Análisis de los Patrones Espaciales de la Lluvia a través de las Zonas Agro-Climáticas de la Cuenca de Jema en las Tierras Altas del Noroeste de Etiopía
Autores: Taye, Mintesinot; Simane, Belay; Zaitchik, Benjamin F.; Setegn, Shimelis; Selassie, Yihenew G.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Análisis de los Patrones Espaciales de la Lluvia a través de las Zonas Agro-Climáticas de la Cuenca de Jema en las Tierras Altas del Noroeste de Etiopía
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Ciencias de la Tierra y Geología
Palabras clave
Asociación
Elevación
Precipitación total media anual
MATRF
Método de interpolación
Cuenca de Jema
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
La asociación entre la elevación (zonas agroclimáticas, ACZ) y la precipitación total anual media (MATRF) no es sencilla en diferentes partes del mundo. Este estudio buscó estimar la cantidad de MATRF en cuatro zonas de elevación de la cuenca de Jema, que se encuentra en las tierras altas del noroeste de Etiopía, empleando un método de interpolación adecuado. La elevación de la cuenca varía de 1895 a 3518 m sobre el nivel del mar. Para este estudio, se extrajeron 34 datos de MATRF de muestras de satélites y estaciones de medición cercanas que se registraron desde 1983 hasta 2010. Estas fuentes de datos fueron reconstruidas por el Instituto Internacional de Investigación sobre el Clima y la Sociedad de la Universidad de Columbia, EE. UU., a una escala de 10 km por 10 km. Se consideró un conjunto de datos de elevación generado a partir de un modelo digital de elevación con una resolución de 30 m (DEM 30 m) como una covariable para estimar la MATRF. Para identificar el modelo de interpolación óptimo, se calcularon los errores medios utilizando estadísticas de validación cruzada. El análisis del error cuadrático medio (RMSE) mostró que el cokriging ordinario (OCK) era el modelo más preciso con un poder predictivo del 87.3%. El análisis del error cuadrático medio estandarizado (RMSSE) mostró que el mejor valor de precisión (0.72) se produjo en OCK. Líneas de tendencia estables y gaussianas junto con tipos de eliminación de tendencia polinómica local, y una función de búsqueda de vecindario elíptico podrían funcionar mejor para maximizar la precisión y la exactitud de la estimación de MATRF. La elevación, como covariable, mejoró el grado de precisión y exactitud de la estimación. El valor de la función de la línea de tendencia (mínimos cuadrados) entre la MATRF y la elevación fue muy débil (R = 0.07), mientras que el valor de la función de la línea de tendencia (mínimos cuadrados) entre la MATRF y las coordenadas de longitud (dirección este-oeste) fue medio (R = 0.34). La MATRF estimada para toda la cuenca en estudio varió de 1228 a 1640 mm. Para concluir, la elevación podría contribuir a la estimación de la MATRF. El valor de la MATRF mostró un patrón decreciente desde las áreas de menor elevación hasta las de mayor elevación de la cuenca.
Descripción
La asociación entre la elevación (zonas agroclimáticas, ACZ) y la precipitación total anual media (MATRF) no es sencilla en diferentes partes del mundo. Este estudio buscó estimar la cantidad de MATRF en cuatro zonas de elevación de la cuenca de Jema, que se encuentra en las tierras altas del noroeste de Etiopía, empleando un método de interpolación adecuado. La elevación de la cuenca varía de 1895 a 3518 m sobre el nivel del mar. Para este estudio, se extrajeron 34 datos de MATRF de muestras de satélites y estaciones de medición cercanas que se registraron desde 1983 hasta 2010. Estas fuentes de datos fueron reconstruidas por el Instituto Internacional de Investigación sobre el Clima y la Sociedad de la Universidad de Columbia, EE. UU., a una escala de 10 km por 10 km. Se consideró un conjunto de datos de elevación generado a partir de un modelo digital de elevación con una resolución de 30 m (DEM 30 m) como una covariable para estimar la MATRF. Para identificar el modelo de interpolación óptimo, se calcularon los errores medios utilizando estadísticas de validación cruzada. El análisis del error cuadrático medio (RMSE) mostró que el cokriging ordinario (OCK) era el modelo más preciso con un poder predictivo del 87.3%. El análisis del error cuadrático medio estandarizado (RMSSE) mostró que el mejor valor de precisión (0.72) se produjo en OCK. Líneas de tendencia estables y gaussianas junto con tipos de eliminación de tendencia polinómica local, y una función de búsqueda de vecindario elíptico podrían funcionar mejor para maximizar la precisión y la exactitud de la estimación de MATRF. La elevación, como covariable, mejoró el grado de precisión y exactitud de la estimación. El valor de la función de la línea de tendencia (mínimos cuadrados) entre la MATRF y la elevación fue muy débil (R = 0.07), mientras que el valor de la función de la línea de tendencia (mínimos cuadrados) entre la MATRF y las coordenadas de longitud (dirección este-oeste) fue medio (R = 0.34). La MATRF estimada para toda la cuenca en estudio varió de 1228 a 1640 mm. Para concluir, la elevación podría contribuir a la estimación de la MATRF. El valor de la MATRF mostró un patrón decreciente desde las áreas de menor elevación hasta las de mayor elevación de la cuenca.