| Summary: | Las redes de pluviómetros son cruciales para mejorar la caracterización espacio-temporal de la precipitación. En regiones tropicales, la escasez de datos pluviométricos y la variabilidad climática contrastante hacen que los enfoques convencionales para diseñar redes de pluviómetros sean inadecuados e imprácticos. En este estudio, proponemos el uso del método de muestreo por hipercubo latino condicionado (cLHS) con imágenes multitemporales de precipitación detectadas de forma remota para capturar los patrones espacio-temporales de precipitación en áreas no monitoreadas. El estudio se realizó en la región amazónica del Ecuador, cuyos promedios mensuales de precipitación se obtuvieron en base a un período de 16 años de datos de la Misión de Medición de Precipitaciones Tropicales (TRMM 3B43 V7) que se utilizaron como información previa para seleccionar puntos de muestreo representativos mediante cLHS. Se consideraron y evaluaron dos escenarios para el diseño del muestreo, uno sin y otro con restricciones en sitios accesibles de acuerdo con la proximidad a carreteras y asentamientos. Los resultados mostraron que ambas redes optimizadas capturaron la variabilidad de la precipitación de acuerdo con la climatología TRMM. Además, la evaluación frente a un conjunto de datos de precipitación por satélite independiente mostró que las redes optimizadas son adecuadas para el mapeo de la precipitación basado en el kriging ordinario (OK). La comparación con métodos de muestreo regular y aleatorio mostró que, particularmente cuando se considera un escenario práctico, la red optimizada proporcionó resultados más confiables a lo largo del tiempo, destacando la idoneidad de la red para capturar cambios temporales y cartografiar la precipitación con alta precisión. El enfoque propuesto podría adoptarse fácilmente en otras regiones no monitoreadas y de escasa accesibilidad para el diseño de redes de pluviómetros, así como para el diseño de redes de monitoreo multiobjetivo.
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