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La precipitación es un dato muy importante y clave para muchos modelos hidrológicos y ecológicos, como la gestión de los recursos hídricos, la evaluación de la recarga, la programación del riego, la vegetación y los modelos de producción de cultivos. Sin embargo, los registros de las precipitaciones son a menudo incompletos debido a la falta de datos de precipitación en el período medido o a la insuficiencia de estaciones en la región de estudio. El método de interpolación espacial es una de las técnicas más comunes, y se utiliza con frecuencia para estimar los valores de los parámetros meteorológicos en lugares donde no se miden o faltan. El uso de diferentes esquemas de interpolación en la misma cuenca puede causar diferencias y desviaciones significativas de la distribución espacial real de las precipitaciones. Es necesario comparar las prestaciones de cada método de interpolación para obtener una técnica de interpolación excelente. Los SIG ofrecen una amplia gama de métodos estadísticos para interpolar las precipitaciones a partir de los datos registrados en varios medidores espaciados irregularmente. En este análisis, se utilizaron cinco métodos para predecir la precipitación mensual y se comparó cada técnica.
About the author
Ajith L. K. Wijemannage, MSc in Meteorologie an der University of the Philippines, MSc in Geoinformatik an der University of Colombo, Sri Lanka, Direktor der Abteilung für Meteorologie, Sri Lanka. Manjula Ranagalage, (BA, MA, MSc in GIS & Fernerkundung) Senior Lecturer, Rajarata University of Sri Lanka, Mihintale, Sri Lanka.
