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Título

Geoestadística multivariante aplicada a estudios regionales de evapotranspiración

Otros títulosMultivariate geostatistics applied to regional evapotranspiration studies
AutorMartínez-Cob, Antonio CSIC; Cuenca, Richard Henry; Faci González, José María
Palabras claveGeoestadística
Krigeado
Cokrigeado
Evapotranspiración
Elevación
Geostatistics
Kriging
Cokriging
Evapotranspiration
Elevation
Fecha de publicación1992
EditorCSIC - Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA)
CitaciónMartínez-Cob, A., Cuenca, R.H., Faci, J.M., Geoestadística multivariante aplicada a estudios regionales de evapotranspiración. Investigación agraria. Producción y protección vegetales, vol. 7 (1992), n. 3: 288-307.
SerieInvestigación agraria. Producción y protección vegetales
7 (3)
Resumen[ES] Se presentan los resultados de un estudio realizado en Oregón (Estados Unidos) cuyo objetivo principal fue el análisis de la mejora en la precisión de las estimas de la evapotranspiración mediante el empleo de geoestadística multivariante. La variable principal fue la evapotranspiración de referencia (ET0) calculada por el método de FAO-USDA Blaney-Cryddle y la variable secundaria fue la elevación sobre el nivel del mar. Los resultados mostraron que el empleo de la geoestadística multivariante mejoró las estimas de ET0. Así, los valores promedio de las desviaciones estándar de los errores esperados en las estimas de la ET0 mensual obtenidas con cokrigeado fueron entre un 10 y un 3Op. 100 menores que las obtenidas con krigeado. En el caso de la ET0 anual esta disminución fue de un 25 p. 100. Sin embargo, estas mejoras dependen fundamentalmente de la correlación existente entre la ET0 y la elevación de la región estudiada.
[EN] This work presents the results of a study carried out in Oregon (Dnited States). The main objective was to analyze the improvements in evapotranspiration estimates using multivariate geostatistics. Referenee evapotranspiration (ETo) calculated by the FAO-DSDA Blaney-Criddle method was the main variable and elevation over sea level was the secondary variable. Results showed that multivariate geostatistics improved ETo estimates. Thus, average estimation error standard deviations decreased by about 10 to 30 p. 100 for monthly ET o and 25 p. 100 for annual ETo. However, this improvement depends mainly on the eorrelation between ET o and elevation in the region studied.
Documento del GobibernoNIPO 252-97-004-5
URIhttp://hdl.handle.net/10261/16658
ISSN0213-5000
Aparece en las colecciones: (EEAD) Artículos




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