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Título : Incertidumbre y confiabilidad de métodos de interpolación especial en el complemento de registros hidrológicos
Autor : Vera Morales, Juan Manuel
Palabras clave : Interpolación
Kriging
Precipitación
Interpolation
Kriging
Rainfall
Fecha de publicación : nov-2012
Citación : RI000069;
Resumen : En este trabajó se abordó una evaluación del desempeño estadístico de varios métodos de interpolación espacial, particularmente aplicados al complemento de datos perdidos en diferentes puntos de medición. Los modelos de interpolación evaluados fueron el método de Lagrange, Distancia Inversa, Aproximación multicuadrática, redes de triángulos irregulares, Splines, Kriging y Cokriging. Se obtuvieron bases de datos de catorce estaciones climatológicas con diversas longitudes de registro y se realizó una validación cruzada para evaluar estadísticamente los resultados de los métodos de interpolación mediante análisis de varianza. Además se analizó la validez del complemento de registros mediante el análisis de la mejora de parámetros estadísticos. Los resultados obtenidos mostraron que, a excepción del método de Lagrange, todos los métodos son estadísticamente similares, aunque los métodos de Redes de triángulos irregulares y kriging mostraron el menor error cuadrático medio. Para el análisis de cokriging se presentaron dos modelos, uno que incorporó datos de elevación y otro con datos de un coeficiente k basado en el tiempo de inicio de las tormentas, determinado mediante un análisis de aglomerados, estos modelos de cokriging resultaron no presentar mejora significativa en cuanto al error cuadrático medio en validación cruzada, sin embargo, gráficamente la distribución de las tormentas resultó más adecuada. Este trabajo sugiere que la validez de los métodos de interpolación es aceptable debido a la adecuada extensión espacial y temporal de los datos analizados y que la elección del modelo a utilizar cuando se pretende rellenar datos faltantes dependerá del analista y la facilidad de aplicación de dicho método
Descripción : In this work we presented a statistical performance evaluation of several interpolation methods, these methods were specifically applied to complete different time series with lost data. The evaluated interpolation models were the Lagrange method, Inverse Distance Weighting, Multiquadratic approach, Triangle irregular networks, splines, kriging and cokriging. Different data from fourteen weather stations were obtained and a cross validation model was applied to evaluate the statistical performance of the interpolation methods through analysis of variance (ANOVA). We also evaluated the effectiveness of the data complementation through a statistical analysis of diverse parameters. The results obtained showed that, except for the Lagrange method, all the evaluated methods were statistically similar, though the Triangle Irregular network and kriging methods showed the lower root mean square error. For the cokriging analysis two models were presented, one of them incorporate elevation data and the other one values of coefficient k, based on average time of rainfall events obtained from a cluster analysis, these models showed no significant improvement for the root mean square error in the cross validation compared to the standard kriging method, however, the spatial distribution of the rainfall was improved graphically. This work suggest that the effectiveness of the interpolation methods is acceptable due to the adequate distribution of the rain gauges and long enough time series and that the election of a model to interpolate data, particularly to complete lost data, depend of the analyst and the easiness of application of said method
URI : http://hdl.handle.net/123456789/902
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