Comparación de métodos de interpolación geoestadísticos con y sin varibles auxiliares para la precipitación anual (2003-2008) en Ecuador

Este trabajo compara los métodos de interpolación geoestadísticos kriging ordinario (sin variables auxiliares) y kriging universal (con variables auxiliares) en el análisis del comportamiento de la precipitación anual del Ecuador en el período 2003-2008. Las variables auxiliares exploradas son imáge...

全面介紹

書目詳細資料
主要作者: Pérez Paredes, Daniel Fernando
其他作者: Ballari, Daniela Elisabet
格式: bachelorThesis
語言:spa
出版: 2016
主題:
在線閱讀:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25904
實物特徵
總結:Este trabajo compara los métodos de interpolación geoestadísticos kriging ordinario (sin variables auxiliares) y kriging universal (con variables auxiliares) en el análisis del comportamiento de la precipitación anual del Ecuador en el período 2003-2008. Las variables auxiliares exploradas son imágenes satelitales, en particular las imágenes de precipitación TRMM, fracción de nubosidad, contenido de agua en las nubes, temperatura en la parte superior de las nubes, presión en la parte superior de las nubes, temperatura del suelo y modelo digital de elevaciones. El método consiste en tres etapas: primero, se realiza la interpolación de precipitación anual sin variables auxiliares (kriging ordinario); segundo, la interpolación con las variables auxiliares (kriging universal). Para seleccionar las variables auxiliares adecuadas se utiliza una regresión lineal múltiple; tercero, se aplica validación cruzada para evaluar la efectividad de las interpolaciones. Los resultados de la validación cruzada muestran que el mejor método de interpolación fue el kriging universal con la variable auxiliar TRMM, seguido por la combinación TRMM y contenido de agua en las nubes. Con estas variables auxiliares, además, se minimiza la desviación estándar de la interpolación, produciendo una desviación estándar homogénea en todo el país e inferior a la interpolación sin variables auxiliares. Finalmente, las variables auxiliares permiten representar la variabilidad de la precipitación en la Amazonia, donde las estaciones meteorológicas son escasas.