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Les précipitations sont très importantes et constituent une entrée clé pour de nombreux modèles hydrologiques et écologiques, notamment les modèles de gestion des ressources en eau, d'évaluation de la recharge, de programmation de l'irrigation, de végétation et de production agricole. Cependant, les enregistrements des précipitations sont souvent incomplets en raison de l'absence de données pluviométriques dans la période mesurée ou du nombre insuffisant de stations dans la région étudiée. La méthode d'interpolation spatiale est l'une des techniques les plus courantes, et elle est fréquemment utilisée pour estimer les valeurs des paramètres météorologiques dans les endroits où ils ne sont pas mesurés ou manquants. L'utilisation de différents schémas d'interpolation dans le même bassin versant peut entraîner des différences et des déviations significatives par rapport à la distribution spatiale réelle des précipitations. Il est nécessaire de comparer les performances de chaque méthode d'interpolation pour obtenir une excellente technique d'interpolation. Le SIG offre une vaste gamme de méthodes statistiques pour interpoler les précipitations à partir des données enregistrées par plusieurs jauges espacées de façon irrégulière. Dans cette analyse, cinq méthodes ont été utilisées pour prédire les précipitations mensuelles, et chaque technique a été comparée.
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.
