Reseña

La agricultura urbana y periurbana se plantea como una solución para
satisfacer la demanda de alimentos frescos en las ciudades; pero, el problema principal es la disponibilidad de agua de riego para los cultivos. Por esta razón, el aprovechamiento de la precipitación pluvial es indispensable para la solución del problema. El primer paso para analizar el potencial de precipitación es la adquisición de registros de precipitación de manera continua y por un periodo mayor a 30 años. Sin embargo, las estaciones que registran la precipitación en la Ciudad de México presentan datos faltantes en un rango de 10%-80%. El objetivo del trabajo sobre dicho tema e incluido en este tomo, fue evaluar y comparar el desempeño de 5 métodos de estimación de datos faltantes para diferentes tipos de clima, tipos de agrupación para la selección de estaciones vecinas y porcentaje de datos faltantes.
Para evaluar el desempeño de los métodos se utilizaron las siguientes
medidas de ajuste: eficiencia de Nach-Sutcliffe, coeficiente de determinación, error medio absoluto y raíz cuadrada del error cuadrado medio. El método regularización esperanza maximización tuvo los mejores resultados para estimar datos faltantes en climas semiáridos y templados semihúmedos cuando se presentan 10%-40% de datos faltantes. En climas semihúmedos, se desempeñó mejor el método de interpolación por funciones ortogonales con porcentajes de datos faltantes de entre 40%-80%.