Géoinformatique et géostatistique : un aperçu

Analyse comparative des techniques d'interpolation spatiale pour les précipitations dans le district de Hassan, Karnataka, Inde

Pushpa Tuppad

Français Les données pluviométriques mesurées par les pluviomètres, bien que disponibles sous forme de données ponctuelles, ont été un paramètre d'entrée précieux pour l'analyse dans les études climatiques, les études d'humidité du sol, la gestion des bassins versants, etc. Cependant, les besoins en données pour de telles études ont dépassé les stratégies de surveillance conventionnelles et se sont orientés vers des résolutions plus fines, à la fois dans le temps et dans l'espace. Comme il n'est pas possible de localiser les pluviomètres à tous les endroits, les valeurs des stations pluviométriques voisines peuvent être utilisées pour estimer les quantités de précipitations sur des sites non enregistrés par diverses techniques et, à terme, les utiliser pour développer des cartes pluviométriques. Dans cette étude, des données de précipitations quotidiennes sur 5 ans de janvier 2011 à décembre 2015 ont été obtenues pour le district de Hassan au Karnataka. Les performances des techniques d'interpolation par pondération inverse de la distance (IDW), par spline, par tendance et par krigeage ont été comparées. Trente-huit stations pluviométriques (28 pour l'interpolation, 10 pour la validation) ont été utilisées dans l'étude. L'interpolation a été réalisée à l'aide de l'outil de cartographie automatique des précipitations, développé à l'aide de Python 2.7, PyQT, Wxpython et ArcGIS. Les résultats de la validation croisée sont présentés sous forme de valeurs d'erreur RMSE et R2. L'interpolation des précipitations moyennes annuelles sur 5 ans a donné la meilleure concordance avec les valeurs réelles pour le krigeage universel avec dérive quadratique, donnant un RMSE de 132 mm et une valeur R2 de 0,906. En outre, le krigeage a donné de bons résultats (RMSE = 0,6 à 1,7 mm, R2 = 0,91 à 0,96) pendant les mois pluvieux tandis que l'IDW a donné des résultats relativement meilleurs que les autres techniques sur la base de l'ensemble des 60 mois. Les courbes de probabilité de dépassement ont montré que sur 10 % du total (60) mois considérés, le krigeage et le spline donnent des R2 supérieurs à 0,9, alors qu'en considérant uniquement les mois pluvieux, on a remarqué que le krigeage, le spline et l'IDW donnent des valeurs de R2 supérieures à 0,8 sur environ 60 % du temps total. L'interpolation des précipitations quotidiennes a révélé une grande variabilité des performances des interpolateurs pour chaque jour, ce qui rend difficile le choix d'une technique comme étant la meilleure parmi d'autres.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié