An accurate spatiotemporal characterization of precipitation becomes an important tool for management and modeling water resources, such as agriculture and energy, mitigation of drought, flood control, road design, and forecasting of crops and extreme events. This paper focuses on the evaluation of the effectiveness that can present geostatistical interpolation methods to mergeTRMM satellite images with rain gauges data in a monthly time scale for continental Ecuador. Kriging interpolation techniques were evaluated: Ordinary, Universal and Regression, the latest one results as the optimal; however, the other methods showdependable predictions when we analyze spatial rainfall. This research provides a code as implementation that allows the evaluationof geostatistical methods, so it is set to be a guide for future analysis of Kriging interpolation techniques.
Description:
La caracterización espacio-temporal de precipitación es una importante herramienta para la modelación y manejo de recursos hídricos, como lo es la gestión del agua para la agricultura y la energía, mitigación de sequía, control de inundaciones, diseños viales, y pronóstico de los cultivos y eventos extremos. El presente trabajo está enfocado en la evaluación de la efectividad de métodos de interpolación geoestadística para integrar imágenes de satélite TRMM con datos de pluviómetros a una escala temporal mensual, para el Ecuador continental. Se evaluaron técnicas de interpolación Kriging: Ordinario, Universal y Residual, resultando éste último como el óptimo.Sin embargo, los métodos restantes presentan también una estimación factible al momento de predecir espacialmente cantidad de lluvia. La investigación presentada, establece la implementación de un código que permite evaluar los métodos geoestadísticos mencionados, de manera que llegue a convertirse en una guía para futuros análisis de demás técnicas de interpolación Kriging.
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