16 Consideraciones Finales
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Resumen y consideraciones finales Eduardo Cassiraga [email protected] Grupo de Investigaci´ on de Hidrogeolog´ ıa Departamento de Ingenier´ ıa Hidr´ aulica y Medio Ambiente Universidad Polit´ ecnica de Valencia M´ aster en Ingenier´ ıa Hidr´ aulica y Medio Ambiente
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Resumen y consideraciones finales
Eduardo [email protected]
Grupo de Investigacion de HidrogeologaDepartamento de Ingeniera Hidraulica y Medio Ambiente
Universidad Politecnica de Valencia
Master en Ingeniera Hidraulica y Medio Ambiente
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Contenidos
Este curso fue organizado siguiendo la secuencia de un estudio geoestadstico general,esto es:
1 Descripcion de la informacion.2 Modelizacion de la continuidad espacial.3 Prediccion espacial.4 Evaluacion de la incertidumbre.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Descripcion de la informacion
El objetivo de este paso es organizar los datos para conocer la informacion de la quedisponemos y en la cual basaremos nuestro modelo.
Para ello utilizamos las herramientas clasicas de la estadstica descriptiva, algunas delas cuales son adaptadas para que sean capaces de realizar la descripcion espacial delas variables estudiadas.
El tiempo dedicado a esta etapa es generalmente recompensado en las etapas posteriores.
No existe una secuencia unica de pasos en los que aplicamos siempre las mismasherramientas.
Ante cualquier sorpresa inicial debemos investigar utilizando diferentes herramientashasta que la duda sea aclarada.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Descripcion de la informacion
En el analisis univariado, la media y la varianza son los estadsticos mas utilizados paravalorar la localizacion y la dispersion de una distribucion.
Otros estadsticos basados en cuantiles son menos sensibles a valores extremos.
En el analisis bivariado, el diagrama de dispersion es una herramienta adecuada paramostrar la relacion entre variables y constituye la base para el analisis de la continuidadespacial.
El coeficiente de correlacion de Pearson es la medida mas empleada para valorar lacorrelacion lineal entre variables.
Es un estadstico fuertemente influenciado por valores extremos e incapaz de valorar unarelacion no lineal entre variables.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Modelizacion de la continuidad espacial
El objetivo de este paso es construir un modelo matematico que capture las carac-tersticas espaciales mas relevantes de los atributos estudiados.
El aspecto mas importante de los datos de las ciencias de la tierra es su localizacionespacial.
El analisis de la continuidad espacial de un conjunto de datos es el paso que mastiempo insume en todo analisis geoestadstico.
El variograma es la herramienta mas ampliamente utilizada, pero no la unica, para ladescripcion espacial de la informacion.
El uso de los diagramas de dispersion tipo h es esencial para diagnosticar el compor-tamiento erratico del variograma.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Modelizacion de la continuidad espacial
El ajuste de un modelo a un variograma experimental es para el principiante un arte untanto oscuro.
Esta tarea se va haciendo menos misteriosa conforme vamos desarrollando mas casospracticos.
Existe una tendencia a sobreajustar los variogramas entre los nuevos geoestadsticos.
La simplicidad es un buen principio para modelizar variogramas.
Si existe una explicacion razonable, por ejemplo en relacion a la genesis del fenomeno,que suponga un comportamiento especial del variograma, s vale la pena utilizar unmodelo que lo incorpore.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Modelizacion de la continuidad espacial
Ajustar un modelo a una sola direccion es un ejercicio de prueba y error bastantesencillo donde interviene unos pocos parametros.
Para ajustar un modelo a varias direcciones es necesario ser mas cuidadosos: debemosutilizar los mismos modelos, con las mismas mesetas pero diferentes rangos.
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Prediccion espacial
El objetivo de este paso es obtener valores de la o las variables estudiadas enlocalizaciones donde ellas no han sido muestreadas.
Existen diferentes problemas de estimacion para los cuales se han desarrolladasdistintas tecnicas.
Este curso se ha centrado en presentar tecnicas de estimacion local, tanto valores unicoscomo distribuciones completas.
Existen problemas de otra naturaleza en el ambito de la estimacion como la estimacionde parametros globales o la estimacion de valores desconocidos cuyo soporte no es elmismo que el de los datos disponibles que no hemos tratado.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Prediccion espacial
En la estimacion local la distancia a los datos vecinos es lo mas esencial.
El krigeado es matematica y computacionalmente mas tedioso que las tecnicas tradicio-nales de estimacion.
Es capaz de considerar tanto el agrupamiento de los datos como su distancia a laposicion siendo estimada.
Las distancias en krigeado son distancias estadsticas o estructurales y vienen dadaspor el variograma.
La calidad de los resultados del krigeado dependen de una adecuada eleccion del modelode continuidad espacial.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Prediccion espacial
Hay muchas aplicaciones en las cuales las estimaciones pueden ser mejoradas si lacorrelacion entre diferentes variables es explotada.
En este curso mostramos la tecnica del cokrigeado y algunas de sus variantes.
El cokrigeado es una fuerte mejora sobre el krigeado cuando la variable primariaesta insuficientemente muestreada.
El cokrigeado supone una mayor carga de trabajo para el modelizador dada la necesidadde obtener el modelo de corregionalizacion lineal.
Si la variable secundaria esta exhaustivamente conocida la alternativa del cokrigeadocolocalizado es la mas adecuada.
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Evaluacion de la incertidumbre local
El objetivo de este paso es obtener distribuciones locales de probabilidad de los valoresde las variables evaluadas.
Estas distribuciones son modelos locales de incertidumbre a partir de los cuales sepuede derivar una gran cantidad de informacion con vistas a la toma de decisiones.
Se dispone de la aproximacion parametrica que asume un modelo multigausiano y dela aproximacion no parametrica basada en el concepto de indicador.
En la aproximacion parametrica cada funcion local queda totalmente definida por unospocos parametros mientras que en la no parametrica solo calculamos cada distribucionen unos pocos puntos que deben luego ser interpolados.
Las asunciones hechas en la aproximacion parametrica pueden afectar los resultados yhacer que su aplicacion sea inapropiada para algunos problemas.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Evaluando la incertidumbre espacial
El objetivo de este paso es el analisis de incertidumbre de cadenas de valores que serealiza a traves de las tecnicas de simulacion estocastica.
Como en el caso de la evaluacion de la incertidumbre local son aplicables las vasparametrica y no parametrica con todas sus ventajas y limitaciones.
La imagenes generadas por simulacion no muestran el efecto suavizante de un mapainterpolado y reproducen en valor esperado los estadsticos del modelo espacial.
Existen muchas mas tecnicas de simulacion estocastica que las vistas en este curso.
Los ensambles generados sirven como entrada a complejas funciones de transferencia,como los simuladores de flujo y transporte, en el marco de un ejercicio de Monte Carlopara el analisis estocastico de las variables inmersas.
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Geoestadstica Resumen y consideraciones finales
Consideraciones finales
La geoestadstica es un conjunto de herramientas que nos ayuda a tomar decisiones yno un proceso automatico de prediccion.
No se debe hablar de geoestadstica sin una referencia, esto es, los metodos geoes-tadsticos estan orientados hacia un objetivo.
La geoestadstica ofrece soluciones practicas a problemas practicos.
Los datos siempre deben ir delante del modelo.
En geoestadstica se realizan elecciones subjetivas explcitas y se analizan sus conse-cuencias.
El sentido comun es mas importante que el formalismo.
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