Modelos para predecir precipitación probabilística en Tabasco México generados con información publicada
DOI:
https://doi.org/10.29312/remexca.v0i21.1535Palabras clave:
estimación de precipitación, modelo lineal, raíz cuadrada del cuadrado medio del error, zonificación de cultivosResumen
Las estaciones climatológicas generalmente presentan datos perdidos en sus registros, lo que complica realizar estudios probabilísticos en este caso de la precipitación. Pero existe información publicada que se obtiene para tal fin, por lo que, el objetivo fue generar modelos para predecir precipitación probabilística en el estado de Tabasco con información publicada. Se contó con información publicada de forma gráfica de 19 estaciones en el estado de Tabasco, de éstas se tomó la precipitación media y se generó la precipitación probabilística a los niveles de 80, 60, 40 y 20%, se utilizó el modelo lineal simple y se generaron cuatro modelos para estimar la precipitación probabilística a los niveles indicados en función de la precipitación media con los datos de 17 estaciones, las otras dos se utilizaron en la validación de los modelos. Para definir la bondad predictiva de éstos, se utilizó la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RCCME). Los cuatro modelos generados presentaron buen ajuste, ya que sus coeficientes de determinación fueron de 0.959, 0.985, 0.991 y 0.97, en los niveles de probabilidad de 80, 60, 40 y 20% respectivamente. Los valores de la RCCME variaron de 4.6 a 27.7 mm lo que indica que los modelos son buenos pronosticadores.
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