EJE 02-09 Optimización de una red de monitoreo de precipitación usando modelos Geoestadísticos: caso de estudio en la cuenca del río Paute, Ecuador

Résumé

RESUMEN
En regiones de montaña como los Andes, la densidad de la red de pluviómetros es pobre y a menudo dispersa. Por lo tanto, es incapaz de proporcionar una adecuada estimación de la precipitación, por lo que la densificación de estas redes constituye un tema de gran relevancia para una adecuada gestión ambiental y de los recursos hídricos. El presente estudio tiene como objetivo identificar el diseño óptimo para extender la red de pluviómetros existente en una cuenca de montaña en el sur del Ecuador (Cuenca del Río Paute) mediante el uso de modelos geoestadísticos. Imágenes satelitales de precipitación TRMM 3B43 e imágenes MODIS de distintas variables atmosféricas, así como variables topográficas derivadas de un Modelo Digital de Elevación (DEM), fueron utilizadas como información auxiliar para definir distintos modelos de regresión para la optimización de la red por medio de Kriging Universal (KU). Con el mejor modelo de regresión la red fue densificada, reduciendo la Varianza Media de Kriging Universal (VMKU) como función objetivo por medio del algoritmo de optimización Spatial Simulated Annealing (SSA). Con el propósito de comparar los resultados, Kriging Ordinario (KO) también fue utilizado. La red fue densificada sobre 63 puntos (42 añadidos). Con KU se obtuvo una varianza media 18% menor a KO. La varianza entre la red actual y propuesta se redujo en un 55% y un 64% con KO y KU, respectivamente. La red de diseño obtenida en el estudio permite captar adecuadamente la variabilidad espacial de la precipitación en relación a la red actual y puede ser usada como guía para la densificación paulatina de estas redes en la región.

Palabras clave: Red de pluviómetros, modelos geoestadísticos, kriging universal, imágenes satelitales, Spatial Simulated Annealing.

ABSTRACT
In mountain regions like the Andes, the density of the rain gauge network is poor and often dispersed. This situation affects the ability to provide an adequate estimation of precipitation. Therefore, the densification of these networks is an issue of great relevance for an adequate management of environment and water resources. The present study aims to identify the optimal design to extend the existing rain gauge network in a mountain basin of southern Ecuador (Paute River basin) through the use of geostatistical models. Precipitation satellite images TRMM 3B43 and MODIS images of different atmospheric variables, as well as topographic variables derived from a Digital Elevation Model (DEM), were used as auxiliary information to define different regression models for network optimization using Universal Kriging (KU). With the best regression model the network was densified, reducing the Mean Universal Kriging Variance (VMKU) as an objective function by means of the Spatial Simulated Annealing (SSA) optimization algorithm. In order to compare the results, Ordinary Kriging (KO) was also used. The network was densified over 63 points (42 added). With KU a mean variance 18% lower than KO was found. The variance between the current and proposed network was reduced by 55% and 64% with KO and KU, respectively. The design network obtained in the study allows to adequately capture the spatial variability of precipitation in relation to the current network and can be used as a guide for the gradual densification of these networks in the region.

Keywords: Rain gauge network, geostatistical models, universal kriging, satellite images, Spatial Simulated Annealing.