Abstract

NUNEZ-LOPEZ, Daniel et al. Interpolación espacial de la precipitación media mensual en la cuenca del río Bravo/Grande. Tecnol. cienc. agua [online]. 2013, vol.4, n.2, pp.185-193. ISSN 2007-2422.

La precipitación es una de las principales variables climáticas empleadas para describir procesos hidrológicos; sin embargo, su representación espacial es difícil en áreas con efecto orográfico complejo y escasa disponibilidad de estaciones. En el presente estudio se analizaron datos mensuales de precipitación para representar de manera fiable la distribución espacial de la precipitación media mensual (PMM) en la cuenca del río Bravo/Grande (CRB). Se utilizaron datos de 201 estaciones climáticas ubicadas al interior y en los alrededores de la cuenca. Con la información del 60% de estaciones seleccionadas de forma aleatoria se ajustaron modelos de regresión múltiple para predecir la PMM a partir de la elevación, la complejidad del relieve, la proximidad de zonas marítimas y la localización geográfica de estaciones climáticas, que explicaron entre 70 y 82% la variabilidad espacial de la precipitación que ocurre durante los meses del periodo húmedo. Se obtuvieron mapas mensuales de PMM calibrados espacialmente con la interpolación de los residuales. Con el restante 40% de estaciones se llevaron a cabo pruebas de validación estadística antes y después de la calibración. Las pruebas de validación mostraron valores de eficiencia (EF) comprendidos entre 0.41 y 0.82, y valores porcentuales del error medio absoluto (%EMA) entre 19.1 y 39.5%, siendo los modelos del periodo comprendido entre mayo y agosto los de mejor capacidad predictiva. La calibración de los modelos mejoró de manera significativa la fiabilidad de las interpolaciones en la totalidad de los modelos (EF entre 0.60 y 0.90, y %EMA entre 16.2 y 30.1), permitiendo obtener coberturas geográficas fiables de alta resolución espacial y con potencial de poder considerarlas como variables de entrada en modelos orientados a evaluar procesos hidrológicos en la CRB.

Keywords : regresión lineal múltiple; fiabilidad; prueba de eficiencia.