Análisis de métodos de interpolación geoestadísticos para la estimación espacial de la precipitación en la cuenca del Río Paute

• Autores: Jheimy Pacheco Nivelo, Alex Aviles, Omar Delgado
• Localización: Bosques Latitud Cero, ISSN-e 2528-7818, ISSN 1390-3683, Vol. 6, Nº. 2, 2016 (Ejemplar dedicado a: Composición florística en ecosistemas del sur de El Ecuador), págs. 143-160
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Geostatistical interpolation methods analysis for estimating spatial precipitation in the Paute River basin
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    El conocimiento de la variabilidad espacial y temporal de la precipitación constituye un importante insumo para el estudio de las ciencias del ambiente. Contar con datos continuos en una superficie resulta costoso, en especial en zonas de montaña debido a lo agreste del terreno. Esta investigación empleó dos métodos de interpolación geoestadísticos: Kriging y Cokriging, para estimar la precipitación promedio en lugares desprovistos de información a partir de datos históricos (1980 - 2010) de 19 estaciones meteorológicas en la cuenca del Paute incorporando la altura en el método Cokriging. Mediante el ajuste del semivariograma, se determinó los parámetros de interpolación para obtener los mapas de predicción y medidas de error óptimos. Los resultados no mostraron mayor variación entre los dos métodos, lo que indica que posiblemente el método Cokriging requiera tomar en cuenta otras variables adicionales para la predicción espacial de la precipitación.

  • English

    The precipitation and its spatial and temporal variability are an important input for the study of enviromental science. To obtain data continuosusly in an área it is expensive, especially in montain áreas due to the rugged terrain. The Kriging and Cokriging Geostatistial Interpolation methods were used for this research in order to estimate the average rainfall in places devoid of information. This was done from historiacal data (1980 –2010) obtained from 19 weather stations int the Paute River Basin. By adjusting the semivariogram, optimal interpolation parameters were determined in order to obtain prediction maps and error measurements. The results did not show greater variation between the two methods, indicating that the precipitation does not depend only on the height, but it is necessary to consider other variables.