GEOESTADÍSTICA

GEOESTADÍSTICA

1. la distribución aleatoria es la ausencia de autocorrelación

2. la variación espacial sistemática de un mapa determinada el grado de similitud por vencidad

   • positiva si hay similitud
   • negativa si hay variación

3. para ponderar la autocorrelación espacial y efectuar predicciones ajustadas a la realidad se utilizan como modelo ideal dos suposiciones teóricas

   • distribución normal o gaussiana
     • es la más frecuente y permite modelar numerosos fenómenos reales
     • gráfica en función de su densidad se conoce como campana de Gauss
   • estacionariedad intrínseca
     • la varianza de las diferencias es la misma entre dos puntos que estén a la misma distancia y dirección
     • tipos
       • primer orden
         • la media es constante e independiente del lugar de muestreo
       • segundo orden
         • la covarianza es igual entre dos puntos cualquiera que estén a la misma distancia y dirección

4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

   • el ajuste de los datos a estos requisitos se comprueba mediante una exploración previa
   • herramientas más comunes
     • histograma
       • distribución de frecuencias y estadísticos descriptivos
       • evaluar normalidad
     • gráfico normal Q-Q
       • compara los cuartiles de la distribución del conjunto de datos
     • análisis de tendencias
       • gráfico de dispersión en tres dimensiones
     • dispersión de los valores
       • desviación típica
       • varianza
       • semivariograma
       • amplitud de intervalos
       • covarianza

5. INTERPOLACIÓN ESPACIAL

   • las herramientas geoestadísticas permiten crear superficies a partir de una capa de puntos muestrales o isolíneas
   • es el procedimiento probabilístico para estimar el valor de las propiedades de sitios no muestreados, dentro de un área cubierta por observaciones realizadas
   • la extrapolación consiste en predecir los mismos valores, pero fuera del área cubierta por observaciones
   • Proceso de interpolación implica:
     • establecer el tipo de entidad espacial para el que están disponibles los datos alfanuméricos observados
     • estimar el tipo de entidad espacial para el que queremos estimar los valores
     • establecer la escala de medición de la información observada
     • determinar cuanto se conoce sobre el comportamiento espacial de los atributos que queremos interpolar
     • establecer la relación entre los sitios en los que hayamos registrado valores alfanuméricos y seleccionar una técnica (función matemática) adecuada a la interpolación
   • papel básico es rellenar la información que falta información
     • la única información realmente fiable es la obtenida gracias al muestreo
   • MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN
     • métodos directos o determinísticos
       • no consideran la autocorrelación
       • tipos
         • interpolación con la media ponderada por el peso de la distancia
           • considera la similitud decreciente con la distancia a los puntos muestrales vecinos
         • funciones polinómicas
           • análisis de la varianza y regresión múltiple de mínimos cuadrados
     • métodos geoestadísticos
       • en cuenta el grado y tipo de autocorrelación para crear una función matemática que reproduzca exactamente el fenómeno observado
       • derivados de la Teoría de las variables regionalizadas
         • KRIGING
           • asume que la variación espacial de las propiedades geográficas es demasiado irregular para ser modelada por una función matemática suave
           • primero realiza un análisis de la autocorrelación de los datos y obtiene el semivariograma teórico más próximo al empírico ajustando diversos parámetros
             • meseta
             • efecto pepita
             • alcance
             • anisotropía
             • radio de búsqueda
             • criterios de selección de puntos muestrales
             • para comparar las predicciones con los valores reales se utiliza gráficos y estadísticos
               • es un método muy complicado que se utiliza en las ciencias naturales
       • análisis Fourier
         • casos particulares de series de datos periódicos