| Revista: | Revista mexicana de ciencias agrícolas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000343284 |
| ISSN: | 2007-0934 |
| Autores: | Íñiguez Covarrubias, Mauro1 Ojeda Bustamante, Waldo1 Díaz Delgado, Carlos2 Mamadou Bâ, Khalidou2 Mercado Escalante, Roberto1 |
| Instituciones: | 1Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Jiutepec, Morelos. México 2Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca, Estado de México. México |
| Año: | 2011 |
| Periodo: | Ene-Feb |
| Volumen: | 2 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 57-69 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en español | El objetivo del trabajo consistió en mostrar un análisis metodológico geoestadístico, para generar un patrón espacial de la lluvia, asociado a la precipitación media diaria. Caracterizar y conocer la distribución espacial de la precipitación, también conocida como "campo de tormenta" y asociarla a un modelo de distribución o sustituirla por una precipitación media por métodos convencionales, es un reto importante en estudios de las ciencias del agua. La metodología propuesta requiere de la construcción de un variograma, elaborado por un ajuste de datos experimentales de un campo de tormenta, que sirva como base para generar la distribución espacial de la lluvia con la aplicación del método geoestadístico del "krigeado". Esto permite determinar la precipitación media diaria de una cuenca hidrográfica. Los resultados muestran que es posible obtener una función que relacione la lluvia media con el campo de tormenta, mediante los parámetros α y β del variograma ajustado a un modelo esférico. Para validar la aplicación de la metodología se analizaron varios eventos, aquí se presentan dos eventos de precipitación observada en la cuenca del río Juchipila, y río Calvillo, entre los estados de Aguascalientes y Zacatecas. Los resultados muestran una relación única de la lluvia media diaria con la distribución espacial, representada por el campo de tormenta. Asimismo, se encontró que el valor óptimo de la función es mínimo al compararlo con los resultados obtenidos por cuatro métodos convencionales: promedio aritmético, polígonos de Thiessen, método de isoyetas y método de krigeado lineal |
| Resumen en inglés | The aim of the study was to show a geostatistical methodological analysis to create a spatial pattern of rain, related to average daily rainfall. Defining and knowing the spatial distribution of rainfall, also known as the "storm field" and related to a distribution model, or replacing it to an average rainfall using conventional methods, is an important challenge in the study of water science. The methodology suggested requires the construction of a variogram, created by adjusting experimental data of a storm field, which serves as a base to generate the spatial distribution of rain using the geostatistical method of "Kriging". This helps determine the daily average rainfall of a watershed. Results show that it is possible to obtain a function that relates average rainfall with the storm field, using parameters α and β of the variogram, adjusted to a spherical model. To validate the application of the methodology, several events were analyzed. Here we present two rainfall events observed in the basin of rivers Juchipila and Calvillo, between the states of Aguascalientes and Zacatecas. Results show a single relation between average daily rainfall and spatial distribution, represented by the storm field. It was also found that the optimum value of the function is minimal when comparing it to results obtained using four conventional methods: arithmetical average, Thiessen diagrams, isohyet method and linear Kriging method |
| Disciplinas: | Geociencias, Matemáticas |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Hidrología, Matemáticas aplicadas, Krigeaje, Polígonos de Thiessen, Precipitación media, Variograma |
| Keyword: | Earth sciences, Mathematics, Atmospheric sciences, Hydrology, Applied mathematics, Average rainfall, Kriging, Thiesen polygonal, Variogram |
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