Análisis espacial y temporal de la precipitación en la Orinoquía Colombiana (1981–2024) a partir de imágenes satelitales CHIRPS
Resumen
La gestión de recursos hídricos en la Orinoquía colombiana, región estratégica para el desarrollo agrícola del país, es limitada por la escasez de registros pluviométricos, lo que genera incertidumbre en la planificación. Para abordar esta limitación, el objetivo de esta investigación fue realizar una validación espacial y temporal de los datos de precipitación del producto satelital Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) para el periodo 1981-2024 en la región de la Orinoquia, con el fin de evaluar su utilidad como fuente alternativa de información climática. La metodología empleada consistió en la comparación de las series temporales de CHIRPS con los registros históricos de 226 estaciones pluviométricas del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM. La validación se fundamentó en un análisis estadístico comparativo, utilizando métricas de desempeño como coeficientes de correlación (R), coeficiente de determinación (R²), sesgo (BIAS), error cuadrático medio (RMSE) y desviación media absoluta (MAD). Los resultados indicaron correspondencia notable entre ambas fuentes de datos. El 56.18 % de los datos están fuertemente relacionados, mientras que el 49.44 % de los datos explicaron adecuadamente la variabilidad de la precipitación, con valores de R² que oscilaron entre 0.74 y 0.90. Las métricas de error, aunque mayoritariamente aceptables, revelaron una tendencia a la subestimación por parte del producto satelital, la cual fue particularmente significativa durante los meses de mayor pluviosidad, como julio y octubre. Finalmente, se concluye que los datos de precipitación de CHIRPS constituyen una fuente de información válida y robusta para complementar la red de monitoreo terrestre en la Orinoquía. A pesar de las subestimaciones estacionales identificadas, que deben ser consideradas en estudios específicos, su desempeño general respalda su aplicación directa en la modelación hidrológica y la planificación agrícola, como una herramienta crucial para avanzar hacia una gestión de recursos más eficiente y sostenible en la región.
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