Resumen de Análisis de la distribución espacial de la precipitación anual (1979-2014) aplicando métodos de interpolación en la Región Occidental del Paraguay
Monserrat Victoria Garcia-Calabrese, María Teresa Paniagua, Elena Gabriela Chicaiza
- español
Los eventos de lluvia menos frecuente o con alta intensidad, seguidos de periodos largos de sequía, someten a excesivo estrés a un ecosistema y pueden aumentar la posibilidad de pérdida de suelo por erosión o aumentar la vulnerabilidad de las comunidades. El Chaco paraguayo es una región dominada por el uso pecuario y vegetación sumamente vulnerable, con escasas lluvias a lo largo del año. Además, posee pocas estaciones meteorológicas para su monitoreo a lo largo del territorio. Por tanto, el uso de métodos geoestadísticos adecuados, presentan una oportunidad para predecir la distribución espacial de la precipitación. En este estudio se obtuvieron datos de precipitación diaria desde 1979-2014 de siete estacionesmeteorológicas in situ y se las combinó con datos de reanálisis del Sistema de Pronóstico del Clima (CFSR). Se seleccionaron 400 puntos de los cuales se escogieron al azar 78, contando con un total de 84 puntos de muestreo para interpolar. Se optó por la interpolación de Kriging ordinario y se compararon los variogramas teóricos exponencial, matern, esférico, lineal y gaussiano para la caracterización de la precipitación. De la comparación de los valores obtenidos en el presente estudio, el modelo con ajuste automático, exponencial, matern, lineal y esférico son los que presentaron un menor error, por lo que se los considera adecuados para la estimación de precipitación en el Chaco paraguayo.
- English
Less frequent or high intensity rain events followed by long periods of drought put pressure on an ecosystem and can increase the possibility of soil loss due to erosion or increase the vulnerability of communities. The Paraguayan Chaco is a region dominated by livestock use and with extremely vulnerable vegetation that receives little rainfall throughout the year. However, it has very few meteorological stations for monitoring throughout the territory. Thus, geostatistical methods present an opportunity to predict the spatial distribution of precipitation. In this study, daily precipitation data from 1979-2014 were obtained from seven in-situ meteorological stations and combined with reanalysis data from the Climate Forecast System (CFSR). 400 points were selected of which 78 were randomly chosen, with a total of 84 sampling points to interpolate. The ordinary Kriging interpolation was chosen and the theoretical exponential, matern, spherical, linear and Gaussian variograms were compared for the characterization of precipitation. From the comparison of the values obtained in the present study, the model with automatic, exponential, matern, linear and spherical adjustment are those that present a lower error, for which they are considered adequate for estimating precipitation in the Paraguayan Chaco at starting from the sampling carried out.
