Predicción espacio-temporal del balance hídrico en la cuenca del río Urama, Venezuela

Abstract

En este artículo se presenta un novedoso método de predicción espacio-temporal de variables de balance hídrico en el humedal de la cuenca del río Urama, Venezuela. La metodología consta de dos etapas: 1. Compilación de información utilizando datos meteorológicos de precipitación y evaporación de 73 estaciones climáticas; imágenes Landsat y modelo de elevación digital para la cuenca en estudio. 2. Procesamiento de información: a) modelización de predicción estadística espacial; b) modelo de pronóstico; y, c) pronóstico de series temporales de variables de balance hídrico. La ventaja del método está en utilizar datos para pronosticar variables de balance hídrico mediante modelos de predicción estadística espacial seleccionando aquellas con tendencias estacionales que se aproximan a las observaciones. Se obtuvieron coeficientes de correlación mayores que 0.99, indicando predicciones satisfactorias, por lo que el método, es adecuado para reproducir el perfil espacio-temporal de períodos futuros para ser aplicados en gestión sostenible de humedales.

Approach to a new forecasting method of hydrological variables in tropical basins

“…The data that support the findings of this study are available in the supporting information of the article by Lopez et al. (2021).…”

“…With regard to annual water balance prediction, a forecasting method for hydrological variables – precipitation and evaporation ‐ was implemented in the Urama river basin (López et al., 2021), using a hybrid model that combines a geostatistical model – with a stochastic and deterministic components‐ with a autoregressive model (e.g., ARIMA [autoregressive integrated moving average], exponential smoothing [e.g., simple exponential, Brown's linear exponential, and quadratic exponential]), obtaining satisfactory predictions with a correlation and determination coefficients upper than 0.99.…”