Evaluación espacio-temporal de la precipitación de imágenes del satélite GOES 16 en la cuenca del Rio Chapingo/
por Karla Ximena Díaz Flores y Sthepania Hernández Urtiz; director de tesis Jorge Víctor Prado Hernández; secretario Adolfo López Pérez; vocal David Cristóbal Acevedo; suplente Jesús José Fernándo Sánchez Morales; suplente Mario Albero Vázquez Peña.
- 1 recurso en línea (73 páginas): cuadros, figuras.
La estimación de la precipitación en las cuencas hidrológicas es fundamental para gestionar eficientemente los recursos hídricos. No obstante, en México la red de estaciones pluviométricas y la información disponible y confiable es insuficiente, por lo que limita esta labor. Ante esta situación, resulta necesario identificar fuentes alternativas para la obtención de información de la precipitación. Por tal motivo, se evaluó la viabilidad del satélite GOES‑16 para estimar la precipitación total diaria en la cuenca del Río Chapingo, situada en el Eje Neovolcánico Transversal Mexicano con una superficie de 15.47 km2, tomando como referencia la información de cinco eventos de lluvia de agosto y octubre de 2022, registrada por cuatro pluviógrafos ubicados en sitios estratégicos de la cuenca. Se aplicaron técnicas de correlación, y estadísticos de asociación y dispersión del error entre la información observada y estimada. Las técnicas de correlación cruzada y de alineamiento temporal dinámico, mostraron una pobre correlación entre las precipitaciones diarias totales observadas y estimadas, lo cual quedó evidenciado por los valores del coeficiente de determinación (R2), la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) y el índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE), cuyos valores fueron 0.0187, 31.49 mm y - 7.38, respectivamente. De forma general, se observó una mejor correlación en eventos de mayor magnitud y uniformidad espacial; en este último caso resultaron valores de 0.45, 1.49 mm y 0.10 para R2, RMSE y NSE. Los resultados sugieren revisar una mayor cantidad de eventos de lluvia y analizar otras fuentes indirectas de información de precipitación, así como investigar técnicas depuración de la información.