Aumenta la precisión de las precipitaciones por satélite: Comparación de metodos de corrección Cuantil , lineal y Random Forest

La precisión de los datos de precipitación es vital para la investigación climática, la agricultura y la modelación del recurso hídrico. Las estimaciones de precipitaciones por satélite, como las de CHIRPS, proporcionan una amplia cobertura para regiones con baja densidad de estaciones, pero pueden requerir ajustes para representar mejor las mediciones terrestres. En nuestro siguiente tutorial, exploraremos tres métodos de corrección: Cuantil, Lineal y Random Forest para refinar estas estimaciones por satélite utilizando datos de estaciones terrestres. Los métodos Cuantil y Lineal ajustan los valores de precipitación basándose en distribuciones estadísticas, mientras que el método Random Forest incorpora factores adicionales, como la elevación, para mejorar la precisión. Elegir el método de corrección adecuado es importante, debido a que puede influir enormemente en la fiabilidad de los datos de precipitación, garantizando mejores precisiones para investigaciones sensibles a esta variable.