Resumen de Ajuste de un variograma esférico de la precipitación anual de las normales climatológicas 1951-2010

Felipe José Antonio Pedraza Oropeza, Enrique Palacios Vélez, Óscar Luis Palacios Vélez

• español

  En este trabajo se analizó la precipitación media anual de las normales climatológicas de 1951-2010, para determinar su estructura espacial y para que pueda ser utilizada en el método de interpolación de kriging, que permite no sólo estimar los valores de esta variable, sino también la varianza de estimación. Para ello se generó un semivariograma (que en el presente trabajo denominaremos “variograma”) experimental con la precipitación media anual de 2 003 estaciones con 30 o más años de información de precipitación, tomadas de un total de 4 385 estaciones. Al incio, el variograma se construyó con 2 005 003 pares de estaciones (combinaciones de 2 003 estaciones tomadas de dos en dos), que fue preciso depurar. Para este propósito se calculó un “índice de variación espacial”, igual a la diferencia de precipitación dividida entre la distancia que separa las estaciones, índice que permitió identificar 20 046 pares atípicos, como aquellos que tenían un valor superior a 9.85. Además se consideraron sólo los pares de valores con distancia entre estaciones no mayores de 1 900 km. El variograma experimental finalmente obtenido consta de 380 clases a intervalos de 5 km y fue ajustado a un modelo esférico. En este proceso se utilizó el método de los multiplicadores de Lagrange, para asegurar continuidad del variograma en el punto donde la parte curva del variograma se encuentra con la parte horizontal del mismo. El mejor variograma esférico tiene un radio de influencia = 1 455 km, un efecto pepita C0 = 18 082 y umbral C1 = 602 452.

• English

  In this work the average annual rainfall of the Climatological Normals of 1951-2010 was analyzed to determine its spatial structure, which can be used in the Kriging interpolation method, which allows not only to estimate the values of this variable, but also the variance of estimation. For this purpose, an experimental semivariogram (which in the present work we will call "variogram") was generated with the average annual precipitation of 2 003 stations with 30 or more years of precipitation information, taken from a total of 4,385 stations. Initially the variogram was built with 2 005 003 pairs of stations (combinations of 2 003 stations taken in pairs), which had to be depurated. For this purpose, a "spatial variation index" was calculated, equal to the difference in precipitation divided by the distance separating the stations, an index that allowed identifying 20 046 atypical pairs, such as those with a value greater than 9.85. Additionally, only pairs of values with distance between stations no greater than 1 900 km were considered. The finally obtained experimental variogram consists of 380 classes at intervals of 5 km. The experimental variogram obtained was fitted to a spherical model. In this process, the Lagrange multipliers method was used to ensure continuity of the variogram at the point where the curved part of the variogram meets the horizontal part of the variogram. The best spherical variogram has a radius of influence = 1 455 km, nugget effect C0= 18 082 and sill C1= 602 452.