MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 586 / JULIO 2026 40 En el presente estudio, este método se empleó para obtener una estimación general de la precipitación mensual, considerando únicamente los valores medidos, sin aplicar ponderaciones ni criterios espaciales. Si bien se trata de un enfoque básico, puede resultar útil en zonas con distribución homogénea de estaciones o cuando se requiere una referencia rápida. Aplicamos la siguiente fórmula: Donde: P: precipitación promedio estimada, Pi: valor de precipitación registrado en la estación i. n: número total de estaciones. La precipitación mensual estimada enero de 2024 es de 179.35 mm, según el método de media aritmética. Análisis del cálculo de Varianza Error para método de Kriging Ordinario El cálculo de la varianza del error permite cuantificar la incertidumbre asociada a cada estimación espacial. Esta varianza no depende únicamente de la distancia entre puntos, sino también de la distribución espacial de las muestras y del modelo de variograma ajustado. Su valor se interpreta como una medida de cuán confiable es la predicción en una ubicación determinada: a menor varianza, mayor precisión estimada. Se puede calcular mediante la siguiente fórmula: σ2 k0 = Varianza del error de Kriging Ordinario en el punto de estimación x0. λ0 = Peso asignado a la muestra λ α durante la interpolación por Kriging. y ( x α − x0) = Valor del variograma entre la muestra x α y el punto de estimación x0. μ= Multiplicador de Lagrange. Lagrange = 0.054. Ver Tabla 26. Varianza de error: 0.62 + 0.054 = 0.674 Entonces por el método Kriging se obtiene la precipitación media mensual de enero de 2024, que es de 179.555 mm en acimut 90° con una varianza de error de 0.674. Análisis del Cálculo de Varianza Error para Método Polígonos de Thiessen El método de Polígonos de Thiessen no incorpora directamente un cálculo formal de la varianza del error. Sin embargo, puede evaluarse indirecTabla 30. Cálculo del Inverso entre Distancias Estaciones Zi di Estación 1 181.400 1029.27 9.4394E-07 3.54596E-06 Estación 2 174.500 1794.79 3.10438E-07 Estación 3 183.000 3846.14 6.76006E-08 Estación 4 177.900 1054.00 9.0016E-07 Estación 5 180.800 902.73 1.2271E-06 Estación 6 178.500 3215.43 9.67211E-08 Tabla 32. Estimación por Media Aritmética Estaciones Zi Pi / n Estación 1 181.400 30.23 Estación 2 174.500 29.08 Estación 3 183.000 30.50 Estación 4 177.900 29.65 Estación 5 180.800 30.13 Estación 6 178.500 29.75 179.35 Tabla 31. Estimación por IDW Estaciones Zi λ1 Z*(x) Estación 1 181.400 0.26298000 47.70457 Estación 2 174.500 0.08754684 15.27692 Estación 3 183.000 0.019064102 3.488731 Estación 4 177.900 0.253855047 45.16081 Estación 5 180.800 0.346056182 62.56696 Estación 6 178.500 0.027276393 4.868836 Σ = 179.0668
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