MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 586 / JULIO 2026 25 Por: Edwin Ocas Ramírez, Universidad Nacional de Cajamarca y Dánica Salazar Ildefonso, Minera Boroo Misquichilca. arithmetic mean method, the conventional approach currently used at the operation. In addition to the comparative analysis, the study highlights the potential of Ordinary Kriging as a foundation for more advanced geostatistical applications, such as Kriging with external drift or co-kriging, which would allow the incorporation of auxiliary variables such as elevation and slope. Statistical validation was performed using the root mean square error (RMSE), bias, and coefficient of determination (R²), supported by spatial analysis tools within a GIS environment. Resumen Las zonas mineras de alta montaña en el Perú enfrentan una marcada limitación en el monitoreo directo de variables climáticas, especialmente de la precipitación. Este estudio presenta una aplicación real en una unidad minera (Quiruvilca, sierra norte), donde se evalúan diferentes enfoques de estimación espacial de la lluvia a partir de registros históricos de seis estaciones pluviométricas durante el periodo 2020–2024. Se comparan tres métodos reconocidos en la literatura científica: Polígonos de Thiessen, Inverso a la distancia (IDW) y Kriging Ordinario; y un método tradicional: el promedio aritmético (siendo el método utilizado en la operación). Además del análisis comparativo, se destaca el potencial del Kriging Ordinario como base para futuras aplicaciones más avanzadas, tales como Kriging con deriva externa o co-kriging, que permitirían incorporar variables auxiliares como la altitud o la pendiente. La validación estadística se llevó a cabo mediante indicadores como RMSE, sesgo y coeficiente de determinación (R²), utilizando herramientas de análisis espacial en software GIS. Más allá de la comparación técnica, este estudio representa una aplicación concreta y costo-efectiva que genera valor ambiental inmediato para la operación minera, al facilitar una gestión predictiva del recurso hídrico en zonas sin monitoreo directo. Validado inicialmente en la estimación espacial de precipitaciones, el modelo desarrollado tiene el potencial de ser aplicado posteriormente en el análisis geoestadístico de variables hidrogeológicas
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