Resumen de Evaluación geoestadística y krigeado de la temperatura del aire en los llanos venezolanos
- español
La temperatura es una de las variables meteorológicas más importantes en los estudios ambientales y agrícolas,pues influye en el desarrollo de los seres vivientes en los diferentes ecosistemas. Sin embargo, es común no contarcon información climática en algún sitio de interés, debido a la ausencia de estaciones meteorológicas, teniendoque recurrir a su estimación. Los métodos más ampliamente usados para tal fin son los métodos geoestadísticos,que permiten a su vez, estudiar del comportamiento espacial del fenómeno. En esta investigación se evaluaron losmétodos geoestadísticos, Kriging Ordinario (KO) y Kriging Universal (KU) con la altura como covariable auxiliar,en el patrón espacial y eficiencia en la estimación de valores anuales promedios de temperatura mínima, media ymáxima en los llanos venezolanos. Se empleó el coeficiente de determinación (R2), la media cuadrática del error depredicción (MCEP) y la raíz cuadrática del error medio (RCEM) como estadístico de evaluación de los errores porvalidación cruzada. Se observó un patrón espacial constante para los tres tipos de temperaturas para la mayoría delespacio analizado, así como una baja dependencia espacial y alcances entre los 60 y 79 km para el mejor predictor.Siendo éste el KO, al presentar el mejor ajuste y los menores errores de estimación.
- English
emperature is one of the most important meteorological variables in environmental and agricultural studies,as influences the development of living beings in different ecosystems. However, is common to not have climateinformation in any place of interest, due to the absence of weather stations, having to resort to their estimation. Themost widely methods used for this purpose are geostatistical ones, which in turn allow to study the spatial behaviorof the phenomenon. In this investigation the geostatistical methods, Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging(UK) were evaluated with the altitude as an auxiliary covariable, in the spatial pattern and efficiency in theestimation of annual average values of minimum, average and maximum temperature in the Venezuelans plainsThe coefficient of determination (R2), the mean squared prediction error (MSPE) and the root-mean-square error(RMSE) were used as the statistical evaluation of the errors by cross validation. A constant spatial pattern wasobserved for the three types of temperatures in most of the analyzed space, as well as a low spatial dependence andranges between 60 and 79 km for the best predictor. This being the OK, to present adjustments and the smallestestimation errors.
