Rainfall monitoring network design using conditioned latin hypercube sampling and satellite precipitation estimates: an application in the ungauged Ecuadorian Amazon

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dc.contributor.authorMoreno Contreras, Juan Mario vinicio
dc.contributor.authorBallari, Daniela Elisabet
dc.contributor.authorDe bruin, Sytze
dc.contributor.authorSamaniego Alvarado, Esteban Patricio
dc.date.accessioned2019-08-06T14:25:42Z
dc.date.available2019-08-06T14:25:42Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionLas redes de pluviómetros son cruciales para mejorar la caracterización espacio-temporal de la precipitación . En las regiones tropicales, la escasez de datos de pluviómetros, la variabilidad climática y la accesibilidad espacial variable hacen que los enfoques convencionales para diseñar redes de pluviómetros sean inadecuados y poco prácticos. En este estudio, proponemos el uso del método de muestreo de hipercubos latinos condicionados (cLHS) con capas multitemporales de mediciones de precipitación detectadas a distancia para capturar los patrones de precipitación espacio-temporales en áreas no calibradas . El estudio se realizó en el Región amazónica del Ecuador, para la cual se obtuvieron promedios mensuales de precipitación basados ​​en un período de 16 años de datos de la Misión de Medición de Lluvias Tropicales (TRMM 3B43 V7) que se utilizaron como información previa para seleccionar puntos de muestreo representativos a través de cLHS. Se consideraron y evaluaron dos escenarios para el diseño de muestreo , uno sin restricciones 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 contra una precipitación satelital independiente El conjunto de datos mostró que las redes optimizadas admiten la precipitación de mapeo basada en kriging ordinario (OK). La comparación con métodos de muestreo regulares y aleatorios 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 calibradas y poco accesibles para el diseño de redes de pluviómetros , así como para el diseño de monitoreo de objetivos múltiples redes.
dc.description.abstractRain gauge networks are crucial for enhancing the spatio‐temporal characterization of precipitation. In tropical regions, scarcity of rain gauge data, climatic variability, and variable spatial accessibility 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 …
dc.identifier.doi10.1002/joc.5946
dc.identifier.issn08998418
dc.identifier.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85058143704&origin=inward
dc.language.isoes_ES
dc.sourceJournal of Climatology
dc.subjectConditioned latin hypercube sampling
dc.subjectEcuadorian Amazon
dc.subjectPoorly accessible areas
dc.subjectRain gauge network
dc.subjectSatellite precipitation data
dc.subjectSpatio-temporal monitoring
dc.subjectUngauged areas
dc.titleRainfall monitoring network design using conditioned latin hypercube sampling and satellite precipitation estimates: an application in the ungauged Ecuadorian Amazon
dc.typeARTÍCULO
dc.ucuenca.afiliacionMoreno, J., Universidad de Cuenca, Departamento de Recursos Hídricos y Ciencias Ambientales, Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionBallari, D., Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionDe bruin, S., Wageningen University, Wageningen, Holanda
dc.ucuenca.afiliacionSamaniego, E., Universidad de Cuenca, Facultad de Ingeniería, Cuenca, Ecuador; Samaniego, E., Universidad de Cuenca, Departamento de Recursos Hídricos y Ciencias Ambientales, Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio1. Ciencias Naturales y Exactas
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado1.5.10 Recursos Hídricos
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico1.5 Ciencias de la Tierra y el Ambiente
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio05 - Ciencias Físicas, Ciencias Naturales, Matemáticas y Estadísticas
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado0521 - Ciencias Ambientales
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico052 - Medio Ambiente
dc.ucuenca.correspondenciaMoreno Contreras, Juan Mario vinicio, juanjosecs91@gmail.com
dc.ucuenca.cuartilQ1
dc.ucuenca.embargoend2030-11-26
dc.ucuenca.embargointerno2030-11-26
dc.ucuenca.factorimpacto1.587
dc.ucuenca.idautor0101804243
dc.ucuenca.idautor0000-0002-6926-4827
dc.ucuenca.idautor0000-0002-6884-2832
dc.ucuenca.idautor0102052594
dc.ucuenca.indicebibliograficoSCOPUS
dc.ucuenca.numerocitaciones0
dc.ucuenca.urifuentehttps://info.sciverse.com/i.php?issn=0196-1748
dc.ucuenca.versionVersión publicada
dc.ucuenca.volumenVolumen 39, número 4

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