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La incertidumbre en las variables del modelo hidrológico, si no se tiene en cuenta, introduce sesgos
temáticos sistemáticos en las estimaciones de los parámetros. Aquí presentamos un método para determinar el valor real de las incertidumbres específicas de los parámetros en las entradas del modelo. Este método, conocido como extrapolación simulada (SIM), se basa en ejecutar relaciones empíricas entre parámetros y niveles de ruido de entrada (o incertidumbre). El método comienza generando una serie de modelos candidatos que se varían artificialmente añadiendo ruido blanco a los múltiplos holandeses de la varianza del error conocida. El conjunto de parámetros resultante nos permite formular relaciones empíricas entre valores latentes y niveles de ruido. SGX se basa en la teoría de que esta tendencia en los parámetros alternos se puede extrapolar a una zona de error nominal.
Ilustramos la solidez de nuestro modelo mejorado de pronóstico de habilidades en la Bolsa Monetaria Internacional de Singapur, utilizando
datos de anomalías inciertas de la temperatura de la superficie del mar (SSTA) en la región Nino3 como pronóstico -
El Índice de Oscilación del Sur de Tor (SOI), una medida candidata de la fuerza de la Oscilación del Sur de El Niño. Nuestra hipótesis es que el ruido de mayor amplitud en los datos del período anterior a 1960 introduce un sesgo en los parámetros del modelo, como las anomalías de la temperatura de la superficie del mar, que son variables de entrada.
El error relativo es el Índice de Oscilación del Sur (SOI) constante, que se retrocede sobre las anomalías de la temperatura de la superficie del mar y
se calibra utilizando una subserie de 1900 a 1960. Validamos el patrón resultante
con datos menos erróneos para el período 1960 a 2003. La aplicación general se encuentra en SGX para reducir los errores de pronóstico residuales durante el período de validación. 2007 Elsevier Inc. B. Todos los derechos reservados.
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