Resumen de Estimación espacio-temporal de la carga hidráulica utilizando el concepto de función aleatoria espacio-tiempo

Edgar Yuri Mendoza, Graciela S. Herrera

• español

  En este trabajo se presenta un método geoestadístico para realizar estimaciones espacio-temporales y se aplica a la estimación de la carga hidráulica del acuífero de Querétaro-Obrajuelo en el periodo 1981-2004. Las estimaciones para los años 1993, 1995 y 1999 se comparan con las de los métodos de krigeado ordinario y krigeado multivariado, utilizando el método de validación cruzada, reportándose los valores del error medio (EM), error cuadrático medio (ECM) y error cuadrático medio estándar (ECME). El promedio del error medio para los tres años elegidos, para el caso de krigeado ordinario, resulta ser el menor (-0.23); el valor promedio del error cuadrático medio (ECM) es más bajo en el caso del krigeado espacio-temporal (224.29), y el valor promedio del error cuadrático medio estándar (ECME) es mejor para el método de cokrigeado, ya que sus valores de ECME son cercanos a la unidad (0.95). El ECME para el método espacio-tiempo es de 0.8 al considerar todos los tiempos; pero en lo particular para los años elegidos, este índice disminuye. Los resultados de las varianzas del valor estimado son siempre más pequeños utilizando el método espacio-temporal, ya que utiliza más información para la estimación; asimismo, es posible hacer las estimaciones en todo el espacio para todos los tiempos. Se concluyó que la herramienta es poderosa, porque considera toda la información disponible al efectuar las estimaciones.

• English

  This paper presents a geostatistical method for performing estimates using space-time kriging which is applied for the estimation of the water level of the Queretaro-Obrajuelo aquifer in the 1981-2004 period. The estimates obtained by this method for the years 1993, 1995 and 1999 are compared with ordinary kriging and cokriging using cross validation. The average mean error (ME) for the three chosen years was lowest for ordinary kriging (-0.23), the average mean squared error (MSE) is the lowest in the case of the space-time method (224.29) and the value of the average squared mean standard error (SMSE) is better for the method of cokriging (0.95), because the SMSE values are close to unity. The SMSE for the space-time method is 0.8 when considering all the times, but it decreases in particular for the selected years. The results of the estimated variances are always smaller using the space-time method, because it uses more information to get the estimate. Also, it is possible to make estimates in the whole space for all times. Therefore, it was concluded that the tool is powerful, since it considers all available information to produce the estimates.