Interpoladores híbridos y no híbridos aplicados a la distribución espacial de las precipitaciones en la región montañosa costera de Rio de Janeiro

Resumen

A pesar de los avances en la monitorización espacio-temporal de las precipitaciones, sus informaciones en regiones de topografía compleja son insuficientes. La interpolación espacial basada en datos orbitales puede superar esa escasez. Por lo tanto, el estudio evaluó el rendimiento de los interpoladores híbridos y no híbridos en la estimación de las precipitaciones en la Región Hidrográfica de la Bahía de Ilha Grande (RHBIG), ubicada en la Serra do Mar, en los estados de RJ y SP. Los datos de precipitación de las estaciones de superficie y de las estaciones virtuales, derivadas del producto CHIRPS, entre los años 2004 y 2013, fueron utilizados para la generación del modelo mediante los interpoladores Krigeaje Ordinario (KO) y Krigeaje Regresión (KR), teniendo como variable explicativa el Modelo Digital de Elevación (MDE). Los resultados mostraron una correlación (r = 0,68) entre los datos observados y los del CHIRPS, en los que el índice de precipitaciones está subestimado en la costa, con una diferencia media (di) de -10%, y sobrestimado en la meseta (di = 9%), lo que origina una distribución espacial suavizada. En cuanto a los modelos pluviométricos, los KR, lineales y logarítmicos, tendieron a extrapolar los valores mínimos y máximos, el aumento del índice pluviométrico de la costa a la meseta, con una media de -28% de las estaciones costeras. Mientras que, en los modelos KO, el volumen tiende a disminuir desde la costa hasta la meseta (di = -1,4), lo que se corrobora con estudios ya realizados en el RHBIG con datos observados. Por último, los modelos de ambos interpoladores, con las estaciones virtuales corregidas por los datos observados, muestran un aumento de la amplitud de las precipitaciones, lo que disminuye la suavidad del modelo CHIRPS. Así, los modelos KO derivados de una red densa y regular de estaciones virtuales, corregidos por los datos observados, pueden ser una alternativa para el uso de los datos CHIRPS en lugares de topografía compleja sin una red densa de estaciones de superficie, lo que origina modelos de mayor resolución espacial y amplitud de precipitación pluvial.