Aplicación de métodos de interpolación para el cálculo de precipitación por modelamiento geoestadístico y análisis espacial para el departamento de Cundinamarca (2014)
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.