Generación de superficies de interpolación de la variable precipitación en la provincia de Chimborazo en el periodo (2010-2020).
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo generar superficies de interpolación de la variable precipitación en la provincia de Chimborazo en el período 2010 -2020. Para la interpolación se trabajó con métodos geoestadísticos mediante la recolección de datos del Instituto Nacional de Me...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19640 |
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Add Tag | Summary: | El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo generar superficies de interpolación de la variable precipitación en la provincia de Chimborazo en el período 2010 -2020. Para la interpolación se trabajó con métodos geoestadísticos mediante la recolección de datos del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI), Grupo de Energías Alternativas y Ambiente (GEAA), Estación Agrometeorológica ESPOCH y datos de la estación climatológica del Ministerios de Agricultura y Ganadería (MAG), obteniendo información en 49 estaciones meteorológicas para diferentes años. Haciendo uso de información primaria se realizó la descarga de datos de estimaciones satelitales (ESat) de TerraClimate para la evaluación de correlación, mediante la aplicación del método Pearson y Nash, con un coeficiente adecuado de correlación se completó datos faltantes y se obtuvo mas puntos mediante el muestreo estratificado obteniendo 229 datos en total. Realizando un previo análisis exploratorio de datos se usó el método Kriging Ordinario (KO) y así se analizó la variabilidad espacio temporal que definió el comportamiento a lo largo de la provincia en distintos subperiodos. Como resultado, se obtuvo una correlación muy fuerte con vales de R: 0.87 y 0.77 que permitió la toma valores ESat. Los histogramas presentaron distribución normal al igual que las gráficas de probabilidad, al aplicarse la validación cruzada de superficies, las predicciones se evaluaron correctamente, obteniendo 4 mapas que mostraron el comportamiento de precipitación. Se concluye que el periodo con mayor precipitación es 2018-2020 (C) y el cantón con mayor variabilidad fue Penipe. Se recomienda que las instituciones encargadas de las estaciones meteorológicas incorporen nuevas estaciones meteorológicas a nivel de la provincial, para mejorar la obtención de datos de las variables climáticas. |
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