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Título : Generación de superficies de interpolación de la variable precipitación en la provincia de Chimborazo en el periodo (2010-2020).
Autor : Guaraca Bocon, Miryan Jhosany
Director(es): Abdo Peralta, Paula Alejandra
Tribunal (Tesis): Guzmán Guaraca, Adriana Catalina
Palabras claves : CORRELACIÓN;KRIGING ORDINARIO;PROVINCIA DE CHIMBORAZO;SUPERFICIES DE INTERPOLACIÓN
Fecha de publicación : 8-jun-2023
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Guaraca Bocon, Miryan Jhosany. (2023). Generación de superficies de interpolación de la variable precipitación en la provincia de Chimborazo en el periodo (2010-2020). Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Identificador : UDCTFRN;73T00029
Abstract : The objective of this research work was to generate interpolation surfaces of the precipitation variable in the province of Chimborazo in the period 2010 -2020. For the interpolation, geostatistical methods were used by collecting data from the National Institute of Meteorology and Hydrology (INAMHI), the Alternative Energies and Environment Group (GEAA), the ESPOCH Agrometeorological Station and data from the weather station of the Ministry of Agriculture and Livestock (MAG), obtaining information in 49 meteorological stations for different years. Using primary information, TerraClimate satellite estimation data (ESat) was downloaded for the correlation evaluation, by applying the Pearson and Nash method, with an adequate correlation coefficient, missing data was completed and more points were obtained through the stratified sampling obtaining 229 data in total. Carrying out a previous exploratory data analysis, the Ordinary Kriging (KO) method was used and thus the spatiotemporal variability that defined the behavior throughout the province in different subperiods was analyzed. As a result, a very strong correlation was obtained with values of R: 0.87 and 0.77 that allowed the taking of ESat values. The histograms presented normal distribution as well as the probability graphs, when applying the cross validation of surfaces, the predictions were correctly evaluated, obtaining 4 maps that showed the behavior of precipitation. It is concluded that the period with the highest rainfall is 2018-2020 (C) and the canton with the greatest variability was Penipe. It is recommended that the institutions in charge of meteorological stations incorporate new meteorological stations at the province, to improve data collection on climatic variables.
Resumen : 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.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19640
Aparece en las colecciones: Ingeniero/a en Recursos Naturales Renovables

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