Resumen

En el presente trabajo se prueban cinco diferentes modelos de pronóstico de los índices geomagnéticos Kp y ap. Se utilizan como datos de entrada a los modelos una serie temporal de valores del índice Kp desde 1932 hasta el 15/12/2012 a las 21:00 horas UT. La finalidad del modelo es pronosticar los tres valores posteriores al último valor medido del índice Kp, o sea las próximas 9 horas a partir del último valor medido de Kp. Se calculan las correlaciones entre las series medidas y las series modeladas a partir de los cinco modelos utilizados. El modelo AR resulta ser el de menor costo computacional y ofrece buenos resultados. El modelo ARIMA es eficiente para la predicción del índice Kp en condiciones de perturbación geomagnética. No deben ser utilizados los modelos MA y FARIMA.

Palabras clave: Clima espacial, índice Kp, modelos autoregresivos, pronóstico de series temporales.

Abstract

In the present work, five different forecasting models for geomagnetic indices Kp and ap was tested. As model’s input, a time series of Kp index values, starting in 1932 until 15/12/2012 at 21:00 UT was used. The purpose of the model is to predict three values after the last measured value of Kp index, that is the next nine hours from the last measured of Kp value. The correlations between measures series and modeled series obtained with the five models used, was calculated to determine the most efficient one. The AR model shows the lowest computational cost and provides good results. The ARIMA model is efficient for predicting Kp index under geomagnetic disturbance conditions. MA and FARIMA models should not be used.

Key words: Space weather, Kp index, autoregressive models, time series forecasting.