Rainfall monitoring network design using conditioned latin hypercube sampling and satellite precipitation estimates: an application in the Ecuadorian Amazon
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...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | masterThesis |
| Language: | eng |
| Published: |
2018
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/30480 |
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|---|---|
| author | Contreras Silva, Juan José |
| author2 | Ballari, Daniela Elisabet |
| author_facet | Ballari, Daniela Elisabet Contreras Silva, Juan José |
| author_sort | Contreras Silva, Juan José |
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| description | 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. |
| format | masterThesis |
| id | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-30480 |
| institution | Universidad de Cuenca |
| language | eng |
| publishDate | 2018 |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-304802020-08-03T17:20:25Z Rainfall monitoring network design using conditioned latin hypercube sampling and satellite precipitation estimates: an application in the Ecuadorian Amazon Contreras Silva, Juan José Ballari, Daniela Elisabet Ingenieria Civil Red Pluviometrica Datos De Precipitacion Precipitacion Satelital Areas No Accesibles Amazonia Ecuador Tesis De Maestria En Ecohidrologia 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. Rain gauge networks are crucial for enhancing the spatio-temporal characterization of precipitation. In tropical regions, scarcity of rain gauge data and climatic variability, make conventional approaches to design rain gauge networks inadequate and impractical. In this study, we propose the use of conditioned Latin Hypercube Sampling (cLHS) method with multi-temporal layers of remotely sensed precipitation measurements for capturing the spatio-temporal precipitation patterns in ungauged areas. The study was conducted in the Amazon Region of Ecuador, for which monthly precipitation averages were derived based on a 16-year period of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM 3B43 V7) data which were used as prior information to select representative sampling points through cLHS. Two scenarios for the sampling design were considered and evaluated, one without and one with restrictions on accessible sites according to the proximity to roads and settlements. Results showed that both optimized networks captured the variability of precipitation according to the TRMM climatology. Furthermore, evaluation against an independent satellite precipitation dataset showed that the optimized networks support mapping precipitation based on ordinary kriging (OK). Comparison with regular and random sampling methods showed that, particularly when a practical scenario is considered, the optimized network provided more reliable results over time, highlighting the suitability of the network to capture temporal changes and map precipitation with high accuracy. The proposed approach could be easily adopted in other ungauged and poorly accessible regions for rain gauge network design as well as to the design of multi-objective monitoring networks. Magíster en Ecohidrología Cuenca 2018-06-06T12:21:48Z 2018-06-06T12:21:48Z 2018-06-07 masterThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/30480 eng TM4;1374 application/pdf application/pdf |
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