNJ

m. FEB flAR ABR HflY JUL AGO SEP OCT ÜGU DiC

num 5,00 5.00 4.00 ¿.00 3.00

12.00 7.00 4.00 ,00

7.00 .00

3.00 .00

uttni

mmt nmn

7.00 B.00 5.00 4,00 7.00 5.00 4.00 1.00 3.00 4.00 5.00 3.00 1,00

mtm 7.00 6.G0 8.00 5.00 9.00 7.00 3.00 9.00 6.00 7.00 5,00 3,00 9.00 5.00

smm 10.00 11,00 6.00

10.00 6.00 7.00 7.00 e.oo 7.00 B.00 i.00 B.00 7.00 7.00

t t t t t t t la . 00 11.00 13.00 11.00 12.00 9.00

12.00 11.00 12.00 33.00 7.00

10.00 13.00 10.00

unm 21,00 17.00 14,00 19.00 13.00 15.00 ¡4.00 i J • y y

19.00 16.00

P í í i í í 13.00 15.00 ¡2.00

Míllt i 23.00 21,00 IB,00 19.00 ¡4.00 Í5.00 15,00 ¡6,00

nmn 20.00 17,00

itmn nmn mnn

itttm nnm ttmtt num nmu

16.00 17.00 IB.00 20.00

mnn ttttttt mnn i í t í i í í

ttmtt I f í t i - l f

ttttttt 19,00 16.00 18,00

mnn 15.00

í ü i í i i IB.00 19,00

mtm í í i i í i í

mnn títmí ttttttt Üí í í í í

14,00 10.00 11.00 13.00

num 17.00 9.00

14.00 14,00

mnn mnn mnn mnn ttttttt titim

i 1.00 13,00 6.00 9,00 e.oo

¡0.00 B.00

10,00 ¡0,00

i í t í i í í

mtm ittntt

mtm Üíí-Üi

muu

nmn 2.00 6.00 3.00 6.00 6.00 2.00 4.00 .00

mnn 3.00

nmn ó. 00

i í í í í í i

mnn

•m

nmn 5,00 5.00 4.00 6,00 6.00

12.00 7.00 4.00

.00 7.00 .00

3,00 .00

4.54

FEB

nmu 6.00 7=00 s.oo 5.00 4.00 7,00 5,00 4.00 1.00 3.00 4.00 5.00 3.00 1.00

HflR

mtm 7.00 6.00 8,00 5,00 9.00 7.00 3.00 9.00 6,00 7.00 5,00 3,00 9.00 5,00

num 10.00 11.00 6.00

10.00 6.00 7.00 7.00 8.00 i ffyy

8.00 6,00 8.00 7.00 7,00

HAY

%ñ%%\% 16.00 11.00 13.00 11.00 12.00 9.00

12.00 11.00 12.00 13.00 7.00

10,00 13.00 10,00

JUN

t t t t t t t 21.00 17.00 14,00 19.00 13.00 15,00 14,00 15.00 19,00 16.00 12.00 13,00 Í J . O U

12,00

JUL

unm 23,00 21.00 1 o. 00 19.00 14.00 15.00 15.00 16.00 17, BQ 20,00 17,00 17, B0 17,SO

mnn

AGO

nmn 21.00 13.50 le.oo 17,75 16.00 17.00 18,00 20.00 17,75 17.75 17.75 17.75 17,75

í-tiiííi

SEF

nmn 19.00 16,00 18,00 17.50 15.00 13.00 18.00 19,00 17.50 17,50 17.50 17,50 17.50

í í í ü i í

OCT

14.00 10.00 11.00 13.00 12.75 17.00 9.00

14.00 14.00 12.75 ¡2,75 t f: - i r l¿. t J

12.75 12.75

í í t í t í t

NQV

¡Í.OO 13.00 6.00 fj ,"bfl 7 .UU

S.OO 10.00 3.00

10.00 10.00 9.44 9.44 9.44 9,44 9.44

%nnn

DIC

S.OO 2,00 6.00 3,00 6.00 6.00 2.00 4,00

.00 3.80 3.00 3.80 6.00 3.80

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 224, ZANCARA EN EL PROVENCIO (N) PARÁMETRO.: 3, OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ENE FEB NfiR ABR fisí JUS JUL ASO SEP DDT ÍÍOV DIC

\<m 1973 1974 1975 1974 1977 1978 1979 1980 mi 39a; 1983 1984 ¡985 1986

i í í í í t l 11.02 B.70

12.80 10.70 7.10 9.50

10.50 10,50 11.10 9.20 1,30 .00 ,99

nmu

natn 9,00 8.60 9.30 9.80 9,40 9.00 7.20 8.70

10.30 10,30

.60 ,00 .00

Wtlttt

í í í f í ú 8,80 6,00 9,30 8. SO 7.80 9,30 8,20 9.30 8.70 ,60 .00

6,10

M ,¿0

mtm 7.60 4.40 8.70 8.50 7.00 9,30 9.60 1.80 7.80

:00 JO

1.00 ,00 .00

t ü i i i í 5.90 8.60 1.30 .80

7.50 B.40 s. 50 1.70 8.70

,00 .00 .70 .00 ,00

í í IS í í i 5.90

4.70 ,90 .50

7.70 7.20 5.90 .70

¿.70 ,00

mnn 1.40 .00

mtm

ttltiií 5,00 6. 10 4.30 4.40 6,50 6.20 7.60 5.70

tnnn .00 .00

mnn mtm mmt

mmt unm inuti Hít í t í tiíiiu

7.20 6.60 3.90 4.70

mmt mmt mmt unm mtm ítíHU

mmt 6.20 6,80 7.30

( l í i ) i ! 6.70 5.70 4.40 5.60

mtm tmm mmt mtm mtm i i i i í í í

6,50 10.20 9.40 7,40

mtm 9.00 8. SO 7.10 7.50

í i i i iH

mtm mmt mmt nw.ii i í i í Ü Í

7.90 S,00

10,70 8,10 8,20 9.50 9,40 6,90 8.90

mtm « i s i i f i

t í i i ü !

tmm mtm mtm

9,60 12.00 9.20 8.90 9.40 9.00 9.40 3.G0

30.10

mnn 10.00

mtm nnm mtm nnm

ENE FEB HAR ABK HAY JUN JUL AGO SEP 0CT m DIC

1972

1973

1974

3975

Í976

1977 1978

1979

1980 1981

1982

1783

Í984

1935

Í9B6

m t m 11.02

8,70

12,BO

10,70

7.10

9.50

10.50

10,50

11.10

9.20

1.30

.00

.90 7.95

m t m 7.00

8,60

9.30

9.80

9,40

9.00 7,20

3.70

10.30

10,30

,60 .00 ,40

7,09

mmt 8.80

6,00

9-flO 8.80

7,80

9,30

8,20 9.30

8.70

,60 .00

6,10

M .60

mnn 7.60

4.40

6.70

8.50

7.00

9.30

9.80

1.80 7.30

.00 ,70

1.00

,00 ,00

mmt 5.90

3,60

1.30

.80 7.50

3.40

8,50 Í.70

B.70 .00 .00 .70 ,00 .00

tUiui 5.90

4,70

,90 .50

7.70

7.20 5,90

.70 6.70

,00 .00

1,40 .00

nnm

• m t m 5.00 6.10 4.30 4.40 6.50 6.20 7.60 5.70 4.53 .00 .00

4.58 4.58

m t m

m t m 5.60

6.45

5,80

5,60

7,20

6.60

3.90

4.70

5.60

5,60

5.60

5,60

5.60

mmt

nmu 6,20

6.80

7,30

¿40 6.70

5.70

4,40

5,60

6.10

640 6,10

6.10

640

•mnn

6,50

30.20

9.40

7,40

8.24

9.00

3,80

740 7,50 8.24

3.24

8,24

8,24

B.24

m t m

7.90

8.00

10,70

340 8,20

9.50

9.40 6,90

8.90

3,62 8.62

3,62

8,62

B.62

m t m

9.60

12.00

9.20

8,90

9.40

9.00

9.40

8,00

3040

9,56 10,00

9.56

9.56

9,56

%nnu

ESTACIÓN. . : 2 2 4 . ZANCARA EN EL PROVENCIO (N) PARÁMETRO.: 4 . MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1)

ENE FEB HAR ABR HAY JUN JUL AbD SEP ÜCT NOv QIC

1972 1973

1974 ¡975

1976 1977 S97S

1979

1980

19BÍ 1982

Í9B3

3984 1985

1986

UHiH 8,00

6.00

8.00

9.00

JO 1.00

8,00

110.00 7,00

í í í í í l í 7.00

22.00 2JÍ.00

14.00

t m m

ttttm 116,00

6.00 ¡6.00 7.00

t t t t t t t 2.00 6,00 6,00

mtm 3,00

15.00

266.00

20.00

tmm

t m m íOí,00

3.00 4S.00 9,00

48.00 368,00 13.00 8.00

l ü í t l í 48,00 64.00 36.00 ÍS.OO

84.00

mnn 444,00

9.00

93.00

7.00

7.00

16.00

5.00

9.00

m m i 165.00

IB. 00 6.00

2L. 00

25.00

m n n 191.00

2.00

98.00

9.00 7.00

18.00

4.00

10.00

5,00

200.00

161.00

25.00

20.00

50.00

m m i 234.00

5,00

8.00

60,00

10,00

19,00

132,00 18,00

2.00

229,00

t m m 12.00

26.00

161,00

m m i 319.00

4,00

12.00

20, U0

6.00

8.00

265,00

5.00

mus? 46.00

363,00 j i m ü

t m m m¡m

t m m t t t t t t t m t m t t t t t t t m*m

2.00

3,00

5.00

3.00

t m m ü a i í i mnn m t m t t t t t t t t m m

num 188.00

5,00

6.00

m*m 3.00

5.00

5.00

5.00

t m m t t t u t t t t t t t t t Ü í i t l j Mmn tuna

75.00 322.00

t t t t t t t 7.00

t m m 6,00 4,00

10,00 15,00

t t t t t t t m m i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m t t i t

100.00 13.00 6,00 8.00

16.00 5.00 3.00

46.00 3,00

t m m ttmtt m t m m m i t t t t t t t m m i

196.00

3.00

5,00

5.00

13.00

4.00

4.00

19.00

7.00

t m m B.00

mnn 10.00


ENE FEB MAR SBR HftY JUN JUL HÜO SEF ÜCT N0U ¡)¡C

1972

Í973

1974 1975

1976

1977 1973

1979

1980

1981 1982

1583

1934

1985

1986

mtt i t 8.00 6.00

8,00

9,00

301,00

8.00

í 10.00

7,00 60,92

7.00

22.00

231.00

14.00

60,92

mnn 116,00

6.00

16.00

7.00 174,50

2.00

6.00

6,00 42.09

3,00

15,00

266,00

20.00

42.09

mmt 107,00

3,00 48.00

9.00

48.00

368.00

13.00

8.00

65.69

48,00 64.00

36.00

18.00

84.00

t m m 444,00

9,00 53,00

7,00

7,00

¡8.00

5.00

8.00 63,77

165,00 18,00

6.00

24.00

25,00

t m m 191,00

2.00 9B.O0 9.00 7.00

IB. 00 4,00

10,00 5.00

200.00 18Í.00 25.00 20,00 50.00

mnn 234.00

5,00

8,00 60, OÚ

10.00

19.00

132.00

ia.oo 2.00

229,00 272.00 ¡2,00 26.00

¡6 i.00

t t t t t t t 319.00

4.00 ¡2,00 20,00 6.00 8.00

265,00 5,00

iü4,80 46,00

363.00 104.80 104,80

t m m

t t t t t t t 253.50

4,50 9,00 3,25 2,00 3,00 5,00 3,00 3.25 3.25 3.25 3.25 3.25

t t t t t t t

mtm 1B8.00

5,00

6.00

30.71

3.00

5.00

5.00

3.00

30.71

30.71 30.71

30.71

30.71

m t m

75.00

522.00

5.50

7.00

62.71 6.00

4.00

¡0.00

¡5.00

62.71

62.71 62,71

62.71 62.71

m-*m

100.00 13,00

6,00

s.oo 16.00 5,00 3.00

46.00 3,00

22.22 22,22 22.22 22.22 22.22

t t t t t t t

196,00 3.00 5.00 5.00

13.00 4.00 4.00

Í9.00 7.00

24.9i 8.00

24.91 10.00 24.9!

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 2 4 , PARÁMETRO.: 5 ,

ZANCARA EN EL PROVENCIO CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

(N)

FEB HftY JUN ¿UL A6D SEP OCT DID

mtm 1510.00 1600.00 1520,00 1700.00

mmt 1925.00 1800.00 1700.00 1800,00 1800,00 1900.00 3750.00 1700.00

nnm

mmt 1450.00 U00.O0 ISOO.OO 1700.00 í í i lÜí 1700.00 1900.00 ISOO.OO 1900.00 1900,00 2000.00 4100.00 1870.00 3000.00

tmm ÍB00.00 1450,00 1770.00 1850,00 1680.00 Í400.00 1970.00 1800,00 2000,00 2300.00 2310.00 2000,00 ¡860.00 1950,00

mmt 1750.00 1450.00 £880,00 1850.00 1800,00 1800,00 1600.00 1700,00 1900.00 2380,00 2100.00 1900,00 1980,00 1920,00

tmm 1700.00 1550.00 2000.00 1950.00 1840.00 1680.00 1800.00 1900.00 1950,00 5000.00 3200.00 2100.00 1970,00 1900.00

mtm 1750.00 1850.00 í900.00 2100.00 i780,00 1350,00 1600.00 2300.00 2100.00 2550,00

mtm 1800.00 2830.00 3150.00

mtm 2150,00 1950.00 2000.00 1500.00 2090.00 1950,00 1450.00 2100,00

mmt 2800.00 3000.00

mtm tmm tmm

tttmt mtm mmt tmm mtm 2040.00 2100.00 2100,00 2100,00

ttmtt mtm mmt tmm t t t t t t t

mtm

tmttt 1900.00 1800,00 2000.00 t t t t t t t 2000.00 1900,00 1950.00 2000,00

mtm t t t t t t t

tmttt ttmn t t t t t t t

mtm

1850,00 1490.00 1900.00 1900,00 t t t t t t t 1900.00 1900,00 2000.00 2100,00 t t t t t t t

nmu mtm nmu t t t t t t t t t t t t t t

1550.00 1500.00 1650,00 1800.00 t t t t t t t 1650,00 1B00.0Ü 2000.00 1800,00 t t t t t t t t t t t t t t

rmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1450.00 1460.00 1750.00 ISOO.OO 1750,00 2035,00 1600,00 1750,00 1800,00 ttttttt 1300,00

mmt 1960,00

tmm t t t t t t t

EKE FEB JUN JUL AGO SEP OCT DIC

t t t t t t t 1510,00 1600.00 1520,00 1700.00 ¡89?,OB 1925,00 1800.00 i700.00 1800,00 1800.00 1900.00 3750.00 1700.00 1892.08

t t t t t t t 1450,00 1400.00 1800.00 1700.00 2040.00 1700.00 1900,00 1300.00 1900,00 1900.00 2000.00 4100.00 1870.00 3000,00

t t t t t t t 1800.00 1450.00 1770,00 1850,00 16BQ.O0 1400.00 1970.00 1800,00 2000.00 2300.00 23Í0.OÚ 2000.00 1860,00 1950.00

t t t t t t t 1750.00 1450.00 íeeo.oo 1850.00 ¡800,00 ¡800,00 1600.00 1700,00 1900,00 2380,00 2100.00 1900.00 1930.00 1920.09

tmm 1700.00 1550.00 2000.00 1950.00 1840.00 16B0.00 1800,00 i900,00 1950.00 5000.00 3200.00 2100.00 1970.00 1900.00

tmm 1750,00 1850,00 1900,00 2100.00 1780,00 1850,00 1600.00 2300.00 2100,00 2550.00 3100.00 1800.00 2830.00 3150.00

ttttttt 2150.00 1950.00 2000.00 1500.00 2090.00 1950.00 1650,00 2100.00 2119,00 2800,00 3000,00 2119.00 2119,00

mmt

t t t t t t t 2025.00 1875,00 2000.00 2085,00 2040.00 2100.00 2100.00 2100.00 2085.00 2085,00 2085.00 20S5.00 2085,00 t t t t t t t

t t t t t t t 1900,00 1800.00 2000,00 1935.7! 2000.00 1900,00 1950.00 2000,00 ¡935.71 1935,71 1935.71 1935.71 1935.71

ntnu

1850.00 1490,00 1900,00 1900,00 1880,00 1900,00 1900.00 2000.00 2100,00 i880.00 1880.00 1S80.00 1880.00 1880.00 t t t t t t t

¡550.00 ¡500,00 1650,00 1800,00 1718,75 1650,00 1800,00 2000,00 1800,00 17Í8.75 1718.75 1718,75 1718.75 17Í8.75

mmi

1450.00 ¡460,00 1750,00 1800,00 1750.00 2035,00 1800,00 1750,00 1800.00 ¡759,55 ¡800.00 1759.55 ¡960.00 1759.55 ttttttt

ESTACIÓN..: 224, ZANGARA EN EL PHOVENCIO (N)

PARÁMETRO.: 6, DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

ENE FED NftR fiBR HftV JÜN JUL ñ&O SEP GCÍ NEW OIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1979 1979 1980 1981 19B2 Í9B3 1984 ¡985 1986

mtm 1,20 l.BÜ i. 00 2.70 3.30 2,10 2,00 1.30 .20

1.50 21.00

415.00 2.90

tmm

Uífí í í 1.30 2,10 ,70

2.00 4,00 3,30 Í.30 .40

1.20 2.00 8.80

B10.0Ü 13.20

270.00

tUfUi 7.00 3.10 1.70 i.50 2.40 3.50 Í.40 1.40 1.00

79.00 114.00 16. B0 8.00

28.00

mtm 1,50 4.10 3,30 1.10 ,80

2,20 2.10 5,20 2.20

190.00 10.00 7,20

27.00 19,00

UUiti 1.80 2.70

26.80 8,80 .50

3,00 1.40

12,80 2.30

1040.00 280.00 19.20 12.00 4 Y. DO

mtm 1.40 2.50 4.00

28.00 1,40 3.20 .90

se.üü 2.90

260,00

mrm 7,70

53.00 190,00

i í í í í í í 4.30 1.80 3.20 4,90 ,90

2.00 5.30 1.40

mtm 46,00

360.00

tmm rntrn mtm

í l í i i t í

mmt mmt mtm í ü i t i í

1.40 2.10 ,30

2,30

mtm nnm tmm mmt ímm tmm

tmm 1.80 1.60 1,30

mtm 1.20 1.00 1.20 i.80

ímm ímm mtm mtm ttttm j í m í í

2.60 ,90

i.50 2,60

mmt 1.90 5,10 .90

1.30

man mmi mtm tmm mtm amu

1,30 LOO 1.20 2.30 1.70 i. 00 i.eo 1.30 .70

tmm tmm tmm tmm ímm mtm

¡.40 1.30 1-50 1.60 í.50

i.ao 1,60 i.20 1,40

m¡m 3.60

mmt 3.10

tmm t í t í í í í

ENE FEB hAR ABR NfiY JÜN JUL ASO SEP 0CT N0V DIC

Í972 1973 1974 1975 1976 197? Í978 1979 1980 1981 1982 19E3 1984 1985 Í9B6

t t t t t t t 1.20 1.30 1,00 2.70 3.30 2.10 2.00 1.30 .20

1.50 21.00

415.00 2.90

35,08

t t t t t t t 1.50 2.10 .70

2.00 4,00 3,-30 i.30 ,40

Í.20 2.00 8.80

810.00 13.20

270=00

t t t t t t t 7.00 3.10 1.70 Í.50 2.40 3.50 1.40 1.40 1,00

79.00 114,00 16.SO 8.00

28.00

mmt 1,50 4.10 3,30 J. Í0 .30

2.20 2.10 5.20 2.20

Í90.00 10,00 7.20

27.00 19.00

mtm 1.B0 2,70

26. SO 8,80 .50

3.00 1.40

12.80 2.30

Í04Ü.00 280,00

19.20 12.00 49.00

mmt 1.60 2.50 4. SO

23.00 1.40 3.20 .90

13.00 2.90

260.00 320,00

7.70 53.00

190.00

t t t t t t t 4.30 i.ao 3.20 4.90 .90

2.00 5.30 1.40

42.98 4¡¡.QQ

360,00 42.98 42.98

nnm

t t t t t t t 3.05 1.70 2,25 Í.52 1,40 2.10 .30

2.30 1.52 [.52 1,52 1.52 1.52

mmt

******* i.ao 1.60 i,30 1.41 1,20 1.00 1,20 i.ao 1.41 1.41 1,41 1.41 1,41

t t t t t t t

2.60 .90

1.50 2.60 2.10 1.90 5.10 .90

1.30 2.10 2. Í0 2,10 2.10 2.10

nnm

1.30 1,00 S.2Ú 2.30 1.70 1,00 1,80 1.30 .70

Í.37 í.37 1,37 1,37 1.37

tmm

1,40 1,30 í.50 1.60 í.50 1.80 1.60 1.20 í.40 1.32 3.M 1.32 3.10 1.82

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 2 2 4 , ZANCARA EN EL PROVENCIO (N) PARÁMETRO.: 7 , DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02 )

E«E FEB Eifi-R SBR Mí M JUL fifiO SEP OCT NOV DIC

mtm 1.50 1.50 2.50 2.40 ,40 ,40

1,20 JO ,70 ,70

34.00 450,00

<i i * £ i i b

4 * * * * * i

.70 1.30 .40

2.30 1,50 .60 .40 ,50 .90

Í.ÍO 12.00

2300.00 15.00

tmm

mmt 1,50 .70

1.30 .40

1.30 ,90 ,90 ,40

1.40 370.00 320.00 25.00 5,80

mtm

mun .90

1.20 .70 ,70 ,40

1.10 1,20 5,00 ,40

450,00 35.00 6,00

107,00 22.00

tmm ,80

1.00 10.00 20.00

.40

.40 ,60

30.00 .40

2500.00 1400.00

14.50 68,00 80.00

t t t t t l l 2.80 .40

51.00 150,00

.40 ,40 .40

50,00 1.00

350,00 t t t t t t t

20.00 410.00

mmt

Í Í I Í U I 1.30 1,60 1.20 ,40

2.80 .80

1,30 ,40

tmm 23.00

740.00 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

tmm t t t t t t t

mmt t t t t t t t mim

1.60 i,30 .40 .40

t t t t t t t


mim .80 .40

1.80

tmm ,90 .40 .40 ,40


mtm

3,10 .80 ,80 ,40

mim .40

1.00 .30 .40


tmm t t t t t t t t t t t t t t

.80

.40

.70

.60

.60

.SO i . 40 .50 .70

tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1.10 2.90 ,¿o

1.00 .80

1,40 .40 .40 .40

t t t t t t t 9.90

t t t t t t t

mim t t t t t t t ttttttt

E6SE FEB HAR flBR HfiV ¡W JUL ABO SEP OCT fJQO DÍC

t t t t t t t 1.50 1,50 2,50 2,40 .40 .40

1.20 .40 ,70 ,70

36.00 450.00

3.10 38,52

mmt .70

i , 30 ,40

2,30 1.50 .60 .40 .50 ,90

3.10 12.00

2300.00 15.00

! / í . J'J

H Ü Í t i 1.50 ,70

1,30 ,40

1.30 .90 .90 .40

1.40 370.00 320.00 25.00 5.80

Sé. 12

tmm .90

i.20 ,70 ,70 .40

1.10 1.20 5,00 .40

450.00 35.00 6.00

107.00 22.00

t t t t t t t .80

1,00 10,00 20.00

.40

.40

.60 30.00

.40 2500.00 1400,00

14.50 68.00 80.00

tmm 2.B0 ,40

51,00 í50.00

,40 .40 .40

50.00 1.00

350.00 1070.00

20.00 410.00

t t t t t t t

tmm 1.30 1,60 1,20 ,40

2.80 ,80

1.30 .40

77.28 23.00

740.00 77.28 77.28

t t t t t t t

ttttttt 1,05 1.00 i,50 .93

1.60 1.30 ,40 ,40 .93 .93 .93 ,93 .93

t t t t t t t

t t t t t t t ,80 ,40

í.Sú ,73 ,90 .40 ,40 .40 .73 .73 .73 .73 . ¡i

t t t t t t t

3.10 ,80 .80 ,40 .96 .40

1.00 .80 .40 .96 .96 .96 .96 .96

mmt

,80 ,40 ,70 .80 .60 ,80

1,40 .50 ,70 .74 ,74 .74 ,74 ,74

t t t t t t t

1.10 2,90 .60

1.00 .80

1,40 ,40 ,40 ,40

1.09 9.90 1.89 1,89 1,89

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 801, GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA (P) PARÁMETRO.: 2, TEMPERATURA DEL AGUA (CC)

EfíE FEB \m m m m roí ASO SE? QCT SOV MÍ

1972 3973 1974 1975 1976 1977

1978 1979 1930 Í981 1982 1983 1984 1985 1986

nmn nnm tnmt mnn mnn *******

mmt *******

7,00 6.00 9.00 6.00 4.00 7,00 7.00

*******

nmn mnn mmt nmn mnn ******* *******

3,00 5.00 8.00 6.00 7.00

******* 6,00

mmt mmt i*í*t** *******

mtm ******* *******

nnm 9,00 6,00 9.00 7,00 7.00 9,00 9,00

*******

Í Í Í Í Í Í *

*******

nmn mnn mtm *mm umn

11.00 10.00 9,00 9.00 8.00

11,00 *******

*******

mnn ******* *******

mmt mmt *******

» « t » 14.00 12.00 16.00 Íl.OO Íl.OO 16.00 13,00

tnmt ******* ******* ******* ******* ******* *******

nmn 23,00 19.00 • 9.00 16.00 14.00 17.00 lfl.00

******* ******* ******* *******

mnn ******* ******* *******

15.00 21,00 20.00 21.00

******* 24,00

*******

**m** *******

mm* ******* ****?*! *******

itmn nnm

23.00 25.00 23.00 24.00 22,00 24.00

*******

*******

mnn ******* ******* t t i t i» mm* ******* *******

22.00 14.00 21.00 25.00 21,00 22.00

*******

mu** ******* ******* ******* *******

*******

imm 19.00 21,00 18.00 19.00 20,00 1G.0Q 21.00

mnn

******* ******* ******* ******* ******* ******* *******

14.00 12.00 13.00 14.00 14.00 15.00 13.00

*******

mm* *******

mmt ******* ******* *******

mm* 11,00 9.00

Íl.OO 6,00

10.00 9,00

10.00 *******

ENE F'£B KAR ABit Hñ¥ J IM -J0L AG0 SEP QCT NQV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1932 1983 1984 1985 1986

*******

nmn ******* ******* ******* *******

mmt *******

7,00 6.00 9.00 Ó.00 4.00 7.00 7,00

******* *******

m*m *******

*mm mtm ******* *******

a.oo 5.00 8.00 6,00 7.00 8.00 6.00

******* ******* *******

mm* ******* ******* ******* *******

9.00 6.00 9.00 7.00 7.00 9.00 9,00

******* ******* !*!**** *******

mtm mnn ******* *******

¡1,00 10.00 9,00 9.00 8,00

11,00 11.00

******* ******* ******* *******

nnm *******

mnn *******

14.00 12,00 16.00 11,00 11.00 16.00 13,00

*******

mm* *******

mmi *******

mm* ******* *******

23.00

19.00 19,00 16.00 14.00 17.00

lfl.00

******* ******* *******

mtm ******* i****** ******* *******

19.00 21,00 20.00 2Í.00 IB,00 24.00

*******

mmt ******* ******* ******* *******

mmt nmn *******

23,00 25,00 23,00 24,00 22.00 24.00

*******

******* ******* *******

mm* *******

mm* mm* mm*

22.00 14,00 21,00 25.00 21.00 22.00

mnn

******* ******* ******* ******* ******* ******* *******

19,00 21.00 18.00 19,00 20.00 1S.00 21,00

*******

******* ******* ******* ******* ******* ******* *******

ií-.OO 12.00 13.00 14.00 ¡4.00 ¡5,00 13.00

*******

******* ******* ******* ******* ******* ******* *******

11.00 9.00

11.00 8.00

10,00 9.00

10.00 *******

ESTACIÓN. . : 8 0 1 , GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA (P) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO (mg/1 02)

ENE FEB Mftü ABR mi JUN

1972 1973 i 974 1975 1976 1977 Í97B 1979 19B0 1961 Í9B2 1983 1904 19B5 19B6

mtm mmt tmm mtm mnn mmt mmt nnm

JOJO 11.10 B.20

1C.60 9=60 9.20

mmt

¡mm mmt nmn nmn nmn mtm mmt tmm

9.10 9.80 9.40

10, BO 10.00 8=90

mtm

mmt mmt t í í i í í í mtm nmn mmt mtm mmt

10,30 9.10 8,50 9.10

10.50 8.50 9.30

tmm mmt mmt nnm tmm mmt mtm mnn

9,70 B.70

10.40 9.40 9,50 8.30 B.60

mtm mtm mtm mmt tmm mnn mmt mtm

8.90 9.00 8.70 9,80 8.70 7.70 7.60

mmt mmi tmm tmm mmt mtm mmt nmn

7.JO 8.20 7,00 8.70 B.00 7.00

tmm

ENE FEB HfiR ABR Mf JUN

1972 1973 1974 3975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 Í9B2 1983 1934 1985 1986

nnm nmn tmm mmt mmt mmt mms msm

10.70 11.10 8.20

10.60 5.60 9.20 9.90

mnn mmi f i i 'i 1í i tmm mmt tmm tmm mtm

9.10 9.B0 9.40

10. B0 10.00 8.90 9,67

mmt mmt mmt mtm mnn nnm mmt mmt

10.30 9,10 8.50 9,10

10.50 B.5Q 9.30

mtm mmt mnn nmn mmt mtm mtm ttttítt

9.70 B.70

10.40 9.60 9.50 B.30 B.60

mtm mmt mmt mmt ttttttt tmm mtm mmt

B.90 9,00 8,70 9.BÜ 8,70 7,70 7,60

tmm mmt i í í í t í i mmt tmm nnm tttutt ttttttt

7,30 B.20 7,00 B.70 8,00 7,00

tmm

JUL flGO SEP DCT N0V DIC

mmt mtm tmm mmí mtm mmi tmm mmt

7.60 6.90 6.70 6,00

mtm 6.B0

ttttttt

nmn nmn mtm ttttttt ttttttt tmm ímttt tmnt

7.90 6,60 6.40 3.10

mtm 7.20

mtm

ttmit •mtm mmt mtm ttttttt mmt tmm mtm

7,20 5,90 3.00 7.40

tmm 6.90

mtm

mun mnn nmn nmn mnn nnm tmm

7,10 8,60 6.50 6.60

tmm 6,80

mtm ttttttt

ttttttt "ííítttt nmn mmt tmm ttttttt ttttttt

É.BO 8.30 8.80 B.60

tttíttt ttttttt tmm ttttítt

ttttttt mtiit mtm n u m Í Í Í Í I H

ttttttt mms

9,10 8,60 9.10

10,00

nmn nnm mnn mmt

JUL ÑfiO SEP DCT N0V DÍC

t m m m t m t t t t í t t t m m tmnt t t t í t t t t t t t t t t t t t t t t t

7.60 6.90 6.70 6,00 6.80 6.B0

m m t

t t t t í t t nmn n u m nnm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

7.90 6.60 6.40 8.10 7.24 7,20

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t í t t í í í t t t t t t t t t t t nnm t t t t t t t m t m nmn

7,20 5,90 8,00 7,40 7,08 6,90

nnm

tmm mnn nnm m t m mmt mam mmt

7.10 B,60 6,50 6,60 7.12 6,30 U 2

t t t t t t t

t t t t t t t mmt i í í í t í i t t t t t t t m m t mmt ¡mm

6,80 B.30 8.B0 B.60 8.13 S.13 3.13

m t m

t t t t t t t m t m m t m nmn nnm t m m t m m

9.10 8,60 9,10

30.00 9.20 9.20 9.20

m t m

ESTACIÓN. . : 8 0 1 , GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA (P) PARÁMETRO.: 4 , MATERIAS EN SUSPENSIÓN (mg/1 )

ENE FEB mu ABR HAY JUH JUL AGD SEP OCT NOV DÍC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 197B Í979 1980 Í9BÍ •

1982 1983 1984 19BS 19B6

mtm t t t t t t t mt t t t t t t t t t t m t m m t m ttttt t t m t t t t

2.00 mmt

4,00 3.00 3.00 3.00

t t t t t t t

t m m ttttt t t itmti t t t t t t t t t t t t t t mtm mtt t t mt t t t

1,00 mtm

1.00 3.00 3,00 2,00

t t t t t t t

m m i t t t t t t t m t m t t t t t t t m t m t t t t t t t t m m t t t t t t t

3,00 i m m

3,00 2,00 2,00 3,00 3,00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t m í m t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

3.00 t t t t t t t

2.00 2.00 4,00 5.00 2.00

mtm t t t t t t t i i i i i i i m m i ttttttt t t t t t t t mt t t t t t t t t t t

1.00 3,00 4.00 5.00 6,00 3,00 2,00

m m t tttt t t t t t t t t t t i i i i i i i i i i í i i i mmt t t t t t t t m i m

9,00 2,00 5,00 3,00 5.00 3,00 4.00

m m i tt t t t t t nmn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

3,00 5,00 2,00 3.00 3.00 4,00

t t t t t t t

i i i i i i i t t t t t t t i m m i í í i i í i nnm tmm í t t t l t t i í i í í i í

5,00 7,00 4.00

10,00 3.00 2.00

m m i

nmn m i m i í i í í i í m m i m i m ttttt t t i m m m m t

4,00 3,00 6.00 4.00 5,00 6.00

t t t t t t t

m m i t t m t t m i m i t m t t m m t i i i l i t t i m m

5.00 ¡0.00 4.00 2.00 4,00 7.00

i í l í t í í m t t t t

t t t t t t t t t t t t t t m i t t i m m i t t t t t t t i t í t í í í i i i i i i i

2.00 2.00 2.00 2.00 4.00

10.00 t t t t t t t í i i i ü i

t t t t t t t t t t t t t t i t í t í í í t t t t t t t t t t t t t t mtm t t t t t t t

4.00 5,00 6,00 4.00 5.00 4,00

i m m tt t t t t t

ENE FEB HftR ABR HftV JUH JUL ft50 SEP 0C1 NDV D¡E

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 Í9S2 1983 1984 1985 19B6

mmt í í í i t i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmt t t t t t t t t t t t t t t

2,00 3.00 4.00 3.00 3,00 3,00 3,00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t t t t t

1,00 2.00 Í.O0 3.00 3.00 2,00 2.00

m i m t m m ttt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

3.00 2.67 3.00 2.00 2,00 3.00 3.00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t i i i l i t t

3.00 3.00 2.00 2.00 4.00 5.00 2.00

m t m m i m tt t t t t t m t m ttttt t t i m m i í i i í t t t m m

1.00 3.00 4.00 5,00 ¿.00 3.00 2.00

i i í t í i i t m m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t

9,00 2.00 5.00 3.00 5.00 3.00 4.00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t i í i i i i t

3.00 5.00 2.00 3.00 3,00 4.00

Ü¡U.ít

t t t t t t t ü t i t i i t t t t t t t i i i i i i i i í t í i i i t t t t t t t t t t t t t t i i i i i i i

5.00 7,00 4.00

10.00 3.00 2.00

mt t t t

i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i ü í i l l i

4.00 3.00 6.00 4.00 5,00 6,00

m m i

i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t i i i i i i i I i i i i i i mmt

5,00 10.00 4.00 2.00 4.00 7.00 5.33

m t m

t t t t t t t i i i i i i i t t m t t i i i i i i i t t t t t t t i i i i i i i i i i i i i i

2.00 2,00 2,00 2,00 4.00

10.00 3,67

t t t t t t t

t t t t t t t i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t

4.00 5.00 6,00 4,00 5.00 4.00 4.67

m m t

ESTACIÓN. . : 8 0 1 PARÁMETRO.: 5

GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

(P)

ENE

nnm nnm » « « i mmt innn tmm ttttttt

tmm 500.00 520.00 490,00 470.00 550,00 450.00 490,00

FEE

mtm nmn tmm tmm ttttttt ttttttt ttttttt

mtm 550.00 540.00 500.00 520,00 550.00 490.00 522.00

MStR

ttttttt nmn ttttttt

mmt mmt ttttttt ttttttt

mtm 550.00 560.00 550.00 550.00 540.00 510.00 530.00

m «flV JUN JUL AGÜ SEP 0CT Noy DIC

t t t t t t t t t t t t t t tmm mtm t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t t t t t 500,00 550.00 540,00 580,00 600.00 525.00 540.00

t t t t t t t

mmt t t t t t t t mmi mtm mmi t t t t t t t t t t t t t t 550.00 550.00 550,00 £25.00 570,00 515.00 530.00

nnm nnm i í t i í t i i t í i i í í mtm tmm mtm mmi 600.00 400.00 550.00 650.00 560.00 526.00 545.00

tmm t t t t t t t t t t t t t t t í t t t t í mtm t t t t t t t t t t t t t t nnm 600.00 550.00 550.00 590.00 640.00 500.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t mmt nmn mtm nmn tmm mtm 575,00 570.00 550.00 580.00 650,00 497.00

mtm

t t t t t t t t t t t t t t mtm t t t t t t t t t t t t t t mtm mmi intm 530.00 580.00 500.00 550.00 575,00 497.00

t t t t t t t

t t t t t t t

tmm t t t t t t t t t t t t t t m¡m tmm t t t t t t t 550,00 550,00 550,00 510.00 540.00 550,00 485.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t t t t t t t t t t t t 550,00 500.00 500,00 500.00 525,00 535,00 484.00

mtm

m*m t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmi 500,00 500.00 500.00 500.00 530.00 505.00 477.00

t t t t t t t

ENE FEB HAY JUN JUL AGO BEP 0CT DIC

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 500,00 520,00 490,00 470,00 550.00 450.00 490.00

mtm tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tmm nnm 550.00 540.00 500,00 520.00 550,00 490.00 522.00

t t t t t t t i t t i t i t mmi t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 550,00 560.00 550.00 550.00 540.00 510.00 530.00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 500.00 550,00 540.00 580,00 600.00 525.00 540.00

tmm mmt t t t t t t t mmt nnm mmi mmt mmt 550.00 550,00 550.00 625,00 570,00 515.00 530,00

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t mmi 600,00 600,00 550.00 650.00 560,00 524,00 545.00

tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nnm nnm mmt t t t t t t t 600,00 550,00 550,00 590,00 640,00 500.00

t t t t t t t

nnm mnn mmt mmt mmi mmt i t t i t i t mmi 575.00 570,00 550.00 580,00 650,00 497.00

t t t t t t t

i í t i i i i mmt mmt t t t t t t t nnm mtm tmm t i t i i i i 530,00 530,00 500.00 550,00 575.00 497,00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t i t i i mnn t t t t t t t t t t t t t t i í t t i i i mtm 550.00 550.00 550,00 SiO.00 540,00 550.00 485.00

i i i t t t i

nmn t t t t t t t mnn nmn t t t t t t t tmm mtm 550.00 500.00 500.00 500.00 525,00 535,00 484.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t nmn 500,00 500.00 500.00 500,00 530.00 505.00 477.00

t t t t t t t

ESTACIÓN.. PARÁMETRO.

8 0 1 , GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

(P)

ENE FEB HAR ÑBR JUN mi MO SFP DCT DIC

mtm mtm iíiUÍÍ nmn mtm tmm nmn mmt

i.60 Í.60 .SO

i. 40 1,70 1,30 3.30

mmt nnm mtm nnm mtm mmt nmn mtm

2.00 l.W í .40 1.00 !,?0 .40

!.4ü

tmm nmn nmn nmn mtm num tmtn mtm

.50 1.30 1.30 1.30 i.30 1.30 1.30

mmi mtm mmt mmt man mtm mmt mmt

1,40 2.00 1.00 1.90 2.70 1.80 1.10

í - t i t i ü

mmt nmn nmn nnm ttmn nmn nnm

1.20 3,60 i, SO 2.20 1.50 2.00 1.70

mu** mmt ÍHHÍí mmt tmm nmn íiíUÍÍ nmn

1.10 1,60 2.40 i.30 1.30 1.70 1.40

mmí mmi niím mmi tmm nmu nnm nmn

.80 Í.30 2.50

.90

.30 4.00

nmn

•í í ¡- * i üi

í f f í í l i ÜJIUÍ ííiUÜ nnm mmi mtm ímm nnm

2.10

1.20 2.80 2.00 1.50 .50

tmm

tmm nmn nnm nmn tiitÜI nmn mmt nmn

1.40

1.50 2.10 3.00 1.B0 2.40

nnm

tmm nmn mun nmtt man nmn ímm

1.00 2,00 2,80 2.20 2.50 2.70 2,00

tmm

nnm i ¿ t * •> Í ^ *******

tuna tmm mms nmtt inmt

.40

.70 1.00 2.00 2.60 2,00 2.60

mmi

mmt mim tmm tmm mtm nmtt tmm

2.10 2,20 í.ao 2.00 1,70 1.30 2.20

mmi

ENE FEB HAfi P>M hftY ¿UN JUL ASO SEP 0CT NÜV DIC

mtm tmm nnm mmt nnm nnm mmt mtm nnm nnm nnm ntmt nnm nnm tmm mtm nnm nnm mtm tmm nnm nnm nnm nmtt ¡itfim tmm tmm mun mtm nnm nnm mtm mtm mnn tmm nmtt 'tiíim mnn mtm mmt mmt nmn nmn nnm nmn nmn nnm nmn nmn nnm nnm mtm mtm tmm ttttttt ttttttt ttttttt mtm nmn mmt mmt mmt tmm nnm nmn nnm nnm nmn mtm nnm nmn tmm nmn nnm mnn mnn mnn mnn nnm mnn mtm nnm mnn nnm mnn ttttttt tmm nmn nnm mnn mmt ttttttt mmt 1.00 .40 2.10

t,60 2.00 .50 1.40 1.20 1.10 .80 2.10 1,40 2.00 ,70 2.20 1.60 1.40 1,30 2,00 3.60 1.60 1.30 i.20 1.50 2.80 i.00 1.80

,80 1.40 1.30 1.00 :,80 2.40 2.50 2.80 2.10 2.20 2.00 2.00 1.40 1,00 1.30 1.90 2,20 1,30 ,90 2.00 3.00 2,50 2.60 1.70 1.70 1.90 1.30 2.70 1.50 1,30 .80 1.50 1.80 2,70 2.00 í.30 1.30 .60 1.30 1.80 2.00 1.70 4.00 .50 2,40 2.00 2,60 2.20 3,30 1.40 i.30 i . io ¡,?o 1.40 nmn tmm nmn mnn nmn mnn

ESTACIÓN..: 801 PARÁMETRO. : 7

GUADIANA EN EMBALSE PE\ARROYA DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/1 02)

CP:

ENE FE6 Hfifi flSR HAY JUN JílL ftGG SEP OCT rifl» DIC

4 i & f i é ¿ £• -¥ f # í ¥ T. #

m t m t U t Ü t í í l í í í í t m t u mmt m t m í i1ti it

1.00 1.70 .90

[.60 í.20 1.50

m t m

t t í í t » mtm tmm t t m t t t m m tmm nmn mmt

.éO

.80 1.00 l . iO

i , 20

,30 Í Í S Í S Í Í

m t m i t m t t mmt t í í t t S i

m m i unm t t t t t t t t m m

1.30 i.00 .40

LOO i . 90 .90

m t m

t m m t t t t t t t t t t t t t t í i í i f t i

m m i t m m t m m m t m

,70 i . 10 2.10 l.iO 4.tú ,S0 ,40

t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t m t t t m t m t m t t t

3,00 2.40 2,50 5.60 1.40 .70 .40

t m m m u » t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

umu ,60

LIO 2.50

1.10 1,40

2.30

t t t t t t t

l í í l i í l

t m m t t t t t t t tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

1,30 ,60

1.50 ,90

t t t t t t t 2.30

tmm

mmt t t t t t t t tmttt t t t t t t t mmt t t t m t t t t t t t t t t t t t t t

Í.70 i.10 3,30 í.eo

i t t i t t í ,90

t m m

unm tmm mmt mtm tmm t t t t t t t tmm t t t t t t t

= 6S ,30

2,40

2.90

m m i 1,00

m t m

t t t t t t t nmn mmt t t t t t t t t t t t t t t tmm umtt

1.10 i,40 6.30 i,30

mmt 2.00

t t t t t t t mmt

5 í t f t ! *

tmm t t t t t t t t t m t t t m m t t t t t t t t t t m t

.40 1,10 1.20 3,30

t t t t t t t t í i í f i t t t t t t t t

m*m

mtm t t m t t m m i ttmu mmt t t t t t t t

tmm 1,50

,80 1.70

2,90

t t t t t t t i i, i i l * b >> * í- ? * * í !

t t t t t t t m m t

ENE

mmt t m m m m i m t m t t t t t t t t t m t t t t t t t t t tmm

1.00

1,70

,90 i.60

1,20 1.50

1,32

FtB

mam tmm mmt mtm t t t t t t t t t t t t t t

mmt t t t t t t t

.60 ,80

1,00 l.if l 1,20 ,30 .83

NñR

m t m Ü í t t t t t t t t t t t mtm nmn mtm ttttttt

t t t t t t t

1.30

1.00

,40 1.00 1,90

.90 1.0B

ABR

tmttt m t m t t t t t t t *mm t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t t t t t t t

.70 5.10 2.10 i.10 4.10 ,80 .40

MAY

t t t t t t t iHun t t t m t t t t t t t t t t t t t t t m m t t t t t t t t

mmt 1.00

2,40

2,50

5.60

1.40

,70 .40

• l i l i l í l í í l

tmm mtm í t i t t í t

mmt t t t t t t t t t t t t t t t t m t t t t t t t t t

.60 1.10 2.50 1,10 1,40 2.30

t t t t t t t

JUL

mtm mtm t t t t t t t

m t m ? 5 5 * í í *

t t t t t t t t t l t i t i í i t í í t t

1.30 .60

1,50 .90

1.42 2.80

tmm

ASO

mnn t t í m t t t t t t t t mmt t t t t t t t m m i m i m s i i t t í í

1.70 Í.10 3.30 1.80 1.76 ,90

t t t t t t t

SEP

m m i

t t m t t m m t t t t t t t t

mtm umtt mmt mmt

.60 ,30

2,40 2,90 1.44 1,00

t m t t t

OCT

tmm tmm t t t t t t t t t t t t t t nmn t t t m t nmn

1,10 1.40 6.30 1,30 2.42 2.00 2.42

t t t t t t t

N0V

m t m m t m m t m m m t t t t t t t t t t t t t t t mtm

.40 i.10 i,20 3,30 1.50 1,50 Í.50

man

SJIC


m t m mnn mtm t m t t t

1.50 .80

1.70 2.V0 i.73 1.73 1.73

t t t t t t t

ESTACIÓN..: 802, BECEA EN EMBALSE GASSET PARÁMETRO.; 2, TEMPERATURA DEL AGUA (QC)

CP)

EME

i p i . | ! i

mim ;mm mtm tmm mtm man tmm

9,00

i . 00 6,00

3.00

9.00

5.00

S.QO

FES

tmm tmm tmm mtm mmt mim mmi mim

8,00 5,00 9,00

12.00 3,00 Í.00

14.00

MR

mtm mim mim tmm mtm mmt tmm mtm

10,00 B.00

í 1,00 12.00 3.00

10.00 9.00

ABR

t t t t t t t

tmttt í i i í i í i

num mmt tmm t t t t t t t

tmm ¡5,00

9,00

12,00 15.00

11.00 15,00

12,00

HflV

t t t t t t t

tmm mim t t t t t t t t t t t t t t

unm t t t t t t t

mmí 16,00

13,00

17,00

16,00

15,00

19,00

14,00

JUN

mtm mim tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mtm nmn

21,00 i 1,00 22,00 17,00 ¡6.00 20,00 19.00

JliL


tmttt t t t t t t t

mim mim mmt t t t t t t t

26.00 17.00 26,00 26,00 20.00 28,00

mtm

fiGS

nmn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

nmn t t t t t t t t t t t t t t

20.00 23,00 25,00 2B.00 23.00 24,00

t i t í t i i

SEP

t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

20,00 27,00 25,00 23.00 21,00 22,00

imm

ocr

t t t t t t t

mnn t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

20.00 18,00

nntií 20,00 25,00

18,00

21,00

imti i

N0V

tmm mim imm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mmt 9,00

11,00 t t t t t t t

16.00 i l.00 15.00 15,00

tmm

DIC

mtm tmm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

5.00 .00

mim 8.00

13.00

13.00

9.00

mim

ENE

imm t t t t t t t


t imti mtm t t t t t t t

9,00 í, 00 6,00 3,00 9.00 5.00 8.00

FEA

mmt t t t t t t t I t i i ü í

mmt t t t t t t t U í i i i i

imm miiit

3,00

1,00

9.00

12.00

6.00 1,00

¡4.00

HAR

mmi t t t t t t t t t t t t t t

tmm mim t t t t t t t

mmi mmi

10,00

8.00

11.00

i 2.00

8.00

10,00

9.00

ABR

tt i im mmí t t t t t t t

tumi nunt num t t t t t t t

mim 15.00 9.00

12,00 15,00 U.00 15,00 i2.00

HAY

imm t t t t t t t t t t t t t t

mim t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t l t t l í l

16,00 13,00 Í7.00 16,00 15.00 19,00 ¡4,00

JtíN


mim mim t t t t t t t

mim mnn

21.00 li.00 22,00 17,00 16,00 20.00 19.00

JÜL


tmm mmt t t t t t t t t t t t t t t

mtm mtm

26.00 17,00 26.00 26.00 20,00 28.00

t í í i í í l

A6G

t t t t t t t

nmn mim t t t t t t t i í i t i i i t t t t t t t

nmn mnn

20,00 23.00 25.00 28.00 23.00 24.00

t t t t t t t

3EP

imm i i i t i i ! t t t t t t t

mmt mtm unm mnn mnn

20.00 27,00 25,00 23,00 21,00 22.00

m t í i t

0CT

i i í i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mmt miiü t t t t t t t

20.00 18.00 20,33 20.00 25,00 13,00 21.00

tmm

NOV


mim nmn t t t t t t t

9.00 11,00 12,83 ié.00 11.00 15.00 15,00

« t t t t t

DIC

t t t t t t t t t t t t t t t t i t i i i


tmm 5.00

.00 8.00

8,00

¡3,00

13,00

9.00

tmttt

ESTACIÓN. . : 8 0 2 , BECEA EN EMBALSE GASSET (P) PARÁMETRO.: 3 , OXIGENO DISUELTO ( m g / 1 02)

ENE EEB ?ÍAR ABR HAY JUN íül AED SEP OCI HOV QIC

1972 1973 1974 1975 1976

\m i 978 1979 19BÚ 1981 1992 1983 1984 1985 1986

mtm íSÜÍÍS mmt %tHitt i í í t íÜ í i í i i í i

ititm umu

10.30 13.50 7,90

10.40 9.00 8.60

mmt

mua mtm mmt tmm mmi mmt imm i tH í t í

8,70 9,60

10.10 11.10 9.40 ?.ao

mmt

mun iiíí 'fíi mmí tmm mmt ama iinat mmt

9.80 3.60 8.00 B.90 9.60 %,M 9.10

Utitit mmt mmí mun tmm mmt imm mmt

8.80 a. 70 9.60 9.40 9.30 8.90 8,50

aum mun mtm HSüU imm mmt nmn mmt

7,60 8.30 3.50 9.30 7,80 7.10 7.50

mtm tmm tinm %mm mmt mmt umu mun

7.S0 7.90 B.40 7.40 8.80 6.50

mmt

tmm mun tmm m u n mtm nmn mmt tmm

6. Bü

n,2o B.50 8.00

mmt 8.70

tmm

tmm tmm mmt imtti mmt mtm mmi nmn

7.50 5.40 8.80 8.80

imm 6.40

man

tmm ttttttt mmí mmi mmi í í ís íJ i mmt mmi

6.80 2.40 8.90 8.90

ítttm 7,00

imm

mmi mtm nmn ttttttt tmm mtm ttttttt

6.70 9,50 7.10 6,60

mmt 7,30

mmi mmi

mmi mmi smm mmt tttütt íSíí í t í mmt

7,10 8,30

i í i i i t i 9,70

mtm nmn tumi ttttttt

mmi imm ttttttt ttttttt mtm ttttttt imm

7,40 10.00

tmm 9.70

i í i i i t i í:'t t í t i mntí mmt

ERE FEB MAR ABR MAY ¿UN JUL ASO SfcP 0CT NQV DSC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 i 973 1979 1980 1981 1982 1933 1984 19B5 1986

í i í i i í i mm¡ í í í t í í t imm mm-¡ tumi m t i t í tmm

10.30 13.50 7,90

10.40 9,00 B.60 9,95

ttttttt ttttttt mmi mmi mmi mun nmn tmm

8.70 9.60

10,10 11.10 9.40 7.80 9,45

nmn iímíí i í i i i t i

nnm mmi imm ttttttt mtm

9,30 B.60 8,00 8.90 9.60 8,30 9.10

mmi mmi mtm mmi í iÜÍJi muta i i í i i i í mtm

8.80 B.70 9.60 9,40 9.30 B.90 8,50

imm mmi í i í i i í i

mmi Ut i t i t mmi imm mmt

7,60 3.30 8,50 9,30 7.30 7.10 7.50

mmi mm> i í i í í í i mmt í i t í i t i

*mm Üi í í í i

mmt 7.50 7.90 8.40 7,40 8.80 6,50

Üi í í i i

iíüíít imm í i í i í í t

mmi tmm m nt t mun mtiü

6,80 11,20 8,50 6,00 8.64 8.70

mmt

ttttttt imtíi t i i í í í í mmi i í i í í í i mmi Í i í i i í i

mmi 7.50 5,40 8.80 8,80 7.38 6,40

í í i l i í í

mmí tmm í i í í í í í mmi i í i í í í i tmm í ü t í ü mm*

6,80 2.40 8,90 8,90 6.80 7.00

mmt

í í i i í í í i í i i í í i

mmí Üi í í i i i í i í í í i í ü t í ü i i i i í i i

6,70 9,50 7.1Ú 6,60 7.54 7,80 7,54

í í i t tU

í i í i i í i mtm i i i i í i i t í í í í i í i i í i í i i

mmí imm

7.10 3.30 8,37 9.70 B,37 8.37 fl.37

í i í i i í i

tüittt mmi í i í i i í i i i í i i í t mmí mmi ttttttt

7.40 10.00 9.03 9.70 9,03 9.03 9,03

í i í i i í i •

ESTACIÓN. . PARÁMETRO. 4 ,

BECEA EN MATERIAS EN

GASSET SUSPENSIÓN (mg/1)

(P)

ENE

í íUUi mtm ímm nmn mtm mmt nmn mmt

4,00

mtm 40,00 5.00

18.00 i 0.00

imm

FES

s í m i l mim mmi tmm imm nmn mtm ímm

6.00

imm 7,00

16.00 17.00 15,00

t t t t t t t

(MR

mim mmi mim mmi mtm tmm imm * 1 í t í í 5

I.VV

l í f i í í l 2.00 4,00

17,00 12,00 9,00

m

imm imm mmi mmt imm mnn nmn mtm

e.oo m*m

5.00 7,00

13.00 9.00 7.00

m

mmt imm tmm mtm imm imm tmm tttmt

25.00 30.00

5.00 12.00 i 9.00 5,00 3.00

uUN

mmt mim mtm tmm mmt mmi tmm tmm

4.00 51,00

4.00 7 = 00 4.00 3.00

30,00

JUL

mim mmt nmn tmm « m u Üíí i i í i V i' * í í =:

mtm 5.00

43.00 3.00 3.00 3.00 4.00

nmn

ñ&0

mtm imm nmn mmt mmt i t i í i t i

mmt mtm

25.00 27.00

4,00 11.00 4,00 8,00

nnm

SEP

imm mtm mtm mnn tmm mmi tmm nmn

22.00 45.00

6.00 9.00 9.00 6.00

mmi

OCT

mmi ttttttt mmt mmt ífiíf-i! ttttttt t t t t t t t

3.00 24.00 75.00 2.00 7.00 6.00

mmt mmi

NÜV

tmm ítMttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt ttttttt

5,00 10.00

mmi 13,00 19.00 7,00

imm i í í f í í í

DIC

t t t t t t t mtm tmm tmm mim ttttttt í í ? t m

7.00 33.00

mnn 10.00 5.00 8.00

i i t i í i i mim

EtiE htB m HftY JUL AGD SEP OCT H0V DIC

tmm ttttttt umtt t t t t i i t

mim ttt t t t t mmt mim

4.00 15.-40 íO.OO

5.00 IB. 00 10,00 15,40

imm mim ttttttt mmi Uit lÜ t t t t t t t t t t t ttt imm

6.00 12.20 7.00

16.00 17.00 15.00 12.20

mim mmi mmi mim mmt í i i i i i i mim i i i i í í t

7.00 §,50 2.00 4.00

17.00 12.00 9.00

mmt mim mmi mim mmt tumi mim i i i í í i i

a, oo 8.37 5.00 7,00

13.00 9.00 7.00

mim mtiü mtm mmi mam imm i i i í í t l mim

25.00 30,00 5.00

12.00 19.00 5=00 3.00

mtítí mim mmt mim mim nmn mmi mim

4,00 51.00 4.00 7.00 4.00 3,00

30,00

mam mim imm í i i i i i i

mmt ttttttt t t t t t t t mim

5.00 43.00 3.00 3.00 3.00 4,00

imm

i t l l t i t Í Í Í Í Í Í Í

itmit imm í l i t íÜ i í i i t l i mim mmi

25,00 27.00 4.00

11,00 4.00 8.00

mim

mtm mim mtm í i i i i i i

nmtt mmt mtm imm

22.00 45.00 8,00 9,00 9,00 6,00

ttttiit

mmt i í í í iÜ

tmm mmi mim tmm tmm

3.00 24,00 75,00

2.00 7.00 6.00

19.50

mmi

mmi tmm t t t t t t t mim mim mmt ttttttt

5.00 10,00 ¡o, ao 13,00 19,00 7,00

10. B0

tmm

ttmít imm ttttttt imm mtm ttt t t t t mim

7,00 33.00 12.60 10.00 5.00 8.00

12,60

t t t t t t t

ESTACIÓN.. PARÁMETRO.

8 0 2 . BECEA EN EMBALSE GASSET 5 , CONDUCTIVIDAD A 25QC ( m i c r o s / c m )

(P)

FEB tfftR fiBH HAY JUL SEP ÜCT HOV D¡C

Í Í Í Í Í S Í

t t tmt mnn mmt mun tmm t t t t t i i

mim 320,00 450.00 320.00 395.00 360,00 365,00 355,00

SHiiiS I l i Ü Ü t t l t t t t

tmm nnm tmm mmt nmn 340,00 460,00 355.00 430.00 400.00 345.00 373,00

t t t t t t t

mmt t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

nnm mmt 350.00 480,00 380,00 450.00 400,00 330.OQ 330.00

nnm í í t í t i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t

mtm 340.00 450,00 395.00 435.00 390.00 345.00 340.00

mmt t t t m t ííttiii ÜÜÜi

nmn t t t t t t t i i i i ü í t t t t t t t 360.00 475.00 4Í0.00 500.00 335.00 355,00 335.00

t t t t t t t

tmm ÍÜ Í í í í t t t t t t t i t ü í t í

mmt t t t t t t t I t t t t i í 430.00 520.00 410,00 580,00 330,00 375.00 360;ÜO

t m t t í

mtm t t t t t t t

nmn tmm mmt i U i i Ü t t t t t t t 450,00 490.00 420,00 520.00 460.00 370.00

t t t t t t t

t t t t t t t t t t t t t t W í i í ü t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 470.00 400.00 450.00 550,00 430,00 390.00

mmt


mtm t t t t t t t Ü Ü Ü i í t t í í i i t t t t t t t 490.00 700.00 400.00 550.00 470.00 400.00

nnm

mmt t t t t t t t

mtm Ü Ü Ü I t t t t t t t

mmt mmi 360.00 500.00 770.00 420.00 570,00 420.00 335.00

t t t t t t t

t t t t t t t

mun t t t t t t t t t t t t t t

nmn mnn t t t t t t t 340,00 440.00

t t t t t t t 430.00 575.00 435.00 330.00

t t t t t t t

t t t m t

mnn tmm t t t t t t t s ls í t t t t t t t t t t t t t t t t t 320.00 430.00

t t tmt 420.00 560.00 400,00 342.00

mtm

ENE FEB ABR KAV JUL m SEP OCT NGV DIE


nnm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 320,00 450,00 320,00 395,00 360.00 365,00 355.00


mnn imm mmt t t t t t t t t t t t t t t

mtm 340.00 460.00 355.00 430,00 400.00 345.00 373.00


mtm t t t t t t t

mtm nnm t t t t t t t 350.00 480.00 380,00 450,00 400.00 330,00 330.00

t t t t t t t

tmm t t t t t t t

mmt mtm t t t t t t t t t t t t t t

imm 340.00 450.00 395,00 485.00 390.00 345,00 340.00

mtm t t t t t t t

tmm mtm imm t i i i t ' Ü t t t t t t t t i í t i i i 340,00 475.00 4SO,00 500.00 385.00 355.00 335.00

t t t t t t t

tmm nmu i i t i i í í i í i í t i i i i i t í t i

mtm mtm 430,00 520,OQ 410=00 5S0.00 380.00 375,00 360.00

mmt mtm mmi mmi t t t t t t t

mmi t t t t t t t t t t t t t t 450,00 490,00 420,00 520,00 460.00 370,00

tmm

t t t t t t t t t t t t t t i i i i ü i

t t t t t t t t t t t t t t i t i i i i í í i i í i ü

t t t t t t t 470.00 600.00 450.00 550.00 480.00 390.00

í í í t í í í

H l í i i i t t t t t t t

tmm t t t t t t t

mtm nmn mmt tmm 490.00 700.00 400,00 550.00 470.00 400.00

í í t i i i i

mmt nmn tmm t t t t t t t

mtm tmm t t t t t t t 360.00 500.00 770.00 420,00 570.00 420.00 385.00

imm

nnm nnm i i ü ü i t t t t t t t

nnm í í t i í Ü

mím 340,00 440,00 433,33 430.00 575,00 435.00 360,00

mtm

t t t t t t t Ü í tÜÍ t m t t t

nnm t t t t t t t

nmn t t t t t t t 320.00 430,00 415.33 420.00 560.00 400.00 342,00

t t t t t t t

ESTACIÓN. . : 8 0 2 , BECEA EN EMBALSE GASSET (P) PARÁMETRO.: 6 , DEMANDA QUÍMICA DE OXIGENO ( m g / 1 02)

ENE FES m ñM HAY JIM JUL AGD SEP OCT MOV DIC

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981

1982 1983 Í984 i 985 1986

í i í í l í i

tmm ttttttt

tmm mmt mtm urna tmm

2.60 2.80

3.90 2.50

5.20 2,60 4.20

i i i i í i i

mmt mmt mtm mtm mmt mtm mtm

3.30 2.40 3,30 4,10 3,70 i.90 2,50

mtm imm tmm mtm mmt mtm mmt lUHi i

i. 50 2,60 3,20 2, SO 2,20 3,40 3.00

tmm Í Í Í Í Í Í Í

mtm mmi mmt mim ttttttt

mim 3,00 3.50 2,20 3,00 3,20 3.40 3,10

mmt mmi mmi tmm ttttttt

imm ama mtíii

3.30 4,20 4,70 2.50 3.10 3,20 2.50

ttttttt

mim imm imm ttttttt

mnu mim mim

2,90

4,50 2,00 1,50

3,60 2,70 2.40

mim mim mmi ttttttt ttttttt

tmm ttttttt ttttttt

2,10 7,00 2.30 2.40

3,30 3.50

num

ttttttt

mtm imm imm ttttttt

tmm ttttttt

imm 2.70

4,30 2.20

3,¿0 3,60

2.70

ttttttt

unm i t t i i t t

mtm l í t t i i í

mmi mtm mim ttttttt

2=60 4,80 3,40 4,40

2,90 2.80

ttttttt

ttttttt i í t t í l i

ttttttt í i ü t t i

ttttttt ttttttt iU t t í i

2,90 2,80 5,50 4,20 4,40 3,70 3,50

mtm


mim misil

mim mim

1.60 2.90

mim 2.90

4.00 2.20

3,20

ttttttt

ttttttt

mim ttttttt iSiíi i t

ttttttt

mmi 4.20 2.00

mtm 3,50 3,30 2.80 2.30

nmu

ENE FEB HftR ñW HAY JUN JUL fiGD SEP QCT N0V DIE

1972

1973

1974

1975

i 976

1977

1978

1979

1930

i 981

1982 1983

1934

1985

1936

mmi í í í t t i i ttttttt t t t t t t t t t t t t t t í í i l i i l i i í i í i í

í i t t i i i 2.60 2.80 3,90 2,50 5,20 2.60 4,20

mmi t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ttttttt i i i i í i i ttttttt ttitttt

3.30 2.40 3:30 4,10 3,70 í.90 2,50

imm i í i i ü i

í i t t i i i

mtm t i í i i t t i i t i i i i í i i i i i í

i t t í i i í 1,50 2.60 3.20 2.SO

2,20

3,40

3,00

nmu imm t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t í i t t i i i i t t i t t í i i í í í í í

3,00 3,50 2.20 3,00 3,20 3,40 3,10

i i í i t í i i i í i í i í t t t t t t t

mmt ttttttt i i t i i í í ttültt i t t i t t t

3.30 4,20 4.70 2,50 3,10 3,20 2,50

i í i i i l í

imm í i í í i i l

ttittií

imm Í Í Í Í Í Í Í

l í i í i » í í i i i i i

2,90 4.50 2,00 1.50 3,60 2,70 2,40

ttttttl

mmt nmu Üt t t t í

mtm mim ttttttt ttttttt

2,10 7,00 2.30 2,40 3,80 3,50

t t t t t t t

i i i i í i i

mtm ttitttt

imm mim i i i i í i i i í í í t t l

mtm 2,70 4.30

2,20 3,60

3,60 2,70

imm

í t t t t t t ttttiii ttttttt

nnm mtm ttmti ttttitt ttítttt

2.60 4,30 3,40 4,40 2,90 2,B0

t t t t t t t

ttttítt

mnu ttttítt t t t t t t t

mmt i i i i í i i

tmm 2,90

2,80

5,50

4,20

4,40

3.70

3,50

mtm

mtm mmi I t t t t t t ttttítt t t t t t t t i i i i í i i

ttttítt 1,60 2,90 2.80 2,90 4.00 2.20 3.20

mtm

í t t t t l í

tmm mmt ttttíli ttitttt

mmi í i t t i i i

4,20 2,00 3,10 3,50 3.30 2,80 2 . SO

mnu


B02, BECEA EN EMBALSE GASSET 7, DEMANDA BIOQUÍMICA DE OXIGENO (mg/l 02)

CP)

ENE FEB MAR ftBR MAY JíiH JUL ftfcü SEP ÜCI NOV DIC

197! 1973 1974 í 975 1976 1977 Í97B i 97 9 19fiO ¡981 1962 Í9S3 1904 1985 Í986

tmm mtm m m t tmm mtm tmm nmn mmi

.80 3,40 ,40

2.10 1.B0 1,90

tmm

mtm mtm tmm mtm s i m ü ü ü ü i Ü Í Ü Ü tmm

,50 .40

i.40 4,30 i.50 .20

Ü Ü Í Ü

í í í t i l i u n í f i mtm mmt mmt mmt mmt mtm

.80 2.00 ,40

2.40 2.00 .60

tmm

ttutu mtm Ü Í Ü Ü

mmt man mita mtm ttmn

.40 1.60 i , 40 3.20 2.40 1,80 .80

m m i i m m t m m m m i m t m m t m m m t m m t

,40 1,70 Í.00 3.20 t .00 1.20 ,50

m t m m t m num m m i m t i í í Ü Ü Í Ü t m m i m m

1,30 2,50 .70

1.60 1,00 1,90

m t m

m m i m $ m i m m Ü Í Ü Ü m t m m m t m m i Ü Ü Í Ü

Í.10 3,90

= 40 = 30

m i m 2.30

Ü Ü i Ü

m i m ü í t m m m i n u m m m i m m i m m i t m m

,¿o 1.50 1,40 1,20

t m m 1,00

i t u m

m m i m m i m m t m i m m m i m m * t ü t ü í i ü ü ü

1.20 1,50 3.00 3,20

s u m í ,40

Ü Í Ü Ü

m m í i i í i i i i i m m üi t i i i iiiifii ü í ü ü i m m

,40 1.90 4,20 ,60

m i m 1,50

t m m i m m

i m m m m i m t m iü i t i i iiiííí* i m m iíii i ls

.60

m m t 1.70

m t m t m m m i m tmís í

m í m t m m ¿ f * di I/i i

t t t t t t t m m t ttttttt tmm

.40

.40 m m í

1.90 m t m t m m n u m i i ü ü i

ENE f'EB HftR ABR HAY Jíiíl JUL Abü SEP QCT Bü¥ DIC

Í972 1973 Í974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1991 1982 1983 1984 1985 Í986

m m i iit i i í i i m m íit i i í i í i í t i í i t m m m m i t m m

.80 3.40 .40

2.10 1.80 1.90 1.73

m m i m i m ü ü ü i iü i t i i m t m m i m it i t í í i i ü i t i i

.50

.40 Í.40 4.E0 1,30 .20

i ,47

nmn t t t t t t t i ü t í t i i m m t u m i tmm üt í i i t t í í i t i t

.80 2.00 .40

2.40 2.00

= 60 1.37

m m t Ü Í Ü Ü üi t i i i í ü t i ü ü i t í ü i m m i t iü t t iiiiíit

.40 1.60 ! .4'1

3,20 2,40 1.80

= 80

t t t t t t t i ü ü t í m t m i m m m i m m i m i m m m i m

,40 1,70 1,00 3.20 1.00 1,20 ,50

í ü t i ü m m i m t t t i m i m Ü Í Ü Ü m m i Í Ü Ü Ü

m i m 1,30 2.50

= 70 1,60 1,00 1,90

m m í

í í í í í i i m í m i ü ü ü ü ü i ü Ü Ü Ü I Í Ü Ü Ü Í Ü Ü Ü ü i i ü t

1.10 3,90 .40 .30

1.80 2,30

Ü Ü Í Ü

Í Ü Ü Ü ü ü i ü Ü Ü Í Ü Ü Ü Í Ü

m m í ÍÜÍÜÍ Ü Ü Í Ü m í m

,60 1,50 1.40 1,20 1,14 LOO

m m t

Ü Í Ü Ü

t t t t t t t Ü Í Ü Ü iü í t t i U í ü ü m t t t t Ü ü i ü m i m

1.20 i .50 3,00 3.20 1.86

= 40 Í Ü Ü Ü

Ü Í Ü Ü t m m ÜÜití i i ü i t í Ü Ü Í Ü

Ü Í Ü Ü Ü Ü Í Ü

JO 1,90 4,20 .60

1,72 1,50 1,72

t m m

ü ü ü i ü t ü ü Ü Ü Í Ü i ü ü ü Í Ü Ü Ü Ü Ü Í Ü i m m

.60 1.40 1.23 1.70 1.23 1,23 3,23

Ü Ü Ü Í

t m m ü ü ü i ü ü ü i Í Ü Ü Ü ü ü ü i ü ü ü i i í t iü í

.40 ,40 .90

1,90 M ,90 ,90

Ü Í Ü Ü

Resultados con seriad da caudal

>»HQDELD BÜX-JEKKINS. ESTIMACIÓN: ARIHA ( 2 , 0 , 0 ) DATOS - Q 8 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 153

HATRU DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS! I

1 1 .

SERIE DE RESIDUOS;

HUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = 0 ) =

2

3

153 -.0001 .9051 .0001

-.3B41

-.0323

1.0000

-.1131 1.0000

»>FUNCIÜN DE AUTQCQRRELACION SIMPLE:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.11 .oa

,19(¡) .09

-.05 .09

,19(0-.08

.08 -

.09

-.09 -.09

.02

.08

.05

.09

.01

.09

.01

.Ofl

.03

.09

-.06 .09

-.03 .08

-.01 .09

-.02 .09

-.Oí .08

-.03 .09

-.04 .09

-.03 .08

-.01 .09

-.02 .09

-.04 .00

.07

.09

-.06 .09

.06

.08

-.04 .09

.19

.09

.00 ,09

-.03 .09

.03

.10

,20(i)-.01 .09 .09

.03 .03 ,09 .09

-.03 -.10 .10 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 44.09 SE COMPASA CON EL DE UNA VARIABLE CHKUADRADQ CON 33 6RAD0S DE LIBERTAD.

>»FUNCIDN DE AUTQCOftRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13-24 E.T.

25- 36 E.T.

RESUMEN

-.11 .08

.12

.09

-.10 .09

,18(0 ,00

.12 -

.09

-.13 • .09

DE LA ESTIMACIÓN:

.02

.08

.09

.09

.05

.09

-.02

.oa

-.01 .09

-.02 .09

-.03 .08

.03 ,09

-.02 .09

-.01 .08

-.02 .09

-.OÁ .09

-.02 -.08

.00

.09

-.05 -.09

04 08

OS 09

04 09

.06

.08

-.02 .09

.19(0

.09

.02

.09

-.12 .09

.10 ,10

.19(0

.09

.01

.09

-.05 -.10

.02

.09

.00

.09

.12

.10

165 OB5ERVATCIGNE5 // DIFERENCIAS: d » O , D = O

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO

ORDEN DEL PARÁMETRO

VALOR ESTIMADO L. I.

95 X L. S.

1 REGULAR AUTOREG

2 REGULAR AUTOREG

3 MEAS

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO DE RESIDUOS

.190503E+05

Í53

i

n

0

150 6.L.

.359306E+ÜO

.37761OE+00

.555293E+01

.219871E+00

.238941E+00

-.Í44472E+01

CUADRADO HEDIÓ RESIDUAL

ERROR TÍPICO RESIDUAL

.498901E+00

.5Í6279E+O0

.Í25506E+02

.127002E+03

.lí2695EtÜ2

>»HDSELO BGX-JENKIHS. ESTUACIÓN; SRÜi

DATOS - S B / / NÜHERD EFECTIVO DE OBSERVACIONES PASfl LA ESTIHACtOli 80

HftTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1

1 1.0000

>»SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = O ) =

>»FUNCIf f i DE AUTDCDRRELACIQN SIMPLE;

2 - ,0170

.0000 ,2246 ,0000

1.

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

- .11 .11

- .01 .12

.11

.11

.00

.12

.07

.11

- .05 .12

.02

.12

.04

.12

.15

.12

- .02 .12

- .02 .12

- .02 .12

.02

.12

- .02 .12

- .07 .12

- .09 .12

- .03 .12

- .01 ,12

- .05 .12

.06

.12

.01

.12

- .09 .12

,11 .12

.02

.12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 11.54

SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 ERADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCIQN DE AUTOCORRELACION PARCIAL!

1 - 12 - . 1 1 .10 E.T. .11 .11

13- 24 .06 - . 0 1 E.T. .12 .12

'RESUREN DE LA ESTI8ACIGH;

DATOS - 9 8 / /

DIFERENCIAS - d = 0 ,

.09 .03 .14

.11 .12 .12

- . 0 7 .01 - . 0 5 -.12 ,12 .12

81 OBSERVACIONES

D = 0

,00 .12

-.05 .12

- . 0 2 .12

- . 0 2 .12

- . 0 9 .12

- . 0 5 .12

- . 0 6 .12

- , 0 1 ,12

- . 0 7 .12

.12 .12

.02

.12

- . 0 5 .12

.15

.12

- . 0 2 ,12

PARARETRD NUMERO

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

RE6ULAR AUTOREG

MEAN

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL .318B84E+03

NUMERO DE RESIDUOS 80


1

0

78 G . L

VALOR ESTIMAOS

.59C95BE+00

.J85665E+0I

L, í.

•407641E+00

.75U70E+80

CUADRADO MEDIO RESIDUAL


95 y. L. S.

,774274E*00

.296213E+01

.408B26E+OS

,2G2194E*0t

>»MODELG BOX-JENKINS. ESTIMACIÓN ARÜ)

DHTOS - Q 9 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lfi ESTIHACIGU 144

HATRIZ DE CORRELACIONES BE LOS PARÁMETROS; 1

1 1.0000

2 -.0037 1.0000 >»SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = 144 MESIA DE LA SERIE = - . 0009 ERROR TÍPICO DE LA MEDIfi = 3.1365 VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0 1 = .0003

»>FUNCIQN DE AUTDCDRRELACM SIHPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.05 -.02

.08 .08

.30(0-.08

.09 .10

-.01 -.02 .10 .10

-.11 .88

-.05 .10

-.03 .10

-.03 -.08

-.04 -.10

-.05 -.10

05 08

06 10

05 10

-.05 .08

-.05 .10

-.05 .10

-.04 .08

-.03 .10

-.04 .10

-.03 .09

.00 ,10

-.01 .10

-.07 .09

-,03 .10

.01

.10

.00

.09

-.08 .10

-.02 .10

.16

.09

.12

.10

-.01 .10

.13

.09

.17

.10

-.02 ,10

PARÍS CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLASCO, EL VALOR S = 47.62 SE COMPARA m EL DE UKA VARIABLE CHI-GUADRADD CON 34 ORADOS DE LIBERTAD

>»FUNCIGN DE AUIÜEORRELACIÜN PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

>»RESUME« DE LA

DATOS - 9 9 DIFERENCIAS -

PARÁMETRO NUMERO

1

2

SUMA DE CUADRA

MUMERÜ DE RESI

05 -.02 -.10 08 .08 .08

31UÍ-.07 -.01 09 ,10 ,!0

08 -.08 ,03 ¡0 ,10 .SO

ESTIMACIÓN:

// d = 0 , D

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA

-.02 .08

.04

.10

-.03 .10

* 0

-.05 .08

-.06 .10

-.04 .10

-.06 .08

-.01 .10

.00

.10

-.05 .08

.00

.10

-.05 .10

145 OBSERVACIONES

URDES DEL PARÁMETRO

JOS RESIDUAL ,202581E*06

)UOS 144

1

0

142 S.L.

-.04 -.09

.03 -,10

-.01 .10

VALOR ESTIMADO

-509222E*

•Í64340E+

CUAD

ERRO

09 09

03 10

03 10

W

)2

-.02 .09

-.09 .10

-.05 .10

.14

.09

.09 ,10

-.03 .10

L. I,

• SO .09

.06

.10

-.13 .10

95 Z

.36472ÍE+00

.360717E+01

ÍADÜ MEDIO RESIDUAL

í TÍPICO RESIDUAL

L. S.

-653722E+00

.292609E+02

.142663E+04

.377707E+02

>»NODEL£J BOX-JENfCJNS. ESTIHñCIQEi : ARU)

DATOS - Q 103 / / NUMERO EFECTIVO OE QBSERyACIONES PARA Lñ ESTIMACIÓN

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 2

1 i.0000

2 -.0016 í.0000

16*

>»SERIE DE RESIDUOS!

NUMERO DE RESIDUOS = 16* MEDIA DE Lñ SERIE = .0002 ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = .2338 VALOR T (CONTRASTE MEDIA = O ) » .000?

>»FUMCÍON DE fiUTOCORRELACIDN SIHPLE;

1 - 12 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

OS OB

26(11 03

10 0?

.13 ,08

.26(1)

.09

,03 .09

-.01 .08

-.06 .09

,03 .09

- .06 .08

.06

.09

- .05 .09

- .03 .08

- .06 .09

- .06 .09

- .0? -.08

- .05 -.09

- .05 -.09

05 -03

04 -09

04 -09

04 OB

01 09

08 09

.03

.08

- .02 .09

.07

.10

- .04 .08

- .01 .09

.05

.10

.15

.08

- .03 ,09

- .02 .10

.02 ,08

,04 ,09

.00

.10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLAHCO, EL VALOR Q = 52.86 (t> SE COMPASA COK EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 34 6RADÜS DE LIBERTAD,

»)FÜ(JCION DE AUTOCORRELACIOfi PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 ST.E.

.13

23(1) .30ÍÍI-.07 OB .09 ,09

03 -.03 -.16 09 .09 ,09

»>R£SUHEN DE Lfi ESTIHflCIGti;

DATOS - Q 103 / / DIFERENCIAS - d = O , D « O

-.07

09

13 09

165 OBSERVACIONES

04 OB

0! 09

04 09

- ,05 .08

- ,01 .09

- .07 .09

- .05 .OS

.00

.0?

- .02 .0?

- .04 .OB

,03 .09

- .07 ,09

.04 -

.08

,02 -,09

,05 .10

04 08

04 09

08 10

,14 .08

- .06 .09

- .02 .10

,04 .08

- . 0 1 .09

- .01 .SO

PARÁMETRO RO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR ESTIMADO

95 l L. L. S,

R RE6ULAR

MEDIA

.374290E+00

.118691E+01

.228535E+00

.437278E+00

.520044E+00

.193653E*01


NUMERO DE RESIDUOS

.146129E+04 162 6.L.

Í64



.902033E+01

.300339E*01

>»HQDELO BGWENKINS. ESTIMACIÓN; AR(1)

DATOS - D 103 / / HUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES


1 1.0000

2 - .0015 >»SERIE BE RESIDUOS?

Lfi ESTIMACIÓN 92

2

1.

NUMERO DE RESIDUOS = 92 8EDIA DE Lfi SERIE = .0000 ERROR TÍPICO DE Lfi HEDÍA = .1099 VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = O ) = ,0001

>»FUNCION DE AUTOCORRELACIGN SIMPLE:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

.08

.10

.04

.11

,04 .10

.04

.11

-.11 .11

-.02 .11

-.13 .11

.04

.11

-.01 .11

-.07 .11

-.07 .11

.02

.11

.01

.11

-.02 .11

-.02 .11

-.05 .11

.06

.11

-.02 .11

-.02 .11

.02

.11

.00

.11

-.01 .11

.05

.11

-.01 .11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLAffiO, EL VALOR Q = 8.40 SE COMPARA t m EL DE UNA VARIABLE CHI-CUfiBRABG CON 22 GRADOS DE LIBERTAD,

>»FUNCIDN DE AUTDCÜRRELACIQN PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

• OS ,10

.04

.11

.03

.10

.02

.11

'RESUMEH DE Lfi ESTIHfiCION:

DATOS - 0 103 DIFERENCIAS

PARÁMETRO NUMERO

1

2

- ri = //

0 ,

-.12 -.12 .11 .11

-.01 ,06 -.11 .11

.01 -.08

.11 .11

.06 .04

.11 .11

93 OBSERVACIONES D = 0

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA

SUMfi BE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO DE RESIDUOS

.101131E+03

92


1

0

90 5.L.

-.01 ,11

-.01 .11

-,03 .05 -.05 .11 .11 .11

-.05 -.03 .04 .11 .11 .11

VALOR ESTIMADO

.6423B5E*00

.743788E400

.00

.11

-.04 .11

L. I.

,06 .11

-.02 .11

95 I

.480746E+00

.1257ÍOE+00



L. S.

.804024E+00

.Í36187E+0Í

.112368E+01

.106004E+01

>»HODELO B0Í-JENK1NS, ESTIHACIQN; Aft í l )

DATOS - Q 214 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES ?M LA ESTW&IOK 1 M

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1

1 1.0000

2 .0004 1.0000 >»SERIE DE RESIDUOS:

DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIÉ = ERROR TÍPICO DE LA MEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDÍA = O ) =

»>FUHCION DE AUTOCÜRRELACIDN SIMPLE!

164 - . 0 0 0 1

,6670 ,0001

í- 12 E.T.

13- 24 E.T,

25- 36 E.T.

.03

.OS

.03 -,0B

,17 -.09

01 08

0? OB

14 0?

-.16 .08

.01

.09

.05

.09

.04

.08

,03 .0?

-.07 .09

.03 -

.08

-.09 -.09

-.04 -.09

¡1 -08

02 -09

04 -09

03 08

02 09

08 09

04 OB

10 09

03 09

-.04 .08

-.12 -.09

.00

.09

00 08

03 09

01 09

.04

.08

.06

.09

-.05 .09

.20 W)

.08

.16

.09

-.04 .09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 50 ,00 SE COMPARA COS EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUflCISíJ DE AUTOCORRELACIOff PARCIAL:

1- Í2 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

RESUMEN

.03

.08

.01 -

.08

.IB -

.09

DE LA ESTIflAC

01 08

07 08

11 09

ON:

-.16 .08

,07 .09

.06

.09

,05 ,08

.02 -

.09

-.05 -.09

03 08

14 09

05 09

-.15 .08

,06 .09

.Oí

.09

DATOS - G 214 (SIN VALOR ANÓMALO! / /

01 09

09 09

165 OBSERVACIONES // DIFERENCIAS

06 08

02 09

02 09

-.09 .08

-.11 .09

.06

.09

.00

.08

.00

.09

.00

.09

.07

.08

.06

.09

-.15 .09

.16 ,08

.08

.09

-.08 .09

d « O , D = o

FARAMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR ESTIBADO

95 % L, I. L. S,

R REEULAR

MEDIA

SUBA DE CUADRADOS RESIDUAL .20094ÍE+05 162 6.L.


-476055E+00

.537596E+01

.337883E+00

.205627E+0!



.614227E+00

.869549E+0Í

. 12W3BE+03

.11Í372E+02

>»MDBELO BOX-JENKINS, ESTIMACIÓN; A R I H f i ( 0 , 1 , 0 ) s ( i , 0 , 0 ) 1 2

DATOS - B 101 // NiJflERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lñ ESTIMACIÓN 152

>»SERIE DE RESIDUOS:

BE RESH MEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE Lñ HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDÍA = O 5 •

»>FONCION DE AUTOCORRELACION SIMPLE:

152 .0072 .0354 .2040

i- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.171») .OB

.07

.09

-.04 .09

-.03 -.08

-.01 .09

-.01 .0?

08 08

10 09

09 09

-.08 .08

.01

.09

.03 ,09

-.04 ,08

-.11 .09

-,02 .09

.04

.08

-.03 .09

.10 ,09

-.02 .08

-.01 .09

-.11 .09

-.08 .08

.01

.09

-.07 .09

,12 .09

.08

.09

.10

.09

-.11 .09

.01

.09

.07

.09

-M .09

-.09 .09

-.10 .09

-.01

.09

.00

.09

.11

.10

PARA CONTRASTAR SI ESTft SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 0 = 4 0 . 8 0 SE COMPARA COH UNA EL DE UNñ VARIABLE CHI-CUABRADO CÜH 35 GRADOS DE LlBERTfiD.

>>>FUHCIÜM DE AOTOCORRELACIÜN PARCIAL:

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

RESUMEN

-.17(0 .08

.03

.09

-.06 .09

-.06 .08

-.03 .09

-.03 .09

DE LA ESTIHACÍDN;

-.09 .08

.05

.09

.05

.09

-.12 .08

.03

.09

,01 .09

-.10 ,09

-.08 .09

-.04 .09

.00

.08

-.09 .09

.09

.09

-.05 .08

-.03 ,09

-.07 .09

-.12 .08

-.01 .09

-.07 .09

.07

.09

.04 ,09

.08

.09

-.10 .09

-,01 .09

,10 .09

-.13 .09

-.08 .09

-.11 ,09

-.OB ,09

-.04 .09

,07 .10

DATOS - Q 101 // DIFERENCIAS - d = 1 , D = O

165 OBSERVACIONES

PftRANETRO NUHERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR EST

95 I L. I. L, S.

r fifi ESTACIONAL .263289E+00 .947046E-01 .431874E+00


NUMERO DE RESIDUOS

.287321E+02 151 6.L. CUADRADO MEDIO RESIDUAL


.190279E+00

.436210E+00

»>HQDELO BOX-JENKINS. ESTIMACIÓN: ARIMA 10,1,líxil,0,0)12

DATOS - Q IOÍ // NUHERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIHfiCIOH 152,

HATRII DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; i 2

i í.0000

2 - .1328 I.OOOO >Í>SERIE DE ASIDUOS;

mms D£ RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = ERROR TIPECQ DE LA MEDIA = yfiLOR T ÍCQXTRA3TE MEDIA = O ) =

>»FUNCIOfJ DE AtfTOCGRRELÍieiGN SIMPLE!

152 .0094 .0348 ,2700

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.01 ,03

.0?

.09

-,04 .09

-.05 .08

,03 .09

.00

.09

-.1! .08

.10 ,09

.09

.09

-,¡2 ,08

.00

.09

.05

.09

-.06 .08

-.11 -.09

.00

.09

03 08

05 09

07 09

-.03 ,08

-.01 .09

-.11 ,09

-.07 .08

,02 .09

-.08 .09

08 oa

OS 09

10 09

-.1! .08

,0! ,09

.08

.09

-.09 .09

-.0? ,0?

-.07 .09

-.01 .09

-.02 .09

.09

.09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 8 = 36.32 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE Ctil-CUADRADQ CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCION DE AUTOCDRRELACI0« PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

RESTEN

.01

.08

.04

.09

-.06 .09

-.05 .08

-.02 .09

-.01 ,09

BE LA E57ÍHACM:

-.10 .OB

.05

.09

.05

.09

-.12 .08

.00

.09

-.01 .09

-.08 ,03

-.10 .09

-.02 .09

.00

.08

-.07 ,09

.57

.09

-.07 .08

-.01 .09

-.10 .09

-.10 .08

,00 .09

-.04 .09

07

04

10 09

14 08

03 09

06

-.12 .09

-.08 .09

-.11

-.04 .09

-,03 ,09

.08

.09

1 , D = O

PARAtfETRO NUHERO

TIPO DE PARÁMETRO

ORDEN BEL PARÁMETRO

VALOR ESTIBADO

95 7. L. I. L. S.

AR ESTACIONAL

m RESULAR

12

1

.251060E+00

.202317E+00

.B24O44E-01

.410615E-01

.4Í9715E+Q0

.363572E+00

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL .277745E+02 150 G.L.

NUHERO DE RESIDUOS 152



.185163E*0O

.43O3OÓE+O0

>»HODELO BOi-JEJfKlNS. ESIIHfiCIÜN: ARIKA (0 ,1 ,0 )1 (11 ,0 ,0 )12

DATOS - Q 201 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARÍ) Lfi ESTIMACIÓN 153

>»SER¡E DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DÉ LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = O ) =

>»FUNCÍÜN DE AUTOCDRRELACION SIMPLE:

- . 0017 .0858 ,0532

1- Í2

E.T.

13- 24

E.T.

25- 36

E.T,

2011)

08

14 09

0? 10

-.09

.09

.03

.09

,0? .10

,02 ,09

-.18

.0?

-.04

.10

-.01

.0?

• 23ÍH .09

-.Oí

.10

-.06

.09

-.14

.10

.Oí

.10

.01

.09

-.05

.10

,02 .10

-JO .09

.01

.10

-Jl .10

-.04

.09

.07

.10

.00

.11

.03

.09

-.18

.10

.04

.11

.01

.09

,15 .10

.02

.11

-.03

.09

.02

.10

-.OS

.11

.06

.09

-.14

.10

,03 .11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERÍE ES RUIDO BLANCO, EL VftLÜR O = 71 .30WI SE COMPARA Cm EL DE UNA VARIABLE GUI-COADRÍfEG CON 35 6RADÜS DE LIBERTAD

>»FUJKION DE AUTOCORRELACIÓN PARCIAL:

1- 12

E.T.

13- 24 E.T.

25- 36

E.T.

REBUHEN

-.28Í1)-

,08

.14

.09

-.03

.10

.Í9(tí-

.09

.14 -

.09

.05

.10

DE Lfi ESTIMACIÓN:

.08 ,09

.11

.09

.04

.10

-.05

.09

,20lí)

.09

.00

.10

-.10

.09

-.01

.10

.01

.10

-.05

.09

-.03

.10

.06

.10

-.15 .09

-.01

.10

-.05 ,10

-.16

.09

.13

.10

-.14

.11

-.10

.09

-.09

.10

.03

.11

-,07

.09

.08

.10

.06

.11

-.0?

.09

.11

.10

-.01

.11

-.02

.09

-. 10

.10

-.04

,11

166 OBSERVACIONES

DIFEREfíCifiS - d = 1 D = O

PARÁMETRO TIPO DE

PARÁMETRO

ORDEN DEL

PARÁMETRO

VALOR

ESTI L. 95 y.

L, S.

I AR ESTACIONAL Í2- .294527E+00 .160447E+00 .42S60BE+00

SOMA DE CUADRADOS RESIDUAL .17Í035E4-03 152 G.L.

HUflERO DE RESIDUOS 153

CUADRADO MEDID RESIDUAL

ERfiüfi TÍPICO RESIDUAL

.112523E+01

.106077E+01

»>HQDELQ BOWENrXINS. ESTlMñClQNi AR1HA <Of 1 , 1 ) s i 1 ,0 ,0 )12

DATOS - Q 201 / / tíUMERQ EFECTIVO DE OBBERVftClONES PARA Lft ESTIHfiCIOH

tSATfilZ DE CORRELACIONES DE LOS PARfiHETRQS: 1 2

! 1.0000

2 ,020! 1,0000

153

m S E R f t SE RESIDUOS:

NUffERO DE RESIDUOS = MEDIA DE Lft SERIE = ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDIfi = 0 1 =

153 -.0024 ,0805 ,0297

>»FUNCION DE AUTOCORRELAHON SIHPLEí

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

05 -08

29ÍÍ1 09

09 10

.08 -,08

.06 -

.09

.12 ,10

02 08

10 09

02 ÍO

-.06 -.08

.15 -

.09

.00

.10

0? 08

10 09

02 SO

-.07 .08

-.09 .09

-.01 .10

-.15 .08

-.01 .09

-.13 .10

-.10 .08

.02

.09

-.05 .10

,01 .09

-.13 .09

,03 .10

.0!

.09

,10 .09

.02

.10

.03

.09

.03

.10

.00

.10

.10

.09

-.11 ,10

,01 .10

PARA CONTRASTAS SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 51.64 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CtfI-CUADRADO CQN 34 6RAD0S DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTKORRELACIDN PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

RESTEN

.05 -.09

.08 .08

,16 ,04 .09 .09

.05 .OS

.10 .10

DE LA ESTUACIÓN!

-.01 -.08

-.09 .09

,01 ,10

07 OB

20 09

00 10

-.09 .08

-.10 ,09

,03 .10

-.OB .08

-.01 .09

.03

.10

-.17(0 .08

,04 ,09

-.11 .10

-.12 .08

,09 .09

-.08 .10

-.04 -.09

-.10 .09

,10 .10

04 09

12 09

03 ¡0

-.03 .09

.02 ,10

-.05 .10

.05

.09

-.13 JO

-.03 .10

DATOS - D 201 // 166 OBSERVACIONES DIFERENCIAS - 6 = í , D = O

PARAñETRG NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO

AR ESTACIONAL

Hfi REGULAR

ORDEN DEL PftRfiHETRO

12

1

VALOR ESTIMADO

.351094E+00

.430602E+00

95 Z L, I. L. S.

.225939E+00

•28375BE+00

•476250E+00

.577446E+00

Süftfi DE CUADRADOS RESIDUAL .150528E+03 Í51 6.L.

NUMERO DE RESIDUOS Í53

CUfiDSflDO REDÍQ RESIDUAL


.996B71E+00

.99B434E+00

>»MGDELO BDX-JENKINS. ESTIMACIÓN; fiRIHA (1,Ü,0)KÍ1,1,O)]2

DATOS - 3 203 // NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA U ESTlHflEtóH 141

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; í 2

í 1.

2 -.0652 1. ,»>SERIE DE RESIDUOSi

NUMERO DE RESIDUOS = 141 MEDIA DE LA SERIE = -.0948 ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = .0738 VALOR T ¡CONTRASTE HEDIft = O ) » 1.0103

>»FÜSCIDN DE AUTOCORRELACION SIHPLE:

1- 12 E.T.

13-24 E.T.

25- 3f> E.T.

02 08

12 09

11 09

.03 ,08

.Oí ,09

-.04 ,09

.03 -

.08

.07

.09

-,07 .09

10 OS

08 09

08 09

.02 -

.09

,07 -.09

.04 ,09

09 09

02 09

00 09

-.11 .09

-.04 .09

.01

.09

.06

.09

.05 ,09

-.10 .09

-.02 .09

-,05 ,09

.02

.09

-.09 ,09

-.04 .09

-.02 .09

-.03 -.09

.01

.09

.06

.09

09 09

00 09

02 09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLftNCO, EL VALOR Q = 26.23 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ CQN 34 GRADOS DE LIBERTAD.

»)FÜNCION DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

í- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.02

.08

.11

.09

.12

.09

.03

.08

-.01 .09

-.03 -.09

>»RESUHEN DE LA ESTIMACIÓN:

DATOS - 0 203

PARAHETRO NUHERO

1

2

//

TIPO PARAME

AR REG

AR ESTA


NUMERO DE RESIDUOS

03 -.11 08 .08

07 ,04 09 .09

01 ,06 09 ,09

.02 -.09 ,09 .09

.07 -.05

.09 .09

.01 -.0¡

.09 .09

SÓ6 OBSERVACIONES

3E FRO

JLAR

;IONAL

.¡75048E*0;

141


1

12

139 6.L.

-.11 .09

-.03 ,09

-.03 .09

//

.06 -

.09

.09 -

.09

-.13 -,09

,01 .09

,05 .09

.01

.09

DIFERENCIAS

VALOR ESTIMADO

• 7A3085E*»

-.23Ó442E+00

-.11 -.04 .09 .09

-.05 .04 .09 ,09

.01 .09

.09 .09

- d = 0 ,

L. I

-.08 ,09

.02

.09

-.02 ,09

D = J

95 l

,653252E*00

-•365490E+00

CUADRADO MEDIÜ RESIDUAL


L, S.

.872917E+00

.107394E+O0

.125933E+01

•112220E+01

>»MODELO BÜX-IENKINS. ESTir DATOS - Q 203 / /

HATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARAHETRD5:

I ARIHA U,0,0)KIO,1,1132

EFECTIVO Í)E OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 115

1

1 1,

-,0012 > » S E R I £ DE RESIDUQS;

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍFICO DE LA MEDIA = VALDR T (CONTRASTE MEDIA = O ) =

>»FÍINCION DE AUTOCORRELACIGN SIMPLE;

115 .0003 ,0754 .0043

2.

1.0000

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

.03

.09

.05 ,10

- .01 .10

- .04 .0?

- .10 .10

.03

.10

.05

.09

.00

.10

- .06 .10

- .04 .09

- .04 .10

.07 ,10

.02

.09

,00 .10

.05

.10

- .05 .09

.00

.10

- .00 .10

- . 1 4 .09

- . 0 3 .10

.01

.10

.01

.10

.00

.10

- .03 ,10

.04

.10

- .11 .10

- .02 .10

- .06 .10

- .07 .10

.08

.10

.02

.10

,0B .30

.07

.10

- .01 .10

.04

.10

- .04 .10

PARA CONTRASTAR BI ESTA SERIE EB RUIDO BLANCO, EL VALDR Q = IB.72 BE COMPARA CON EL DE UNft VARIABLE CHI-CUADRADO CON 34 ORADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTOCDRRELACIDN PARCIAL:

1 - J2 E.T.

13- 24

E.T.

25- 36

E.T.

.03

.09

.04 ,10

.00

.10

- .04

.09

- . 1 4

.10

.00 -

.10

»>RESUMEN DE LA ESTUACIÓN:

DATOS - 0 203 / /

,06 .09

.02

.10

.06

.10

- . 04

.09

- . 06

.10

.02

.10

.03

.09

,01 .10

.04

.10

- . 06

.09

- . 02

.10

- . 03

.10

128 OBSERVACIONES

- . 13

.09

- . 0 1

,10

,01 .10

/ /

.01

.10

- . 02

.10

- . 05

.10

.04 -

.10

- . 15 -

.10

- . 02 .10

DIFERENCIAS

.05 ,10

.07

.10

.06

.10

,02 .10

.08

.10

.07

.10

d = 0

- . 0 2

.10

.05

.10

- . 0 5 .10

l D = 1

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALDR ESTIMADO

95 l L. I . L. S.

AR REGULAR

MA ESTACIONAL 12

.649487E+00 ,506335E+00 .792639E+00

.578259E+00 .414470E+00 .742048E+0Q

SUHfi DE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO DE RESIDUOS

.744424EHI2 113 G.L.

115



.6587B2E+00

.811654E+00

>»HOBELG BOX-JENKJNS, ESTIMACIÓN: MIMA (1 ,0 ,O íx IO , 1,0)12

DftIOB - Q 215 II NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN

>»SERIE ÜE RESIDUOS;

115

NUNERQ DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0 1 =

>»FUNCIQN DE AUTGCGRRELACM SI8PLE;

115 -,0050 .0542 .0916

1- 12 E.T.

33- 24 E.T.

25- 36 E.T,

-.02 .09

.01

.12

.01

.12

-.05 .09

.10

.12

-.10 .12

.16

.0?

-.05 .12

-.07 .12

-.08 .10

-.06 .12

.00

.13

.05

.10

-.01 .12

.01

.13

.00

.10

.03

.12

-.03 .13

-.07 .10

.04

.12

.00

.13

.26(1)-

.10

.02 ,12

-.16 -.13

-.02 .10

.12

.12

-.18 .13

.24lt>

.10

-,12 • .12

,01 • .13

,27(t)-.11

-.12 -.12

-.05 • .13

-.27(1» .11

-.12 .12

-.10 .13

PASA CONTRASTAR SI ESTfi SERIE ES RUIDO BLfiNCD, EL VALOR O = 81,09 (t) SE CONPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ CON 35 SRADQS DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTÜCORRELACIDN PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.02 -.05 .09 .09

-.06 .03 .12 .12

-.03 .00 .12 .12

»>RESUREN DE LA ESTIHACIDN;

BATOS - Q 215 //

DIFERENCIAS

PARÁMETRO NUHEfiO

1

- d = 0 , D

.16

.09

.06

.12

.08

.12

= 1

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

5USA DE CUADRADOS RESIDUAL

NUHERG DE RESIDUOS

,

-.07 .10

-.19 .12

-.10 -.13

.07

.10

,02 .12

•.01 .13

-.03 .10

-.10 ,12

.01 ,13

12B OBSERVACIONES

385106E+Q2

ÍÍS


1

114 G.L.

-.04 .10

-.13 .12

-.08 .13

,24ít)-,Ül .10 .10

,06 .04 ,12 .12

-.04 -.07 .13 .13

VALOR ESTIMADO

. 57481 l£tt)0

.30(1) .22

.10 .11

-.10 -.04 .12 .12

.10 -.03

.13 .13

L. I.

-.23(0 .11

-,24 .12

-.15 .13

95 I

.42136ÓE+0O



L. 5.

.728257E+00

.337612E+00

.58Í21ÓE+00

WHGDELD BDX-JEMCIHS. ESTIMACIÓN: ARIHA 1 1 , 0 , 0 ) 1 ( 0 , 1 , 0 ) 1 2

DATOS - B 215 //


NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lft ESTIMACIÓN 47

NUMERO DE RESIDUOS = 47 HEDÍA DE LA SERIE = .0547 ERRDR TÍPICO DE Lfi HEDÍA = .1194 VALOR T (CONTRASTE MEDIA = O ) = ,4579

»>FUNCIGN DE AUTGCORRELACIQN SIMPLE:

I- 12 E.T,

13- 24 E.T.

-.01 .15

-.01 .19

-.04 .15

.04

.£3

.16

.15

-.08 .18

-.14 .15

-.06 .18

.02 ,15

-.02 .18

-.03 .15

.04 ,18

-.12 .15

.04

.IB

.19

.15

.05

.18

-.02 .16

,13 .18

.18

.16

-.17 .18

.21

.16

-.15 .19

-,28 .17

-.15 .19

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 36 .58 SE COMPARA CON EL DE y«A VARIABLE CHI-CUADRADS COK 23 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUHCION DE AÜTOCORRELACIOfí PARCIAL!

1- 12 -.01 -.04 E.T. .15 .15

13- 24 -.06 ,01 E.T, .18 ,18

RESUhEH DE Lfi ESTIMACIÓN!

,16 .15

.08

.18

-.15 .15

-.13 .IB

.03

.15

.04

.18

-.07 .15

,00 .18

-.08 .15

-,06 .18

.17 ,15

.10 ,18

-.02 .16

.08

.18

,24 .16

-.13 .18

,14 .16

-.10 ,19

-.25 .17

-.27 .19

DATOS - Q 215 // 60 OBSERVACIONES

DIFERENCIAS - d = O , D * 1

PARÁMETRO NUMERO

1

TIPO DE PARÁMETRO

RESÜLAR AUTORES

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL .309S4IE+02

M E R O DE RESIDUOS 47


1

46 G.L.

VALOR ESTIMADO

,5Q6107E*00

L, I.

.251779E+00

COADRADÜ HEDIÓ RESIDUAL


95 l L, S,

J60434E+00

.67356SE+00

,820712E*00

Resultados oon series de Temperatura del agua

TIME SERÍES FÜRECfiSTING FDS NOBEL ¡i) IIM 11,1)12

DATA - Ta 8 N = 163 D = í

PARAMETER NUÍÍBER

1

PflRftNETER TYPE

5EAS0NAL HDVAVER

PARANETER ORDER

i f.

ESTIHñTE VfiLUE

.771847E+00

NUHBER ÜF TIME DRI5IKS FOR FORECfiSTS = i

NLlhtBER OF FORECASTS AT EACH TIME ORI&IN = 15

FORECA3T TIflE ÜMGINS ARE T= m.

HODEL 1 FORECfiSTS fiT BASE PERIOB 163 WITH 95 PER CEÍÍT COHFIDEHCE LII1ITS

PERIDDB ANEAD LO, CONF. LINIT F0RECA3T UP. COHF. L l h I T ACTUAL, IF KNDHM

i 3-* % 5 í ?•

tf 9

n ii . » ít W »

.1B89945E+02

.1867Í4ÜE+02 ,¡666t43E*02 .1385372E+02 •8813066E+01 .4249034E+01 .3093022E+01 .33461Ü8E+01 •6057407E+01 .9330973E+01 .11B6831E+02 .1473805E+02 ,ÍB79Q4!£+02 .1S5623ÉE+02 .Í655239E+02

23Í42Ó7E+02 2291462E+02 2Ü90465E+02 1B09694E+02 1305628Ei02 S492255E+01 733624SE+01 75G9327E+01 1030063E+02 13074I9E+02 1611153E+02 1B98127E+02 2314267E+02 Z291462E+02 2Ü90465E+02

.2730589E+02 -2715784E+02 -25Í4787E+02 , 2234016E4-02 .1729950E+02 -1273547E+02 .1157946E+02 .1183255E+02 . 1454385E*02 .1731741E+02 .2035475E+02 .2322449E402 .27¿?493E+02 .2726687E+02 .2525á90E±02

tttt 23 TL IB 10 8 2 9 14 12 16 21 23 22 25

(7/86) (3/36) 19/66) (10/B6) (U/86) (12/861 ( 1/87) í 2/87) ! 3/87) ( 4/87) ( 5/87) ( fe/87) ( 7/87) ! 8/87! ( 9/37)

HEI6KTS UBED \\í CftLCULflTINB C0KF1DERCE LÍMITS AND UPMTIN6 FORECfiSTS &FTER NEti ORSERVfiTION

PERI0B5 ftHEfiD NEI&HT

* t 3: * -5. 6 ? 3 ?-

te n & 13; •14 15

.000000(^+00

.OGOOQOOE+00

.OOOOOOOE+00

.OOOOOOOE+00

.OOOOOOOE+00

.O&OOOOOE+OO

.OOOOOOOE+00

.OOOOOOOE+OO

.OOOOOÜOE+OO

.OOOOQOQE+OO

.OOOQOOOE+OÜ

.2281535E+00 ,OOOOOOOE+00 .OOOOOOOE+00 ,OOOOOOOE+00

TIKE SERIES FORECfiSTItíG FQR "DEL i ! ) Ir!A Í1 ,1M2

BSTA - Tfi 30 H = 164 D = 1

PARAhETER NUHBER

i

PARAHETER TYPE

SEASfflML HOVflVER

PftRAttETER ÜRSER

12

ESTíüATE VALUÉ

.7O0651E+0O

NUHBER DF TIME 0RI6INS FGR FORECASTS =

NUHBER QF FQRECASTS AT EACH TIHE DRIGIN = 15

FORECSST TIHE ORIGIHS ARE T= « 4

IÍODEL í FQRECABT3 AT BASE PERíQD iéi WITH 95 PER CEflT CONFIDENCE LIHITB

PERIODS ANEAD LO, CQNF. LINIT FÜRECAST UF, CONF, LlftlT ACTUAL, IF KNÜ!#i

1 * í * 5. i-

i ft •?•

» ü » 11 14 If

48872Í.9E402 .2102091E+02 .194297ÍE+02 .1694332E+02 ,977Q660£*Q¡ ,69?7993E*0Í ,3489794E+ÜÍ ,2<ífi8974E+ÜÍ ,712Ó554E*0l ,Í019B91E+Ú2 ,I3Í9466E+02 ,í5802¡3£+02

si86509üE+02 .20799Í2E+02 .1920792E+02

.2393Í3SE+02

.26079S7E+O2

.244SS37E+02

.2200198E+02

.Í4B2932EKI2 ,Í2i)5665E-K>2 .8543452E+01 .a027¿32E*@! .121852ÍE+02 .1525757E+02 , IB24332E-Í-02 .2086iJ79E-K)2 .239313SE+02 ,2607957E+02 .2448S37E+02

.289900IE+02

.3U3823E+Ü2

.2954703E+O2

.27060ME+Ü2 ,I9B879SE+02 .37Ü531E+02 .13&07Í1E*02 .1308629E+Ü2 ,Í7243S7E+02 • 203Í623E-Í-02 .2330I9SE+Ü2 .259Í945E-H¡2 .292U80E+Q2 .3I36002E+02 .2976B82E+02

ílít 25 21 21 18 10 7 9 18 10 15 21 27 22 22

1 7/86) ( 8/86) f 9/86) (10/B61 (11/96) ¡12/86) ! 1/87) 1 2/87! ! 3/87) ! 4/87) ! 5/37) i 6/871 ! 7/87) l B/87! I 9/87)

WEIGHTS USED IK CftLCUUTIHG CONFIDENCE LIHITS AND UPBftTINB FORECASTS AFTER ÜEsi ÜBSERVftTIQN

PERIOBS ANEAD MEI6HT

1 f ^ 4 5 h T 8 ?

n « 12 13 tt 15<

=0O0OO0OE+00 ,OOOOODOE+00 .OOOOOÜOE+OO .OOOOOOOEfflO .OOOOOOOETOO

.OOOMOOE+00

.OOOOOOOE+00

.OÜOOOOOEfOO

.OOOÚOOÚETOO

.OOOOOOOEfSO

.OOOOOOOE+00

.2993491E+OQ

.OOOOOOOE+00 ,QOO0ÜQOE*0O

•oooooeoE+oo

NDDELO BDX-JEHKINS. ESTIMACIÓN: flRIHA ESTACIONAL 10,1,1)12

DATOS - Ta 9 // NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lft ESTIMACIÓN;

SERIE DE RESIDUOS;

NUfiERC DE RESIDUOS = 133 MEDIA DE LA SERIE = ,4440 ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = .1725 VALOR T (CWTRASTE MEDIA = O ) = 2.5747 (t)

FUNCIÓN DE AUTOCGRRELACION SIWLE:

133

í- 12 €.!.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

,13 -,09 -.04 -.06 -,06 -.05 -.06 ,09 .09 ,09

-.01 ,05 -.08 -.21(1)-.00 ,10 ,09 ,09 ,09 .09 .10 .¡O

,09 , i O

-.03 -.10 .08 -.11 -.09 -.01 .10 .10 ,10 .10 .10

(O i

,09 ,09 ,09 ,09

.10

,04 ,10 .10

.08

.09

.08 ,10

.09 ,10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 42.39 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 35 GRADOS DE LIBERT

F M I B H DE AUTGCDRRELACÍGN PARCIAL;

.02

.09

.11

.10

,03 .!0

,0i ,09

,0!

,10

-.06 ,09

,03 .10

-,íi .10

!- 12 E.T,

13- 24 «.T*

25- 36 1,1.

RESÜHE5Í DE

.53 -

.09

.02

.09

.00 -

.10

LA ESTIHAC

11 0?

03 09

08 10

GN

-.0! -.09

-.09 ••

.09

.11

.10

08 -09

19(15-09

Oí -10

05 -09

07 10

10 -10

06 09

07 10

08 10

-.07 ,09

.04

.10

.00

.10

.01

.09

-.12 .10

-.03 .10

.w ,09

.10

.10

.04

.10

-.05 .09

.06

.10

.09 ,10

.03

.09

-.Oí .10

-.10 .10

-.08 .09

.04 ,10

-,i¿ .10

DATOS - Ta 9 // 145 OBSERVACIONES

DIFERENCIAS - 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE URDEN 12

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO

QRDEtí DEL PARAflETRQ

VALOR ESTItiABO

95 I L, I. L, S.

m ESTACIONAL Í2 .756575E+00 .62939íE*00 ,883759Et00

BUHA DE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO BE RESIDUOS

.54B4Í7E+03 132 D.F.

Í33

CUADRADO REDIO RESIDUAL


.415467E+01

.203330E+01

50ELD BOWEHKINS. ESTIf«CIO?í, PRIMA ESTACIONAL (0,1,1)12 CON TENDENCIA

ÍTOS - Ta 9 / / HUtíERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PñRft LA ESTÍNACION; 133

» M t t T R I I DE CORRELACIONES DE LÜB PARÁMETROS; 1

1 1.0000

2 -.0798 >»SER1E DE RESIDUOS:

NUHERG DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = VALOR T .CONTRASTE MEDIA = 0 1 =

»>FUNC30N DE AUTUCORRELACÍQN SIMPLE;

133 -.002? .1713 .0159

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

,05 .0?

.09

.!&

M ,10

- .07 -.09

,08 -.10

- = QI ,10

11 i 09

08 10

02 ifi

,Íi9 .09

.09

.10

.09

.10

- .03 .09

,10 .10

.03

.10

.üü

,09

.00

.10

- .10 .10

- , ü l

.09

.07

.10

- .08 .10

,12 -.10 -,03 -,10 -,07 -,05 -.07 -.01 Jfí ,09 ,09 ,09 ,09

-.01 ,04 -.07 -,2i(í¡~,09 ,09 ,09 .09 .09 .10

-.03 -.lO .09 .04 -=31 ,10 .10 ,iO .10 ,10

PARA CONTRATAS SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR & = 41,72 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CÜADRADÜ CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCÍON DE AUTQCÜRRELACION PARCIAL:

.12 - , S I - . 01 - . i O - .05 - .06 - .03 - ,02

.09 .09 .0? ,09 .09 .09 .09 ,09

.00 ,03 - .09 - . 2 0 ! Í ) - , 0 8 .Gé ,03 -=14

.09 .09 .09 .09 .10 ,10 .¡O ,10

3- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 3¿ E.T.

-.02 -.os . i i .02 - .09 - .09 - . 0 1 - ,04 = 10 .10 .10 ,10 ,10 ,10 .10 ,10

»>RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN

.06

.09

,0'7 ,10

,03 ,10

- = 07 ,09

,04 .10

,07 .10

, 0 ! -.09

- _ ¡)3

.10

- .11 .10

04 09

08 10

14 10

DATOS - Ta 9

DIFERENCIAS -

// Í45 OBSERVACIONES

1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

PARAKETRÜ NUMERO

TIPO BE PARÁMETRO

DRBfcN DLL PARÁMETRO

VALOR ESTIRADO

95 l l. I. L. S,

TENDENCIA CONSTANTE O

HA ESTACIONAL 12

.144888E+0Q .527158E-0Í ,2S706ÜE*00

.S20533E+00 ,712034^+00 ,929033E+00

SUHA DE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO DE RESIDUOS

.5M984E+03 131 G.L,

133



,393Ü7E+0t

.Í98272E+0!

TIME SERIES FORECASTING FOfl HODEL í l ) \M ( 1 , 1 ) 1 2

DflTñ - Tft 9 N = 145 D = 1

FfiRAilETER fít/HBER

PftRAFIETER TÍPE

PfiRfltfETER ORBES

0

12

ESTIhfiTE VAÍ.ÜE

,H1883EK'0

.820549E+00

mm csHSTñÑT

SEASOfJÑL tfGVfWER

NUHBER DF THE DRI6IH5 FOR FORECftSTS =

FORECAST TIME ORISlPlS ARE T=

iíUNSEft OF FORECftSTS AT EftCH TIME DRIGIN = ID

145

HODEL í FORECftSTS fiT BASE PERíOB Í45 WITH 95 PER CENT CONFIDEHCE LIHITS

PER10DS AHE6B

í 7

3 A r J

4 7 8 9 10 11 12 13 14 15

LG. CONF, LlfilT

.1826634E+02

.1968943E+02

.1707Í48E+02

.1SÍ3712E+02 •9142005E+0Í .5135515E+01 .4409941E+0Í .50B5609E+O1 .7í)2O4I0E+01

S9367SG9EH)1 .125MI8E+0Z .1582444E+02 ,ÍB34935E+Q2 ,!977224E+Ü2 .Í7Í542ÍE+02

FORECáST

.22152Í7E+Q2 •2357556E+02 .2O957É.ÍE+02 .19O2325E+02 .13O2813E+02 .9021á44Ei01 .829M7ÜE+01 .8971738E+01 .115W54E+02 .Í3253Í4E*02 .1644Í31E+02 ,IT7Í059E+D2

.222975éE*02 •2372045E+02 .21Í025OE+Q2

. CONF, LIHIT

.26038B0E+02 • 274M69EKJ2 .2484374E+02 ,2290938E+02 .Í69M2ÍE+02 J.290777E+O2 .S218Z2ÜE+Ü2 . 1285787E*02 .15592É7E+02 .1713927E+02 .2033244E+02 .2359672E+02 ,262457¿E+02 ,2766865ET02

.25O507OE+02

ACTUAL, IF f

tm 18 2! 20 13 7 3 10 11 15 i? 22 25 24 20

i 7/B6Í ( 3/861 (7zafa) (10/86) (11/84) 112/06! ( 1/87) ( 2/B7Í ( 3/87) ! 4/87! ( 5/87) ( i/87) ( 7/87) ( 8/87) ! 9/87)

ÜEÍ6HTS USED IK CALCLUTING CONFIDEHCE LIHITS AND UPDAT1N5 FORECftSTS AFTER KEK DBSERVATIDN

PERIODS ANEAD

! 9

3 4 5 & 7 8 9 !0 U 12 13 14 15

WE16HT

«OOOOüOOE+00 •OOOOOOOETOO

.OOOGOOOE+OO ,OOOOOOOEtOO ,OOOOOOOE+00 .OOOOOOOE+00 .OOOOOOOETOO .OOOOOOOETOO

.OOOOOOOETOO

,OOOOOOOETOO

.OOOOOOOETOO

.1794512ET00

.OOOOOOOETOO

.OOOOOOOETOO

,000OOO0E+O0

MODELO BGMENKINS. ESTIMACIÓN: ARIMÑ ESTACIONAL ( 0 , 1 , 1 )

DATOS - Ta 10?

»>SESIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = 69

HEDIrt D£ LA SERIE = .J7B5 ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = • .2854 VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) = .4254

>»FUNCIÜN DE AUTGC0RRELAC1DN SIMPLE:

1- 12 .11 .12 .02 -.22 -.20 .02 .00 -.02 ,12 .11 .0? .06 E.T. .12 .12 .12 .12 .13 .13 .13 .13 .13 .1* .14 .14

13- 24 -.03 -.10 -.24 .03 -.16 -.01 .02 ,02 ,09 -.06 -.03 -,!9 E.T. ,14 .14 ,14 .1* .14 .15 .15 .15 .15 .15 .15 .15

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 32.B8

SE COÜPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO COR 23 GRADOS BE LIBERTAD.

>»FUNCIO& DE AUTOCORRELACIDÍi PARCIAL:

3 - 1 2 ,11 , í í .£>$ -.24 - .37 .12 .06 - .0? ,03 .12 .11 - .02 E.T. .12 .12 .12 .12 .13 .13 .13 ,13 .13 .14 .14 .14

13- 24 -.07 - .03 - .17 .11 - .14 - .05 - .06 .02 .11 - .21 -,% - .12 E.T. .14 ,14 .14 .14 ,14 .15 .15 .15 ,15 .15 4 5 .15

>»RESUKEN DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - Ta 10? // 81 OBSERVACIONES

DIFERENCIAS - 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE QRBEK 12

PARÁMETRO TIPO DE ORDEN DEL VALOR 95 X

NUMERO PARÁMETRO PARAKETRQ ESTIMADO L.l. L.S.

i Hfi ESTACIONAL 12 .4B4410E+00 .24226BE+0Q .730551E*M

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL .384332E+03 68 B.L. CUADRADO MEDIO RESIDUAL .565193E+01

iUKftO DE RESIDUOS tt ERROR TÍPICO RESIDUAL .2377HE+01-

TIME SERIES FORECASTIHS FDR MODEL íi) IHfl (i,i)12

DATA - TA Í09 K = Sí D = 1

PARAKETER HUHBEfl

!

F'ftRfihFTER TYPE

SEABBNAL HOVAVER

PARAHETEfi ORCEíí

i?

ESTÍMATE VALUÉ

.486377E+00

HUMBEñ OF TIME GRIÜIN5 FGR FORECASTB = !

NtfffflER DF F0RECAS7S AT EflCH TIME ORISIN = 15

FDPECftST TIME DRI6INS ARE T= $1

HüüEL í FDRECfiSTS AT BASE FERIGQ 81 HITH 9S PER CENT CGNFIDENCE LIHITS

PERI8DS ANEAD LD: CÜNF, LIHIT F0RECA5T ÜP. HJHF. LIHIT ACTUAL. !F KHOHh

I

í 3t 4 * £ 7 * *:

1» u 12 & 14 'JS

.1255543E+02

.1401933E+02

.1ÍZ1473E+02

.UBOÍ64E+02

.6B40692E+O1

.3618319E+0Í ,29^i68E*05 .Z549792E+0Í .5733509E+OÍ .955204ÍE+0! .7B357B5E+0Í .11Í4239E+S2 ,ÍÍ97é74E+0Z .Í344063E+02 .Í063604E+02

1721510E+02 ÍS67899E+02 I587440E+O2 Í646130E+02 1150Ü36E+02 B2779S4E+01 7655333E+OÍ 7209457E+01 10443I7E+OZ 142Ü71E+02 1249545EÍ02

15B0205E+Ü2 172Í51ÜE+02 IS67399E+02 1587440E+02

.2187476E+02

.23333É6E+02

.2053406E+02

.2U2Ü97E+02

.Í6Í6002E+O2

.1293765E+Q2

.1231500E+02 ,UB49I2E+Q2 .15102B4E+02 J387137E+02 ,1715512E+02 •2046172E+02 .2245346E+02 = 2391735E+Ei2 ,2ilí276E+02

mi 20 12 15 8 8 3 9 9 12 13 16 WH %%%% %%%%

( 7/86) ( S/B6) ( 9/86) (10/86) ül/36) ¡12/86) ( 1/S7) ( 2/87) í 3/87! í 4/87! ! 5/87) ( 6/87) i 7/87) ( 8/87) ! 9/B7)

WEIGHTS USED IN CALCULATIN6 CQNFÍDEtíCE LlfíITS AND UPBATING FBREÜAETS AFTER WA QBSERVATION

PERIODS AHEAB HEIBHT

í t * 4. $ ¿¡ 1 A » W u ís n n m

, OOOOOOOE+OO .OOOQOOOE+00 ,OOOOOOOE+00 ,OQOOOOOE+QÜ =OOOOOOOE+00 ,OOOOOOOE+00 .OOOOOOOE+OO .OOOOOOOE+09 ,OOOOOOOE+00 ,OOOOOOOE+00 .ÜOOOOOOE+00 ,5i3éZ30E+00 .OOOOOOOE+OO ,OOOOOOOE+00 ,OOOOOOOE+00

TlflE SERIES FDRECASTIM Füü HOKL í l ) Hft ( 1 , 1 ) 1 2

DfiTfi - Tfi 101 N » 165 D = 1

PfiRfiMETEfi PftRAHETER PARAHETER ESTÍMATE

nmm TYPE ORDER V'SLÍÍE

i SEASONAL HDVAVER 12 .B5692QE+Ü0

NIMBE» 3F 7IHE 0RI6ISS FPR FORECfiSTS = í

m m & . OF FORECfiSTS ST EflCH TIHE DRIEIK = 15

FÜRECÍ1ST TIKE 0R5GINB ARE T= 165

FIDÜEL í FORECfiSTS AT BASE PERIQD 165 «ITH 95 PER CEttT C0NF1DENCE L lh ITS

PERIÜD5 AHEAD LO. COHF. L IKIT FQRECftST UP, EÜNF. LIJHT ACTUAL, IF iMM

1 2 3 4 5 6 7 S ¥ 10 11 12 13 14 13

.1437443E+62

.1405W3Et02

.1230919E+02

.982A305E+01 J336444E+0Í ,3C'004fl3E+01 •2303236E+01 • 27W316E+0I ,5433?BiE+ÍÜ .69Q537BE+0Í .1101957E+02 .Ü4Í277E+Q2 .1432197E*02 .Í40Ú41BE+Q2 ,1225673E+02

.1952550E+02 ,192077OE+02 •Í746026E+02 .1497738E+02 .I26B7S1E+02 .8151553E+01 .76543Q6E+01 .795W87E+Q1 .10590ME+02 . 1205645E+Q2 •Í6Í7064E+02 ,16553B4E+02 -Í952S5DE+02 ,Í920770Eí02 .Í746Ü26£*02

.2467657E+02

.2435877E+02

.2261133E+02

.2012845E+02

.1783858E+Ü2 ,Í330262E*G2 .Í280538E+O2 .1310146E+02 • 1574Ü3E+02 .1720752E+02 .2Í32S71E+02 .217O49ÍE+02 ,24729G3E*02 • 244U23E+02 .2266379E*02

«tt 25 ib 16 12 9 b 10 Í4 14 14 19

w* m* ñu

i 7/86» ! 8/36) ( 9/86) 110/B6) í 11/861 í 12/86) t 1/871 ( 2/S75 ( 3/87) ( 4/B7Í ! 5/B7) ( 6/B7) ( 7/B7) ! 8/87! í 9/B7)

HEIGHTS USED IN CALCULATING CGNFÍDESCE LIMITS AND UPDfiTING FORECfiSTS fiFTER Wi OBSERVATIDN

iíEI&HT

.ÜGÜOOüOE+OQ

.0OM000E+00

.O500OOOE+O0

.00OOOOOE+00

.0O0O0O0E+00 ,ÜÜSOÚQ0t+00 .ÜÜÜÜOQGE+OÜ .0GM0GOE+00 .GÜQ0GGOE*0O ,0OOOOOOE+OO .Ü0ÜO000E+GÜ •143O799E+G0 •00O000OE+0O .OOOMOOE+00 .000OO00E40O

PER10M AHEAÍ

1 r, L

Ó

4 5 6 7 8 9 10 11 12

tá

»>MGDELO BDX-JENKINS, ESTILACIÓN! ARIMA ESTACIDNAL (0,1,1)12

DATOS - Ta 107 // HUMERO EFECTIVO BE OBSERVACIONES PARA LA ESTIHfitlOH! 155

»>SERIE DE RESIDUOS;

HUMERO DE RESBIUOS = 153 MEDIA DE LA SERIE = ,0332 ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = .2773 VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0 1 = ,1197

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION 5IHPLE;

í- 12 E.T,

13- 24 E.T,

25- 36 E.T,

.08 ,13 .02 -.05 -.14 -.04 ,08 .OS .08 .08 .08

-,03 -.13 -.16 .04 -.03 -.05 .09 .09 .09 .09 .09 .09

-.07 .02 -.04 -.07 .12 -.03 .SO .10 .10 .10 .10 ,10

.13

.12

.09

.07

.10

04 .13 09 .0?

06 -.10 09 .10

02 .07 10 .10

.2111) .Oí

.09 .09

.07

.10

.14

.10

-.02 .10

.09

.10

-.02 .09

.06

.10

-.02 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO SLANCD, EL VALOR 9 = 55.69 11) SE COMPARA CON EL DE UtSA VARIABLE CHi-CUADRADQ COH 35 6RAD0S BE LIBERTAD.

»>FUNCION DÉ AUTOCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.08

.08

-.01 .09

.00

.10

.13

.08

-.10 .09

-.09 .10

>»R£SU*e DE Lfl ESTIMACIÓN

DATOS - Ta

DIFERENCIAS

107 //

_

.00

.08

-.11 .09

-.01 .10

-.07 -.08

.07 -

.09

-.02 .10

165 OBSERV

1 DIFERENC

14 08

07 -09

06 -10

KIONES

.00

.08

.09

.09

.04

.10

.1911)

.08

.09

.09

.04 -

.10

IA ESTACIONAL DE ORDE

03 09

01 09

05 10

< 12

,07 .09

-.10 .10

.07

.10

.16 ,09

.14

.10

-.14 .10

-.03 .09

.00

.10

.11

.10

-.04 ,09

.14

.10

.01

.10

PARÁMETRO TIPO DE PARÁMETRO

ORDES DEL PARASETRO

VALOR ESTIMADO

95 % L. I. L. S.

3 flA ESTACIONAL 12

SUñA DE CUADRADOS RESIDUAL .17B892E+04 152 S.L.


.609454E+00 .477491E+00 .741417E+00

CUADRADO MEDIO RESIDUAL .U7692E+02

ERROR TÍPICO RESIDUAL .343063E+01

TiísE SERÍES FORECASTINE FUS ¡íÜDEt (11 I H f i í í , l ) 1 2

Dfiíft - TA 107 H = 165 D = I

PfiSñflETER PARAHETER PARAMETER ESTIMGTE NUHBER TVPE ORDER M U É

.1 SEÍSSQNfiL HÜVAVER » .60931 [E+flO

MUHBER DF TIPIE 0RIB1NS FÜR FQRECASTS = í

NUÜBER DF FQRECftSTS fiT EfiCH TIME QRIS1H = ¡3

FOfiECfiST TIME OfllHNS ftRE T= m

HODEL (1) FOfiECñSiS flT BftSt PERIOO 165 HITH 95 PER CENT CGNFÍBENCE LIKITS

PESIDBS ¿¡HESE LO, Cfflff. L IHÍT FORECflST ÜP, COUF, I W 1 ACTUAL, ÍF KNDHN

1 2 5t 4 % * 7 6 t 16 i i tí Ú M

• »

.Í4075A3E+02

.13907ME+02

.Í1Ü25Í7E+02 •9692563E+01 ,4834()78E*0¡ ,29Ü93ÜOE*0í .2523392E+0Í .16I885SE+ÜI .3302496E+01 .60BÓ202E+01 .1Ü87996E+Ü2 .8942354Erül •1359067E+02 .1341265E+02 ,Í053022E+02

.2Ü79966EH1Z

.2M3164E+02

.1774920E+02

.16Í1659E+02

.ÍÍ558ÍIE+02 •9633531E+ÜÍ .9247422EHH .B342S88E+ÜÍ , 1002Ó53E+02 ,i2BJ02íEH,2 .176Ü399E+02 .imbmm s20799é6E+02 «2G63164E+02 , ¡774920E+G2

.2752369E+02

.2735567E+G2

.2447323E+02

.2314062E+Ü2

.1B28214E+02 •1635756E+02 •1Ü97Í45E+Q2 .1506692E+02 .ÍÓ750S6E+O2 .Í953426E*Ü2 •2432302E+Q2 ,2239042E*Ü2 .28GÍB64E+02 .27B5062E+02 .2496819E+02

un IB 19 15 9 10 6 S 12 13 17 15

un 19

ttlt

I 7/96) ( 8/86) í 9/36) (10/86) ÜÍ/S6) 112/86! ( Í/B7) í 2/87) í 3/B7)

( wn ( 5/87) ! 6/87 t 7/87) ! B/87) í 9/87)

HEI6HT8 ÍÍ8ÉD IH CALCIÍLATIMG CtWFIDEHCE LIKITS fiND UPDfiTINS FORhCfíBTS AFTER NEU DBSERVATIÜN

PEÜIGDS AHEftB KIBKT

J * I •4

» * 7 B 9 1* n 12 • »

1* tt

.OÜWOOOE+00

.OÜGOOOOEtOO

.COOOOOOE+00

.Ü0GOQOGE*GS

.OOOOOOOE+00

.OOMOOOEtM

.OOOOOÜOEíOÚ

.OOOWOOE+00

.MOOMOE+M

.OQOOOOOE+M ,OOOOOOOE+OO .39O6894E+00 .OOOOOOCE+OO .OOOOOOOE+00 .OOOOOOOE+00

»>M0DEL0 B01-JENKMB. ESTIMACIÓN; ARIHfi ESTACIONAL (0 ,1 ,1 )12

DATOS - Ta 201 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARÍS U ESTítIAtIBH


*49

DE RESIDUOS = IEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = VALOR F ¡CONTRASTE flEDIA = O ) =

>»R!NCIOfi DE AUTOCDRRELACION S I M E :

149 -AhZl .1653 .9879

i- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.15

.08

.02

.09

-.07 .10

.18(0

.08

-.10 .09

-.09 .10

.00

.09

-.02 .09

.02

.10

-.14 -.09

-.11 .09

-.03 -.10

05 09

Oí 09

08 10

-.14 ,09

.05

.09

-.17 .10

-.01 .09

-.14 .09

.01

.10

-.05 -.09

,04 -.09

.10

.10

02 09

01 09

09 10

.11

.09

.10

.09

.08

.10

.06

.09

-.08 .10

.10

.10

.00

.09

,05 .10

-.04 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO EL VALOR O = 53.187 (í) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 35 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCI«f DE AUTOCDRRELACION PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.15

.08

.01

.09

-.08 .10

.16 ,08

-.08 .09

-,04 .10

>»RESUMEN DE LA ESTIHACION

DATOS - Ta 201

DIFERENCIAS

PARAHETRO NU8ER0

1

-.05 * .09

.02 -

.09

.03 -

.10

//

-

TIPO DE PARÁMETRO

HA ESTACIONAL


NUflERO DE RESIDUOS

-.17 ,09

-.07 .09

-.02 .10

.00 -.08

.09 .09

.04 .05

.09 .09

-.12 -.16 .10 .10

.03 -.04 -.02 ,09 .09 .09

-.17 .02 .04 .09 ,09 .09

.08 .16 ,00

.10 .10 .10

161 OBSERVACIONES



12

.606693E+03 148 B.L.

149

VALOR ESTIRADO

,6B7665E*00

.10 ,09

,09 ,09

-.04 ,10

.05 -

.09

-.17 .10

.04 -

.10

L, I.

.567329E+0



OS 09

07 10

Oí 10

95 I

)

L. S.

.BOSOOOEtOO

.40992BE*01

.202467E+01

>»MGBELQ M H O K I i e . ESTIMACIÓN: ARIHA Í1 ,O,O)>¡ Í0J ,1 )12

DATOS - Ts 201 / / NUHERQ EFECTIVO BE QeSERVñC!Df4ES PARA Lfi ESTUACIÓN 134


1 1.0000

2 ,0933 >»5ERSE DE RESIDUOS:

DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = VALOR ! (CONTRASTE HEDÍA = 0 5 =

>»FUNCION BE MITOCORRELACIDN SIHPLE:

133 .1697 ,1686

i.0061

I- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

04 09

Gó 10

03 10

.13

.09

-.09 .10

-.10 .10

-.05 ,09

-.03 .10

.00

.10

-.15 .09

-.12 .10

.05

.10

.02 ,09

.08

.10

-.05 .10

-.191$) .09

.06

.10

-.19 .10

.10

.09

-.11 .10

,0B .1!

-.12 ,09

.04

.10

.04

.11

-.03 .10

-.03 .10

.07

.11

.07

.10

.10

.10

.02

.11

.08

.10

-.05 .10

.07

.11

-.02 .10

.02

.10

-.03 .11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO EL VALOR 9 = 47,26 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CtíI-CÜABRABO CON 34 GRADOS BE LIBERTAS.

>»FU¡iCIQ« DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.04 .09

.06

.10

-.01 .10

.13

.09

-.10 .10

-.04 .10

»RESUNEN DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - Ta 201

DIFERENCIAS

PARAHETRO NUMERO

1

2

-.04 -.09

-.02 -.10

-.02 .10

//

-

TIPO DE PARÁMETRO

m RESÜLAR

MA ESTACIONAL

SUMA BE CUADRADOS RESIDUAL

NUHERO DE RESIDUOS

.17

.09

.10

.10

.05

.10

— -

.02

.09

.12

.10

-.09 ,10

-.16 .09

.01

.10

-.251*1 .10

,oa .09

-.09 .10

.11

.11

146 OBSERVACIONES

-JO -.08 .09 .10

-.05 .05 .SO .10

.12 .00 ,11 .11



.5031Í9E+93

13;

1

12

131 6.L.

VALOR ESTIMADO

.232594E+00

.715Í35E+00

.06 JO

.06 JO

-.07 JS

.13 JO

-.05 .10

.03

.11

L. I,

-.11 .10

-.04 .10

-.01 .11

95 'i

.61S392E-01

.589782E+00



L. S.

.403349E+00

,84Q488E*00

.384061E+01

J95975E+01

TIME SERÍES FüRECASÍIfiG FOR NÜQEL t i ) Affltlft 11 ,0 ,01x10,1 ,1112

DfiTfi - Tft 20Í N» = 146 C = 1

PARAMETER PññftHETER PSRfliíETER ESTÍMATE MJHBER TYPE GRDEÍÍ VALUÉ

í, REGULAR SUTURES t- .232523E+0G

2 SEfiSDNAL KÜWWER 12 .7I5011E+00

MJHBER OF TIME 0RI6INS FQR FÜRECASTS = 1 II NUHBER OF FOREC-fiSTS AT EñCH TIME ORIGIH = 14

FORECSST TIME DRI&ISS ARE T= Uá

WÜBEL ! í ¡ FQRECSSTS ST BASE PERIQD 146 iüTH 95 PER CENT C1MF1DENCE LIHITS

iS ñHEAD

J 2 3 4 5 6 7 8 S flt it 12 0 i-f

LO, CDHF. LIM1T

.1703406E+02 ,1362462E*02 .Í0749B6E+02 .7608Í57E«3Í .300í9ÓOE*Oi •2076059E+01 .1833287E*01 .4533583E4GÍ .65S9O90E+O1 .924O926E+0I ,1229Í@5ET02

,Í5!75!3E+02 ,i6S0596E-¡-Ü2 •1346877E+02

F08ÉCABT

.2087557E+O2 ,175é8Í9E*Ü2 .Í46989ÚE+Ü2 ,1Í5S749EHÍ2

,695131QE-Kii ,602S4Í0E+Ü1 .573263SE+01 .B482934E+0I ,ÍCij3B44t+02 .1319028E+02 .1&24I20E+Ú2 .1912449E+02 .2090411E+Ü2 . 1757492E+02

Í)P, CONF. ÜIIIT

.2471627E+02 ,2¡5Í177E*02 .1864794E+02 .15S06S3E+02 ,!09Q!)66E*02 .W74761E+01 .973Í989E+01 ,Í24322SE*02 , 144B779E+02 .1713963ET02

,2019055ETO2

,2307384ET02

.2500237E*O2

.21M107E+02

flCJUfiL, IF KNDNN

16 13 15 9 6 2 8 10 6 12 17 15

í 8/86! I 9/86i (10/86) Ul/86) (12/36) ¡ i/87! ( 2/87) < 3/87) 1 4/87) ( 5/87) t 6/87) t 7/87)

19 1 3/87) 21 í 9.'B7)

HEIBHT5 ÜSED IN CflLCULATING CONFIDENCE LIHITS AND UPDATIN6 FOBECflSTS SFTER HEH OBSEfiVATIOH

FERIÓOS ftHEfifl ÜEIGHT

1 2 5 4 % * 7 t 1

m Ü n 41 »

.2325227E+00

.540Ó6SOE-01

.1257176E-01

.2923219E-02

.679714BE-Q3

.15S0491E-03 ,3¿7500!E-04 .B5452UE-Ü5 ,1986'?56E-05 .4620123E-06 ,1074283E-06 ,2B49B9ÍE+0Q ,6626645E-01 .1540845E-01

TIME SERIES FDREMSTIH6 FDR MODEL (1) I-rlA I i , l ) i 2

PARAMETER PñRAMETER PARftüEÍER ESTÍBATE NUHBER TVF'E QRQEF; VñLÜE

SEASONAL HDVAVER 12 .657142E+Ü0

NUNBEfi OF TíhE GRIGINS FOP FÜRECfiSTS = S

NÍÍMER OF FOffECfiSTS AT EflCtí TIME ORI5IN = 14

FOREC1ST TIME 0HI6ISS ASE T= ti£

ÜODEL 1 FÜRECASTS AT B&5E PERIOD 165 WÍTH 95 PER CENT CONFIDENCE U R I T S

s AHEAÜ

í 2 i 1 5

S

I s 1

t» u (1 B »

J.O. CONF, L18IT

4759624E+02 . Í603640E+02

.9Í09242E+O1

,676éBW>E+Qi

.1529O39E+0Í

.Í0Ó45Í3E+ÜÍ

.17474ZIE+01

.5377750E+O!

.7ia5433E+Ot

.1Í19974E-H/2

.1329330E+Q2

,1640711E+02

.Í737Ü95E+D2

.Í58miE-N)2

FORECAST

,2i5397ÍE*02

.1997887E+G2

.Í3Q5É72E+02

.107O933E+02 ,547!5i3E*Ol

,50O7037EH'í

.5689B95E+01

.9320225E+0I

.U12791E+02 ,Í514222F>02

,Í723378E*02

,2034958E-tO2

.2153fl7IE+02 ,Í997887E+Í>2

UP. CQÍ4F, LINIT

.2548I18E+02

.2392135E+02

•Í699419E+02

,l«5181Et02

.94Í3983E+0! =8949512E+01

¡9é327)70E+01

.Í326270E402

.I507038E+02

,Í9084É9E4Ü2

.2H7Ü25E+02 •2429206E+02

,2570é47E+O2

.2414W3E+02

ACTUAL,

tm mt t m tm mt tm 9

14

7

Ü

m¡ tm « «

t m

IF 'mm

! B/BW ! 9/36) (ÍO/HÓ)

M/B6Í 112/86)

! Í/B7) ( 2/871

! 3/8?)

í 4/87)

í 5/87)

i i/87)

i 7/87)

f 8/871

9/87!

BEÍ6HTS ÜSED IB CfiLCUUTÍNG CÜIÍFÜMCE LElilTS AKD UPDATING FDRECASTS ftFTER NEW OBSEFíVATiDN

FERIÓOS ÑHEAD ÜEÍGHT

í 2 3

1

5

í f. % ? £6 1» II

8 Í4

.O0000O0E+00

-0000000E+00 .ÜOO0OOOE+OO

.0000OO0E+O0

.oooeoooE+oo •0ÚO0Q00E+O0

.ÜOQQÜÜOE+ÜG

.000000OE+00

.OOOOOOOETÜO

.OOOOOOOE+OO

.OOOQOOOE+OO

,342358ÍE+O0

.oooeoooErOo

.0GO000OE+0O

>»MODELQ BGX-JEHKÍSS, ESTÍHACIGSi; ARiflft EETAC10Í4AL ( 0 , 1 , 1 ) 1 2 .

DATOS - Ta 224 / / NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTMACIflH


Í53

fiUHERS DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0 1 =

>»FUNCIQN DE AUTOCORRELACiSN SIMPLE:

153 -.6255 ,1875

3.3364 M

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25-36 E.T.

23!í¡

oa

14 09

03 10

.21(5)

.08

-.07 .10

,07 .10

,11 .0?

.00

.10

.04

.10

-.14 .09

,02 .10

-,03 .10

,04 ,0?

-.16 ,10

.10

.10

-.10 ,09

.00

.10

-.12 .10

-.01 .09

,02 .10

.04 -10

.01

.09

.04

.10

.05

.10

-,09 .09

,09 .10

-.04 ,10

.08 ,09

.00 ,10

.07

.10

,04 ,0?

-.04 ,10

,05 .10

-.12 .09

.04

.10

-.09 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO EL VALOR S = 59.7394 (t) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ COK 35 GRADOS DE LIBERTAD

»>FUNCIQN DE AUTÜCORRELACIQN PARCIALi

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 34 E.T.

,23(1) ,Í7U> .03 .08

,17 .09

.12

.10

.08 .09

-.04 -.01 .10 .10

-.07 .02 ,10 .10

RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - Ta224

DIFERENCIAS

PARÁMETRO NUMERO

i

//

-

TIPO DE PARÁMETRO

KA ESTACIONAL

SUHA DE CUADRADOS RESIDUAL

NUMERO DE RESIDUOS

-.231ÍÍ ,09

-.03 -,10

,00 .10

.09

.09

,10 .10

.05

.10

-.06 .09

-.01 .10

-.13 .10

165 OBSERVACIONES

.04

.09

.17

.10

.10

.10

-.02 -,09

,01 -,10

.03

.10


B77368E+03

153

ORDEN DEL PARAftETRO

12

152 6.L.

VALOR ESTIMADC

.06

.09

.04 • 10

,01 .10

.593513E+00

,09 .09

.02

.10

-.02 .10

.04

.09

-.13 .10

,03 .10

L. I.

-.19$ .09

.12

.10

-.11 .10

95 l

.441757E+00

CUADRADO NEDICS RESIDUAL


L. S,

J2526BE+00

,5772Íí>E*0Í

,240253E*Q1

RESIDUOS Y VALORES ESTIMADOS POR EL RGDELO IHA ESTACIONAL (0,1,1)121

DATOS DE Ta EN 224

T FECHA VALOR AJUSTADO RESIDUO VALOR OBSERVADO

ti-ñ »

i* t7 18 1?

m ñ 22 23

"asi. 0 26 27 W 29 30

si «-m m 33 36 17 3ff 39 40 41 n m m 45 * "ff 18 # gr 51 §2" §3 54 •55 56 & & 55 60 U 42 &

10/ 73 11/ 73 12/ 73 1/ 74 2/ 74 3/ 74 4/ 74 5/ 74 6/ 74 7/ 74 B/ 74 9/ 74 10/ 74 11/ 74 12/ 74 1/ 75 11 75

3/ 75 4/ 75 5/ 75 6/ 75 7/ 75 8/ 75 9/ 75 10/ 75 11/ 75 12/ 75

1/ n 2/ 76 3/ 76 4/ 76 5/ 76 6/ 76 7/ 76 8/ 76 9/ 76 10/ 76 11/ 76 12/ 76 1/ 77 11 77

3/ 77 4/ 77 5/ 77 6/ 77 11 11 8/ 77 9/ 77 10/ 77 11/ 77 12/ 77

.140GE+02

.1100E+02

.B000E+O1

.S000E+01

.éOOOE+01

.7ÜO0E+O1

. 1000E+02 •1600E+O2 .2100E+Ú2 .2300E+02 .2100E+O2 .1900E+02 .1237E+02 .US1E+02 .556ÍE+01 .5000E+Ü1 .Ó407E+01 .6593E+01 •1041E+02 .1397E+02 .1937E+0Z .2239E+02 .1998E+02 .Í770E+O2 .iÍG2E+tf2 .9450E+01 .5739E+01 .4593E+01 .7054E+03 .7Í65E+01 .8615E+01 .1357E+02 •1719E+02 .204BE+02 .191BE+02 .Í7B7E+02 .1230E+02 .9267E+01 .«2ÉE+Ü1 .5165E+01 .6219E+SÍ .6285E+01 .917BE+01 .Í253E+02 .1793EtQ2 .S938E+Q2 .1860E+Ú2 .Í772E+02 .124BE+Ú2 .8752E+01 .5ÍB4E+01

-.WOOE+OÍ .2M0E+01

-.6O0ÜE+O1 .OOOOE+ÜG .10ME+01 -.1000E+01 .ÍOOOE+01

-.5QME+Ü1 -.4Q0ÜE+01 -.200ÚE+Q1 -.25ME+01 -.3000E+01 -. 1374E+01 -.5S13E+01 .4392E+00

-.1000E+01 .I593E+01 .1407E+01

-.4407E+01 -.9673E+0Q -,5374E*0i -.4187E+01 -.1984E+01 .2Í96E+00 .Ü85E+01

-.4499E+00 -.2739E+01 .1407E+01

-.2054E*01 -.2SÍ5E+01 .1385E+0Í

-.2574E+01 .18Í1E+01

-.1485E+01 --1427E+01 -.3É97E+00 •4531E+00 -.12A7E+01 .Í374E+01 .8347E+00

-.2219E+01 .2715E+01

-.3178E+Ú1 -.5276E+O0 -.4925E+Q1 -.5881E+Ü1 -.2597E+Q1 -.2719E+01 ,4519E+01 .1248E+01 .8156E+00

.1000E+02

.1300E+02

.2000E+01

.5000E+G1

.7000E+9Í

.6000E+01

.11ÜQE+Q2

.1100E+02 -1700E+O2 .2100E+Ü2 .1850E+02 .1MWE+02 .11ME+02 .6000E+01 .600ÜE+01 .4000E+01 MQQEHú .8000E+01 .6000E+0! .130QE+02 , 1Í0DE+02 .1800E+02 .1B00E+Q2 .1800E+02 .1300Ei02 .9000E+01 .3000E+01 .6QQ0E+01 .5000E+01 •5000E+OÍ . 1000E+02 .1100E+02 .1900E+G2 . 1900E+02 .1775E+02 ,1750E+02 .1275E+02 .BOOOE+01 .6000E+01 .dOQüE+Ol .4000E+OÍ ,9000E+01 .6000E+01 .1200E+O2 •130QE+02 .H00E+02 .léOOE+02 .Í5GOE+02 .1700E+D2 . iOOOEí-02 .60Ü0E+01

RESIDUOS V VALORES ESTIMADOS PQR EL MODELO IHfi ESTACIONAL (0,1,1)12; tcont.)

DATOS DE Ta EN 224

T FECHA VSLDR AJUSTADO RESIDUO VALOR OBSERVADO

64 65 66 67 fifi 69 70 71 72 73

74 75 76 77 78

n BQ SI 32 83 E4 B5 Oí 87 88 B9 90

n 92 93 94 95 96 97 9B 99 i 00

101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114

1/ 78

2/ 78 3/ 78

4/ 78 5/ 78

6/ 78

V 78

8/ 78

9/ 78

10/ 78

11/ 7B

12/ 79 1/ 79

2/ 79

3/ 79

4/ 79 5/ 79

6/ 79

7/ 79

8/ 79

9/ 79

10/ 79

11/ 79

12/ 79

1/ BO

2/ 80

3/ 80

4/ 80

5/ 80

6/ BO

7/ 80

8/ 80

9/ 80

10/ 80

¡1/ 80 12/ 80

1/ 81

2' 81

3/ 81

4/ 81 5/ 81

6/ 81

7/ 81 9/ 81

9/ 81

10/ 81

11/ 81 12/ 81

1/ 82

2/ B2

3/ 82

,5505£4ül

.5317E+Ú1 J3B9E+01

•78BAE+G1

.1231E+02

. 1592E+02

.1749E+02

. 17S4E+02

.166ÍE+02

.1432E+02

.9259E+G1

.55Í6E+01

.3145E+01

.6001E+01

.7231E+01

.7526E+01

.!097E*02

.1555E+02

.164SE+02

.1732E+02

.I514E+02

•12Í6E+02

.S747E+01

.4087E+0I

.76BOE+01

.5594E+01

.5511E+01

•7312E+G1

.¡139E+02

.1492E+02

.15B8E+02

.1760E+02

.¡631E+02

.1291E+02

.9257E+01

.4051E+01

•Ó184E+01

.4946E+01

.6929E+01

J592E+01

•1123E+02

•1495E+02

.1593E+02

.1857É+02

•1740E+02

.¡335E+02

.9559E+01

.2404E+01

.3670E+0Í

.3342E+01

.6551E+01

.6495E+01

.16B3E*0i -.3887E+00

-.8861E+0Ü

-.3313E+G1

-.9230E+0G

-.2490E+01

-,5413E*Ú0

-,3614E+0i

-,53¡3E+GÍ

-.Í259E+01

--3516E+01

-.1Í45E+0!

-.lOOÍEtOl

-.4231E+01

-.5259E+00

.3034E+01

-.1548E+01

-.Í47BE+01

.Ó788E+00

.2955E+0Í

-IS44E+01

.1253E+01

-.B662E-01

-.3680E+01

-.1594E+01

.3489E+01

.6979E+00

-.38Ó5E+00

.BÍ43E-01

.1229EtO0

.2403E+Ü1

.2695EHÜ

.1094E+01

.7434E+00

-.4O5IE+0I

-.6184Et01

-.3946E+01

-.9293E+00 -.59Í8E+00

,7706E+00

•4048E+Q1 ,1B73E*01

-.8240E+00

•9911E-01 -.6O06E+Q0

-.S144E+00

.1396E+01

.3330E+01

-.34Í9E+00

.4485E+00

.12Q0E+O2

.7000E+01

.7000E+O3

.7000EHI1

.9000E+01

.Í500E+02

.1500E+02

.1700E+02

.13Ü0E+02

.9000E+OÍ

.8000E+01

.2000E+OÍ

.70Ú0E+0Í

.5000E+01

.30G0E+ÜJ

.7000E+0Í

.1200E+02

.1400E+02

.150ÜE+02

.1BOOE*02

,lB00Et02

.Í400E+02

.1000E+02

.400ÚE+01

.4000E+01

.4000E+01

.9000E+01

.BOOOEt&i

.1100E+02

.1500E+02

.1600E+02

•200GE+02

.1900E+02

.1400E+02

.1000E+02

.OOOOE+00

.OOOOE+00

•1000E+OI

.6000E+01

.70QOE+0!

•1200E+02 .1900E+O2

-1780E+02

.1775E*02

.1750E+0Z

.1275E+02

.9444E+01 •3B00E+01

.7600E+01

.3000E+01

.7000EHU

RESIDUOS V VALORES ESTIMADOS PBfi EL MODELO IRA ESTACIONAL 10,1,1112; Icont.)

DATOS DE Ta EN 224

l FECHA VALOR AJUSTADO RESIDUO VALOR OBSERVADO

115 116 117

na 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 Í48 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 16i 162 163 164 165

4/ 82

5/ 82

hl 82

7/ 82

8/ 82

9/ 82

10/ 82

11/ 82

12/ B2

1/ 83

2/ 83

3/ 83

4/ 63

5/ 83

6/ 83

7/ 83

8/ 83

9/ 83

10/ 83

11/ 83

12/ 83

1/ 84

II 84

3/ 84 4/ B4

5/ 84

6/ 84

7/ 84

8/ 84

9/ 84 10/ B4

11/ 84 12/ B4

1/ B5 11 B5 3/ B5

4/ 85

5/ 85

hl 85

7/ 85 8/ 85

9/ 85 10/ B5

11/ 85 12/ 85

í/ Bé

2/ 86 3/ 86

4/ 86

5/ 86

6/ 86

.7351E+01

.1154E+Ü2

.1660E+02

,1Í69E*02

.1S24E+02

.1744E+02

.131ÍE+02

.9512E+01

.2972E+01

.5024E+01

.3203E+01

.6734E+01

.76Í5EHH

. 1214E+02

.1635E+02

. 1803E+02

-1804E+02

.1747E+02

.1296E+02

.9485E+01

.2983E+0Í

.2981E+01

-3527E+0I .6029E+01

•6958E+GÍ .1005E+02

.1458E+02

.17A1E+02

.1792E+02

•1748E+02

.1288E+02

•9468E+01

.33Í5E+01

•2989E+01

.4126E+Ü1

•4798E+01

.7382E+01

. I003E+02

.3394E+02

.Í7Ó9E+02

.1785E+02

.1749E+02

.12B2E+02

.9459E+Q1

.4407E+01

•1774E+Ú1

.3668E+Q1 •6506E+01

.7227E+Ú1

.1124E+02

.1437E+02

.646BE+ÜÜ

.1457E+01

-.5974E+0O

.3312E+01

-.4B90E+00

.5382E-01

-.35HE+ÜG -.6790E-01

.2826E-01

~.5024E*ÜÍ

,7971E+00

-.Í734E+01

-.1615E+01 -.5Í35E+01

-.4355E+Q1

-.1035E+O1 -.29Q2EtQQ

.3491E-01

-.2115E+00

-.4030E-01

.8Í6BE+00

.Í862E-01

.Í473E+01

-.3029E+0Í

.1042E+01

-.4753E-01

-.15B4E+01

.1859E+00

-.1722E+00

.2072E-01 -.1255E+00

-.2392E-01

.2685E+01

-.29B9E+01

-.1126E+01

.42Q2E+01

-.3919E+00

.2972E+01

.1060E+01

.1103E+00

-.Í022E+00

.1229E-0Í

-.7450E-0S

-.Í4Í9E-01 -.6067E+00

.2765E+01

-.2668E+01 -.Í506E+01

-.2266E+0Q

-.Í23ÉE+01

--2371E+01

.800ÜE+ÜÍ

.13Q0E+Q2 ,16QOE*02

.2000E+02

. Í775E+02

.Í750E*Ü2

.1275E+02

.9444E*GÍ

.3000E+OÍ

-OOOOE+00

^OMEtOl .SOOÚE+01

.6ÚÜ0E+01

.70ÜÜE+01

.Í200E+02

.1700Et02

.1775E+02

.1750E+02

•1275E+02

.9444E+Ü1

,38ÜOE*01

.3000E+01

.5000E+01

.3000E+0Í

.8000Et-01

.1000E+02

. 1300E+02

,1780Eí02

.1775E+02

. 1750E+02

.1275E+Ü2

.9444E+01

.éOOOE-t-01

.GOOOE+00

.3000E+01

.9000E+01

.7000E+01

.1300E+02

.1500E+02

,1780E+02

.1775E+02

.1750E+02

.1275E+02

.9444E+01

.3B00E+01

.4538E+01

.1000E+01

•500ÜE+01 .7000E+01

.1000E+0Z

.1205E+02

>»MODELO BOWENKIMS. ESTIMACIÓN: ARIÍtó ESTACIONAL CON TENDENCIA CONSTANTE

DATOS - Ta 224

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1 2 i 1,0000

SERIE DE RESIDUOS;

HUMERO DE RESIDUOS = HEDlft DE LA SERIE = ERROR TÍPICO DE LA HEDÍA = VALOR T (COBRASTE HEDlft = 01 =

153 -.1367 .íaoe .7558

2

3

,0185

-.2009

1.0000

-.0454 i.0000

>»FUNCION DE AUTDCORRELACIÜM SIMPLE:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.19(*í

.06

.16 ,09

,09 .09

-.03 .08

-.03 .09

,06 .09

.05 -

.00

.Oí

.09

-.01 -.09

10 08

03 09

01 09

.03

.OB

-.15 .09

,09 .09

-.06 .08

-.04 .09

-,32 .09

.03

.09

.05

.09

.04

.10

00 09

08 09

OS 10

-.OB .09

.10

.09

-,06 .10

.13

.09

-.02 ,09

.07 ,10

.07

.09

-.07 .09

.OB

.10

-.03 ,09

.10

.09

-.04 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VñLOR S = 45,70 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADÜ CON 33 GRADOS DE LIBERTAD

>»F(JNCIffl DE AÜTOCORRELACIQN PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25-36 E.T.

RESUMEN

.m)

.03

.17

.09

,05 ,09

-.07 .08

-.10 .09

-.04 .09

DE LA ESTIMACIÓN;

DIFERENCIAS t-

.08

.08

.07

.09

,02 .09

DATOS

-.13 ,08

-.02 -.09

.03

.09

- Ta 22'

1

.09

.08

,12 .09

,04 .09

-.11 .00

-.02 ,09

-.10 .09

//

DIFERENCIA E

,10 .09

,13 ,09

.03 ,10

-.07 -.02 ,09 ,09

.01 .07

.09 .09

-.03 .03 .10 ,10

165 OBSERVACIONES

5TACIDML DE ORDEN 12

.13

.09

-.03 .09

.01 ,10

.03 -

.09

-.13 .09

.05 -

.10

04 09

18 09

08 10

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR ESTiflADO

95 I L. I. .Uf.

1 TENDENCIA CTE.

2 HA REfiUUHt

3 HA ESTACIONAL

SUMA DE CUADRADOS RESIDUAL .763108E+03

NUHERO DE RESIDUOS 153

0

2'

12

150 B.L,

-.2332Í1E+00

-,328383E*0Q

.703114E+00

-.412093E+00

-.483443E+00

.58Í012E+00



-.643297E-01

-J73Í23E+00

.825219E+Ü0

.508739E+01

.225552E+01

TIME SERIES FORECftSTIÍIG FOR ffifiEL ( ! ) M U M i O . O . Í I n ¡ 0 , 1 , 1 ) 1 2

DftTft - Tft 224 N = 165 D = 1

PARAMETER PAKAHETEÍi PARAHETER ESTÍMATE NUWER TWE QRDER VALUÉ

i TREN3 CÜMIM ¡¡ -.238211E+00

2" REGULAR MOV AVER t -.323383E+Ü0

3 SEASOHñL HOVflVER í2 .703U6E+00

NUHBER ¡JF UNE ÜRI6IHS FÜR FORECASTB = 1 // NUHBER OF FDRECASTS AT EACH TIME ORIMN = 15

FüRECñST TIriE ÜRIGIMS ARE T= 165

MODEL l FÜRECAST3 AT BñSE FERIOB 165 WITH 95 PER CENT CONFIDENCE LIÍ1ITS

is hüím

i é i 4 5-fi T S ¥ It M rt i% t* B-

LO. CffliF. LIAIT

.1251119E+02

.Ü94085E+02

.1200645E+Q2

.73B2049E+GÍ

.4W4673E+01 -.!39i774Et01 -.2396U5E+01 -,24B2524E*ei ,509Ó465E+0Ü .1758138E+01 .5373390E+01 .8382I79E*OI •1ÍS3493E+02 .il7%65E+02 .H5é750E+G2

FQRECAST

.16932Ü1E+02

.1636167E+02 =1665953E*02 .Í203513E+Ü2 ,865775^*01 .3256312E*Ú1 ,2256971E+Ü1 .2170561E+G1 .5162732E+01 =64íl224E*01 .1002648E+Ü2 . Í303S526E+02 ,166é95SE*Ü2

= Í&63130E+02. .1642i32E*í¡2

UP, COíiF, lililí

;2135284E*02 ,2Ü?825ÜE*Ü2 .2131262E+G2 .ÍÍ>á3822E-i02 .Í33iG34E*02 .7909397E+O1 .691Q057E+01 .6823M7E+01 .9B15818E+01 .1106431E+O2 .1467?56E*02 •1768835E+02 .2Í5G422E+02 .2i46594E+fJ2 ,21275t4Et02

ACTUAL

ttti tm tm tm tm un mi 5 7 4 ü

tm mt mt tm

, IF KN

1 7/86) í S/S6) l 9/86) (Í0/86Í IU/B6) 112/86! ( 1/37» ! 2/87í ! 3/S7) t 4/87) i 5/87! ! 6/87 ( 7/87) i 3/37i i 9/87!

WEÍ6HTS UBED IN CÍVLCULfiTI^G GESNFiDENCE Lí t t lTS AND UPMTIH6 FÜRECABTS AFTER NEH DBSERVATIONi

PERIOBS AHEAQ NEIGHI

t ? ••i

4> 5-i-•T

f 9

m. u n 1-5 •W

B-

.OÜ000OÜE+ÜO

.3283830EÍ-00

.000O000E+O0

.OOOOOÜQE+00 ,0QOOO00E+O0 .OOOOOOOEí-OO .000OO00E+00 .SG0OOOOE+0O .0000000E+O0 .0O00O0OE+OO .00OO000E+OÜ .2968S44E+00 ,ÜO0OÜ0ÜE+O0 .9749S8GE-01 .0OO0OO0E+O0

>»HDDELO BÜHENKIHS. ESTIMACIÓN: 1MA (0,1,1)12

DATOS Ta - 205

»ÍSERIE DE RESIDUOS:

//

GE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE * ERROR TÍPICO DE Lfi HEDÍA » VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = O

NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 104

m -,1463 .2385 .6973

>»FÜNCION DE AUTOCÜRRELACIÜN SIMPLE:

í - 12 E.T.

13- 24 E.T.

.07

.10

.10

.11

.04

.10

- .09 .11

- .14 .10

- . 1 0 .11

- . 11 .10

- . 05 .11

,10 .10

- . 05 .11

- - 2 1 * .10

.03

.11

-.os .11

- .14 .11

- .12 .11

.Oí

.12

.09

.11

,06 .12

.01

.11

.03

.12

.13

.11

- . 0 2 .12

- . 01 .11

.05

.12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO EL VALOR Q = 29.95 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ CON 23 GRADOS DE LlBERTfiD,

>»FUNC1DN DE AUTÜCORRELACIQÜ PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.07

.10

.10

.11

.04

.10

- .19 .11

•RESUMEN DE Lfi ESTIMACIÓN

- . 1 5 .10

- .01 .11

- . 0 9 .10

- .09 ,11

.13

.10

.07

.11

- .25» .10

- .04 .11

- , 1 0 .11

- . 0 6 .11

- . 0 6 .11

.04

.12

.OS

.11

,10 ,12

- . 11 .11

- . 1 5 .12

.16 ,11

.00 ,12

- . 0 4 .11

.13

.12

DATOS - Ta 205 // lié OBSERVACIONES

DIFERENCIAS * 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

PARÁMETRO TIPO DE PARAHETRO



95 l l. S.

1 HA ESTACIONAL 12 .780571E+00 .638752E+00 .922390E+ÜO

DE CUADRADOS RESIDUAL .ÉÍ234BE+03 103 G.L.

NUMERO DE RESIDUOS Í M



,594513E+01

.243826E+01

>»HODELQ H M - J O K I N B . ESTIMACIÓN; IKñ (0 ,1 ,1 *12

DATOS - Ta 235 // fJUHERG EFECTIVO BE OSSERVACJOffiS PARA i f l E S T I M C I f l 132

>»SERIE DE RESIDUOS!

NUMERO DE RESIDUOS MEDIA DE LA SERIE

= =

ERROR TÍFICO DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0 i =

>»FUNCI0N DE AUT0C0RRELACION SIHFLE:

S- Í2 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.Oí

.09

-.06 ,10

.03

.10

,18 ,09

-.04 ,10

-.03 .10

-.06 .09

-.08 .10

.00

.10

-

-.03 .09

-.04 .10

-.13 .10

132 0955 Í746 5472

,11 .09

-.02 .10

.04 ,10

-.191*) .09

-.01 .10

-,10 ,10

,02 -.09

-.07 .10

.OS -

.10

OB 09

08 10

07 11

.IB

.09

.02

.10

,00 .11

,12 .10

.02

.10

-.03 .11

.07

.10

-.14 .10

-.10 ,11

.04

.10

-.04 .10

-.04 ,11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 45,38 SE COHPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUABRADO CON 35 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCION BE AUTGCORRELACION PARCIAL!

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

,01 .09

-.06 ,10

,07 ,10

.13

.09

-.10 ,10

-.03 ,10

RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN!

-.07 .09

-.02 .10

-.04 ,10

-.06 ,09

.02 ,10

-.06 .10

DATOS -

,14 .09

.04

.10

.00

.10

Ta 215

-.20(1) .09

-,01 .10

-.12 .10

//

-.02 .09

-.13 .10

.08

.10

144

.01

.09

,05 .10

.00 ,11

-1S .09

.01 -

.10

,02 -.11

OBSERVACIONES

.10

.10

.03

.10

.07

.1!

.04

.10

-.13 .10

-.09 .11

-.01 .10

.05

.10

-.10 .11

DIFERENCIAS

PA8AHETRÜ NUMERO

1

-

TIPO BE PARANETRO

m ESTACIONAL

í DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12


12

VALOR ESTIMADO

.70S050E*00

L. I.

.575130EtOO

95 I L, S.

,834971E+00

SUKA DE CUADRADOS RESIDUAL

NIMERD DE RESIDUOS

.528141E+03 131 S .L .

132



.403161E+01

.2007B9E+01

Resultados con series de Oxígeno disuelto

»>MOI>ELO BOX-JENKmS. ESTIMACIÓN: IMA i O , i , l í e s tac i ona l t c í e .

DATOS - OD 9 NUHERD EFECTIVO DE OBSERVACIONES PASA LA EBTÍWSCIDN 132

NUTRIZ GE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; ! 2

1 1.0000

2 - .2082 1. >»SERIE DE RESIDUOS!

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEBIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION DE AÜTÜCORRELAEION SIMPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

,15 ,09

-.03 ,10

-.02 .11

•Oí .10 .09 .09

.23IIJ .10 •

.10 .10

,04 -.22 .11 .11

-.

.12 ,09

-.11 .10

.01

.11

132 0395 Í567 2520

.15

.09

,03 .10

-.01 .11

.10 ,09

.06 ,10

-.19 .11

-.07 .09

.04

.10

-.09 .11

.02

.09

.10

.10

-.17 .11

.14

.09

-.13 .Ü

-.14 .12

.06

.10

-.09 .11

-.01 .12

.17

.10

.00

.11

-.15 .12

.06

.10

.04

.11

-.17 .12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 8 = 84.69 U ) SE COMPARA CDfí EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRflM CON 34 GRADOS DE LIBERTAD,

»>FUNCIQN BE AÜ7OCGRRELACI0N PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

,15 ,09

-.06 .10

-.04 .11

-.01 .09

.16

.10

,07 .11

.10 ,09

-.02 .10

-.10 ,11

.09

.09

-.16 .10

.01

.11

.12

.09

.03 ,10

-.11 .11

.07

.09

,03 .10

-.13 .11

-.11 .09

,00 .10

-.01 .11

.01

.09

.05 ,10

-.16 .11

,10 .09

-.15 ,11

-.04 .12

.04

.10

-.07 ,11

-.01 .12

,16 .10

.03

.13

-.13 .12

.02 ,30

.02

.31

-.01 .12

>»RESÍMEN DE LA ESTIMACIE

DATOS - OD 9 144 OBSERVACIONES 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

95 l PARÁMETRO TIPO DE ORDEN DEL VALOR NUÍ1ER0

1

. 2

PARÁMETRO

CONSTANTE

HA ESTACIONAL

PARÁMETRO

0

12

ESTIMADO

-,154B55E+00

.779773E+00

L, I.

•.25UME+00

.¿63833E*00

L. S,

-.585460E-01

,B95707E*00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUÜERO

.424857E+03

132

130 5.L, CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.326813E+0Í

.180780E+01

»>HDDELO BQX-JEKKIN9. ESTIfSCION; 1HA f l , l ) estaciona!

DATOS - OD 210 NfflERO EFECTIVO DE OBSERVftCíBNES PfiR& Lft ESTIRACIQN Í52


NUMERO DE RESIDUOS = 152 HEDÍA DE LA SERIE = - ,2593 E. T. DE LA MEDIA = ,0948 VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = Si = 2.7343 ( t )

>»FUHC10N DE AUTOEGRRELAClGfi SIMPLE;

í - 12 ,14 , 2 0 ( 1 5 , 1 0 ,13 ,00 , 25 ( í ) ,17 .07 ,18 ,10 ,01 - . 0 1 E.T. .08 .OS ,09 ,09 ,09 .09 .09 .10 ,10 ,10 .10 .10

13- 24 .08 .06 .06 - . 0 1 - .Oí .00 .14 .06 ,16 ,07 .05 - .09 E.T, ,10 ,10 .10 ,10 .10 ,10 ,10 .10 .10 .10 ,10 ,10

PARA CONTRASTAR SE ESTA SERIÉ ES RUIDO BLANCO, EL VñLQR Q = 58,12 ií) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 23 GRADOS DE LIBERTAD,

>»FUNCIDN DE AUTOCGRRELACIOfi PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.14

.08

.00

.10

.19(1) .05 ,08 ,09

.06 -.01 ,10 .10

•RESUMEN DE LA ESTUACIÓN:

DATOS - OD 210

0 DIFERENCIAS) fíESULARiES), i

PARÁMETRO NUHERO

i

TIPO DE PARÁMETRO

,H -,06 .2KÍ) ,09 .09 .09

-,10 -.03 .02 .10 .10 .10

164 OBSERVACIONES

,13 ,09

,16 ,Í0

DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL iESI

ORDEN DEL PARAHETRO

HA ESTACIONAL 12

-.05 ,15 -.0! ,10 ,10 ,10

,04 ,i3 ,04 .10 .10 ,10

- DE ORDEN 12

VALOR ESTIMADO

.7B0944E+00

-,07 .10

-.03 ,10

L. I,

-.07 .10

-.13 .ÍO

95 l

.679j39E+00

L, S.

.SS2750E+00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUHERO

• 2Í6346E+03 151 G.L.

152

CUADRADO hEDIO

ERROR TÍPICO

.Í43276E+01

.Í19698E+03

>»MDDELO BDX-JEHKINS. ESTIMACIÓN: IflA 11,1) estacional + ele.

DATOS - OD 210 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 152


1 1,0000

2 -.4309

3

1.0000 > ASERIE DE RESIDUOS;

M E R O DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FUNCION DE AliTQCORRELACÍON SIMPLE:

152 -.1199 .0953

1.2575

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.16

.08

.ü

.10

.23»)

.08

.09

.11

.13

.09

.09

.11

.21»)

.09

.02

.11

,04 ,09

,03 ,11

s 27 C t í .09

.04

.11

.19

.10

.16

.11

.10

.10

.08

.11

.21(0 ,10

.18

.11

,14 .10

.10

.11

.04

.10

.07

.11

.05

.10

-.03 ,U

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 9 - B U ? (i! SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADD CON 22 6RADDS DE LIBERTAD.

>»FUNCIOIJ DE AUIDCÜRRELACIQN PARCIAL:

1- 12 E.T.

i 3- 24 E.T.

.16

.OS

-.01 .10

,21»! .08

.06

.11

,08 ,09

.00 -

.11

.14 ,09

-.11 • 11

-.04 .09

-.01 .11

.21») ,09

.01

.11

.13

.10

.15

.11

-.04 .10

.05 • li

.15

.10

.12 ,11

.01 ,10

.05

.11

-.07 .10

-.04 .11

-.03 ,10

-.10 .11


DATOS - OD 210

0 BIFERENCIAÍB)

PARÁMETRO NUMERO

1

2

164 OBSERVACIONES

RESÜLARIESi, 1 DIFERENCIAÍSJ ESTACIDNAL(ES)

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

HA ESTACIONAL


12

DE QRDEa 12

VALOR ESTIMADO

-.540895E-0Í

,836771E+00

L, I.

-.105505E*00

J347Ó9E+00

95 I L. S.

-..267440E-02

.93B773E+00

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.21077SE+03 150 G.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍFICO

,14Q5í9E*0í

.US541E*01

>»NODEL0 B G X - M I Ü N S , ESTISACIGNi ARIHA ( 1 , 0 , 0 > Ü Í O - 1 , D e s t a c i o n a l

DATOS - OD 203 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PflRft LA ESTIBAEIGSt 153


SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = PtEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CINTRASTE fiEflíft = 0) =

1

2

3

153 -.0159 .1459 .1090

1.0000

.5323

.0012

1,0000

-.003! i .

»)FUNCION DE AUTOCORRELAClÜf! 3ÍHFLE:

1- 12 E.T.

Í3- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.04 .08

.341*1 ,09

.13

.10

.10

.08

.01

.10

.15 -

.10

03 08

04 10

04 11

.03

.OS

-.04 .10

-.01 .11

-.12 ,08

-.05 ,10

.00

.11

-.1911) .03

-.01 .10

-.07 .11

-.19(0-.09

-.17 -.10

.04 -

.11

.01

.09

.19

.10

.17

.11

-.02 .09

-.01 .10

-.03 .11

.OS

.09

.08

.10

.03 ,11

.14

.09

.02 -

.10

-.08 -.11

OS 09

08 10

03 11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLftNCD, EL VALOR 8 = 82.76 ( t ) SE COHPARA CON I L DE UNA VARIABLE CHI-CÜADRAD8 CON 33 GRADOS DE LIBERTAD.

>>FUNCION DE AUTDCORRELACION PARCIAL;

1- 12 -.04 E.T. .08

13- 24 .28(t) E.T. .09

25- 36 .01 E.T, .10

.10

.03

.02 -,10

.02 -,10

03 08

02 -10

04 U

,02 .08

.06

.10

.02

.11

-.12 .08

-.05 .10

.01

.11

-.211» .08

.12

.10

-.06 .U

-.20(1) .09

-.03 .10

,0f .11

,0! .09

-.12 .10

-.03 .11

.05

.09

-.05 .10

,01 ,11

.04

.09

.08

.10

,03 .11

.12

.09

,05 .10

-.14 ,11

.01

.09

-.20(11 ,10

-.09 .11

>»R£SÜHEK DE LA ESTIMACIÓN; 166 OBSERVACIONES í DIFERENCIÁIS) ESTACIOfíALíES) DE ORDEN 12

PARAHETRO NUMERO

1

2

3

TIPO DE PARÁMETRO

AR RESULAR

CONSTANTE

MA ESTACIONAL


í

O

12

i/ALDR ESTIMADO

.531U7E+00

-.199I88E+00

.79463SE+00

L. I,

•3959S4E+0Q

-,294864ET00

.672740E+00

95 I L. B.

,66&330E*00

-.103512E*»

.916536E+00

RESIDUOS!

SUHA DE CUADRADOS NUHERO

.494903E+03 í í Í53

5.L. CUADRADO ¡OÍD ERROR TÍPICO

.329935E+01

.18Í&41E+01

>»HDDELD BÜJ-JENKIN5. ESTIMACIÓN: ARIMA (O, 1, Uestacimal * cte.

DATOS - QD 203 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 93

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: i

í 1.

2 -.0564

2

1.0000 >»BERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = £. T. DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 01 =

>»FUNCIGN DE AUTOEORRELACIGN SIMPLE;

93 -.040? . 1596 .2503

i- 12 E.T.

13-24 E.T.

.06 ,02 -.Oí .09 -.09

.10 .10 .10 .10 ,Ü .20 .01

,11 .11 .11 .11 .11 .11

-,01 -,16 -.06 .01 .05 .00 -.02 -.09 -.04 .07 -.04 ,11 .U ,11 .11 .11 .íi .11 .11 .12 .12 .12

.06

.ü

-.0? .12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 17.44 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CM-CUADRADO ÍW 22 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIGN DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

.06 .02 -.01 .10 -.10 .06 .1? .07 -.01 .03 ,10 ,10 .10 .10 .11 .11 .11 .11 .11 ,31 .11 .11

.00 -.16 -.09 -.01

.11 .11 .11 .11 ,04 .01 -.09 -.34 -.03 .16 .03 -.10 ,11 .11 .11 ,11 .12 .12 .12 .12

>»RESUM£fJ DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - OD 203 105 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) REGULARÍES), I DIFERENCIÁIS) ESTACIORALIES) DE ORDEN 12

PARÁMETRO NUHERO

í

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

HA ESTACIONAL


9

4

VALOR ESTIMADO

-.246596E+00

.810969E+00

L. I,

.349964E+00

.656219E400

95 1 L. S.

-.143228E+00

•96571BE+00

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.218051E+G3 91 B,L CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

,239617E«01

. 154796E+01

>»i4ÜDELG BDI-JENKIN5. ESTIMACIÓN: ARÍMA 1 1 , 0 , 0 1 x 1 0 , 1 , 1 B5 Í . + CÍE.

DATOS - OQ 215 EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 131

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1

1 1.0000

2 .«14

3 .0096

í.

.0713 1.0000 Í » S E R I E DE RESIDUOS:

NUMERO SE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

»>FUNCIQN DE HÜTDCORRELñCION SIMPLE:

131 ,0510 ,1906 .2676

1- 12

E.T.

13- 24

E.T.

-.07

.09

.20 .10

.07

.09

JO .10

.17

.0?

.06 .10

-.04

.09

-.03

,10

- .01

.09

.07

.10

-.05

.09

-.05

.10

-.07

.09

-.15

.10

-.03

.09

,05 ,10

.16 ,09

-.05

.10

-.04

.09

,08 .10

,10 .09

.02 ,10

.10

.09

-.10

.10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE E3 RUIDO BLANCO, EL VALOR B = 34.31 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 21 GRADOS DE LIBERTAD.

)»FUNCION DE AUTOCGRRELACION PARCIAL:

1- 12

E.T.

13- 24

E.T.

-.07

.09

.ZHt ) ,10

.07

.09

.11 ,10

.18 .09

.05

.10

-.02

.09

-.16

.10

-.04

.09

.04

.10

-.09

.09

-.04

.10

-.07

,09

-.07

.10

-.02

.09

.03

.10

.20

.09

- .01

.10

.02 .09

.03

.10

.00 .09

- .02

.10

.05

.09

-.19

.10

>»RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - QD 215 144 OBSERVACIONES 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR E3TI

95 I L. I. L.

2

.3

AR REGULAR

CONSTANTE

A ESTACIONAL

t .442752E+O0 .284Í39E+00

.176Í07E+00 -.2B9719E+00

.B22701E+00 .712232E+00

.ÓOÍ366E+00

.624947E-01

.933Í7OE+00

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS .6Í8960E+03 129 G.L. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍFICO

.4B3578E+01

.2Í9904E+01

>»HODELD BM-JENfCINS, ESTIMACIÓN; ARIMA í l , 0 , 0 ) í ( 0 , i t l ) 1 2 DATOS - OD Z24 / / NURERQ EFECTIVO BE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 151

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: í

1 i.QOOO

2

SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T. DE LA MEDIA = VALOR T ¡CONTRASTE MEDIA = -- 0) =

2

151 -.414? .1826

2.2839 i!)

.2303 1.0000

»FUNCION DE AUTOCORRELACION SIHPLE:

I- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25-36 E.T.

-.05 .08

-.01 .08

.11

.10

00 08

00 08

04 10

-.01 -.08

,04 .08

-.03 -.10

01 08

00 08

02 10

-.10 .02 .08 .08

-.20IÍI-.04 .OB .09

-.04 -.11 .10 .10

-.04 .08

.09 -

.0?

.11 -

.10

06 08

07 09

08 10

-.02 .08

.00

.09

.17

.10

.05

.08

.08

.09

.08 -

.10

06 08

18 09

08 10

.12

.08

-.22(11 .09

-.13 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE EB RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 58.69Wl SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADD CON 34 ERADOS DE LIBERTAD.

í»FUNCIOK DE AUTOCORRELACION PARCIAL;

1- 12 -.05 -.01 E.T, .OS .08

13- 24 .02 .00 E.T. .08 .08

25- 36 .13 • .07 E.T. .10 .10

RESUMEN DE LA ESTIlffiCION:

-.Oí ,03

.06

.08

-.03 .10

-.01 .08

.02

.08

.01 ,10

-.10 .08

-.18 -,08

-.02 -.10

01 08

07 09

08 10

-.04 .08

.09

.09

.06

.10

.06

.08

-.08 .09

-.03 .10

-,01 .08

-.02 .09

.17 ,10

.04

.08

.03 ,09

.01

.10

.07

.08

,19 .09

-.15 .10

,13 .08

-.25 .09

-.04 ,10 -

DATOS - OD 224 164 OBSERVACIONES O DIFERENCIÁIS! RE6ULARÍE5), 1 DIFERENCIAD) ESTACIONALES) DE ORDEN 12

PARAHETRO TIPO BE PARÁMETRO


VALOR ESTIRADO

95 % L. I. L. S.

1

2

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

AR REGULAR

HA ESTACIONAL

.781149E+03

151

i

12

149 6.L.

.56451ÍE+00

.732112E+00

CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.425986E+00

.6O5498E+00

.703035E+00

.B58726E+00

.52426lEtOl

.228968E+01

>>>HGDELO B0X-JENKIN5, ESTIMACIÓN: ARU)

DATOS - OD 30 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 163

NATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1 2

1 i.0000

)»S£RIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE * E. T. DE LA O Í A = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FUNCION DE AUTOCGRRELACIGN SIMPLE:

2 -.0043 1.0000

Í63 ,0000 .1494 .0000

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E,T.

04 08

07 08

17 09

,11 ,08

-.14 .08

-.03 .09

.07

.08

.02

.09

.01

.09

-.07 .08

-.06 .09

.02

.09

-.07 .08

-.16 .09

-.0-3 .09

,03 .08

.02

.09

-.12 .09

-.02 .08

-.Oé ,09

.01 ,09

-.14 .08

-.06 .09

-.14 .09

,10 .OS

-.06 .09

.02

.09

.03

.08

.09

.09

,11 ,09

.07

.00

,00 .09

.12

.10

,11 .08

,11 ,09

.19 ,10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RÜIDD BLANCO, EL VALOR 8 = 62.25 (t) SE COHPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUABRADO COK 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FmCíW DE AUTOEGRffRfiCION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.04 .08

.05

.08

.16 ,09

.11

.08

-.15 .08

.02

.09

.08 ,08

-.02 .09

-.01 ,09

-.07 ,00

-.04 .09

.01 ,09

-.09 ,08

-.12 .09

.02

.09

,03 .06

,01 .09

-.10 .09

.01

.08

-.02 .09

-.04 .09

-.15 .OS

-.04 .09

-.11 .09

.08

.OS

-.10 .09

.03

.09

.08

.00

,03 .09

.07

.09

08 08

05 09

09 10

.07

.OB

.OS

.09

,17 .10

>»RE5UNEt¡ DE LA ESTIMACIÓN:

DATOS - OD 30 0 DIFERENCIÁIS!

PARÁMETRO NUHERD

2

164 OBSERVACIONES RESULAR(ES), 0 DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(ES

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

SEDIA DE LA SERIE

ORDEN DEL PARAHETRO

í

0

DE ORDEN 0

VALOR ESTIMADO

.3A3439E+Q0

.820173E+01

L. 1.

.216402E+00

.773085E+01

95 1 L. S.

.51047ÉE+00

.867260EtOl

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.5S9445E+03

m, £61 5.L, CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.3MU5E+01

J91341E+01

>»HDDELD MH-JERKIN5. ESTIWfiCIONi ARI l )

DATOS - Od 802 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 79

HflTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; i 2

1 1.0000

2 .0106 1.0000 >»SERIE DE RESIDUOS:

DE RESIDUOS « MEDIA DE LA SERIE = E, T. BE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION SIMPLE:

n .1492 .0000

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T,

.02

.11

.17

.14

- . 0 8 .11

.02

.14

.08

.11

- . 0 4 .14

-,0B -.14 -.03 -.06 -.38(0 ,18 .11 .11 ,12 .12 .12 .13

,03 -.24 -.05 -.04 -.15 -.01 .14 .14 .15 .15 .15 .15

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR B = 44,63 íí) SE COMPARA CON EL DE UNfi VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 ERADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCI9ft DE AÜTOCQRRELACION PARCIAL;

.00 .13

.14

.15

.00 .13

,07 .15

.16 .13

-.02 .15

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

,02 .11

.15 .14

-.08 .11

,00 ,14

.09 .11

-.04 .14

-.10 .11

-.11 ,14

-.12 .11

-.09 .14

-.05 .12

-.10 .15

-.07 .12

.00 ,15

-.3911) .12

-.12 .15

,13 .13

.07

.15

-.13 .13

.07 .15

,08 .13

.04 .15

.04 .13

-.08 .15

»RESUHEN DE LA ESTIHACK

DATOS - fld 802 80 OBSERVACIONES O DIFERENCIÁIS) REGULARIE5S, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONALÍES) DE ORDEN 0;



VALOR ESTIMADO

95 l L. I.

.Í3775ÍE+00

.800833E+0S

L, S.

.561474E*00

•893166E+01

1 AR REGULAR

1 HEDÍA DE LA SERIE

.3496Í2E+00

.847000E+OÍ

RESIDUOS!

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.137088E+03 77 G.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.173037E*01

.133430EHM

¡&>MQDELQ BQX-JENKIHS. ESTIHACION: IflA (0 ,1 ,1 )

DATOS - OD 8


NUMERO EFECTIVO DE U O R V K I M E S PARA LA ESTIHfiCIOH 163

NUMERO DE RESIDUOS = 163 HEDÍA DE LA SERIE = - . 1983 E. T. DE LA MEDIA « ,2108 VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) « .9406

»>FUNCIDN DE AUTDCORRELfiCIGN SIMPLE:

i- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

,21(t) .08

.09

.10

,13 .11

,06 .08

,06 .11

,14 ,12

.06 -.11 - . 2 2 U K 2 9 Í Í K I 8 -.03 -.10 -.02

.08 .08 .08 .09 .09 .09 .09

.12 -.Oí - ,12 - .16 - .07 - .16 - .13 - ,04 .11 .11 .11 .11 .11 .11 .11

.12 - . 0 2 - . 1 0 - . 1 5 - . 1 6 - . 1 6 - , ¡ 0

.12 .12 ,12 ,12 .12 .12

.02

.10

,04 .11

.10

.12

.26(11

.10

.14

.11

.06

.12

.30(11

.10

,16 ,11

.05 ,12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 3 = 153.79 tt) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CNI-CÜADRADG CON 35 SRADOS DE LIBERTAD,

)»FÜNCION DE AUTOCDRRELfiCIDN PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

RESUMEN

.21(0

.08

-,05 -.10

,06 -,11

DE LA ESTIHAC

Oí 08

04 11

02 -12

ON:

04 -08

09 11

08 -12

14 08

05 U

03 12

-.191(1 .08

,02 .11

-.01 .12

-.22(1) .09

-.04 .11

-.08 .12

-,07 .09

.00

.11

-,09 .12

.04

.09

-.11 .11

-.01 .12

-.12 .09

-.05 .11

.02

.12

-.06 .10

-.04 .11

.13 ,12

,19 .10

.04

.11

-.07 ,12

.19

.10

.06

.11

-.11 .12

DATOS - OD 8 164 OBSERVACIONES

1 DIFERENCIÁIS) REGULAR(ESI, O DIFERENCIÁIS! ESTACIDÍIALIESÍ DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

í

TIPO DE ORDEN DEL PftRAHETRü PARÁMETRO

HA REGULAR 1


.S83S02E+O0 .S13750E+00

95 l L. S,

.953853E+00

RESIDUOS;

SISA DE CUADRADOS

NUÍ1ER0

.U7947E+04 162 G.L.

163

CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.728066E+01

.269827EH)i

»>HODELO BOX-JENKIHB. ESTIHfiCIQNi IHA (0,1,15 estacione!

DATOS - DD 3 NUHERO EFECTIVO DE QBSE8VACIQNES PftRñ Lft ESntMCIOH 152


NUHERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FONCIGN DE AUTGCORRELACION SIMPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

,16 .08

-.Oí ,09

.00

.10

.11 ,08

.05

.09

.05

.10

,18ítJ .08

.16

.09

.04

.10

-. ,

-i 0.

.02

.09

,06 ,09

-.03 .10

152 7840 2207 5526 (tí

-.02 .09

.04 ,09

-.04 .10

-.04 .09

.03

.09

-.06 .10

.02

.09

.07

.09

-.14 .10

.14 ,09

-.11 .09

-.13 .10

-,03 .09

-.16 .10

-.14 .10

-.01 .09

-.14 .10

.00

.11

.21UK02

.09 .09

-.02 -.17 .10 .10

-.12 -.23 .11 .11

PARA CONTRASTAR Sí ESTA SERIE ES RUIDü BLANCO, EL VALOR Q = 92.52 (f) BE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADD CON 35 GRADOS DE LIBERTAD,

>»FUNCIQN DE AUTOCORRELftCÍON PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.16

.OB

-.02 .09

.07

.10

.09

.08

.01

.09

-.03 .10

16 08

18 09

06 10

-.04 ,0?

.00

.0?

-.05 .10

-.05 .09

,02 .09

-.01 .10

-.06 .09

-.05 .09

-.12 .10

.04

.09

,00 .09

-.10 .10

.17

.09

-,03 .09

-.01 .10

-.06 .09

-.15 .10

-.07 .10

-.04 .09

-.17 .10

.01

.11

.18

.09

,08 .10

-.02 .11

-.06 .09

-.09 .10

-.221*1 .11

>»RE5UM£N DE LA ESTIHACÍON;

SATOS - OD 8 164 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) RE5ULARIES), 1 DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(EB) DE ORDEN 12

PARÁMETRO NUMERO

i

TIPO DE FARAMETRO

Mfi ESTACIONAL


12

VALOR ESTIMADO

.523582E+00

95 l L, 3.

.379456E+00

l. S.

.667708E*00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUHERO

.12Ü20E+04

152

151 B.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

,B02Í20E*01

.283217E+0Í

»>H0DELO BDI-JENCMS. ESTIMfiCJOti: HA (0 ,1 ,1 ) es tac i ona l * CÍE,

DATOS - OD B NUHERS EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lfi ESTÍHKIMI 152

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARñHETRQS: í

1 1.0000

>»SEfi IE DE RESIDUOS!

OR36INAL SERÍES HUMERO BE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T. DE IA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = Oi *

)»FUNC¡Qfí DE AUTOCQRRELACION SíflPLE:

2 -,081i

152 -.0037 ,2104 .0412

1,0000

i- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.19»)

.08

.03

.09

.01

.10

12 08

OS 09

08 !0

.16 ,09

.16 ,09

.05 ,10

.03 ,09

.07

.10

.00

.10

-.04 -,09

.01 -,10

-.05 -,10

OS 09

02 10

08 10

-.02 .09

.01

.10

-.15 .10

.08

.09

-.14 .10

-.18 .11

-.07 -.02 .09 .09

-.221ÍK54 ,10 .10

-.19 -.03 .11 .11

,20lt! ,17 .09 ,09 •

-.01 -.05 .10 ,10

-.13 -.18 .11 .11

PARA CONTRASTAS Sí ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O « 92.77 (t) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 34 ORADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIGN DE AUTOCORRELACIÜH PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

.19(11

.08

-.05 ,09

,04 .10

,08 .08

,00 .09

,00 .10

,13 .09

.11 ,09

-.06 .10

-.03 .09

.04 ,10

-.02 .10

-.07 .09

.01

.10

-.05 .10

-.09 .09

-.05 .10

-.10 ,10

.01

.09

-.03 .10

-.14 .10

.12

.09

-.13 .10

-.03 .11

-.08 .09

-.13 .50

-.05 .11

-.01 .09

-.11 .10

.08

.11

.201») .14

.09 .09

.01 .01

.10 .10

-.08 -.13 .11 .11

»>RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN:

DATOS - 00 8

PARÁMETRO NUMERO

1

2

// 164 OBSERVACIONES //

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

HA ESTACIONAL


0

12

i DIFERENCIÁIS)

VALOR ESTIMADO

-.443012E+W

.869948E+00

ESTACIONAL(ES) DE ORDEN 12

L. I.

-.535010E+00

.77S979E+00

95 "í US,

-.351Q15E+00

.960917E+00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.10É604E+04

152

150 5 . L . CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

,¿77362E*01

.260262E+01

>»HODELO BOI-jQUCMS. ESTIMACIÓN: IHftU.l) Estacional

DATOS - OD S NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIRflCIOM 68

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1

i i.(

2 -.1215 >»SERIE DE RESIDUOS!

1.0000

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FUNCIQN DE AUTÜCORRELACIQfJ SIMPLE;

-.0524 .2132 .2457

i- 12 E.T.

13- 24 E.T,

25- 36 E.T.

.06 ,02 .11 ,07 .02 ,17 -.01

.11 .11 .11 .11 .U .11 .11 .03 .06 -.07 .11 .11

,01 .06 -.09 -,i2 .05 -.13 -.13 ,01 -,17 .11 .11 .11 ,12 .12 .12 .12 .12 .12

,00 -.23 .01 -.07 -.07 -.01 -.13 -.20 -.02 ,12 .12 .13 .13

.11

,12

.03 .13 .13 .13 .13 .13 .14

,13 ,1!

.09 ,12

.03

.14

.02 ,11

.03

.12

-.17 .14

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR § = 51.94 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHÍ-CUADRADD CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUfiCiÜfi flE AUTÜCÜRRELACÍÜN PARCIAL;

i- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 34 E.T.

.06

.11

.04

.11

.04

.12

.01

.11

,04 -,11

-.Í5 -.12

¡1 11

14 íl

14 13

.04

.íl

-.07 .12

-.02 ,13

.03

.11

.00

.12

.01

.13

.14

.11

-,Í2 .12

-.18 .13

-.04 .11

-.05 .12

.02

.13

.02

.11

,00 .12

.00 ,13

.02

.11

-.12 .12

.03 ,13

-.10 ,11

-.02 .12

.09

.14

,14 ,11

.12

.12

-.03 .14

-.04 .11

.07

.12

-.10 ,14

>»R£SUMEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - OD 0

PARAfitTRG NUMERO

1

2

//

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

fifi ESTACIONAL

ÍOO OBSERVACIONES


0

12

// 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

VALOR ESTIMADO

-.346500E+00

.737662E+00

L. I.

-.311290E+M

.554463E+00

95 l L, S.

-. 131870E+00

.Í20362E+00

RESIDUOS!

Süttft DE CUADRADOS

NUHERO

,340277E*ü3 86 6.L. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍFICO

.404973M1

.2O1239E+0Í

>»MQDELQ BGÍ-JEriKINS. ESTItíACÍÚN; ARÜi

DATOS - DD 107 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: i 2

i Í.ÜOOO

1.0000

m

>»SERIE DE RESIDUOS; NUMERO [í RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA litDIA = VALOR T CONTRASTE MEDIA = 0) =

2

U3 .MM .1681 .0000

-.0098

mFUNCIQN DE AÜTOCÜRRELACM SIMPLE;

1 - 12 E.T.

33- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.03

.13

.0?

,14 - . 0 5 .08 .OS

.00 - . 07

.09 .09

,00 - . 0 5 - . 07 - . 06 I .08

.01 - . 1 8

.09 .09

. 1 9 U I - . 1 2

.09 .10 .12 - . 1 0 .10 .10

-.Oí .10

07 09 .09

2KS1- .03 10 .10

,14 - . 03 .08 .08

O! - . 0 6 09 .09

12 - . 05 ÍO .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL SE COÜPARA COÍi EL DE ONA VARIABLE CHI-CUADRADO W-

>»fUHCItHí DE AUTGCGRRELACIÜN PARCIAL;

VALOR G = 83.33 ( t ) 34 GRADOS QE LIBERTAD.

.06

.09

.12

.10

.22(1)

.08

.13

.09

.00

.10

,10 .09

.02

.09

.17

.10

1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

25" 36 E.T.

-.05 .08

.09

.09

,16 ,09

.13

.08

.01

.09

-.06 ,10

-.04 -.00

-.08 ,09

.06

.10

02 08

03 09

01 30

-.04 ,08

-.14 ,09

-.02 .10

-,08 .08

,07 ,09

-.36 .30

-.05 ,08

.0!

.09

-.06 .10

-.04 .OS

-.08 .09

-.09 .10

.15

.08

-.07 .09

-.06 .10

-,02 .08

-,02 .09

,06 .10

.IBÍil

.03

.33 -

.09

.03

.10

.13

.09

,04 .09

.03

.10

>»RESUMEN DE LA ESTIHACION;

DATOS - Od - 107 0 DIFERENCIÁIS)

PARÁMETRO NUMERO

'i

2

164 OBSERVACIONES REÚULARíES), 0 DIFERENCIÁIS) ESTACIQNALíES!

TIPD DE PARÁMETRO

AR RES1JLAR

MEDIA DE LA SERIE


t

•0

DE ORDEN 0

VALOR ESTIMADO

.379745E+00

.633762E+Ü3

L. I.

.233B39E+00

.629373É+01

95 l L, S.

.52565ÍE+00

.73B143E+0S

RESIDUOS;

SU«A DE CUADRADOS

NUMERO

,746424Etú3

163

163 6.L. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.463638E+01

.2Í531SE+01

>»HODELD BOÍ-JE#KINS. ESTISSCTON: ISA ( 1 , 1 )

BATOS - 01 107


NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. I . DE Lfi HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

NUMERO EFECTIVO BE OBSEBVACI0tíES fflüft Lfi ESTIMACIÓN 163

163 -.1527

.1773 .8612

»FUNCJOM DE ftUTOCQRRELACIQN SIMPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

Mí) .16 -.06 -.11 -.18 - . 21 ! í - . 19 í i í - , 12

M .09 .09 .09 .09 ,09 .10

.16 .00 -.11 -.12 - ,Z3(Í ) - .0B -.13 -.08 ,10 .10 .10 JO .11 .11 .11 .11

.19 -.03 .05 -.13 -.15 -.301*)-.19 -.20

.11 .12 .12 .12 .12 .12 .12 ,12

.06

.10

.06

.11

.08

.13

.04

.10

.OS

.11

,11 .13

.23(1!

.10

.17 ,11

.10

.13

.19

.10

,13 .11

.20

.13

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES ROÍDO BLANCO, EL VALOR O = 140.3874 ! í í 3E COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE C'rií-CUADRADO COÍJ 35 NADOS DE LIBERTAD.

»SFÜNCIGfi DE fiOTQCORRELACIOH PARCIAL'.

1- 12

E.T.

13- 24

E.T.

25- 36 E.T,

.301»)

.08

.02

.10

,14 -

,11

.07

.0?

-.06 .10

,30 .12

-.14

.09

-.0?

.10

.07 ,12

-.07

,09

,00 .10

-.05

.12

-.11 .09

-.13

.11

-.10

.12

-.14

.09

.09

.11

-.19

,12

-.09

.09

-.06

.11

-.07

.12

-.04

,10

-.11

.11

-.12 .12

.10

.10

-.05

.11

-,05

.13

-.05

.10

.02

.11

.03 ,13

.17

.10

,08 .11

-.04

.13

.06

.10

-.04

.11

-.03

,13

)»RESUNEN DE Lft ESTÍHACI

DATOS - ÜD 107

PARAfiETRQ

NUMERO

1

164 OBSERVACIONES

TIPO DE

PARAHETRO

U RESUlftR


1

1 DIFERENCIA REGULAR

VALOR

ESTIMADO

,933667E*ÜÜ

L. I.

.S79096E+00

95 I

L. S.

.9BB238E+00

RESIDUOS;

StlfSA DE CUADRADOS .83373SE+-03

163

162 E. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.514649E+01

.226S59E+Ü1

>»NQDELG BGWENKI8S, ESTIMACIÓN: IHñ í I . l í e = t a c i o n a i

BATOS - OB1Ü7 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIHfiCIüN 152

íTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; i

1 i.OOOO

SERIE DE RESIDUOS!

mmm BE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T (COMTRASTE HEDÍA = = Oi =

2

152 -.0935 .1769 .5289

-.1997

2

Í.OOOO

>»FUHC10H DE flUTOCQfiRELACIOH SIHPLEí

1 - 12 E.T.

.191») .13 - .01 ,07 - .04 - . 1 5 - ,07 ,04 ,13 - . 02 ,03 ,0? ,09 ,09 .09 ,09 ,09 .09 ,09

13- 24 .02 - . 0 6 - . 09 .03 - . 1 1 .03 .01 .07 - . 03 .01 E.T. ,09 .09 .09 ,09 ,09 ,09 ,09 .09 .09 .09

25- 36 ,03 - . 14 ,06 - . 0 1 - . 04 - .22 - . 06 - .10 - . 0 8 .01 E.T. .09 ,09 .09 .09 .09 .09 .10 ,10 .10 .10

PASA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO. EL VALOR Q = 5Í.37 SE COMPARA CGN EL DE UNA VARIABLE CHI-CÜADRADO CGN 34 6RADC3 DE LIBERTAD,

>»FUNCIDN DE AUTQCGRRELACiGN PARCIAL:

,12 .09

= 03 .09

.10

.06 ,09

-.07 .09

-,01 ,10

í- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 r — L. [ ,

•>RE3UMEN DE LA

DATOS - OD107

PARÁMETRO NUMERO

1

2

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRí

HÜHERD

.Í91t!

.03

-.06 .09

.09 ,09

i .10 .OS

-.03 .09

-.10 .09

ESTIHACIOKt

IDOS

-.05 .09

-.05 ,09

.05

.09

.07 -,09

.07 -

.09

.03 -

.09

.06

.09

.12

.09

.09

.09

164 OBSERVACIONES

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

M ESTACIONAL

.719237E+03

152

-.13 • .09

.08 ,09

-.21 (%)• .09


0

12

150 6.L.

-.01 .09

.04

.09

-.01 .10

.03 .1! -.07

.09 .09 .09

-.02 -.05 .01 .09 .09 .09

-.07 -.02 .09 .10 .10 .10

.11 ,09

.04

.09

-.06 ,10

1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN

VALOR ESTIBADO

-.2Ú2Í0&E+00

.B63654E+00

CUADRADO ÜEDIO

ERROR TÍPICO

L. I.

,01 ,09

-.11 .09

-.09 ,10

12

95 ?.

.232044E*00

.7774Í7E+00

L. S.

-.Í22169E+00

.94939ÍE+00

.479491Et01

.218973E+01

>»NDDELÜ BOX-JEfJKINS, ESTIMCIONi ARÍ1)

DATOS - OS BG2 BO OBSERVACIONES (valar de 9/81 corregido)

HUMERO EFECTIVO EE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 7?

HftTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 2

1 1,0000

.0106 1. >»SERIE DE RESIDUOS;

tiUhERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = 0) =

»iFUf!CÍON SE AUTOCORRELftCIMl 3IHPLE:

79 .0002 .1347 .0011

i- 12 E.T.

-.05 .13 .1! .11

.06 -.13 -.14 ~.tb -.24

.11 .12 .12 .12 .12 ,12 .13 ,13

13- 24 .Oí .04 -.05 .02 -.19 -.06 -.07 -.04 -.13 E.T. .13 .14 .14 .14 .14 .14 ,14 .14 .14

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCD, EL VALOR Q = 37,84 SE COtiFARA COK EL DE UNA VARIABLE CW-CUADRADO CON 22 GRADOS DE LIBERTAD,

>»FUBCIGN DE AUTOCÜRRELACION PARCIAL;

.04 ,13

.13 ,14

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

-.05 .13 .06 -.1? -.12 -.11 -.02 -.25U) ,16 .11 .11 .11 .12 .12 .12 ,12 .12 ,13

.12 -.04 ,13 .14

.01 -.04 -,Q9 .01 .02 -.19 ,14 .14 .14 ,14 .14 .14

)»RESUNEN DE LA ESTIMACIÓN;

.11

.13

.13

.14

.16

.13

,03 .14

01 15

07 14

.07

.13

,15 ,14

.05

.13

.01

.14

GATOS - OS m 30 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) REEULAR(ES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(ES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

i

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA


1

0

VALOR ESTIMADO

.255954E+00

.853619E+01

L. I.

•378449E-01

.817179E+0I

95 I L. 3.

.474064E+00

,g?G059E*Ül

RESIDUOS;

SUríA DE CUADRADOS

NÜHERO

.11Í7B1E+03

79

77 6.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

•345Í7QE+ÜÍ

.1204B6E*OÍ

»HQD£LO B0MENKIN3. ESTIHACIG8: 1MA ( 0 , l ) x ü , l í ¡ 2

BATOS - OD 107 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lfi ESTIHíSCIffli 152

Í1ATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 2 3

í 1.0000

i . >»SERIE DE RESIDUOS!

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE Lfi SERIE = E. T. DE LA MEDIA = VALOR T (CDKTRflSTE MEDIA = = 0) =

2

3

¡52 -.0814 ,1743 .4667

.016?

-.1800

i.0000

-.0807

>»FliHCIÜN DE AUIDCORRELACIÜN SlrtPLE;

I- 12 E.T.

13- 24 E.T,

'.02 .08

,02 .09

.13 ,0B

-.05 .09

-.04 .08

-.09 ,09

.09

.08

,06 ,09

-.03 ,0S

-,13 .09

-.11 .08

.05

.09

-.06 .08

-.01 .09

.03

.OS

.OB

.0?

,14 .OB

-,03 .09

-.06 .09

.01

.09

.12

.09

.04

.09

,04 ,09

-.08 .09

PARA CDNTRASTAR SI ESTA SERIE E3 RUIDO BLANCO, EL VALOR B = 24,03 SE CDMPARft CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 21 8RADSS DE LIBERTAD.

>»FÜBCION DE AiJTÜCORRELACIEN

í- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.02 ,03

-.05 .09

,13 .08

-,03 .09

PARCIAL:

-.05 .08

-.07 .09

.07 ,08

.08 ,09

-.03 .08

-.11 .09

-.14 ,08

.05

.09

-.04 .03

.05

.09

,06 .08

-.01 .0?

,15 .08

-.05 ,09

-.06 .09

.00

.09

.10 ,09

.05

.09

,04 ,09

-.11 .09


DATOS - OD

PARÁMETRO M E R O

1

2

3

107 164 OBSERVACIONES

TIPO DE PARÁMETRO

CONSTANTE

REGULAR MOV AVES

5EA50NAL NOVAVER


0

l

12


VALOR ESTIMADO

-,2O2560Et00

-.152144E+GÜ

.866042EiQQ

l. L

-.292439E+W

-.314550E+00

,77971/ETOO

95 i í, 5,

-.Í12682E*0Ü

.102616E-OÍ

.9523ÓBE+0Ú

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS ,69S453E*03

152

149 b.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.468760E+01

,216509E+01

»>HDDEL0 BOWENKINS. ESTIMACIÓN;

DATOS - OD 205 // EFECTIVO BE 0B3E8VflCIOKES Pfifift LA ESTIMACIflH U S

SERIE DE RESIDUOS:

NUfíERD DE RESIDUOS = 115 HEDÍA DE LA SERIE = - .1577 E, T. DE LA MEDIA = .2150 VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = 01 = .7337

>»FUNCION DE AÍÍÍOCORRELACIQN SIMPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 30 E.T.

- .01 .09

- .12 .11

.01

.12

.19ü>-

.09

.17 •

.11

,17 • .12

-.12 .10

-,ÍB .12

-,11 ,13

- .14 .10

- .11 ,12

- .02 .13

- . 13 .10

- ,09 .12

- ,15 .13

- . 15 ,10

- .09 .12

- .06 .13

- .07 ,10

- .09 .12

- .01 .10

.03

.12

,12 .10

- .07 .12

.OS ,11

.02

.12

,04 .11

,13 .12

.301»)

.11

.16

.12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLAWCS, EL VALOR D = 73,14 ( t í SE CQMPfiRfi CBN EL DE UNA VARIABLE CM-CUADRADQ CON 29 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIGN DE AUTQCORRELACION PARCIAL!

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T,

25- 30 E.T.

- . 0 1 .09

- , 0 9 ,11

.01

.12

. 1 9 1 » -

.09

,10 -, i !

.08

.12

>»RE5UM£N DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - OD 205

-.12 ,10

- .04 .12

.04

.13

- .21(1» .10

- . 0 9 ,12

,02 • .13

- .10 ,10

,01 ,12

- .05 .13

- . 1 0 .10

- . 0 2 .12

.05 ,13

136 OBSERVACIONES

- . 0 6 ,10

- . 1 2 .12

- . 0 2 ,10

,00 ,12

.09

.10

- . 1 8 ,12

,02 .11

- . 0 7 .12

- . 0 5 .11

.11

.12

. 3 H «

.11

.08

.12

1 DIFERENCIÁIS) REBULAR(ES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIÜNALÍES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

1

TIPO DE PARÁMETRO

HA REGULAR

ORBES DEL PARÁMETRO

1

VALOR ESTIMADO

.608701E*00

L, I .

.4606B3E+00

95 l L, S.

.756879E+00

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.60S623E+03 114 E.L.

115

CUADRADO MEDID

ERROR TÍPICO

.533879E+01

.23105BE+01

>»MOBELÜ BOX-JEÜIÜNS. ESTIMACIÓN

BATOS - GD205 NUMERO EFECTiyQ DE OBSERVACIONES PñRñ LA ESTIMACIÓN 103

NUTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS:

SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. BE LA MEDIA = VALOR T (COMISASTE HEDÍA = 0) =

103 -.333? .2101 .1615

1 1,0000

2 ,1185 1,0000

)»FUNCIDN DE AUTOCQRRELACION SIMPLE:

í - 12 E,T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.02 .19 - . i 5 - . 15 - , 1 0 - . 12 - .04 - .01 .21 .05 .10 =10 .10 .10 .11 .11 .11 .11 .11 .11

- .11 .OS - .10 ,11 .11 .11

- .02 - . 03 - .01 - . 03 .02 - . 13 - . 0 2 .12 .12 .12 ,12 .12 .12 .12

,05 .10 - .06 - . 0 3 - .17 - .07 - . 15 ,00 .05 ,12 .12 ,12 .12 ,12 ,12 ,12 ,12 .12 .13

03 11

08 12

0? 13

.00

.11

.06 ,12

.10 ,13

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDG BLANCO, EL VALDR Q = 52.82 SE COMPASA COfi EL DE I M VARIABLE CH3-CUADRADQ CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTQCQRRELACiQN PARCIAL:

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

.02

.10

.04

.11

.04

.12

.19

.10

.10

.11

.06

.12

•RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN:

BATOS - QD205

PARÁMETRO NUMERO

1

2

-.16 -.10

-.12 -.11

-.02 -.12

-.19 -.10

,05 .12

.09 -

.12

.03 • 11

,04 .12

.14

.12

1!¿ OBSERVACIONES

TIPO DE PARÁMETRO

AR ESTACIONAL

HA REGULAR

-.08 .11

-.06 ,12

.04

.12

DUDEN BEL PARÁMETRO

12

1

-.07 .11

-.10 .12

-.32 .12

-.01 .20 .11 ,31

.03 -.15

.12 .12

-.11 .05 .12 .12

,00 .11

-.06 .12

-.06 .13

1 DIFERENCIA REGULAR

VALOR ESTIMADO

.325170E+00

.676295E+00

-.10 ,11

.10

.12

-.02 ,13

L. I.

,04 .11

.09

.12

,10 .13

95 7,

•143836E+Ú0

.529827E+00

L, S,

.5Ü65ME*0C

.S22763E+CÚ

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.463B93E+03

105


ERROR TÍPICO

.4593D0E+01

•214Í13E+01

Resultados con series de Materias en suspensión

>»M0DELO M-JENKI85, ESTISftEION: AR(25

BATOS - HE 4 165 OBSERVACIONES

NUHERD EFECTIVO PE OBSERVACIONES PASA LA ESTIMACIÓN 163

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 1 1.0000

SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. BE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

2 3

¡63 - . 0 0 1 0 1.8B79

.0006

- . 4 1 8 ! - . 021?

1.0000 - . 0298 1.0000

>»FUNCION BE flUTOCDRRELflCION SIHPLE;

1- 12 E.T,

i 3- 24 E.T.

- . 07 .08

,00 ,10

- .03 ,08

- ,01 ,10

- .01 ,08

.00

.10

- . 14 ,08

,01 .10

.49(t>-

.08

,00 .10

-.01 .10

.01

.10

- . 07 .10

- .01 .10

- . 04 .10

- .01 .10

- . 06 .10

.02

.10

,07 .10

.00

.10

.01

.10

- .01 .10

.10

.10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE EB RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 54.53 (!) SE COMPARA COÍ) EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRABO CON 21 BRABOS BE LIBERTA

»?FUNCIDN DE AUTOCQRRELftCIQN PARCIAL;

¡ - 12 - ,07 - .04 E.T. .06 .08

13- 24 .06 - . 0 5 E.T, .10 .10

•RESUMES BE LA ESTIMACIÓN;

- .02 ,08

.07 ,10

-.15(11 ,48 ,08 ,08

,03 - . 02 .10 ,10

,03 .10

- .04 ,10

- . 0 5 ,10

.02 ,10

- . 06 ,10

- . 02 ,10

,08 .10

,00 ,10

- . 2 2 I H -.10

,0! .10

-.02 .10

.00

.10

,04 .10

,01 .10

OATÜS - Ms 4 165 OBSERVACIONES

O DIFERENCIAÍSi REE-ULARtES). O DIFERENCIÁIS! ESTACIONAL¡ES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

TIPO BE PARÁMETRO

DRDEN DEL PARÁMETRO

VALOR ESTIMADO

95 I L, I. L. S,

.478317E+00

.3525S9E-00

, 165685E+02

AR REGULAR

AR RE&ULAR

«EDI* SERIE

,326419E*O0 .174521E+Q0

.200799ET00 .4WM2E-01

.852116E+01 .473780E+0Q

RESIDUOS;

SUKfi DE CUADRADOS

NUMERO

.WU53E+05

163

160 5.L, CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

,588221E*03

,242533E*02

>»HDDELO BÜWENKINS, ESTMftCIDN: tt(l)

DATOS - HS2Q3 151 OBSERVACIONES

NUHERD EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 1

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 1 l . ( 2 .0027

2

í = 0000 >»SERIE DE RESIDUOS;

DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = O! =

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION SIMPLE:

150 .0023

6.

,0003

1- 12 .03 -,14 E.T. .08 .08

33- 24 .03 -.09 E.T. .10 .10

ARA CONTRASTAR SI ESTA SI

-.02 .08

.01

.10

.22(11 .00

.08 .09

.29(11-,04

.10 .10

ERIE ES RUIDO BLANCO,

-.03 .01 .09 .09

-.0? -.01 .10 .10

EL tfALOR D =

.13 ,09

.15

.10

60.00

,92 ,09

-,01 .10

(t)

-.09 .09

-.1! ,10

,02 ,09

,00 .10

.28(1) ,09

.14

.10

SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 ORADOS DE LIBERTAD.

>»FU()CÍON DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E,T.

13- 24 E,T.

.03 -.14

.08 .08

.01 -.01

.10 ,10

•RESUME* DE LA ESTIMACIÓN:

-.01 .08

.03

.10

.20(1)-.03 ,00 .09

,20 -.06 .10 .10

-.03 ,09

.00 ,10

.02

.09

-.01 .10

.08

.09

.03

.10

.02 ,09

-.01 ,10

-.06 ,09

-,05 .10

.03 ,09

,00 ,10

.24(« ,09

,02 ,10

DATOS - HS203 151 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS! REGULARiESi, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL¡ESI DE

PARÁMETRO NUHERD

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA SERIE


1

0

VALOR ESTIMADO

.269172E+00

,457420EfO2

L, I.

.110941E+00

.2794UE+02

95 51 L, 3.

.427403E+00

.635374E+02

RESIDUOS:

SUMA DE CHAMADOS

NUMERO

.93B7I7E+06

150

148 G.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.63426SE+04

,79Ó410E*02

»>MODELO BOX-JENKENS. EBTIftACIBN: HA(1)

DATOS - HE 203 15i OBSERVACIONES

HUMERO EFECTIVO SE OBSERVACIONES PARA LA ESTIHACH

SATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: í I í.

151

2 1. >»SERIE DE RESIDUOS;

NUHERD DE RESIDUOS = HEDÍA BE LA SERIE = E, T, DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = Oí =

»)FUHEION DE AUTOCDRRELACIÜH SIMPLE;

151 .0634

6.3946 ,0099

1- 12 E.T. .08

, 2 1 ( t ) - . 0 1 - . 0 5 ,01 ,12 ,01 ,0B ,09 .09 ,09 ,09 ,09

13- 24 ,02 - .05 .00 .2fl(l)- .05 - .05 -.02 ,14 -.02 E.T. .09 .09 ,09 ,09 ,10 .10 ,10 .10 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO. EL VALOR Q = 49.15 ( t ) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRABO COPi 22 GRADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCION DE AUTQCÜRRELACIÜN PARCIAL;

06 09

OS 10

,02 .09

,00 ,10

.27(1) ,09

,13 ,10

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.00

.OS

.02 ,09

-.04 • ,00

-.02 ,09

-.03 .08

.01 ,09

.21(11-.01

.03 .09

.20UÍ-.06

.09 ,10

-.04 .09

-.02 ,10

.02 ,09

-.01 .10

.07

.09

,03 ,10

,02 ,09

-.01 ,10

-,04 .09

-.05 ,10

,02 ,09

-.01 ,Í0

,24 ,09

,02 ,10

>»RESUHEN DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - NS 203 151 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) REEULAR(Es), O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(ES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

HEDÍA SERIE

NA REGULAR


0

1

VALOR ESTIMADO

,453545Et02

-.31O1B3E+0Ü

L, I.

.2B5751E+02

-.465793E+00

95 l L, S.

.A2133BE+02

-,S54573E*00

RESIDUOS;

SUHA SE CUADRASES

NUMERO

• 926Í77E+06

151


ERROR TÍPICO

•621595E+04

.7B84Í3E+Ü2

»>HOBELO BQHENKINS, ESTIMACIÓN; ARÍ1Í

DATOS - H5802 81 OBSERVACIONES

NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTILACIÓN

MATRIZ BE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: I í í .0000 2 .0503

»)SER1E BE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = 00 HEDÍA BE LA SERIE = .0020 E. T. DE LA HEDÍA = 1.2412 VALOR T [CONTRASTE MEDIA = 0) = .0016

»>FUNCIflH DE AUTOCORRELACION SIMPLE:

2

1.0000

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

-.04 -.10 .35(1) .15 -.07 -.05 .04 -.01 .11 .11 .11 .13 .13 .13 .13 .13

.14 -.02 -.17 ,00 .10 -.20 -.07 .02

.13 .13 .13 .14 .14 .14 .14 .14

.03 ,13

.12

.34

,30 .13

-.03 .14

-.10 .13

-.02 .14

-,06 ,13

-.00 .14

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR G = 37.43 SE COMPARA CDN EL DE UNA VARIABLE CHI-CUABRABO CON 22 GRADOS BE LIBERTAD.

)»FUNCION DE AUTOCORRELACION PARCIAL!

1- 12 -.04 -.11 .3411) .19 ,02 -,!7 -.12 -.04 E.T. .1! =11 .11 .13 .13 .13 ,13 .13

13- 24 .00 ,03 -.07 E.T, .13 .13 .13

-.05 .03 -.15 .00 -.05 .14 ,14 =14 .14 ,14

,07 .13

-.05 .34

.20

.13

.02 ,!4

-.08 .13

-.02 .14

-.12 .13

-.04 ,14

>»RE5UHEN DE Lfi ESTIHACIC

DATOS - MS002 Sí OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS! REGLURÍES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAUES) DE ORDEN O

PARÁMETRO HUMERO

i

1

TIFO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

HEDÍA SERIE


1

*

VALOR ESTIMADO

.461055E+00

.133BBOE+0Z

L. I.

,25S982E+00

.87395SE+01

95 Z L, S.

.664729E+00

,ÍBQ3Ó4E¿02

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

• 973696E404

80


ERROR TÍPICO

,124S33E+Q3

.ÍH729EHÍ2

Resultados con series de Conductividad

»>HtJÜELO BDX-JENKINS. ESTIMACIÓN: ARíU

DATOS - Cd 4 UÑERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 164

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARANETROS; i

1 1.0000


NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE MEDIA = O! =

>»FUNC30N DE flUTOCORRELflCION SIHPLEs

2 -.0040

164

5,3723 .0000

1,0000

1- 12 E.T.

3- 24 E.T,

-,02 .08

.11

.09

.08 ,08

.04 ,09

.06 ,08

.03

.09

,09 ,0B

,05 .09

-.16 .08

-.00 .09

-.08 .08

-.Í2 .09

,22ií) ,08

.02 ,09

-.09 ,09

-.10 ,09

,05 .09

.00 ,09

.08

.09

.07

.09

.12

.09

.13 ,09

,13 .09

,00 ,09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 45.09 (t) SE COMPARA CON EL DE U M VARIABLE CHI -CUADRADO CON 22 GRADOS DE LIEERTfiD.

>»FUHCiDN DE ftUTOCORRELACION PARCIAL:

i- 12 E.T,

13- 24 E.T.

-.02 .08

,11 .09

.08 ,08

-.08 .09

.06

.08

.05

.09

.08

.08

.04

.09

-.16 .08

-.07 .09

-.11 .08

-.11 .09

.2sm-

.08

-.05 -.09

-.05 .09

-.14 .09

.05

.09

,04 ,09

.06

.09

.03

.09

.05

.09

.10 ,09

i í-í-

.09

.00

.09

>»RE3UNEN DE LA ESTINACIDN:

DATOS - Cd 4

0 DÍFERENCIAÍS!

PARÁMETRO NUMERO

l

2

165 OBSERVACIONES

REBULARÍE81, O DÍFERENCIAÍS) ESTACIONALÍES)

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA SERIE

•ADEN DEL PARÁMETRO

i

0

DE ORDEfi 0

VALOR ESTIMADO

.291957E+00

.552883E+03

L. I.

,Í417B4E+00

.537660E+O3

95 7. L, S.

.44213ÍE+Oü

.568104E+Ü3

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS .77ÍSJ3E+06 162 G.L, CUfiüSftDQ MEDIO

ERROR TÍPICO

,476255Et04

,690ií2EfO2

>»HDDELD BOK-JEKKIHS. ESTIMACIÓN; ARü)

BATOS - Ctí 4 (s in anóraalcEi

iRíl)12

NUMERO EFECTIVO GE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 152

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1 1 1,0000

>SER1E DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T. DE LA MEDIA = VfiLGft T (CONTRASTE MEDIA = 0? =

2 3

152 .0000

2.?928 .0000

-.1824 .0374

1,0000 Í.ÜOOO

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION SIMPLE;

1- 12 E.T.

J3-24 E.T.

-.07 .08

,09 .09

.04

.OB

-.05 .09

-.03 .08

-.01 .09

.20111-

.08

-.02 .09

-.2HH-.07 .08 .09

.08 -.¡fc

.09 .09

-.04 .09

-.06 .09

.05 ,09

-.09 .09

-.02 .09

.08

.09

.02

.09

.09

.09

.07 ,09

.09

.09

-.02 .09

-.04 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE E3 RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 34.84 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CBi-CÜftDRABO CON 21 ERADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

RESUHEN

-.07 .03 .08 .08

,09 -.04 .09 .09

DE LA ESTIMACIÓN:

-.03 .05

-.03 .09

.20(f)-

.08

.03

.09

-.20ÍS1-.08

.04 -

.09

.11

.09

,12 .09

-.03 .09

-.09 .09

.01

.09

-.11 .09

.07

.09

.05

.09

.01

.09

.2íi¡!

.09

.05

.09

.11

.09

-M .09

-.09 .10

DATOS - Cti 4 Í65 OBSERVACIONES

O DIFEREftCIAiSi REGULARÍE5), O DIFERENCIÁIS! ESTACIONAL (ES) DE ORDEN O



VALOR ESTIMADO

95 l L, I. L. S.

1'

2

AR REGULAR

AR ESTACIONAL

MEDIA SERIE

1

12

O

.6283UE+O0 .502760E*Üfl

.2M344E+M .115400E+00

,564257ET03 .544070E+03

J53862E+00

.417287E+00

.SS&444E+03

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

.205S79E+OÉ 149 G,L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.137973E+04

.37Í447E+02

»>lfflDELO BOX-JENKINS. ESTUttCIOH: ARIHA ¡ í , 0 ( O ) ü ¡ O , 1 , 1 ) 1 2 + CTE.

DATOS - CB4 NffiERG EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lft ESTIMACIÓN 152

mmi SE CORRELACIONES BE LOS MRflNETBOS: I 1 1.

>»SERIE DE RESIDUOS-,

NUMERO DE RESIDUOS =

HEDÍA DE LA SERIE =

£, T. DE LA HEDÍA =

VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = = 0) =

0

152 1,4347

3.274S

.4381

- .2681

.0439

5,0000

.2091 1.0000

>»FUNCÍON DE AUTQCÜRRELACIDN SIMPLE:

1 - 12

E.T.

13- 24 E.T.

25- 36

E.T.

- . 04

.00

.01

.09

. 1 !

.10

.06

.08

- . 05

.09

,11 .10

.00 ,00

.03

.09

,08 .10

.30(1)

.08

.06 ,09

- . 06

,10

.00

.09

, 2 2 ( í ) -

.09

.15 ,10

.05

.09

-.05

.09

,06 .10

,u¿¡

.09

.03 ,09

.03 ,10

.11 ,09

-.05

.09

- .02

,10

- . 0 !

.09

,08 .09

,04 ,10

.03 ,09

,11 .10

.13

.10

,uu .09

.04 ,10

-.05

.10

.09

.09

-.08

,10

-.06

,10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLftNCO, EL VALOR § - 39,86 ( i ) SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO COfJ 33 GRADOS DE LIBERTAD,

>»FONCIDN DE AUTOCDRRELACIGN PARCIAL;

1 - 12 E.T,

13- 24

E.T.

25- 36

E.T.

- . 04 ,08

,02 = 09

.06 ,10

.05

.OS

- . 08 .09

.10

.10

,00 .08

.03

.09

,08 .10

.301*1

.08

.03

.09

- . 02

.10

.02

.09

.24ÍÍ!

.09

.04 ,Í0

M ,09

.00

.09

.03

.10

.(ÍÍ!

,09

- . 02

.09

.04

.10

,03 .09

- . 10 .09

- , 0 1

.10

- . 0 1

.09

- . 0 5

.09

- . 11

.10

.0! ,09

.15

.10

.03 ,10

- ,Ü4

.09

.04

.10

-.04

.10

.05

.09

- , Í 0

,10

-.04

.10

»>RESUHEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - CD4 165 OBSERVACIONES 1 DIFERENCIA ESTACIONAL

PARÁMETRO

NUMERO TIPO DE

PARSííETRQ DRDEN DEL PARÁMETRO

VALOR

ESTIMADO

95 í

L. I. L. S.

.665569E+00

.541056E+01

,B34i62£*Ü0

t

3

AR REGULAR

CONSTANTE

HA ESTACIONAL

í

12

.528031E+00 .390492E+00

.297343E*0Í .528307E+00

.711636E+00 .589109E+00

RESIDUOS:

SUHfi DE CUADRADOS

NUMERO

.24Ó46ÍEÍ0É 149 5.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.1654Í0E+O4

.406707E+02

>»NQDELO BGWENKINS. ESTIMACIÓN; ARDÍA ( l , 0 0 ) x ( í , l , l ) i 2

DATOS - Cd 8 NUMERO EFECTIVO CE OBSERVACIONES PAEñ U ESTlHAGIOtí 152

MATRIZ DE CORRELACIONES SE LOS PARÁMETROS: i 2

i 1,0000

2 ,0569 1, SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO BE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERSE = E. T, DE LA MEDÍS = VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION GE AUTQCORRELACION SIMPLE:

¡52 5,9651

23.8935 .2497

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

- . 10 .08

.17

.09

,08 .09

,11 .08

,07 .09

.08 ,09

.Oí

.08

- . 0 ! ,09

,07 .09

,03 .08

- . 01 ,09

- .04 .09

.02

.08

- .06 .09

,00 -.09

04 08

02 09

04 09

.02

.08

,03 ,09

- .04 ,09

.03 ,08

- , 03 .09

,05 ,09

.00

.08

- .02 ,09

- ,09 ,09

-.1711) ,08

.03 ,09

- ,04 .09

16 09

02 09

07 09

- . 02 .09

.11

.09

- .06 .09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 37.69 SE COMPARA ím EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ CQN 34 GRADOS DE LIBERTAD,

»>FUNCION DE AUTOCORRELACIGN PARCIAL;

S- 12 E.T.

13- 24 E.T,

25- 36 E.T.

- . 10 .11

16 ,11

,03 .02 .02 .04 ,08 .08 .08 .08

.03 .02

-.04 -,09 ,01 .02 -.07 .09 ,09 ,09 .09 ,09 ,09 ,09

06 ,03 ,01 1 .09 ,09 .09 .09

>»R£SUNEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - Cd 8 165 OBSERVACIONES

-.07 -,05 ,07 ,09 .09 ,09

00 -.18(1) .13

08 ,08 .09

01 ,09 ,il

09 .09 .09

06 -.03 .08

09 ,09 .09

,04

,09

,11 ,09

.07

,09

í DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 11


ORDEN SEL PARÁMETRO

VALOR

ESTIRADO 95 l

L. I . L. S.

.69521SE+00

.827962E+00

R REGULAR

ESTACIONAL

1

12

,557964E*00 ,420709E*00

.704778E+00 ,581594EtO0

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

HUMERO

.131087E+0S 150 G.L.

152

CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.8739I6E+05

.29562iE+03

>>>H0DELO BOX-JENKINS. ESTIMACIÓN: ARMA U,0F0)x<0,1T1112

DATOS - Cd 30 NUHERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIÜACION !S2

HftTRII DE CORRELACIONES DE LOS PARAHETRD5; 1 2-

1 1.0000

2 .0532 1.0000 SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA CE LA SERIE = E. T. DE LA MEDÍS = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION DE AÜTÜCORRELACION SIMPLE:

152 -3Í.B701 27.2059 1.1714

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.13 .06

.14

.09

.10

.09

.03

.08

.12

.09

.06

.10

.15

.08

-.07 .09

.05

.10

-.03 .00

.13

.09

.00

.10

.04

.08

-.06 -.09

-.02 .10

03 08

Oí 09

00 10

-.13 .09

,04 .09

,01 = 10

,19(1) .09

-.02 .09

.01

.10

-.03 .09

,0! .09

-.13 ,10

.01

.09

.06

.09

.03

.10

.10

.09

,02 .09

,02 ,10

,04 ,09

.02

.09

-.01 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 43.36 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO COK 34 8RADQS DE LIBERTAD,

>»FUNCIQN DE AUTOEORRELSCIÜN PSRCIALi

1- 12 -.15 E.T. .08

13-24 .17 E.T, .09

25- 36 .08 E.T. .09

.Oí

.08

.11

.09

.OS

.10

>»RESUMEh' DE LA ESTIMACIÓN:

DATOS - Cd 30

.16

.08

-.02 .09

.03

.10

.01

.08

.04

.09

-.02 .10

165 GBSER

.03

.08

-.08 ,09

-.04 .10

DACIONES

.07

.08

-.02 .09

-.02 .10

-.12 .09

-.02 ,09

,00 .10

.15

.09

.00

.09

,02 .10

-,01 .09

-.03 .09

-.15 ,10

,03 .09

.00

.09

-.02 .10

,06 .09

.06

.09

.00

.10

.07

.09

-.03 ,09

-.01 .10


PARÁMETRO NUñERO

TIFO CE PARÁMETRO


VALOR ESTIMADO

95 L . I . L, S.

.BM852E+00

,86Ü640EH¡0

l

2

RESIDUOS;

SUHA DE CUADRADOS

NUMERO

AR REGULAR

HA ESTACIONAL

.171426E*08

m

i

12

150 6.L.

.6B53B3E*00

.735129E+00

CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.563915E*00

.609618E+00

.U4284E+06

,338059E+í)I

>»MODELQ BGX-JENKINS. ESTIMACIÓN: ARIHA (i,0,0)^0,lsl!12 + LÍE,

DfiTOS - Zá 9 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIHfiCION 132

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS; 1 2 $ l í.0000

»>SERIE DE RESIDUOS: NUMERO ÜE RESIDUOS =

MEDIA ÜE LA SERIE =

E. T. DE LA HEDÍA =

VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FÜNC1ÜN DE AOTOCORRELACION SIMPLE;

3- 12

E.T.

13- 24

E.T.

25- 36

E.T.

- . 04

.09

,13 ,09

,04 .10

- . 0 2 .09

- . 0 1

.09

- .09

,10

.15 -

.09

.06

.09

.03 ,10

2 3

Í3Z 7.7587

33,1117 ,

.02 ,09

,10 .10

.02

.10

2343

- . 1 0

.09

- . 0 9 .10

- . 1 3

.10

.5241

.0657

.04

.09

- , i l

.10

- . 02

.10

1

.00

.09

.14

.10

- . 0 7

.10

OOOO

. 2 1 6 8

.Oí ,09

- . 0 6

.10

,07 .10

1.0000

, 0 0 -

.09

- . 0 5

.10

- . 0 7 -

,U

,10 ,09

.18

.10

.05 ,11

.13 ,09

,03 .10

.13

.11

.12

.0?

.05

.10

- . 0 1

.11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 46,84 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRAÜQ CON 33 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FliNCIDN DE AUTÜCORRELACIQN PARCIAL:

1 - 12

E.T.

13- 24

E.T.

25- 36

E.T,

04 09

18 09

04 10

- , 0 2

.09

- . 04

.09

- . 12

.10

.15

.09

.00

.09

,05 -

.10

.00 -

.09

.10 -

.10

,01 -

.10

10 09

05 10

08 10

,01 .09

- . 1 1

.10

- . 0 6

.10

.01

.09

.08

.10

- . 11

,10

,04 ,09

- . 04

.10

.17 ,10

.00

.09

.02

.10

- . 04

.11

- . 12 ,09

,15 .10

- . 1 1 .11

,12 .09

.05

.10

- . 0 1

.11

.13

.09

,04 .10

- . 0 4

.11

>»RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN:

DfiTOS - Cd 9 145 OBSERVACIONES 1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE ORDEN 12

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR E3T

95 l L. I. L. S.

.634161E+00

.17S980E+Q2

,944039E*QQ

AR REGULAR

CONSTANTE

MA ESTACIONAL

1

.0

12

.476393E+00 .319624E+00

-.38B351E+02 -.597722E+02

.833214E+00 .722390E+00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

,189666Ei08 129 6.L.

Í32

CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.147028E+06

,383442E*03

»>MDDELO BDX-JEHKIMS. C$TIHAC1DN: ARIHA í l , 0 , 0 ) 1 1 ( 0 , 1 , 1 ) 1 2

DATOS - Cd 101 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PASft LA ESTífSACIüN 152

MATRIZ DE CORRELACIONES SE LOS PARÁMETROS: 1

! 1.0000

SERIE DE RESIDUOS; 2 .0190 1,0000

NUMERO DE RESIDUOS MEDIA DE LA SERIE = E, T. DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE

=

MEDIA = 0) =

>»FÜNCION DE AUTOCORRELACIOU SIMPLE;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.02 .08

-.02 M

-.06 .09

-.02 .08

-.02 .09

-.02 .09

.44 ,0S

-.04 ,09

-.02 .09

152 -4,3963 17.2462

•

-.09 ,08

.02

.09

.02

.09

2549

• MU) ,08

.05 -

.09

.00 -

.09

.02

.09

.07 ,09

.OS

.09

.04 ,09

-.12 .09

-.07 .09

.06

.09

.00 ,09

-.02 ,09

-.01 ,09

,04 ,09

-.06 .09

,04 ,09

-.02 ,09

.02 ,09

.08 ,09

-.09 ,09

-.06 .09

.11 ,09

-.13 ,09

-,13 .09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 35.11 SE COMPARA CQfi EL DE UNA VARIABLE CH1-C0ADRAD0 CON 34 GRADOS DE LI&ERTf

>»FUHCIDH DE AUTOCORRELACION PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

25- 36 E.T.

»>RESUMEN DE

DATOS - Cd

PARÁMETRO NUMERO

1

r, L

RESIDUOS!

-.02 .08

-.04 .09

-.09 .09

-.02 .00

-.01 .09

-.01 .09

LA ESTIMACIÓN:

101

SUMA DE CUADRflBOS

NüttERO

TI

.04 -.09

.08 ,08

-.05 .01 .09 .09

-.01 ,01 ,09 ,09

.20ÍJK02

.08 .09

.0! -.07

.09 .09

.05 -.01

.09 .09

165 OBSERVACIONES

PO BE PARÁMETRO

AR REGULAR

HA ESTACIONAL

.632955E+07

152


1

12

150 fi.L-

.06

.09

-.15 ,09

-.03 ,09

.04 .00

.09 .09

.07 .04

.09 .09

-.03 -.07 .09 .09

-.01 ,09

-.05 ,09

.03

.09

.09

.09

-.12 .09

.02

.09

.11

.09

-.11 .09

-.09 .09

1 DIFERENCIA ESTACIONAL DE URDEN

VALOR ESTIMADO

,6771I3E*O0

.562150E+00

CUADRADO MEDID

EÍÍRQR TÍPICO

L. I.

.557233E+00

,422B73E*00

12

'5 I í, S.

.796993E+00

.701428E+00

•455303E+O5

.2Í3378E+03

»>H05ELfJ BDX-JEHKIHS. ESTIMACIÓN; ARÜ)

DATOS - Cd Í09 NUPtERQ EFECTIVO DE OBSERVACIONES RARA LA ESTIMACIÓN 80

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS:

1 I.. 0000

2 - . 0383 1.0000 »>SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T. DE LA MEDIA = VALOR T CONTRASTE MEDIA = O! =

>»FUNCÍON DE AUTOCORRELACION SIMPLE:

- .0049 21.4247

.0002

1- Í2

E.T,

13- 24

E.T,

.00 ,11

-.12 -13

-.10

,11

.00

.13

.21

.11

.15

.13

-Ab .12

-.04

.13

.04

.12

-.04

.13

.21 ,12

.03

.13

-.10

.13

-.16

.13

-.10

.13

-.05

.14

.15

.13

.10

.14

.03

.13

-.11

.14

-.07

.13

.13

.14

.07

.23

.23

.14

PARA CONTRASTAR Sí ESTA SERIE ES RUEDO BLANCO, EL VALOR 0 = 39.84 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUfiDRfiDQ

»FUNCION DE AÜTOCÜRRELACIWI PARCIAL:

22 ERADOS DE LIBERTAD.

1- 12

E.T.

13- 24

E.T.

.00 ,11

-.09

.13

-.10

.11

.09

.13

.21

.1!

.04

.13

-.¡8

.12

,00 .13

.10

.12

-.02

.13

.13

.12

.01 ,13

-.04

.13

-.16 ,13

-.13

.13

-.07

.14

.11

.13

.05

.14

.09

.13

-.04

.14

-.08

.23

.18

.14

-.02

.13

.17 ,14

)»RESUflEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - Cd 109 8 ! OBSERVACIONES

O DIFERENCIAS) REEULARiES), O DÍFERENEiAÍSI ESTACIONAL (ES) DE ORDEN O

PARÁMETRO

NUMERO

I

RESIDUOS;

TIPO DE

PARÁMETRO

AR REEULAR

MEDIft BERIE

ORDEN DEL

PARÁMETRO

1

0

VALOR

ESTIMADO

.Ó04800E+00

.ÍÍ29S9E+04

L. I.

.4211S3E+00

.102069E+04

95 I

L. S.

.788411E+00

BUJÍA DE CUADRADOS .290Í00E*07 78 6 . L . CUADRADO MEDID

ERROR TÍPICO

.371924E+05

.¡92B53E+03

»>HDDELE) DOI-JENKINS. ESTIMACIÓN:

DATOS - Cá 203 (serie inicial N = 166)

MATRIZ OE CORRELACIONES DE LOS PARAHETRQS:

>>>SERÍE DE RESIDUOS:

ORIGINAL SERIES NUMERO DE RESIDUOS = Í65 HEDÍA DE LA SERIE = -.0369 E. T, DE LA MEDIA = 47.7746 VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = Oi = .0013

>»FUNCIGN DE AUTOCfffiRELACIDK SIMPLE:

NUMERO EFECTIVO DE OBBERVttmES PftRfi LA E5TINKISN 165

í 1 1.0000 2 -.0015

2

1.0000

í- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.05

,oe

-.09 .10

-.10 .10

.04 -

.08

-.02 -.10

-.01 .10

08 OS

04 10

05 10

.22(1

.08

-.01 .10

-.01 .10

-.02 .08

-.05 .10

-.09 .10

,32ii)-.29íí) ,08 ,09

.10 -.05 -

.10 ,10

.06 -.04

.10 .10

.03 ,09

.01 ,10

.04 -

.10

00 09

03 10

05 10

-.02 -.09

.05

.10

-.02 .10

08 09

01 10

00 10

.20

.10

.07 ,10

.10

.10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 77.38 (i! SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHi-CUADRADO CON 34 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FÜNCION SE AUTGCORRELACION PARCIAL:

>»RE

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

-.05 .04 .08 .08

.06 -.06

.10 .10

-.56 .01 .10 .10

ESUMEfí DE LA ESTIMACIÓN:

04 10

01 10

zntí .oo 08 .08

00 -.14 10 .10

03 .03 10 .10

.32(1)

.08

.02

.10

.03

.10

-.28(11 .09

,10 .SO

.01

.10

-.01 .09

.03

.30

-.Oi .10

,04 -.09

.07

.10

-.10 -.10

21!*) 09

08 10

03 10

.07

.09

,03 ,10

-,01 .10

.12

.10

-.05 .10

.05

.10

DATOS - Cd 203 - 1 166 OBSERVACIONES

O DIFERENCIAÍBS RESULARIES!, O DIFERENCIAOS) ESTACIONAL(ES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

1

2

TIPO DE PARAHETRD

AR REGULAR

MEDIA SERIE


1

0

VALOR ESTitlñDO

.563280E*00

,246474E+04

L. I.

.433809E+00

.224528E+04

95 I L. S.

.69275ÍE+00

.248420E+04

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

• 617621E+08

165

363 S.L. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.378909E+06

,6!5556E*03

>»NQDELG BDX-JENKINS. ESTIHACIOH: AR(l) x A R t l l i Z

1TÜS - U 203 22 OBSERVACIONES HUHERD EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 109

MATRIZ BE CORRELACIONES DE LOS PARAflETRDS: 1 1 i,0000 2 -.2317 3 .0070

»>SEfiIE DE RESIDUOS:

109 .0010

22,7076 ,0000

2

1,0000 .1469 1.

DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = 0! =

>»FUNCIDN DE AUTOCDRRELACIBN SIMPLE;

1- 12 E.T,

13- 24

E*r.

.09

.10

.05 ,11

-.05 .10

-.13 .31

-.21(11-.10

.02 -

. 1 !

,07 .10

.14

.11

-.26(11-.10

-.01 . i i

-.os .11

.07

.11

.02

.11

-.02 ,12

,00 ,11

,06 .12

.14

.11

.09 ,12

.00

.11

.10

.12

,14 . i i

- , Ú J

.12

-.06 .11

.06

.12

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR B = 36.09 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUABRftDO CON 21 ORADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIQN BE AUTOCORRELACIDN PARCIAL;

1- 52 E.T.

13- 24 E.T,

.09 ,10

.03 . 1 !

-.06 ,10

-.05 ,11

-.20 .10

.01 ,11

-.04 .10

-.11 .11

- . 2 9 ( 0 -.10

-.03 .11

-.11 .11

.06

.11

-.04 = 11

-.13 .12

-.16 .11

.04

.12

,00 ,11

.07

.12

-.13 ,11

.00

.12

,10 ,11

.07

.12

-.06 .ií

.06

.12

>»RESUNEN DE LA ESTIMACIÓN:

DATOS - CD 203 122 OBSERVACIONES

O DífERENCIAÍS) REGULAftlESI, O DIFERENCIÁIS! ESTACIONAL(ESI DE ORDEN O

PARÁMETRO HUMERO

PARÁMETRO TIPO

ORDEN DEL PARAD

ESTÍMATE ESTIK

95 7. L. i. 1. S.

1

2

$

REGULAR AUTORES

SEASDNAL AUTOREB

1

12

.520374E+Ü0 .354796E+00

.335572Et00 .156949E+0Ü

.23B793E+04 .224232E+M

.685952E+00

.514194E.-D0

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS .607004E+07 106 G.L.

Í09

CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.572M5E+05

.23930QE+03

)»hODELG BGWENKIN5, E3TÍMACIOM: M t C l l x ñ R ( l ) L2

DATOS - Cd 203 ( s e r i e con N = 164 c o r r e g i d a )

HATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PñRñHETRDSi


HUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA -VALOR í CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FUNCIf f l SE AUTQCGSRELACÍGN SIMPLE:


í 2 3

153 -.0002

20,4542 .0000

Í.OOOO -.1017

.0164 1.0000 .1297 1.0000

I - 12

ia.

13- 24

E.T.

.05

.08

.05 ,09

-,07 .06

-.10

.09

-.14

.08

- .01

.09

- .01

.00

-.06

.09

- .19(11-

,0G

-,01 .09

-.OS

,09

.11 ,09

-.04

,09

- .11 .09

.04 ,09

,08 .09

,12 = 09

,06 ,09

- . 0 1

.09

.05

.09

.04

.09

- . 0 4

.09

-.OS

.09

.15

.09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL WLM 3 = 33,23 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 21 GRADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCIDN DE AUTUEORRELACIÓN PARCIAL:

1- 12

E.T.

13- 24

£.T.

,05 .08

,05 .09

-.08 .08

-,08

,09

-.13

,08

-.02

,09

,00 ,08

-.04

.09

- .22(11-,08

-.08

,09

-.09

,09

,\2 .09

-.07 ,09

- .21 .09

-,02

.09

,12 .09

.08

.09

,02 .09

-.08

,09

- .01

,09

.04

.09

.06

.09

-.10

.09

.11

.09

»>RE5UMEN DE LA ESTIÍ1ACIUN:


O DIFERENCIÁIS! REGULASES!, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL (ESI DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR ESTIMADO

95 I L. I. L. S.

V

l

AR REGULAR

AR ESTACIONAL

HEDÍA SERIE

I .W3178E+00 .298769E+00

•375935E+0Ü .224295E+00

•23V354E+04 .227275E+04

.587587E+00

.527575E+00

.251433E t «

RESIDUOS;

SUKA DE CUADRADOS

NÜNERO

:992094E+07

153


ERROR TÍPICO

•66Í396E+05

.25717ÓE+03

>»HQDELG BOI-JENKIKS. EST IHACIDMÍ ARíü

DATOS - íá 205 NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES P M » LA ESTíHñCIOD 115

HATRU DE CORRELACIONES BE LOS PARftHETRDSi i

i l.(

2 .0794 1, >»SERIE DE RESIDUOS;

ERO DE RESIDUOS » MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA MEDIft » VftLOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCIQíJ DE AÜTQCORRELftCIDN SÍHPLE;

115 ,0061

2B.S66B .0002

1- 12 E.T.

13- 24 E,T.

-.01 ,09

.04

.10

.Oí

.0?

.05

.10

.06

.09

-.06 .10

-.10 .09

-.04 ,10

-.04 .09

-.06 .10

-.12 .09

-.07 .11

.05

.10

.15

.11

-.02 .10

.55

.11

.05

.10

.00

.11

.2411!

.10

.53

.11

.10

.10

.06

.11

.15

.10

,08 .11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCB, EL = 26.43 SE COMPARA CDÍj EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADD CDN 22 GRADOS DE LIBERTf

>»FUNCIGN DE AUTOCORRELACIDM PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

-.01 ,09

,05 .10

,01 .09

.10

.10

.06

.09

-.02 .10

-.10 ,09

,04 ,10

-.04 .09

-.OS .10

-.12 .09

-.04 .11

.06

.10

,13 .11

-.02 .10

.0!

.11

.06

.10

-.08 .11

,21Uí .10

-.09 .11

.12

.10

.01

.11

.14

.10

,04 .11

>»RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - cd205 116 OBSERVACIONES

0 DIFERENCIÁIS! RE5ÜLARÍE5), O DIFERENCIÁIS! ESTACIÓNALO) DE ORDEN

PARA«ETRD NUHERQ

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA SERIE


1

ü

VALOR ESTIMADO

.¿35994E+00

.213513E+04

L. I.

•482439E+00

.197532E+04

95 I L. S.

.7S9550E+00

.229494E+M

RESIDUOS;

EÜHfi DE CUADRADOS

NUMERO

.Í09245E+0B

115

113 b.L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.9667WE+05

•310929E+03

>»riDDELO BOX-JENKINS. ESTIMACIÓN;

DATOS - CD205 NUMERO EFECTIVO CE OBSERVACIONES PARfi LA ESTIHACIDS 103

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1 1 1 = 0050

SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T. DE LA iíEDIfi = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = - 0) =

2 3

ros Í.7525

30.0526 ,05B3

-.5299 .042/

1.0000 -.0687 S.0000

>»FUNCIOIá DE AUTOCORRELACIGN SIMPLE:

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

25- 36 E.T,

.01 ,10

-.08 ,10

-,11 .11

-.05 .10

-.01 .10

-.05 .11

.03 ,10

-.14 .10

-.07 .11

-.03 ,10

.05 ,11

.04 ,11

-.10 .10

-,03 .11

-.10 .11

-.06 .10

.03

.11

.01

.11

-.01 ,10

.15 ,11

-.06 .11

07 10

11 il

04 il

,00 .10

-.02 .11

-.02 .11

,14 .10

-.01 .11

-.05 ,11

.00 ,10

-.02 ,11

.01 ,11

-.03 .10

-.01 .11

-.05 .11

PARfi CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 2 4 . Í B SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 33 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUKCIDH DE AUTDCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

25- 36 E.T.

ESUKEN

.01

.10

-.08 .10

-.05 ,11

-.05 .10

.00

.10

-.07 .1!

DE LA ESTIUfiCIDN:

,03 ,10

-,12 ,10

-.10 .11

-.04 .10

.07 ,11

,01 ,11

-.09 .10

-.05 .11

-.15 .11

-.07 .10

.02

.11

-.04 ,11

-.02 .10

.13 ,ií

-.08 .11

.07

.10

,09 .11

,05 .11

-.01 .30

-.01 ,11

-.01 ,31

.14

.10

.00

.11

-.02 .13

-.02 .10

.02

.33

.03

.11

-.02 .10

.01 ,11

-.07 ,11

DATOS - CD205

PARÁMETRO NUMERO

i.

3

116 ÜBBERVAC

TIPO DE PARÁMETRO

fiü REGULAR

CONSTASTE

MA ESTACIONAL

IONES


t

3

Í2


VALOR ESTIRADO

,4052??E+OO

.456262E+02

•775129E+0G

L, í.

.213317E+W

.2Í8220E+O2

•616244E+00

95 X L. S.

.5972B1E+O0

.694303E+02

.9340Í3E+00

RESIDUOS;

SIMA DE CUADRADOS

NÍ1BERQ

.948905E+07

103

100 6,L. CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.946905E+05

.303Ü43E*03

»>MODELG BOWENKIlfi. EBTmCIflMi M I I , 12)

DATOS - cd21S

MATRIZ GE CORRELACIONES DE LOS

•SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO BE RESIDUOS = KEDIfl DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T ¡CONTRASTE HEDÍA = = 0) :

PARÁMETROS: 1 2 7

132 .1644

100.0666 .0016

í 1.0000 -.3329 .0526

2

1.0000 .0799

EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTWJSEISH 132

3

1.

>»F¡JNEION DE AUTOCORRELñCIDN SINPLE:

1- 12 E.T.

13-24 E.T,

.06

.09

,00 .09

.11

.0?

.01 ,0?

.05

.09

.00

.09

.04 ,09

-.04 .09

-.02 .09

.15

.09

.07

.09

.06

.10

-.18 .09

.18

.10

-.01 .09

,03 .10

.04

.09

-.05 .10

-.09 .09

-.09 .10

.04

.09

.01

.10

.14

.09

-.02 .10

PARA CONTRASTAR 31 ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 3 = 26.33 SE COMPARA CDH EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 21 GRADOS DE LIBERTAD.

»FUÜCIDH DE AUTOCDRflELACIOti PARCIAL;

1- 12 E.T,

13-24 E.T.

.06

.09

.00

.09

.11

.O?

-.06 .09

RESUMEN DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - Cd 21! i

,03 .09

-.03 .09

..02 .09

-.01 .09

-.03 .09

.13

.09

.07 -

.09

,04 .10

144 OBSERVACIONES

-.18 .09

.2*11)-

.10

.00

.09

-.02 .10

.08

.09

-.15 .10

-.09 .09

-.09 ,10

.06

.09

-.03 .10

,15 .09

,03 .10

O DIFERENCIÁIS) REGULARiESi, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL IES) DE ORDEN O

PARÁMETRO TIPO DE ORDEN DEL VALOR 95 I NUHERD

1

2

3

PARÁMETRO

AR REGULAR

AR REGULAR

MEDIA SERIE

PARÁMETRO

í

12

O

ESTIBADO L. I.

,57053¡E*O0 .447615E+00

.331B20E+W .210057E+00

,377942E*04 .169896E+04

L, S.

,693547E*00

.4535B3E+00

,5S5987E*04

RESIDUOS:

SüfíA DE EUADRADBS

NUHERD

¡73150E+09

132

129 B.L. CUADRADO MEDIO "

ERROR TÍPICO

.134225E+07

.31585ÓE+04

>»MODELO BOX-JENKINS. ESTIMACIÓN:

DfiTOE - cdZ i5

tlATTM DE CORRELACIONES DE LOB PñRñHETRDS:

(1) K AR111Í2

EFECTIVO CE OBSERVACIONES PASA LA ESTIHACIQN 131

1 1.0000 . 0430 , 0051

2

1.0000 .0194 1,0000

»>SERIE DE RESIDUOS:

DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

>»FUiíC!GtJ DE AUTOCORRELftCltW SiFfPLE:

131 .6824

98.4464 .0000

1- 12 E*I.

13- 24 E.T.

-.05 .09

.13 .,10

.10

.09

.09 ,10

-.01 ,09

.0! ,10

,05 .09

-.05 .10

-.04 .09

.17 ,10

,06 .09

.02

.10

-.25(1)-.04 .09 .09

.22»)-.01 ,10 .10

.05

.09

-.03 .10

-.10 .09

-M .10

,04 ,30

.05

.10

-.04 .10

-.15 .10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR O = 39.53(0 SE COHPARA CON EL DE UNA VARIABLE CRI-COADRADQ COK 21 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCÍGN DE fiUTOCORRELflCIDN PARCIAL;

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA -

1- 12 -.05 E.T. .09

13- 24 .15 E.T. ,10

.10

.09

.07

.10

• 0! =

.00

.09

-.04 .10

131 .0024

98.44M .0000

.04 -.0!

.09 .09

-.01 .12 .10 .10

.05

.09

.05

.10

-.25(1)-.07 .09 .09

.2Dt() .05

.10 .10

.10

.09

-.08 .10

-.09 ,09

-.10 .10

.04 ,10

.03

.10

-.03 .10

-.07 .10

>»RESÍiff£N DE LA ESTIMACIÓN!


O DIFERENCIÁIS) REGULARfES), O DIFEREHCIfllS] ESTACIONAL(ES! DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

1

3

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAS

AR ESTACIONAL

MEDIA SERIE


1

VALOR ESTIMADO

-655350E+00

.471539E+00

.36B395E+04

L I.

.S217B3E+00

.316SS9E+0Q

,2t;?373E+C4

95 I L. S.

.7839Í6E+00

•6261B9E+00

•477AÍ8E+04

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS . í65050Et09 Í2B S.L. CUADRADO HEDIÓ .12S945E+07

>»HQB£LD BOX-JENKÍNS, ESn«f lE IO«: A f t f l )

DATOS - CD BOi NUHERQ EFECTIVO DE OBSÉRViJCIOKES FARA Lft ESTIHACIOW 80

WATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS;

i !.(

2 -.0514 i. >»5ERÍE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCIQH DE AUTOCORRELACIQN SIMPLE;

- . 0 0 0 2 3,160?

,0001

i- 12 E.T.

13- 24 E.T,

,12 .11

.08

.14

-.08 .11

,23 .14

.11

.11

-.05 .15

.03

.52

-.13 ,15

-.34UK25 ,12 .13

-.21 -.22 .15 ,15

-.04 .13

-.25 ,15

,03 ,13

-.07 .16

-.13 .13

,0! .16

.12 ,13

,05 ,16

.18 ,14

.02

.16

,11 .14

,24 ,16

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR fl = 4 f l . 5 1 ( * 1 S£ COflPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CDÜ 22 GRADOS DE LIBERTAD.

»>FUNCÍGN DE AUTOCORRELACION PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

,12 .11

,0? ,14

-.10 .11

,20 ,14

.14

.11

-,09 .15

-.02 .12

-.05 ,15

-.33(1)-.1? .12 .13

-.20 -.18 .15 .15

-.06 .13

-.11 ,15

.09

.13

.01

.16

-.0? ,13

-,02 ,16

.08 ,13

-,09 .16

.01

.14

-.16 .16

.07

.14

.06 ,16

»RESÜHEN DE LA ESTIMACIÓN;

DATOS - CD 801 Bl OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS! REGUUMMES1, O DIFERENCIÁIS» ESTACIONALÍE81 DE QRDEfl O

PARÁMETRO NUHERQ

í

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA SERIE

ORDEN DEL PARAÜETRD

1

0

VALOR ESTIMADO

.714896E+00

.538131E+03

L. I,

.556656E+00

,515779En>3

95 1. L. S,

.B73135E+00

.560484E+03

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUHERD

• 63H32E+05

80

76 G.L, CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.S09528E+03

.2S4522E+02

»>MQ0ELQ MX-JENKIIIS. ESTHACIMIi ARNAÍ Í , ! )

DATOS - Cd GOl NUhERG EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 80

U R I I DE CORRELACIONES DE LOS PARAHETRGS; í 1 i.OOOÜ

>?>SERI£ DE RESIDUOS; NÜHERÜ DE RESIDUOS = MEDIA DE Lft SERIE = E. T. DE Lft MEDIA = VALOR T íCONTRASTE HEDÍA • = 0) =

2 3

SO - .0580 3.1061

.0187

- . 0036 .6700

1.0009 - . 0085 1,0000

»>FUNC10N DE AUTOCORRELACIQN SIMPLE:

1 - 12 E.T.

13- 24

E.T-

ARA C0NTRA5T.

- . 0 1 ,11

,02 ,13

AR SI

.00 .12 .11 .11

.23 - . 0 9 .13 .14

.07

.11

- , 0 9 .14

- . 2 9 1 8 ) - , 1 7 - . 0 4 ,11 ,12 .13

- . 1 9 - . 1 7 - . 2 3 .14 ,14 .14

ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 0 -

.05

.13

- . 0 6 .15

53,08

- . 1 5 ,13

- . 0 2 .15

i*)

.13

.13

.05 ,15

.14 ,13

- . 0 4 .15

SE COMPARA CGN EL DE UNA VARIABLE CHí-CUADRADG CON 21 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUf¡CIDN DE AUTDCÜRRELACIOH PARCIAL;

>»RESUHEH DE LA ESTIMACIÓN:

.13

.15

1- 32

ÉJ.

13- 24 £ . 1 .

- .01 .11

,05 .13

.00

.11

,19 ,13

.12

.11

- .10 .14

.07

.11

- .09 .14

- . 2 9 I H - . 2 1 .11 .12

- .20 - .20 .14 .14

- .07 ,13

- .13 .14

.15

.13

.01

.15

- .05 .13

,01 .35

,08 .13

- .05 .15

.03

.13

- .17 .15

.06

.13

.06

.15

DATOS - Cü 801

PARÁMETRO

83 OBSERVACIONES DIFERENCIA REGULAR, O DIFERENCIA ESTACIONAL

?S l TIPO DE

PARÁMETRO


VALOR ESTIMADO L. I. L, S.

.833Ü23E+0Ü

•557738E+03

.Í85713E-0Í

í

%

AR REGULAR

HEDÍA SERIE

HA REGULAR

1 .583588E+W .354153E+00

.538499E+03 .519261E+03

.2770Í4E+00 -.5725Í9E+00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUNERQ

.609730E+05 77 G.L, CUADRADO MEDID

ERROR TÍPICO

.791857E+03

.281400E+02

Resultadas con series de Demanda Química de oxígeno

>»HDDELO BÜWENKINS, ESTIMACIÓN: fiRlMA(l,í,lÍ

DATOS - DQQ 8 165 OBSERVACIONES

MATRIZ DE CORRELACIONES BE LOS PARÁMETROS: i i 1,OOOO 2 ,5002

2

1,0000 >»S£RÍE DE RESIDUOS;

NUhERG DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) -

>»FUNCIÜN DE AüTDCORRELACION SIHPLE:

163 ,3832 .3202 1,1968

1- 12 E.T.

!3- 24 E.T.

.03

.08

-.03 ,09

-.1810 .00

-.06 .09

.03

.08

.03

.09

-.01 = 08

.13 = 09

.00 ,08

-.05 ,09

.07 ,08

-.02 ,09

-,01 .03

-.04 .09

-.16 .08

-.16 ,09

.14

.08

,16 .10

-.07 ,08

.07 ,10

-.16 .09

-.10 40

.27») ,09

.00 ,10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLfiNCD, EL VALOR O = 54,441*) BE CQHPflRA CON EL DE UNA VARIABLE CM-CUADRADB COK 22 ERADOS DE LIBERTAD,

>»FUNCIDN DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

.03 ,08

-.13 .09

-.18U) .08

.07 -,09

.05

.08

-.01 .09

-.05 .09

.13 ,09

.02 = 03

-.02 ,09

.06

.08

-.OS .09

-.01 ,08

-.07 ,09

-,15 ,09

-.06 ,09

,16 ,03

.06 ,10

-.15 .08

.05

.10

-.09 .09

-.02 .10

.25 (í ,09

-,03 ,10

>»RESUHEtl DE LA ESTIMACIÓN

DATOS - DQQ 8 165 OBSERVACIONES

1 DIFERENCIÁIS! REGULARtES), O DIFERENCIÁIS) E5TACI0KALÍES! DE ORDEN O

PARÁMETRO CUNERO

í

2

TIPO DE PARÁMETRO

AS REGULAR

HA REHILAR

OREEN DEL PARÁMETRO

l

i

VALOR ESTIHADO

.2185O7E+00

.39347fcE+Ú0

L. I.

.409375E-0Í

.-S22665E+00

95 •/, L. S.

,39é076E+00

,974286£t00

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS .273118Ex04 161 5.L. CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.. S69638E+02

.411872E+ÜÍ

»>TODELO BÜÍ-JEÍiiüNS. BTINRCIBN; ftRIHfi t Í , 0 , ( » x t O , i , U 1 2

BATOS - DQO 8 HUMEAD EFECTIVO SE OBSERVfiEIüKES PARA LA ESTIMCION 152

fíATRIZ BE CORRELACIONES BE LOS PARÁMETROS; 1 1 1.0000

3

SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. I , DE Lfi HEBIA = VALOR T (CONTRASTE HEBIA « 0) =

i.

3

152 - .0682

.3424

.1992

- .5973 - .0542

1.0000 - .0481 1.

»FUNCÍON BE ftUTDCORRELAClüN SIMPLE;

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T.

.02 - . 1 2 .10 ,07 .06 ,14 .08

.08 .08 .08 .08 ,08 .08 .09 .09

- . 0 3 .02 .09 ,09

,05 , Í 5 - , 06 - . 0 4 , 0 i - . 0 5 .09 .09 ,09 ,09 .09

,08 .09

,05 .09

,18 ,09

.12

.09

.00

.09

.08 ,09

- . 09 .09

- . 0 7 .09

.14

.09

- . 1 2 ,09

CONTRASTAR Sí ESTA SERIE ES RUIDO BLftHCO, EL yftLGR Ü = 35,87

SE COMPARA COS EL DE UNA VARIABLE CHi-CUADRADO CON 21 GRADOS BE LIBERTAD.

>»FUNC¡ON BE AíiTOCORRELACION PARCIAL;

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T.

.02 ,08

- . 1 0 ,09

- . 1 2 .08

.07

.09

.11

.OS

.00

.09

,05 .08

.15

.09

.08

.08

- . 0 3 ,09

.14

.08

- . 05 .09

.08

.09

- . 0 4 .09

- ,07 .09

- . 05 .09

.17

.09

,05 .09

- . 0 7 .09

,08 .09

- . 0 6 .09

- . 0 6 ,09

,09 ,09

- . 1 0 .09

>»REBUHEN DE LA ESTIMACIÓN

BATOS - DQO 8

PARÁMETRO NUMERO

1

i.

3

TIPO DE PARÁMETRO

145 OBSERVACIONES

AR REGULAS?

CONSTASTE

M ESTACIONAL


1

0

12

S DIFERENCIA ESTACIONAL BE ORDEN 12

VftLOR ESTIMADO

.329183EfÜ0

.5910Í3E400

,596330E*00

L, I ,

, 174299E+00

.252725E*00

,435148EH'0

95 7. L. 3,

.«W66E+00

.929301E+00

.75S5Í2M0

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

,2S920SE*04 149 G.L.

152

CUADRADO MEDIO

ERROR TÍPICO

.180672E+02

.425O55E+0Í

>»NQDELQ BOX-JHKIHS. ESTOKIM: ttü>

DATOS - QQD 30 165 OBSERVACIONES ÍSERIE íftíCÍAL SIN C08RE6ÍSS


KATRIZ DE CORRELACIONES BE LOS PftRAhETRGS; 1 2 1 1,0000

,0303 í,

)»SERIE DE RESIDUOS:

NUMERO DE RESIDUOS = Í64 MEDIA DE LA SERIE = -.0006 E, T, DE LA HEDÍA = ,4270 VALOR T (CONTRASTE HEBIA = Oí = ,0014

>»FUNCIDN DE flUTOCORRELflCIDH SIfiPLE;

i- n E.T.

13- 24 E.T.

-,03 .08

.10 ,09

,09 ,01

.14 ,09

.06

.03

.05 ,09

,09 ,03

.02 ,09

,03 ,08

,05 .09

.02

.OS

,06 ,09

.03 •OS

.02

.09

,07 ,08

,03 ,09

.19(1!

.08

,03 .09

.13 .12

.08 ,03

,28(1! .07 ,09 .09

,03 .09

,05 .09

PARA CONTRASTAR Sí ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 44.52 ii? SE COMPARA CDN EL DE UNA VARIABLE CRi-CÜADRADO CDN 22 6RADQS BE LIBERTAD.

>>>FUMCION DE AUTOCDRRELACION PARCIAL;

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

RESUMEN SE LA

,03 ,08

,05 .09

ESTI

,09 ,03

.12 ,09

1AC10N

.07 ,08

.05

.09

.08

.OS

.00 ,09

.02

.08

.Oí ,09

.00

.03

.00 ,09

.01

.OS

-.04 ,09

.06

.08

-.04 ,09

-191*) .03

-.03 .09

.14

.OS

,24íi .09

.10

.08

,04 .09

.04

.09

-.04 .09

BATOS - DQO 30 145 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) RESULARíESi. O DIFERENCIAí3) ESTACIONAL(ESI DE ORDEN O

PARÁMETRO NUüERO

i

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

HEDÍA SERIE

ORDEN DEL PñRAhETRO

i

0

VALOR ESTIMADO

.219039E+00

.553742E+01

L, I.

.609609E-01

.44399SE-MH

95 X L, S.

.3771Í6E+00

,663486Er01

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

r¿ B7434E+M

H 4


ERROR TIPíCG

.303835E+02

.5«550Et01

>»HGDELO BDX-JENKIN5, ESTIÍIñüION: AR(i)

DATOS - DQO 107 165 OBSERVACIONES

NUMERO EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lft ESTIMACIÓN 164

HflTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS

>»SERIE CE RESIDUOS;

1 i,0000 2 ,0010

2

1.0000

DE RESIDUOS = HEDÍA DE Lft SERIE = E, T. DE LA MEDIA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION SE AÜTOCQRRELftCiflN SÍHPLEí

.0000

.1740

1- 12 -,03 .02 ,07 -.03 ,05 -.03 .03 -,11 -.09 E.T,

13- 24 E.T.

.OS

,02 ,os

.08

-.06 .08

,08

-.03 .08

.08

.02

.08

.08

.00

.08

.08

.08

.08

-OS

-.08 .08

.08

-.03 ,08

.08

-.01 .OS

.08

-.01 ,08

PARÍ CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR S = 19.72 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUflDRAM CGN 22 ERADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCION DE AUTOCORRELACION PARCIAL:

-.03 1- 12 E.T.

02 .07 - .03 .05 - . 0 3 =03 - .12 OS .08 .OS .08 .OS =08 ,0S

.00

.OS - .10

1 3 - 2 4 ,05 - , f O ,00 -=02 =03 ,04 - .05 - ,05 E.T, .08 ,08 .08 ,03 .08 .08 ,08 .08

>»RESUiO DE LA ESTIMACIÓN

.01 -.03

.03

.00 ,08

.21tt)

.10

.08

.03

-.01

.2KÍÍ

DATOS - D8G 107 165 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) RE6ULARIES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIONALES) DE ORDEN O

PARÁMETRO HUHERQ

i

2

TIPD DE PARAÍÍETRO

AR REGULAR

HEDÍA SERIE


l

VALOR ESTIMADO

,W)6B£+0Ü

.337W9E+01

t. í.

.309669E+00

.274194E+01

95 I L. S.

.59Q266E+00

.401144E+01

RESIDUOS;

SUMR DE CUftDRfíDQS

¡MERO

l 3OT590E+03

^6$


ERROR TÍPICO

,499747E+01

.22355QEt01

>»«0DELO BOX-JENKINS. ESTIRflCIQfl! A R t l l

DATOS - DQO 201 Ü 6 OBSERVACIONES

NUHERG EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMftCIDN 165

MATRIÍ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS S I í.

.0269

2

1.0000 »¡SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEÜIA = VALOR T (CONTRASTE

1- 12 -.03 E.T. .08

13- 24 .14 E.T. ,03

3

ÜEBÍA =

.11

.08

.01

.00

0) =

,05 .00

,11 .00

165 .0000 ,0699 .0000

-.02 .05 .08 .08

-.11 .02 .0? .09

-.12 .08

-.07 .09

-.04 .08

-.09 .09

.02

.OS

.04

.09

-.07 .08

-.06 .09

,03 ,08

.22 US

.09

-.13 .08

-,12 ,09

.11

.02

PARA CONTRASTAR 31 ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR 9 = 39,40 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CBI-COADKABQ CON 22 ORADOS DE LIBERTAD.

.06 -.03 ,03 -.11 -,05

.08 ,03 ,08 .03 .08

»>FUKCIDN DE AUTDCQRRÉ

i- 12 -.03 E,T, .08

13-24 ,15 E.T. ,08

LACI

,11 .08

,02 .08

,05 -.11 -.03 -.07 -.03 ,08 ,09 ,09 ,09 ,09

>»RESUHEN DE LA ESTIMACIÓN

,04 .03

,05 ,09

-.04 ,03

,00 .09

.03 -.11

.08 .08

.22$-.13

.09 .09

,09 .08

,00 .09

DATOS - DHO 201 166 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) REGULARAS), O DIFERENCIA<B) ESTACIÓNALO) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUflERG

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

MEDIA SERIE


1

0

VALOR ESTIMADO

.23957OE+00

.157179E+0Í

L, I,

.840590E-01

,138725E+01

95 I L. 3,

.395080E+00

,17S633E+01

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

• 1323G9E*03

165


ERROR TÍPICO

,S1Í713ET00

,90095i£*00

>»hOBELQ B 0 W E N K M 5 . ESTIMACIÓN! ARi í )

DAT05 - DQG 203 166 OBSERVACIONES

NUhERO EFECTIVO SE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMCIOH 165

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS FfttAHETRGS; S

1 1,0090

>»SERIE DE RESIDUOS: 2 ,0046 1.

BE RESIDUOS = 165 HEDÍA DE LA SERIE = .0002 E, T. DE LA KEBIA = 3.3980 VALGR T (CONTRASTE ÜEDIfi = O! = .0001

>»FUNCIOH DE AUTQCOfiRELACIÜN SIMPLE:

1- 12

E.r.

13- 24 E,T.

-.02 ,04 .07 .¡2 ,08 ,08 .08 .08 .OS

-.04 .Oí .08 ,0B

,12 .04 .02 .04 -.01 -.03 -.10 .08 .0? ,09 .09 .09 .09 ,09

.05

.08 .10 .08

.41(1» ,03

.09 ,10

,10 ,08

,02 .10

.14

.06

.OS ,10

.17(0

.17 = 10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR S = 43, SE CDHPARA CON EL DE UNA VARIABLE CM-CUADRABO CON 22 SRABÜS DI

»>FUNCION DE flUTOCORRELACION PARCIAL;

93 (?) : LIBERTAD.

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T.

- . 0 2 .06 ,08 I .08 .08

.12 - , 0 1 - . 0 6 - . 0 1

.08 .OS ,08 .08

09 - , 0 1 - , 0 3 .00 - , 0 2 - . 0 3 - . 1 2 08 .09 ,09 .09 ,09 ,09 .09

>»RESÍMf ¡ DE LA ESTIMACIÓN

02 08

40(11 09

,11 ,08

,05 ,10

,12 ,08

- . 05 ,10

,14 .08

- . 02 .10

,15 ,08

,03 .10

ÍTGS - l i ó OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS! RE5LILARÍES!, O HFERENCIAÍSJ ESTACIONAL (ES) BE ORDEN O

PARAüETRC TIPO DE PARÁMETRO

GRBEfJ BEL PARÁMETRO


95 I L, S.

AR RESÍILAR

NEBIA SERIE

.19091SE+00

, 169077EKI2

.453720E-OÍ

.B396O7E+0Í

.352459E+O0

•254193E+02

RESIDUOS;

SÜHA DE CUADRADOS

NUMERO

3J2596EtC

165


ERROR TÍPICO

.39I777E+04

.437923EM>2

»>HODELD BQÍ-JENKINS. ESTIMACIÓN: IHA(1,1>

DATOS - DQD 203 166 OBSERVACIONES


»SERIE DE RESIDUOS;

165 3.1200 3,3464 ,9323

ERO ÜE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE MEDIA = 0) =

»>FUNCIfm DE SUTÜCÜffREL ACIÓN SIFÍPLE:

.09 .00 .00 1- 12 E.T.

13- 24 E.T,

07 .09

,03 .08

,06 .09

-.11 .08

-.12 .09

-.15 .OB

-,12 .09

-.1! .08

-.11 ,09

-,06 .08

.371?)

.09

.03 ,06

.05 ,10

.05

.08

-.Oí .10

= 11 .OB

,07 .10

.13

.08

.15 ,10

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDC BLANCO, EL "ALDR B = 60.72 (tí SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADQ CON 23 ERADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIDPJ DE AUTOCDRRELACIOH PARCIAL;

i- 12 E.T.

13- 24

£,T.

.09

.08

.02

.08

-.01 .OB

-.06 .08

.00

.08

-.07 .09

,03 .08

-.04 .09

-.¡i .08

-.07 .09

-.14 .03

-.06 .09

-.09 ,08

-.07 .09

-.05 .08

.4111)

.09

.04 ,oa

-.02 .10

,05 .08

-.06 .10

.OB

.OB

,00 .10

.09

.08

.04 ,10

>»RESUHEN DE LA ESTILACIÓN

DATOS - DQG 203

1 DIFERENCIAS)

PARAliETRO NUMERO

f

166 OBSERVACIONES

REGULARÍEB!, 0 DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL i ES) DE ORDEN 0

TIPD DE ORDEN DEL PARÁMETRO PARÁMETRO

m RE6ULAR 1

VALSR ESTIHABQ

.942700E+OÜ

L. I.

.89B169E+00

95 l L, S,

. 987231E+W

RESIDUOS)

BUHA DE CUADRADOS

tiUNERQ

.304635E+06 164 6.L.

165

CUADRADO MEDID

ERROR TÍPICO

.1S5753E+04

,430991E*Ü2

>»HOBELO BQWENKINS. E0TIÍWC1WÍ1 M U )

DATOS - BQG 210 165 OBSERVACIONES

NUMERO EFECTIVO DE OSSERVACIONES PASA Lft ESHKACION 164

NñTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS 1 1 1,0000 2 ,0163

2

i.0000

164 ,0000 ,1086


NUMERO SE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E, T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCION DE AUTGCORRELACIOfí SIMPLE;

l- 12 - . 1 3 .17(1) .04 .01 - , 03 - . 03 - . 1 0 .12 - .1911) E.T. .08 ,08 .08 ,08 .08 .08 .00 ,08 ,08

13- 24 - . 0 5 - . 0 1 .06 - . 1 5 .08 - . 09 .06 .00 ,08 E.T. .09 .09 .09 ,09 .09 .09 ,09 .09 ,09

04 09

00 09

.02

.09

,17 .09

-.02 .09

-.23(11 .09

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE E3 RUIDO BLANCO, EL VALOR 3.99 ( t í SE CDÜPARft COK EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO COK 22 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIGN DE AlíTOCORRELSCIQft PARCIAL;

,00 - . 0 5 - . 05 - . 1 0 .13 - . 13 .00 .08 .08 .08 .08

1- 12 E.T,

13- 24 E.T.

-.13 ,08

-.07 ,09

,16111 .08

-.03 .09

.03

.08

.09

.09

,00 ,08

-.18 .09

.08 - . 0 6 .03 .04 ,10

.09 .09 ,09 .09 .09

03 09

03 09

.06 ,09

.12 ,09

.00

.09

-.17ftS .09

>»RESUÍSEN DE LA ESTIMACIÓN


O DIFERENCIÁIS) REOULARiES!, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(ES! DE ORDEN O


QRDEN DEL PARÁMETRO

VALOR ESTIMADO

9S l L, I. L, S,

1

2

AR RE5ULAR

HEDÍA SERIE

i

0

.718Í97E+00 .609246E+00

,329330E*0í .252014E+01

.827149E+00

.406645E*OÍ

RESIDUOS!

SUMA DE CUADRADOS

NüHERO

.315052E+03

164


ERROR TIPÍCG

.194476E+01

.Í39455E+01

>»MOí>ELD B0WENKIH5. ESTIHflCIONi fft(2)

BATOS - B9Ü 210 NUHERO EFECTIMO SE OBSERVACIONES PARÍ! LA ESTimCIQH 162

MATRIZ BE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS: 1 L

3

1.0000 -.7194 ,0049

1.0000 .0139 1,0000

>»SERIE BE RESIDUOS;

HUHERD DE RESIDUOS = «EBIA DE LA SERIE = E, T, DE LA HEDÍA = VALOR I ¡CONTRASTE MEDIA = Oí =

>»FUNCION SE AUTGCORRELACÍON SIHPLE:

162

.1080 .0001

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.02

.08

-.05 • OS

.03

.06

,00 .08

,02 .OS

.04

.08

-.03 .08

-.14 ,08

-,07 .08

.05

.09

-.09 ,08

-.07 ,09

-.10 .08

,05 .09

,03 .08

.03

.09

-,17 ,08

,10 ,09

.01

,06

PARA CQNTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VftLOR 28.6921 SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHÍ-CUABRADQ CON 21 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUHCIOH DE ftUTOCORRELACIQH PARCIAL;

i - 12 E.T,

13- 24 E.T.

.02

- . 0 8

)»RESUMEH BE LA ESTILACIÓN

.04 ,08

.15

.09

-.02 ,03

-.ZOÍI! .09

.08 ,08

-.01 .08

.02

.OS

.04

.03

-.04 -.07 ,08 .08

-.181») .09 .08 .09

-.08 .08

-,09 .09

-.08 .08

,03 .09

.10

.08

.05

.09

-.mi> .08

.0?

.09

.00 ,08

.00

.09

.05

.08

,12 ,09

-.03 .08

-.mu ,09

DATOS - D30210 164 OBSERVACIONES

O DIFERENCIAOS) REGULARLES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL ÍES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUHERO

TIPO DE PARÁMETRO


VALOR ESIIHADO

95 í L. I. L. S.

AR REGULAR

AR REGULAR

HEDÍA SERIE

•584924E+00 .429W9E+00

.182920E+00 .2J3530E-0Í

.332397E+01 .238762E+01

.740769E+00

.33B4S7E*0Ü

.42M32E+01

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

KUÍ1ERS

.3040S7Et03 159 6.L.

162

CUADRADO MEDIO

ERROR TIPÍCD

.191250E+01

.13B293E+01

>»HQDELQ BDKíEMSNS. ESTIHSCIOB! fiRii!

DATOS - DOO 215 Í44 OBSERVACIONES

NUMERO EFECTIVO SE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 143

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PflRftHETROS; í ! 1.0000 2 .0030 t.

>»SERIE DE RESÍBUDS:

NUHERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE * E. I. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 05 =

>»FUNCION DE AUTDCORRELACIB» SIHPLE:

143 ,0000 1,6816 .0000

1- 12 E.T.

13- 24 E.T:

-.03 .17(1! .12 -.04 -.10 -.03 .11 ,12

.08 .0? .09 ,09 ,09 .09 ,09

.16 -.10 .09 ,05 -.05 -.01 -,15 .2KO-.01 ,10 ,10 .10 ,10 .ífi ,10 =10 .11

.04

.09

,1!

,0?

,ü¿

,32(1) .09

,11 ,11

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR D = 49.10IIÍ

SE COMPARA CON EL GE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 ORADOS DE LIBERTAD,

>»FUNCÍOfJ DE AUTOCÜRRELACIÜN PARCIAL;

í - 32 - .04 - .04 .17(1) ,13 - . 0 2 - .13 - . 0 9 ,10 . 2 0 1 » E.T. .OS ,03 ,08 .09 .0? ,09 .09 .09 .09

13- 24 E.T.

,17 -.OS ,01 - . 05 - , 03 .05 - . 1 6 .15 - .10 ,11 ,10 .10 .10 .10 ,10 .10 ,10 .10

PRESUMEN DE LA ESTIMACIÓN

.09

.03

.11

.07

.09

.09 ,11

.251*1

.05

,0i

DATOS - DQD 215 144 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS! REGULARES), O DIFERENCIÁIS! ESTftCIDNALiES! BE ORDEN

PARÁMETRO NUMERO

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR SESEAR

IÍEDÍA SERIE


1

0

VALOR ESTIMADO

.494201E+00

•137490E+O2

95 I L. I.

.347B38E+00

• 7Í5751EHÍ1

L. S.

.640565E+00

.20440ÓE+02

RESIDUOS;

SUHfi DE CUADRADOS

NUMERO

• 5742ME+05

143


ERROR TÍPICO

.407234E+03

.2Q1800E+02

>»HDBELO BOMENKIHS. ESTIHftCIONi M i l )



MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARÁMETROS! í I 1.0000 2 .0163

2

1.0000 >»SERIE DE RESIDUOS;

NUMERO DE RESIDUOS = MEDIA DE LA SERIE = E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FUNCIOH DE AUTÜCORftELftClüN SihPLEi

164 .0002

8.4936 .0000

1- 12 E.T.

13- 24 E.T.

.04 - . 0 7 - . 0 4 .Oí - . 0 5

.08 .08 .08 .08 .08

.09 .14 - . 0 8 - . 0 1

.08 ,0B .08 .08 .08

.12

.08

.08

.08

,08 ,08

,14 .08

.01 .01

.08 .08

.36UÍ-.12

.09 .09

-.03 .08

-.04 ,10

.09 ,08

,09 ,10

PAPA CDBTRASTAP SI ESTA SERIE ES .RUIDO BLANCO, EL VALOR Q = 49,32 SE COMPARA CON EL DE OKA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FÜNCÍON DE AUTDCORRELACIDN PARCIAL;

1 - 12 E.T.

13- 24

,04 - . 0 7 - . 0 5 ,01 - . 0 5 - . 0 2 .11 .06 .08 ,08 ,08 .08 .08

.10 .14 - . 0 8 .01 - . 0 1 - . 0 5 - . 0 8 ,08 .08 .08 .03 .08 .08 .08

.06 ,08

,10 .08

,02 ,08

.311$

.09

.03

.08

-.16 .09

-.03 .08

.03

.10

.11

.08

.íí

.10

>>>RESUMEN DE LA ESTIAHCH


O DIFERENCIÁIS) REEULAR(ES), O DIFERENCIAD) ESTACIDNALÍE35 DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

1

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR RESÜLAR

HEDÍA SERIE


1

0

VALOR ESTIHftDO

.40S146E+00

.323751Et02

L. I.

.263776E+M

,358ÍÍ3E-H)3

95 y. L. S.

.552515E+00

.¿UtflE+02

RESIDUOS;

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

• 192850E+07

164

162 G.L. CUADRADO hEDIQ

ERROR TÍPICO

.119043E+05

.109107E4-O3

>»MDBELO BOMEHKI». ESTlHftCIOSí Í H A ü s 2 )

DATOS - D50 £24 165 IffiSERVACIONES

HlfflERQ EFECTIVO DE OBSERVACIONES PARA Lfl ESTÍNfiCÍÚIl \hk

HflTRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARAHETROS 1 1 1,0000 E -.9415

E

í.0000 »>SERIE DE RESIDUOS!

NUHER& DE RESIDUOS = 164 MEDIA BE LA SERIE = 8.1570 E. T. DE Lfi HEDÍA = S . W O VALOR T (CONTRASTE MEDIA = O! = ,9657

»>FÜHCI08 DE AUTQCDRRELACÍQN SIHPLEt

1- 12 .03 M -.10 -.03 -.0 E.T. .08 .08 .06 .08 ,fl

13- 24 .05 .13 -.11 - M -.07 E.T. .08 .03 ,0B .08 .08

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RUIDO BLAíiCC, EL VflLDfl S = 41.45 Í*J SE COMPARA COK EL DE UNA VARIABLE CRI-CUADRADO CON ffi GRADOS DE LIBERTAD.

- . 0 5 .OS

- . 0 7 .OB

.08 ,08

- . 0 6 .08

.05 ,08

.0? :0S

- . 0 1 ,08

, 3 5 ( * ) -.08

,0! .08

-.1? ,09

- . 0 5 ,08

-M ,09

,09 ,08

.04 .09

>>>FIIHCION OE SUTOCQRRELACION PARCIAL:

1 - 1S E . l .

18- a'* E.T.

.03 ,03

.06

.55

.01 - . 1 0 ,08 ,05

.10 - . 1 1

.08 .08

>»RESUí1Ef DE LA ESTIHfiClSK

DATOS - SSQ £ S<t

- . 0 3 - , 0 7 - . 0 5 ,08 .08 .08

- . 0 3 - . 0 3 - . 0 6 -, ÍS ,08 ,05

165 OBSERVACIONES

.05

.08

-.06 ,08

i DIFERENCIAÍS) REBUUWtES), 0 DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL ÍES!

PftRANETRQ MMERO

1

2

TIPO DE PfiRAÍtETRO

HA REGULAR

HA REGULAR

OREEN DEL PARÁMETRO

1

g

.03 - . 04 M .06

.07 ,30(*)

.08 .08

i DE ORDEN 0

VALOR ESTíh'ADO

.59O828E+0O

.364582E+00

.01 ,08

- . 1 8 .09

- , 04 .08

- . 0 3 ,09

L. I .

,10 .03

.ia ,09

95 ü

.444677E+00

,214691E*Ü0

L, S.

.736979E+00

.51W4E+00

RESIDUOS;

5UHA DE CUADRADOS

NUHEfiO

,19183ÍE*07 148 6 . L .

161

CUADRADO HEDIÓ

ERROR TÍPICO

.Í18414E+05

•Í08818E+03

Reatatados con serios de Demanda Bioquímica de Oxigeno

>»HDDELD B0X-JENKÍN3. ESTIMACIÓN: fiftfif

DATOS - DBG SOi 1M OBSERVACIONES

NUMERO EFECTIVO BE OBSERVASIONES PARA LA ESTIMACIÓN 163

MATRIZ DE CORRELACIONES DE LOS PARAHETRQSt I

SERIE DE RESIDUOS!

NÜÜERO DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E, T, QE LA MEDIA = VALOR T CONTRASTE HEDÍA = Oí =

í 1.0000 2 -.002!

163 .0000 .0524 .0005

1.

>»FUNCION DE MJTOCORRELACION SIMPLE:

í- 12 E.T.

3- 24 E.T.

,02 ,08

,09 ,09

-.08 .OS

,08 .09

.03 ,08

-.04 ,09

-.18(1] .08

-,04 -.09

,01 ,08

,05 .09

.02 ,03

-.05 .09

-.09 ,08

-,11 ,09

-,11 ,08

-.12 .09

.09 ,08

,02 ,09

-.04 ,08

.08

.09

,08 ,08

.05

.09

.18 ,08

.02 ,09

PARA CONTRASTAR 31 ESTA SERIE ES RUIDO BLANCO, EL VALOR D = 32,83

SE COMPARA CON EL DE UNA VARIABLE CHI-CUADRADO CON 22 GRADOS DE LIBERTAD.

>»FUNCIQN DE AUTKÜRRELAC1ÜN PARCIAL:

.02 -.08 1- 12 E.T.

.08 ,04 -.19(11 .0! -.01 -,0B -.14 ,09

.08 .08 .08 ,08 .08 .08 .08 .08

13- 24 ,15 .08 -.01 .03 -.01 -.0* -.10 -.10 -.01 E.T. .09 .09 .09 ,09 .09 .09 .09 ,09 ,09

>»RESUMEH DE LA ESTHMCIM

DATOS - DBO 101 364 OBSERVACIONES

O DIFERENCIAD! REGULAR(ES), O DIFERENCIÁIS) ESTACIDUALÍES) DE ORDEN O

- . 0 7

.05

OS 08

02 09

,13 .08

-.04 .09

PARÁMETRO NUMERO

i i

2

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

HEDÍA SERIE


i

0

VALOR ESTIMADO

.229704E+00

• lM73?Etíl

L. I.

.762341E-01

.910787E+W

95 1 L. S,

,383fflE+00

,11B3??£*0!

RESIDUOS:

SUMA BE CUADRADOS

NUMERO

1 i i 2É378£*02

ltó

161 6.L. CUADRADO MEDID

ERROR TÍPICO

.«1146E+00

.671689M0

)mwm BQX-JENKIHS. ESTIffiCISIS; « « (

DATOS - CBÜ 2os m OBSERVACIONES

NUMERE) EFECTÚO DE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 115

HftTRIZ SE CORRELACIONES DE LOS PARAflETROS í 1 1.0000

,0225

L

i,0000 >>>3ERIE DE RESIDUOS:

HUMERO DE RESIDUOS =

HEDÍA DE LA SERIE =

E. T. DE LA HEDÍA = VALOR T ÍCDfíTRASTE HEDÍA = 0) =

>»FÜNCION DE AUTflCORRELACIQN Sli f fLE;

115 ,0045

24,5074 ,0002

1 - 12 .02 - .07 ,06 - .02 - .03 E,T, ,0? ,09 ,09 .09 .09 .09

1 3 - 2 4 - . 0 ! - . 0 4 ,02 - .03 - ,10 .40 E,T. ,10 ,10 .10 .10 .10 ,10 ,11 .11

PARA CONTRASTAR SI ESTfi SERIE ES RUIDO BLANCO. EL ¥ALOR 3 = 33.22

SE CDMPARfi CON EL DE UNA VARIABLE CKI-CUADRADO COK 22 GRADBS DE LIBERTAD.

>»FUNCIDU DE AUTQCDRRELACIDN PARCIAL;

1 - 12 .02 - .07 ,06 - .03 -M M -M .07 .04 E,T, =09 ,09 ,09 ,09 ,09 ,09 .09 .09 ,10

1 3 - 2 4 - . 0 2 - .03 .01 - .04 -.OS . 3 9 Í U . 1 2 ,00 - .05 E.T. .10 .10 .10 ,10 ,10 ,10 ,11 ,11 ,11

>»REBUH£N DE LA ESTIMACIÓN

,06 ,09

.14 ,11

.05

.09

-.05 .11

.06

.10

-.01 ,11

,08 ,10

-.01 ,11

-,06 ,10

-.01 ,11

,07 .10

-.02 ,1!

09 10

02 11

-,06 .10

,03 .11

,07 .10

-.09 ,11

DATOS - DBQ205 116 OBSERVACIONES

O DIFERENCIÁIS) RE5ÜLARÍEB1, O DIFERENCIÁIS) ESTACIONAL(ES) DE ORDEN O

PARAHETRD NUMERO

f

i.

TIPO DE PARÁMETRO

AR REGULAR

HEDÍA SERIE


i i

0

VALOR ESTIMADO

.37070BE+00

.977117E+02

L. I.

. 194636E+00

.1M601E+OZ

95 I L, S.

,546780E*00

,175963E*03

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUÜERO

.787405E*07

115


ERROR TÍPICO

.696819E+05

,263?73E*03

>»HOBELO BQKElWüfJS, ESTIgSCISN: IHA Ü . I i

' DñTCS - QBÜ 205 M OBSERVACIONES

«UÑERO EFECTIVO GE OBSERVACIONES PARA LA ESTIMACIÓN 115


HUHERD DE RESIDUOS = HEDÍA DE LA SERIE = E. T, DE LA HEDÍA = VALOR T (CONTRASTE ÜEDifi = = 0) =

US 27.4592 25.1526 1.0917

>»FÜNCION DE SÜTQCÜRRELACIDN SIMPLE;

1 - 12 E.T.

13- 24 E.T.

, 1 9 ( 1 ) - . 0 6 - . 3 0 - , 09 - . 0 9 .00 .04 .09 .10 .10 .10 .10 =10 ,10 .K .!(

- . 0 8 - . 1 2 - . 08 Mí) .20 .00 ,00 .10 .10 .10 ,10 .10 ,10 ,12 .12 ,15

PARA CONTRASTAR SI ESTA SERIE ES RÜIDC BLANCO, EL VALOR Q = 46.80 lt> SE COHPftRA CON EL DE UNA VARIABLE CH1-CUA0RAD0 CON 23 5RAÜÜS DE LIBERTf

>Í->FUNCICS GE AUTDCORRELACION PARCIAL;

1- 12 ,19U)-,!0 ,00 -.11 -.06 ,00 -,U ,04 ,00 E.T. .09 .10 .10 .10 .10 ,10 .10 .10 .10

13- 24 -.10 -.09 -.07 -.11 -,03 .38(1! ,02 -.02 E.T, .10 ,10 .10 ,10 .10 ,10 ,12 ,12

>»RESUHEN BE LA ESTIMACIÓN

03 10

01 12

-.03 .10

,00 ,12

,10

,00

,00 .10

,00 .12

.02

.10

.06

.12

-.11 .10

,07 .12

,02 .10

-.02 ,12

DATOS - m 205 116 OBSERVACIONES

1 DIFERENCIÁIS) RESULARiES), O DIFERENCIÁIS) ESTíiCIONALÍES) DE ORDEN O

PARÁMETRO NUMERO

I

TIPO DE ORDEN DEL PARÁMETRO PARÁMETRO

NA REGULAR 1

VALOR ESTIMADO L I.

,S40327E*ÜÜ J14719E+Q0

95 I L. S,

.965935E+QÜ

RESIDUOS:

SUMA DE CUADRADOS

NUMERO

•838077E+07 114 G.L.

115

CUADRADO NED1Q

ERROR TIPÍCD

.735155E+05

,27Ü37E*03

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID ESCUELA TÉCNICA...

Documents

Transcript of UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID ESCUELA TÉCNICA...