Aplicación de métodos de interpolación para el cálculo de precipitación por modelamiento geoestadístico y análisis espacial para el departamento de Cundinamarca
Application of interpolation methods for the calculation of precipitation through modeling and spatial analysis geostatistical for department Cundinamarca
Citación
Fecha
2014-04-232014-07-11
Autor
Rodríguez Santos, Jenny Mariluz
Título obtenido
Especialista en Geomática
Publicador
Universidad Militar Nueva Granada
Palabras claves
; precipitacion; geologia - metodos estadisticos; analisis espacial (estadistica)
Metadatos
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Resumen
La Geoestadística es la rama de la estadística que se encarga del análisis de fenómenos espaciales que exhiben un comportamiento estructural, en este caso se centrado en el análisis de la variable precipitación a partir de cuatro métodos de interpolación que permitan obtener una delimitación más acorde del área de estudio. Para ellos se analiza una serie de estaciones pluviométricas que están ubicadas en el departamento de Cundinamarca las cuales arrojan una serie de datos que fueron agrupados mediante precipitación anual, permitiendo un modelamiento y estudio a partir de análisis geoestadístico. Por otro lado se cuenta integrado con un modelo digital que describe la geomorfología de la zona estudio, pero como tal no estará asociado a las ecuaciones a modelar. El estudio planteado está enfocado en el desarrollado por técnicas de análisis espacial que cuenta con la información de 136 estaciones pluviométricas tomando como base el año 1986, estas se encuentran previamente georeferenciadas. Este análisis tiene como premisa extraer un modelo geoestadístico mediante el uso de métodos como el Kriging ordinario (Z X = λ Z X + λ Z X + λ Z X + + λn Z Xn), el cual se reconoce como un método de interpolación exacto que suaviza la función del modelo de error de medición, permitiendo así investigar de manera espacial el nivel de correlación por métodos estadísticos. Todo esto permite resaltar mediante el error estándar y error medio cuadrático la predicción de la información de precipitación obtenida. Luego del análisis se planteara cuál de los métodos estudiados es el que presenta una mejor predicción de áreas de precipitación y cual presentó menor error.
Para el tratamiento de la información se utilizó el software ArcGIS. En un primer paso se realizó un análisis exploratorio de los datos y un esquema de clasificación visualizando claramente la distribución espacial de la variable de estudio. Luego, de ello se realizó el análisis geoestadístico que evidencia el comportamiento a nivel espacial de los distintos modelos, para llegar al objetivo planteado.
Geostatistics is a branch of statistics that deals with the analysis of spatial phenomena that exhibit structural behavior , in this case focused on the analysis of rainfall varying from four interpolation methods to output a definition more in keeping the area study . For them a number of rainfall stations that are located in the department of Cundinamarca which show a series of data were grouped by using annual rainfall and allowing modeling study using geostatistical analysis is discussed . On the other hand there is integrated with a digital model that describes the geomorphology of the study area, but as such will not be associated to equations modeling. The proposed study is focused on the developed spatial analysis techniques that have information of 136 rainfall stations based on the year 1986 , these are previously geotagged . This analysis is premised extract a geostatistical model using methods like ordinary Kriging Z X = λ Z X + λ Z X + λ Z X + + λn Z Xn), which is recognized as a method for accurate interpolation function that smoothes the measurement error model , allowing spatially investigate the correlation level by statistical methods. This allows controlled highlighting standard error and mean squared error of prediction information obtained precipitation . After the analysis is raised which of the methods studied is having a better prediction of precipitation and areas which showed a lower error .
For information processing software used ArcGIS . In a first step an exploratory data analysis and classification scheme clearly visualizing the spatial distribution of the variable of study. Then geostatistical analysis of this evidence that spatially behavior of the different models was performed , to reach the stated goal .
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