Análisis espacial y temporal de la precipitación en imágenes satelitales Chirps en el contexto de la Orinoquía colombiana.
dc.contributor.advisor | Vargas Pineda, Oscar Iván | |
dc.contributor.author | Vargas Pineda, Oscar Iván | |
dc.contributor.author | Castañeda Rodríguez, Daniel Santiago | |
dc.contributor.corporatename | Universidad Santo Tomás | spa |
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dc.contributor.gruplac | https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000019947 | spa |
dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-6462-4264 | spa |
dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0009-0005-9400-6343 | spa |
dc.coverage.campus | CRAI-USTA Villavicencio | spa |
dc.date.accessioned | 2024-07-30T21:38:13Z | |
dc.date.available | 2024-07-30T21:38:13Z | |
dc.date.issued | 2024-06-20 | |
dc.description | Este estudio se centra en el análisis espaciotemporal de datos de precipitación obtenidos a partir de imágenes satelitales del programa CHIPRS en la cuenca hidrográfica de la Orinoquia, con la validación de estos datos utilizando información de estaciones pluviométricas proporcionada por el IDEAM. La justificación de esta investigación se fundamenta en la limitada disponibilidad de datos pluviométricos en la zona de estudio, lo que plantea desafíos y oportunidades en el contexto de la planificación de la producción agrícola regional. Para la metodología se realizó la extracción de datos históricos de las imágenes satelitales Chirps de 1981 a 2022, así como la selección previa de 178 estaciones pluviométricas que cumplieran con el requisito del 10% de información histórica. Posteriormente, se procede a la validación de estos datos mediante el cálculo de coeficientes de correlación, lo que revela que el 56.18% de los datos están fuertemente relacionados, y el coeficiente de determinación que indica que el 49.44% de los puntos explica la variabilidad del modelo con valores que oscilan entre 0.74 y 0.90. Las métricas de error aplicadas indican sesgos aceptables en 72 puntos, aunque se observa una subestimación significativa en 14 puntos de estudio. El error cuadrático medio (RMSE) refleja un error moderado para el 52.81% de los puntos de interés, mientras que la desviación media absoluta (MAD) muestra una dispersión baja en el 84.83% de los puntos de estudio. También se encontró que no existen diferencias significativas que invaliden los datos satelitales en comparación con las mediciones de estaciones físicas. Sin embargo, se observan diferencias importantes en la mayoría de los puntos de estudio durante los meses de julio y octubre. | spa |
dc.description.abstract | This study focuses on the space-time analysis of precipitation data obtained from satellite images within the CHIPRS program in the Orinoquia river basin, with the validation of these data using information from pluviometry stations provided by IDEAM. The justification for this research is grounded in the limited availability of fluviometric data in the study area, which poses challenges and opportunities in the context of regional agricultural production planning. For the methodology, historical data extraction was carried out from Chirps satellite images spanning from 1981 to 2022. A prior selection of 178 pluviometry stations meeting the 10% historical data requirement was also conducted. Subsequently, data validation was performed through the calculation of correlation coefficients, revealing that 56.18% of the data showed strong relationships. The coefficient of determination indicates that 49.44% of the points explain the model's variability with values ranging from 0.74 to 0.90. The applied error metrics indicate acceptable biases in 72 points, although significant underestimation is observed in 14 study points. The Root Mean Square Error (RMSE) reflects moderate errors for 52.81% of the points of interest, while the Mean Absolute Deviation (MAD) shows low dispersion in 84.83% of the study points. Additionally, no significant differences were found that would invalidate satellite data compared to physical station measurements. However, significant differences are observed in the majority of study points during the months of July and October. | spa |
dc.description.domain | http://www.ustavillavicencio.edu.co/home/index.php/unidades/extension-y-proyeccion/investigacion | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.citation | Vargas Pineda, O. & Castañeda Rodríguez, D. (2024). Análisis espacial y temporal de la precipitación en imágenes satelitales Chirps en el contexto de la Orinoquía colombiana. [Articulo académico, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional | spa |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/56541 | |
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dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.subject.keyword | Chirps | spa |
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dc.subject.lemb | Precipitación Atmosférica - Imagénes satelital | spa |
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dc.title | Análisis espacial y temporal de la precipitación en imágenes satelitales Chirps en el contexto de la Orinoquía colombiana. | spa |
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