Interpolación climática. Un método razonable para construir mapas de temperatura con QGIS.

La construcción de mapas climáticos mediante interpolación es un tema clásico en los SIG. Aunque no hay un método que siempre sea el mejor, sí hay métodos poco recomendables aunque muy usados. Aquí propongo una forma de hacer mapas de temperaturas a partir de estaciones meteorológicas usando la altitud como covariable.

[@adolfo8064]

Muchas gracias por el contenido. Muy claro y directo

Gracias a ti, saludos.

[@josesansanomaestre1883]

Muy útil el video. Como se bajan los datos de todas las estaciones meterológicas?

Gracias por compartir. Video muy interesante. Me gustaría enfatizar lo que comentas varias veces al principio de que por el hecho de que QGIS te ponga al alcance de la mano una serie de herramientas muy potentes (varios tipos de interpolaciones), el mero hecho de obtener una interpolación no te garantiza un resultado adecuado al problema planteado. Esperando la próxima subida ;-)

Gracias por tu opinión. Respecto a la próxima, espero que en unos días ::-)

[@geoser7242]

Excelente el video para entender el Kriging. Podría explicar con mayor precisión acerca de la validación cruzada, que herramientas se utilizan???. Gracias..

Gracias, mi idea es hacer un video sobre cómo hacerla con las herramientas que tiene QGIS. A ver si puedo ponerme pronto, que estamos finalizando en curso y el tiempo es escaso. Saludos.

[@EdgardsGranados]

Hola, en este caso haces la variable de elevación como la variable de correlación pero que pasará si estuvieras estudiando otra variable como "valores de vivienda"? Que variable se podría poner como variable de correlación? O es un parámetro opcional en el método?

Hola, habría que demostrar que esa covariable tiene una correlación estrecha con la que quieres interpolar. La interpolación en sí de una variable no necesita covariables, pero en el caso climático es importante porque los datos están dispersos y no reflejan bien la variablidad espacial (apenas hay datos en zonas de montaña). Dado que la elevación correlaciona muy significativamente con la temperatura, es razonable aprovecharlo para mejorar los mapas. No tengo claro que el valor de la vivienda sea interpolable, habría que realizar análisis previos, pero una covariable podría ser la proximidad a las vías de comunicación, por ejemplo, ya que es posible que el valor sea mayor cuando estás mejor comunicado. En cualquier caso, insisto, siempre habría que analizarlo previamente.

[@EdgardsGranados]

@ entiendo. Lo otro que tr quería preguntar es sobre los parámetros del variograma. En el video tu dejas los que vienen por default pero la teoría habla de que primero hay que sacar el variograma para determinar el nugget, la meseta y demás.... En ArcGIS se puede sacar antes de proceder a hacer el kriging. Hay alguna manera de hacer esto en qgis?

@@EdgardsGranados En QGIS creo que no, aunque me suena alguna rutina de R que podía integrarse, creo. En este caso concreto de interpolación de temperaturas, la incertidumbre es tan alta y los datos tan imprecisos que no creo que merezca la pena hacer ningun análisis pero, si se quiere rigor, sí sería necesario.

[@EdgardsGranados]

@ muchas gracias por tus respuestas Angel.