Estimación de precipitación espacial mediante correlación con variables secundarias y la ayuda de tecnologías de información geográficas
Este estudio se centra en aplicar y validar 4 técnicas de interpolación espacial, Thiessen (TH), inverso de la distancia ponderada (IDW), kriging (KO) y cokriging (CK), a valores de datos mensuales y anuales de precipitación registrados en 23 estaciones de medición de la cuenca del río Paute en el s...
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2014
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| author | Abad Encalada, Iván Oswaldo |
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| description | Este estudio se centra en aplicar y validar 4 técnicas de interpolación espacial, Thiessen (TH), inverso de la distancia ponderada (IDW), kriging (KO) y cokriging (CK), a valores de datos mensuales y anuales de precipitación registrados en 23 estaciones de medición de la cuenca del río Paute en el sur de los Andes Ecuatorianos, así como buscar la variable topográfica que mejor se correlacione con la precipitación para ser usada como auxiliar de interpolación en la técnica cokriging, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica y Geoestadística.
Se calcularon 76 variables topográficas, 50 fueron obtenidas del Modelo Digital de Elevaciones y 26 son productos escalares entre algunas de las primeras variables. Las variables presentaron valores muy pobres de correlación con la precipitación (r<0.3) o a lo sumo una correlación moderada (r<0.6) para 1-3 meses al año. Estas bajas correlaciones llevaron a buscar otras variables denominadas índices orográficos IO1 e IO2 definidos como expresiones que combinan elementos orográficos que son el efecto barrera de la cordillera y la ubicación en zona de valle o montaña de la estación estudiada. IO1 presenta muy buena correlación con la precipitación anual y mensual en el periodo mayo a septiembre (r>0.91), en tanto que IO2 da correlaciones aceptables (r>0.56) para los meses no explicados por IO1.
La validación cruzada de los métodos de interpolación muestra que el mejor método para los meses enero, febrero, abril, octubre, noviembre y diciembre es CK, en tanto que para los demás meses y para la media anual es KO. |
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| institution | Universidad de Cuenca |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-198572020-08-03T17:17:23Z Estimación de precipitación espacial mediante correlación con variables secundarias y la ayuda de tecnologías de información geográficas Abad Encalada, Iván Oswaldo Célleri Alvear, Rolando Enrique Precipitacion Sig Sistema De Informacion Geografica Geoestadistica Este estudio se centra en aplicar y validar 4 técnicas de interpolación espacial, Thiessen (TH), inverso de la distancia ponderada (IDW), kriging (KO) y cokriging (CK), a valores de datos mensuales y anuales de precipitación registrados en 23 estaciones de medición de la cuenca del río Paute en el sur de los Andes Ecuatorianos, así como buscar la variable topográfica que mejor se correlacione con la precipitación para ser usada como auxiliar de interpolación en la técnica cokriging, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica y Geoestadística. Se calcularon 76 variables topográficas, 50 fueron obtenidas del Modelo Digital de Elevaciones y 26 son productos escalares entre algunas de las primeras variables. Las variables presentaron valores muy pobres de correlación con la precipitación (r<0.3) o a lo sumo una correlación moderada (r<0.6) para 1-3 meses al año. Estas bajas correlaciones llevaron a buscar otras variables denominadas índices orográficos IO1 e IO2 definidos como expresiones que combinan elementos orográficos que son el efecto barrera de la cordillera y la ubicación en zona de valle o montaña de la estación estudiada. IO1 presenta muy buena correlación con la precipitación anual y mensual en el periodo mayo a septiembre (r>0.91), en tanto que IO2 da correlaciones aceptables (r>0.56) para los meses no explicados por IO1. La validación cruzada de los métodos de interpolación muestra que el mejor método para los meses enero, febrero, abril, octubre, noviembre y diciembre es CK, en tanto que para los demás meses y para la media anual es KO. This study focuses on implementation and validation of four spatial interpolation techniques, Thiessen (TH), inverse distance weighted (IDW), kriging (KO) and cokriging (CK) at values of monthly and annual rainfall registered in 23 rain gauges of Paute River Basin in the southern Ecuadorian Andes, and seek topographic variable that best correlates with the precipitation to be used as auxiliary cokriging interpolation technique, using Geographic Information Systems (GIS) and geostatistics. Seventy six topographic variables were calculated, of which 50 were obtained from Digital Elevation Model and 26 are scalar products between some of the first variables. The variables showed values very poor correlation with rainfall (r<0.3) or at most a moderate correlation (r<0.6) only for 1-3 months a year. These low correlations led to seek other variables called orographic indices IO1 and IO2 defined in this study as expressions that combine two orographic elements the barrier effect of the range and the location of studied gauge on area of mountain or valley. IO1 has very good correlation with the annual and monthly precipitation in the period May to September (r>0.91), while IO2 gives acceptable correlations (r>0.56) for the months not explained by IO1. Cross-validation of the interpolation methods shows that the best method for the months January, February, April, October, November and December is CK, while for the months March, May, June, July, August and September and the annual average is KO. Magíster en Geomática Cuenca 2014-07-14T17:34:23Z 2014-07-14T17:34:23Z 2014 masterThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/19857 spa TM4;793 openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ application/pdf application/pdf |
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