Distribución espacial de variables hidrológicas. Implementación y evaluación de métodos de interpolación

Abstract

Las variables hidrológicas, por un lado, presentan una distribución espacial y temporal importante y por el otro son registradas con equipos de medición de forma puntual. Para su empleo en aplicaciones ingenieriles, en ocasiones es necesario considerar su distribución espacial o el valor medio de la zona de estudio; para ello, es necesario utilizar métodos de interpolación de variables, los cuales permiten realizar dichas distribuciones a partir de datos puntuales. Para realizar la distribución espacial de variables hidrológicas se desarrolló un código de cálculo a través de información en formato ASCII, que incorpora tres métodos de interpolación de variables (polígonos de Thiessen, inverso de la distancia y Kriging ordinario); además, permite calcular la precipitación media de la zona de estudio con información distribuida y puntual; esta última con dos métodos tradicionales (aritmético y polígonos de Thiessen), cuyos resultados pueden ser empleados muy fácilmente como insumos en otros modelos, por ejemplo, en modelos lluvia-escurrimiento. Los métodos de interpolación implementados se aplicaron y evaluaron en un dispositivo físico de laboratorio y en una cuenca hidrológica, a través de la precipitación media obtenida con el método de las isoyetas, mediante correlación cruzada y regresión lineal. Además, se evaluó la sensibilidad de dichos métodos en función del tamaño de celda con que se discretiza el área de estudio y también con el exponente en el método del inverso de la distancia; con el método de Kriging ordinario se emplearon tres modelos de variogramas teóricos (exponencial, Gaussiano y esférico), cuyos parámetros se determinaron mediante regresión no lineal. La comparación de los métodos mediante la precipitación media a partir de datos puntuales favorece al método de los polígonos de Thiessen, en cambio, a partir de la información distribuida, el más adecuado es el método inverso de la distancia. Por otra parte, la evaluación de los métodos de interpolación a través de correlación cruzada es liderada por el método de Kriging ordinario.