Un modelo de corregionalización lineal para la estimación espacial de la precipitación en el valle de la ciudad de México, combinando datos de pluviógrafos con imágenes de radar meteorológico

• Autores: Martín Díaz Viera, Graciela S. Herrera, Arturo Valdés Manzanilla
• Localización: Ingeniería hidráulica en México (1985), ISSN 0186-4076, Vol. 24, Nº. 3 (julio-septiembre), 2009, págs. 63-90
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A linear coregionalization model for rainfall spatial estimation in Mexico City valley combining rain gages data and meteorological radar images.
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• Resumen
  • español

    La precipitación es uno de los factores principales del ciclo hidrológico y el conocimiento de su distribución espacial es fundamental para la predicción del escurrimiento. La mayor parte de la precipitación en la ciudad de México es producida por tormentas convectivas, caracterizadas por una alta variabilidad espacial y temporal, lo cual añade un grado mayor de complejidad a su estimación. En este trabajo se presenta una modificación del procedimiento geoestadístico de estimación espacial de la precipitación introducido por Krajewski (1987), el cual aplica el método de cokriging ordinario, combinando imágenes de radar meteorológico con datos de pluviómetros. Aquí, a diferencia del procedimiento de Krajewski, se incluye en el método de cokriging ordinario la dependencia espacial conjunta de radar-pluviómetros mediante un modelo de corregionalización lineal. La metodología propuesta es probada usando datos de pluviógrafos y de radar de una tormenta ocurrida en el valle de la ciudad de México, y los resultados son comparados con los obtenidos por los métodos de cokriging ordinario sin un modelo de corregionalización lineal y con el de cokriging colocado.

  • English

    Precipitation is one of the main factors of the hydrologic cycle and the knowledge of its spatial distribution is fundamental for flood prediction. Most of rainfall in Mexico City is produced by convective storms, characterized by high spatial and temporal variability, which makes its estimation more difficult. This paper presents a modification of the geostatistical procedure for spatial rainfall estimation introduced by Krajewski (1987), which applies ordinary cokriging, combining meteorological radar images with rain gage data. Here, unlike Krajewski's procedure, in the ordinary cokriging method, the joint radar-rain gage spatial dependence is considered by a linear coregionalization model. The proposed methodology is tested using radar and gage data from a storm that occurred in the Valley of Mexico, and the results are compared with ordinary cokriging, without a linear coregionalization model, and collocated cokriging methods.