Desarrollo de un semivariograma periódico para series temporales de precipitación
El objetivo de este trabajo es proponer, a partir del análisis de precipitación diaria observada en cuatro estaciones climatológicas en los estados de Chiapas y Tabasco durante el periodo Agosto-Noviembre del 2007 las cuales son C.H. Malpaso, Ocotepec, Sayula y C.H. Peñitas, el desarrollo de un semi...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma de Querétaro |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma de Querétaro |
| OAI Identifier: | oai:ri-ng.uaq.mx:123456789/627 |
| Acceso en línea: | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/627 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Geoestadística Semivariograma Series temporales de Precipitación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo es proponer, a partir del análisis de precipitación diaria observada en cuatro estaciones climatológicas en los estados de Chiapas y Tabasco durante el periodo Agosto-Noviembre del 2007 las cuales son C.H. Malpaso, Ocotepec, Sayula y C.H. Peñitas, el desarrollo de un semivariograma teórico que refleje la periodicidad del semivariograma experimental para series temporales de precipitación, esto para la identificación de valores extremos, su ubicación temporal y la evaluación de la forma de su distribución. El modelo periódico es aplicado a la interpolación geoestadística por krigeado para definir el grado y escala de variación temporal. Se realizó una comparación entre las interpolaciones por krigeado utilizando el semivariograma periódico y algunos semivariogramas clásicos como el modelo exponencial, lineal, semiesférico, etc. El modelo desarrollado se adaptó de mejor manera a las series de precipitación por lo que puede competir y en muchos casos ser mejor que los semivariogramas clásicos, ya que al extraer la serie de parámetros y utilizarlos para la interpolación geoestadística por krigeado los resultados fueron mas favorables, teniendose la gran ventaja de que el modelo desarrollado utiliza una gama de semivariogramas clásicos. |
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