Aproximación a la estimación espacial de sequías meteorológicas en la cuenca hidrográfica del rio Coello, Colombia
15 p. Recurso Electrónico
- Autores:
-
Cruz Roa, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad del Tolima
- Repositorio:
- RIUT: Repositorio U. Tolima
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- Acceso en línea:
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Para seleccionar el m´etodo geoestad´ıstico se compar´o el ajuste de cada interpolaci´on con respecto a tres estaciones de referencia a trav´es de tres pruebas de calidad, las cuales fueron Ra´ız del Error Cuadr´atico Medio (RMSE), Criterio de Informaci´on de Akaike (AIC) y Criterio de Informaci´on Bayesiano (BIC). En esta investigaci´on dos de tres pruebas favorecen al CoKriging Ordinario usando como variable secundaria la Altitud (CoK+DEM). Con la serie interpolada de precipitaci´on se evaluaron y caracterizaron las sequ´ıas por medio del ´Indice de Precipitaci´on Estandarizado (SPI) a escala mensual y trimestral, calculando los par´ametros de severidad, duraci´on, intensidad y frecuencia de las sequ´ıas. Por medio de mapas se delimitaron las regiones en donde se presentan los valores negativos de SPI. En el an´alisis espacio temporal los meses de Enero, Febrero, Julio y Agosto son los m´as secos del a˜no. En el a˜no 1997 se present´o la sequ´ıa meteorol´ogica de mayores afectaciones en la cuenca del r´ıo Coello generalmente concentrados en la parte media y baja de la cuenca, con una intensidad maxima de -2,57 de SPI. Palabras Clave: Sequ´ıa meteorol´ogica; m´etodos de interpolaci´on geoestad´ısticos; ´Indice de Precipitaci´on Estandarizado (SPI); par´ametros de sequ´ıas; cuenca hidrogr´afica del r´ıo Coello.The space-temporal evaluation to characterize meteorological droughts was based on data accumulated monthly precipitation between 1996-2005 from 20 meteorological stations distributed in the Coello River basin. Data precipitation was performed preprocessing with data consistency tests to correct and delete data over- or under estimated. To estimate missing precipitation data are compared three geostatistical interpolation methods derived from Kriging, associated with secondary variables such as the Ordinary Kriging, CoKrigin Ordinary associated with secondary variables of a Digital Elevation Model and data satellite TRMM. To select the statistical method the setting of each interpolation was compared with respect to three reference stations through three quality tests, which were Root Mean Square Error (RMSE), Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). In this investigation two of three tests favor the Ordinary CoKriging using as a secondary variable Altitude (COK+DEM). With the interpolated series of precipitation were evaluated and characterized by drought Standardized Precipitation Index (SPI) at monthly and quarterly scale, calculating the parameters of severity, duration, intensity and frequency of droughts. By mapping are delimited the regions where occur the more negative values of SPI. In analyzing spacetemporal the months of January, February, July and August are the driest of the year. In 1997 the meteorological drought greatest damage occurs in the Coello River basin generally concentrated in the middle and lower part of the basin, with a maximum intensity of SPI -2,57. Keywords: Meteorological drought; geostatistical interpolation methods; Standardized Precipitation Index (SPI); parameters droughts; Coello River Basin.application/pdfCruz Roa, Andrés Felipe. Aproximación a la estimación espacial de sequías meteorológicas en la cuenca hidrográfica del rio Coello, Colombia. Ibagué : Universidad del Tolima, 2016https://repository.ut.edu.co/handle/001/2369spaIbague : Universidad del Tolima, 2016(CO COL 170)Atribución‐NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2-5 CO)http://www.creativecommons.org/licenses by- nc/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_16eccuencas hidrográficassequiasAproximación a la estimación espacial de sequías meteorológicas en la cuenca hidrográfica del rio Coello, ColombiaArtículo de revistaTextinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1PublicationCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.ut.edu.co/bitstreams/a42b6cfd-776b-47be-9cf3-b606f5e6ff03/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80https://repository.ut.edu.co/bitstreams/803abbd1-8072-4aba-bbf5-0a0872947fdb/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80https://repository.ut.edu.co/bitstreams/2fbc0f7e-f56b-49cf-9d30-b026c89b7267/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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