Artículos de revistas
Un modelo diario de erosividad de la lluvia en una cuenca de montaña de la región centrooccidental de Venezuela
A daily rainfall erosivity model in a mountainous watershed into the western-central region of Venezuela
Registro en:
0798-2437
198102ME433
Autor
Barrios R., Alex G.
Institución
Resumen
A fin de contribuir parcialmente con la escasez de relaciones indirectas
entre precipitación diaria y su erosividad, de apoyo a la planificación del uso
de la tierra y diseño de prácticas de conservación, se desarrollaron modelos
diarios de erosividad de la lluvia en cuatro estaciones climáticas modernas
ubicadas en la cuenca del río Yacambú, región centro occidental del país,
en las cuales se dispone de 10 años de registros detallados de los eventos
de precipitación. Se calculó el índice EI30 de cada evento erosivo siguiendo
el protocolo original de Wischmeir y Smith (1978), agregando luego a
escala diaria se obtuvieron más de 300 puntos de lluvia-erosividad en cada
estación. Mediante regresión estadística se calcularon los parámetros del
modelo diario de erosividad de la lluvia de Richardson (1983). Se aplicó
regresión no lineal al modelo potencia original y regresión lineal a la forma
logarítmica linearizada; la primera, usando dos procedimientos alternos
para considerar la heteroscedasticidad de los datos: regresión no lineal por
mínimos cuadrados ponderado (MCP) y regresión no lineal usando un modelo
heteroscedástico de máxima verosimilitud (HMV). Se calcularon modelos
estadísticos en cada estación y considerando todos los datos como un
grupo (modelo regional). Estadísticamente se obtuvo un buen ajuste para
todos los modelos en las estaciones Escalera, Miracuy y Portuguesita (adj
R2 entre 0,73 y 0,74; y EL-M entre 0,52 y 0,55), siendo el ajuste más bajo el
de la estación Guapa (R2 de 0,56 y EL-M de 0,43). Comparando gráficamente
valores observados y predichos, se obtuvo que en todas las estaciones
el modelo más próximo a la recta 1:1 fue el no lineal HMV, seguido de
cerca por el no lineal MCP, mientras que el basado en la forma logarítmica linearizada produjo el ajuste más bajo. Pruebas estadísticas para comparar
entre estaciones, indicaron que el modelo conjunto es significativamente
diferente a los modelos individuales (p-value < 0.05), recomendándose
su uso sólo para estimaciones de erosividad regional o puntuales que no
estén cerca de la estación Portuguesita, sitio donde se observó la mayor
discrepancia con el modelo conjunto. 91-117 alexb@ula.ve Scarcity of rain erosivity information affects land use planning and soil
conservation. Daily models of rain-erosivity was developed in four climatic
digital gauges located at Yacambú river basin, western Venezuela. Each
gauge had 10 years of measured data and EI30 index of each erosive event
was calculated by following Wischmeir and Smith (1978). By aggregation
into daily scale it produced more than 300 points of rain-erosivity in each
gauge. By means of statistical regression the parameters of the Richardson’s
(1983) daily erosivity model were calculated. Non linear regression was
applied to the original power model and linear regression to the linear
logarithmic form; the first, by using two alternating procedures to consider
data heteroscedasticity: non linear least square weighted regression (LSW)
and non linear regression by using a heteroscedastic maximum likelihood
model (HML). Statistical models were calculated for each station and by
considering all data as a group (regional model). A good fit was obtained
for all models in Escalera, Miracuy and Portuguesa gauges (adj R2 between
0.73 and 0.74; and EL-M between 0.52 and 0.55), being the low values those
of Guapa gauge (0.56 for R2 and 0.43 for EL-M). Graphical comparisons
between observed and predicted values showed that in all gauges the HML
model was the nearest to the 1:1 line, followed for the non linear LSW,
while that the linear logarithmic form produced lowest fit. Comparison test
between gauges indicate that the model based on all grouped data was
significantly different to the individual models in each gauge (p-value < 0.05),
by recommending your use only for regional or point erosivity predictions far
away at Portuguesa gauge in which it was observed the major discrepancy
with the grouped data model.