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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/
dc.contributor.authorBarrios R., Alex G.
dc.date.accessioned2013-04-29T16:09:32Z
dc.date.available2013-04-29T16:09:32Z
dc.date.issued2013-04-29T16:09:32Z
dc.identifier.issn0798-2437
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/36984
dc.description.abstractA 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.es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectErosividades_VE
dc.subjectFactor Res_VE
dc.subjectUSLEes_VE
dc.subjectCuenca montañosaes_VE
dc.subjectVenezuelaes_VE
dc.titleUn modelo diario de erosividad de la lluvia en una cuenca de montaña de la región centrooccidental de Venezuelaes_VE
dc.title.alternativeA daily rainfall erosivity model in a mountainous watershed into the western-central region of Venezuelaes_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.description.abstract1Scarcity 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.es_VE
dc.description.colacion91-117es_VE
dc.description.emailalexb@ula.vees_VE
dc.identifier.depositolegal198102ME433
dc.subject.facultadFacultad de Ciencias Forestales y Ambientaleses_VE
dc.subject.institutoinvestigacionInstituto Forestal LatinoAmericano (IFLA)
dc.subject.keywordsErosivityes_VE
dc.subject.keywordsR factores_VE
dc.subject.keywordsMountainous watershedes_VE
dc.subject.publicacionelectronicaRevista Forestal Latinoamericana
dc.subject.seccionRevista Forestal Latinoamericana: Artículoses_VE
dc.subject.thematiccategoryGeografíaes_VE
dc.subject.thematiccategoryMedio Ambientees_VE
dc.subject.tipoRevistases_VE
dc.type.mediaTextoes_VE


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