Uso de modelos de regresión para interpolar espacialmente la precipitación media mensual en la cuenca del río Conchos

Abstract


 
 
 En el presente estudio se analizaron datos mensuales de precipitación provenientes de 110 estaciones climáticas ubicadas al interior y en los alrededores de la Cuenca del Río Conchos (CRC) con el propósito de representar fiablemente la distribución espacial de la precipitación media mensual (PMM) para cada mes del año. Con la información de 60% de estaciones seleccionadas aleatoriamente, se ajustaron modelos de regresión lineal múltiple (MRLM) por pasos para predecir la PMM en función de la elevación del relieve, la proximidad de zonas marítimas y la localización geográf ica de las estaciones. Los MRLM se utilizaron para interpolar espacialmente la PMM, obteniéndose mapas mensuales que fueron calibrados en función de los residuales. Pruebas de validación estadística se llevaron a cabo antes y después de la calibración espacial, utilizando el restante 40% de estaciones no consideradas en el proceso de ajuste de modelos. La proporción de varianza atribuible a las variables predictivas de los MRLM que comprenden el periodo de verano (junio a septiembre) osciló entre 71 y 76%, en tanto que para los modelos del periodo invernal (diciembre y enero) se mantuvo cercana a 50%. Las pruebas de validación estadística mostraron mejoras significativas en la fiabilidad después de calibrar los mapas de PMM, resultando los meses comprendidos entre mayo y septiembre, así como del periodo noviembre a enero, como los mapas más confiables para representar espacialmente la PMM.