Validando productos de precipitación diaria estimados por sensoramiento remoto con estaciones pluviométricas en la cuenca Vilcanota, Perú - Eber Risco; Waldo Lavado; Pedro Rau; Thomas Condom (Tecnología y ciencias del agua)
La precipitación representa uno de los elementos más importantes dentro del ciclo del agua para la representación de la oferta hídrica en cuencas hidrográficas. Debido a una inadecuada distribución de estaciones, seguridad, relieve, accesibilidad, etcétera, existe escasez de estos datos en cuencas andinas del Perú. Esto representa uno de los principales inconvenientes que afrontan los investigadores en ciencias de la tierra y ciencia del clima para la representación de manera espacial y temporal de la precipitación. En los últimos años, el avance de las tecnologías permite la estimación de las variables hidrológicas a partir de técnicas de sensoramiento remoto. Estos datos deben ser evaluados con observaciones meteorológicas. En esta investigación se evaluaron 11 productos de precipitación estimada por sensoramiento remoto (PPEDsr) que estiman la precipitación. La evaluación de los PPEDsr se realizó para el periodo 1981-2018 a paso de tiempo: diario, de diez días y mensual. Se utilizaron los estadísticos descriptivos: error medio (ME), correlación de Pearson (R), raíz del error medio cuadrático (RMSE), error absoluto medio (MAE) y BIAS relativo (BIAS). Además, de los estadísticos categóricos: probabilidad de detección (POD), tasa de falsas alarmas (FAR), índice de éxito crítico (CSI). Los productos MSWEP, CHIRPS, TRMM-3B42 y PERSIANN-CDR resultaron ser más eficientes para representar la variabilidad espacial de las precipitaciones diarias y acumuladas en la cuenca del Vilcanota. Los datos de sensoramiento remoto mostraron ser útiles para representar la variabilidad espacio-temporal de la precipitación la cuenca Vilcanota, los resultados sugieren que los datos de sensoramiento remoto podrían ser utilizados para simular el balance hidrológico en cuencas hidrográficas de montaña andinas con escasa información in-situ.