| Revista: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000438717 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Autores: | Aragón Hernández, José Luis1 Aguilar Martínez, Germán Adrián2 Velázquez Ríos, Ulises1 Jiménez Magaña, Martín Rubén3 Maya Franco, Alejandro1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería, Ciudad de México. México 2Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Ingeniería, Ciudad de México. México 3Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Estudios Superiores Aragón, Ciudad de México. México |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 20 |
| Número: | 2 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Las variables hidrológicas, por un lado, presentan una distribución espacial y temporal importante y por el otro son registradas con equipos de medición de forma puntual. Para su empleo en aplicaciones ingenieriles, en ocasiones es necesario considerar su distribución espacial o el valor medio de la zona de estudio; para ello, es necesario utilizar métodos de interpolación de variables, los cuales permiten realizar dichas distribuciones a partir de datos puntuales. Para realizar la distribución espacial de variables hidrológicas se desarrolló un código de cálculo a través de información en formato ASCII, que incorpora tres métodos de interpolación de variables (polígonos de Thiessen, inverso de la distancia y Kriging ordinario); además, permite calcular la precipitación media de la zona de estudio con información distribuida y puntual; esta última con dos métodos tradicionales (aritmético y polígonos de Thiessen), cuyos resultados pueden ser empleados muy fácilmente como insumos en otros modelos, por ejemplo, en modelos lluvia-escurrimiento. Los métodos de interpolación implementados se aplicaron y evaluaron en un dispositivo físico de laboratorio y en una cuenca hidrológica, a través de la precipitación media obtenida con el método de las isoyetas, mediante correlación cruzada y regresión lineal. Además, se evaluó la sensibilidad de dichos métodos en función del tamaño de celda con que se discretiza el área de estudio y también con el exponente en el método del inverso de la distancia; con el método de Kriging ordinario se emplearon tres modelos de variogramas teóricos (exponencial, Gaussiano y esférico), cuyos parámetros se determinaron mediante regresión no lineal. La comparación de los métodos mediante la precipitación media a partir de datos puntuales favorece al método de los polígonos de Thiessen, en cambio, a partir de la información distribuida, el más adecuado es el método inverso de la dista |
| Resumen en inglés | Hydrological variables, on the one hand, have an important temporal and spatial distribution and on the other, they are registered with measuring equipment in a timely manner. For its use in engineering applications, it is sometimes necessary to consider its spatial distribution or the average value of the study area; for this, it is necessary to use interpolation methods of variables, which allow these distributions to be made from point data. To perform the spatial distribution of hydrological variables, a calculation code was developed through information in ASCII format, which incorporates three interpolation methods of variables (Thiessen polygons, inverse of distance and ordinary Kriging); It also allows to calculate the average rainfall of the study area with distributed and timely information; the latter with two traditional methods (arithmetic and Thiessen polygons), whose results can be very easily used as inputs in other models, for example rain-runoff models. The interpolation methods implemented were applied and evaluated in a physical laboratory device and a watershed, through the average rainfall obtained with the isohyets method, cross-correlation and lineal regression. Additionally, the sensitivity of these methods was evaluated based on the cell size by the discretization of the study area, and also with the exponent in the inverse distance method; with the ordinary Kriging method three models of theoretical variograms (exponential, Gaussian and spherical) were used, whose parameters were determined by non-linear regression. The comparison of the methods by the average precipitation from punctual data favors the method of the polygons of Thiessen, however, from the information distributed, the most adequate is the inverse method of the distance. On the other hand, the evaluation of interpolation methods through cross-correlation and lineal regression is led by the ordinary Kriging method |
| Disciplinas: | Geociencias, Ingeniería |
| Palabras clave: | Hidrología, Ingeniería hidráulica, Precipitación media, Distribución espacial, Métodos de interpolación, Correlación cruzada, Variograma |
| Keyword: | Hydrology, Hydraulic engineering, Average rainfall, Spatial distribution, Interpolation methods, Cross correlation, Variogram |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
