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SECRETARÍA DE GOBERNACIÓN COORDINACIÓN NACIONAL DE PROTECCIÓN CIVIL

CENTRO NACIONAL DE PREVENCIÓN DE DESASTRES

ZONIFICACIÓN DE CAMPOS VOLCÁNICOS MONOGENÉTICOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LOS PELIGROS ASOCIADOS, PARTE II:

METODOLOGÍA PARA LA EVALUACIÓN DE ZONAS SUSCEPTIBLES A PRESENTAR VULCANISMO

AÑO 2015

CONTENIDO:

Introducción 3

Tipos de erupciones en volcanes monogenéticos 3

Alcances del proyecto 6

Conclusiones Generales 46 Referencias 49

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Introducción.

A diferencia de los grandes estratovolcanes, donde se establece una cámara magmática que emite sus materiales a partir de un sistema definido de conductos, en los campos volcánicos monogenéticos (CVM) el fracturamiento de la corteza es tan intenso que, con cada ascenso de magma, se establece un nuevo sistema de conductos alimentadores, que siguen el patrón estructural de la zona. Así, cada evento eruptivo en vez de alimentar y hacer crecer un solo sistema volcánico, como en el caso del Popocatépetl y Fuego de Colima, permite el nacimiento de un nuevo volcán relativamente pequeño, generando lo que conocemos como CVM. En comparación con los estratovolcanes, el tamaño de un volcán monogenético es pequeño, sin embargo, el número de pequeños volcanes es tan grande que, en conjunto, su volumen sí es comparable e incluso mayor.

Siempre existe la posibilidad de que un volcán aparezca en cualquier sitio de un CVM, lo que hace que, contrario a los estratovolcanes donde se conoce la fuente de origen de los productos volcánicos, sea sumamente difícil identificar las zonas en las que se pueda generar la siguiente erupción y por tanto generar mapas de peligro relativo en CVM.

Debido a la abundancia de CVM que existen en cualquier tipo de ambiente tectónico, estos representan un riesgo para las personas, ya que grandes centros de población se localizan cerca o dentro de estos campos. Un ejemplo es la Ciudad de México y el campo volcánico Chichinautzin, por lo que se considera sumamente importante realizar investigaciones encaminadas a la evaluación del riesgo que representan estos campos.

Mediante estudios morfométricos de los conos de escorias se puede obtener información sobre:

La evolución del sistema magmático.

Los mecanismos y procesos de erupción.

Los procesos de erosión.

La evaluación de las zonas activas o con actividad más reciente

Estos estudios son indispensables para conocer la evolución espacio-temporal de un campo

monogenético, e identificar patrones espaciales que permiten inferir dónde es probable

que se presente actividad en el futuro.

El peligro por vulcanismo monogenético en México y los alcances de este proyecto

En la primera etapa de este proyecto (ver informe 2014), se identificaron las regiones monogenéticas activas del país, a fin de estar en la posibilidad de identificar, en primera instancia, las fuentes de peligro por vulcanismo monogenético (Figura 1). Además, se delimitaron sus áreas de influencia a partir de la distribución máxima de sus lavas, lo que no necesariamente indica el alcance máximo de una erupción futura.

En México gran parte del vulcanismo está relacionado con la zona de subducción formada por las placas subducentes de Rivera y Cocos y la placa de Norteamerica. Otra zona de vulcanismo en nuestro país se encuentra en la Península de California. Estos volcanes tienen su origen en los procesos de expansión del fondo oceánico bajo el Mar de Cortés,

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que son los causantes de la separación de la Península del resto del continente.

Dado que la vulcanología es una ciencia en constante evolución, es probable que en un futuro se tenga nuevo conocimiento sobre algunos campos volcánicos que no están considerados dentro de este informe, o que se precisen algunos eventos eruptivos de los que hoy día sólo se advierte que son holocénicos, pero de los que no se cuenta con dataciones radiométricas.

Figura 1 localización de los 15 campos volcánicos monogenéticos considerados activos en

México

Tipos de erupciones en volcanes monogenéticos

Una vez que el magma sale a la superficie queda vulnerable a influencias externas, como por ejemplo interacciones con las aguas subterráneas a poca profundidad. La interacción entre el magma y los factores externos es responsable de generar distintos estilos eruptivos. La clasificación principal de las erupciones volcánicas se basa en la composición del magma, el contenido de agua, el tamaño del edificio volcánico, su geometría, el tamaño dominante de sus piroclastos, la altura de la columna y dispersión de la tefra.

Las erupciones que son controladas principalmente por mecanismos internos son originadas por los volátiles disueltos en el magma, principalmente H2O y CO2; estos dos gases están presentes en los magmas y, cuando el magma va ascendiendo a la superficie, forman burbujas cuyo crecimiento produce la fragmentación del magma. Estas burbujas no se encuentran en igual cantidad en los magmas de todas las composiciones; en los magmas de baja viscosidad las burbujas tienen una mayor facilidad para expandirse y coalescer, en cambio en los de mayor viscosidad no tienen esta facilidad. Las erupciones de tipo Hawaiano son un claro ejemplo de un proceso de poca fragmentación, esto se debe al contenido bajo de gases en el magma. Este tipo de erupciones forma fuentes de lava que

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asciende por medio de fisuras, los productos de este tipo de erupciones se van acumulando formando una morfología de cono, estos conos se llaman conos de salpicaduras (spatter cones). Las erupciones tipo estromboliano son el resultado de poca fragmentación magmática y la generación de explosiones que emiten piroclastos muy vesiculares. Estos productos, a diferencia de los conos de salpicaduras, no se unen de la misma forma, ya que al caer ya están en estado sólido y los ángulos de salida de estos productos provocan un edificio volcánico denominado cono de escoria o ceniza o tefra.

Por otro lado, las erupciones que son fuertemente influenciadas por factores externos se producen cuando el magma interactúa con agua de una fuente externa; esta interacción produce erupciones de tipo freatomagmático (estilo surtseyano) que son violentamente explosivas. El agua puede provenir de acuíferos subterráneos o estar presente en la superficie. Las morfologías que se generan por estas interacciones son los llamados anillos de toba y maares (Figura 2).

Figura 2 principales estructuras volcánicas presentes en un campo volcánico monogenético

Metodología

Para evaluar el peligro volcánico asociado a los campos monogenéticos es importante conocer su evolución espacio-temporal, lo que hace necesario identificar patrones temporales para poder saber cuándo es probable que un volcán entre en actividad, e identificar patrones espaciales para saber dónde es probable que se manifieste dicha actividad. Los campos monogenéticos mexicanos pueden albergar hasta 1,000 volcanes (Michoacán-Guanajuato) y pueden estar activos entre 50 ka hasta 5 Ma. La erupción del volcán Parícutin, Michoacán, estuvo precedida por actividad sísmica local, que se intensificó justo antes de la erupción y luego cesó. La erupción inició con la apertura de fisuras y una emisión débil de gases y fué seguida en pocas horas por erupciones intensas de material piroclástico juvenil. Finalmente las explosiones decrecieron y los flujos de lava se volvieron el producto principal de la erupción.

La metodología propuesta en esta investigación se basa en la hipótesis de que existe una relación entre el grado de erosión de un cono y su edad. Los volcanes monogenéticos adquieren una forma cónica en el momento de su formación y ésta se modifica con el paso del tiempo debido a la erosión. Idealmente, todos los volcanes monogenéticos de un campo deberían ser fechados por métodos radiométricos absolutos; sin embargo, estas son técnicas de muy alto costo económico, por lo que se han buscado otras técnicas que, aunque son menos precisas, ayudan a dar estimaciones de la edad de un volcán dentro de un campo y así identificar zonas donde el vulcanismo es más reciente.

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Densidad de estructuras volcánicas dentro de un campo monogenético.

Los campos volcánicos evolucionan a lo largo del tiempo, y se extienden de manera variable en función del número de centros eruptivos activos en diferentes periodos. En campos con muchos centros eruptivos, algunos eventos antiguos son cubiertos por los productos de volcanes más jóvenes. Además, la vegetación, la erosión y la actividad humana enmascaran o borran algunos centros eruptivos, impidiendo su reconocimiento en los modelos de elevación y en las imágenes de satélite, lo que produce una subestimación en el conteo del número de centros eruptivos. Por el contrario, el número de centros eruptivos reconocidos puede sobreestimarse en los campos donde han ocurrido erupciones fisurales simultáneas que se encuentran alineadas.

Le Corvec et al. (2013) demostraron que la mayoría de los campos muestran una distribución agrupada de sus centros eruptivos. Esto podría indicar que los mecanismos de generación de magma son similares a los que controlan su propagación a través de la litósfera. Las erupciones volcánicas pueden requerir vías hidráulicamente abiertas que permitan que los magmas se muevan hacia arriba, desde el manto a la superficie. Una mejor permeabilidad de la corteza puede darse a través de fracturas; procesos de fracturamiento de roca permiten el ascenso de magma. Se ha identificado una fuerte correlación entre las fracturas y las alineaciones de los centros eruptivos en los campos volcánicos activos (Mazzarini et al., 2010). El eje de orientación preferencial de numerosos campos monogenéticos alrededor del mundo está influenciado por el ambiente tectónico, por ejemplo: subducción, zonas de rift y sistemas de fallas transformantes (Le Corvec et al., 2013).

Con base en lo anterior, en esta metodología se propone cuantificar la densidad de estructuras volcánicas dentro de cada campo, con el fin de reconocer zonas con mayor actividad eruptiva. Para esto es necesario construir en Google Earth, o en otro sistema de información geográfica una cuadricula de 10x10 km alrededor del campo volcánico. Se debe contar el número de estructuras volcánicas presentes en cada cuadro de 100 km2, esto permitirá identificar las zonas con mayor densidad de estructuras volcánicas. Este primer acercamiento servirá para definir los patrones de distribución dentro del campo (Figura 3).

Figura 3 análisis de densidad de estructuras volcánicas en el campo volcánico de Los Tuxtlas.

La cuadrícula es de 10x10 km

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Crear una tabla en la que se muestre la cantidad de estructuras volcánicas por cada

cuadrante (Figura 4), lo que ayudará a identificar aquellas zonas dentro del campo en las

que la densidad de volcanes sea mayor.

Figura 4 tabla de densidad de estructuras volcánicas para el campo volcánico de Los Tuxtlas.

La cuadrícula es de 10x10 km

Determinación del índice de juventud para cada cono de escorias.

La metodología propuesta en este estudio está basada en los trabajos de Wood (1980) y Hopper (1995), en los que se demuestra, para algunos campos volcánicos en el mundo, que los parámetros geomorfológicos de un cono de escorias (Figura 5) están relacionados con su edad. Wood, analiza la relación (Hco/Wco); donde Hco es la altura de cono y Wco su diámetro (Wco), y determina que volcanes jóvenes tienen una relación Hco/Wco alta, mientras que en los volcanes viejos la relación es más baja; a esta relación Hooper la llama índice de juventud y está dada por la expresión:

𝐼𝑗 = 𝐻𝑐𝑜

𝑊𝑐𝑜

Donde: Ij= índice de juventud Hco= altura del cono Wco= diámetro del volcán

Figura 5 parámetros geomorfológicos de un cono de escorias. Modificado de Wood 1980

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La caracterización geomorfológica de los volcanes en cada campo se realiza mediante el análisis de imágenes satelitales Landsat y Digital Globe y la utilización de un modelo de elevación digital con resolución de 15 metros obtenido del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Se utilizan los programas ArcGis 10.1 y Google Earth. Para cada uno de los volcanes dentro del campo se debe calcular su índice de juventud y además obtener sus coordenadas geográficas. Toda esta información se organiza en una base de datos como la que se muestra en la figura 6.

Figura 6 Cálculo del índice de juventud para 10 de los 160 conos de escorias dentro del campo

volcánico de Los Tuxtlas

Modelado del índice de juventud dentro de un campo volcánico

Existen un gran número de fenómenos cuyo estudio, de manera natural, requiere de un marco espacio-temporal. Este es el caso, por ejemplo, de las variables meteorológicas o la evolución de un contaminante en un acuífero, y de la distribución de los conos volcánicos dentro de un campo. Históricamente, se han desarrollado dos vertientes principales usando un enfoque estadístico: una que se encarga de la modelación de fenómenos temporales, que son las series de tiempo o cronológicas, y la otra que estudia los procesos que varían en el espacio, de la cual se ha encargado la estadística espacial y en particular la geoestadística.

La geoestadística comprende un conjunto de herramientas y técnicas que sirven para analizar y predecir los valores de una variable distribuida en el espacio o en el tiempo de forma continua. Todo trabajo geoestadístico tiene que llevarse a cabo en tres etapas:

1. Análisis exploratorio de los datos (Anexo 1). Se estudian los datos muestreados sin tener en cuenta su distribución geográfica. Se comprueba la consistencia de los datos, eliminándose los erróneos e identificándose las distribuciones de las que provienen.

2. Análisis estructural (Anexo 2). Estudio de la continuidad espacial de la variable. Se calcula el variograma, u otra función que explique la variabilidad espacial, y se ajusta un variograma teórico.

3. Predicciones (Figura 7). Estimaciones de la variable en los puntos no muestreados considerando la estructura de correlación espacial seleccionada e integrando la información obtenida de forma directa en los puntos de muestreo, así como la conseguida indirectamente en forma de tendencias conocidas.

Este análisis se aplicó en varios campos volcánicos de México, independientemente del entorno tectónico y climático en que se encuentran; los resultados reportados son válidos para cada campo volcánico y no son comparables entre sí, debido a que, en cada región, se presentan distintos procesos erosivos, lo que hace que la tasa de erosión sea variable entre los distintos campos volcánicos pero se mantenga homogénea dentro de cada campo. En campos volcánicos con extensiones mayores, como el Michoacán-Guanajuato es probable

Volcán Lat Long Wco Hco Ij ( Hco/Wco)

1 19.2877 -95.1211 1062 232 0.219

2 18.4594 -95.1118 809 103 0.127

3 18.4417 -95.1006 903 181 0.200

4 18.4339 -95.0979 625 138 0.221

5 18.4889 -95.1321 738 128 0.173

6 18.4722 -95.1368 718 201 0.280

7 18.4652 -95.1348 530 100 0.189

8 18.4768 -95.1429 574 131 0.228

9 18.4769 -95.1478 408 139 0.340

10 18.4821 -95.1509 387 60 0.155

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que las condiciones climáticas sean más heterogéneas por lo que probablemente deba estudiarse por secciones.

Se tomó el índice de juventud y las coordenadas geográficas para cada cono de escorias dentro del campo monogenético, y se modeló mediante un paquete geoestadístico, en este caso se utilizó Surfer.

Como se mencionó anteriormente, para este análisis se realizaron los tres pasos básicos de todo estudio estadístico (Anexos) y finalmente se modeló la distribución espacial del índice de juventud (Figura 6). Este procesamiento permite visualizar las zonas en las que el índice de juventud es mayor, lo que representa que la zona ha tenido actividad eruptiva reciente

En la figura 6 es posible observar los resultados de la interpolación espacial hecha para los datos de índice de juventud en el campo volcánico de Los Tuxtlas. En este mapa se muestran en colores cálidos las regiones con índice de juventud mayor. Dentro de un campo volcánico es más probable que en el futuro se produzca actividad en las zonas donde se ha presentado actividad volcánica más reciente.

Figura 7 modelo de interpolación espacial en el que se muestra el índice de juventud dentro

del campo volcánico de Los Tuxtlas. En colores cálidos las zonas con vulcanismo más reciente.

Conclusiones

La metodología propuesta resulta de gran utilidad para definir las zonas en las que el vulcanismo es más reciente dentro de un campo monogenético.

Los campos volcánicos evolucionan a lo largo del tiempo, y se extienden de manera variable en función del número de centros eruptivos activos en diferentes periodos. En campos con muchos centros eruptivos, algunos eventos antiguos son cubiertos por los productos de volcanes más jóvenes. Además, la vegetación, la erosión y la actividad humana enmascaran o borran algunos centros eruptivos, impidiendo su reconocimiento en los modelos de elevación y en las imágenes de satélite, lo que produce una subestimación en el conteo del número de centros eruptivos

El análisis de la distribución de los centros eruptivos dentro de un campo permite identificar zonas en las que son más frecuentes las erupciones volcánicas. Estas zonas con mayor densidad, en algunos casos contienen a los volcanes más jóvenes (con mayor índice de juventud). Sin embargo existen campos volcánicos donde la actividad ha migrado a lo largo del tiempo y la actividad reciente no se presenta en las zonas con mayor densidad.

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Entender la naturaleza de las erupciones en los campos monogenéticos para la evaluación del riesgo, dependerá de la identificación de los patrones espaciales y temporales de la actividad volcánica, sus relaciones con las estructuras mapeadas en la superficie, las inferidas en la parte interna de la corteza y el manto, a través de la interpretación de la geológica, geoquímica, radiometría y datos geofísicos.

Por lo anterior, y dada la gran extensión que representa un campo volcánico, es de suma importancia determinar las zonas en las que se puede producir actividad eruptiva en el futuro. Este trabajo pretende, a manera de un primer acercamiento, identificar cuáles son estas zonas.

La reconstrucción de las erupciones holocénicas y la cartografía a detalle de sus depósitos, así como el cálculo de los volúmenes emitidos, serán útiles para identificar las zonas susceptibles a presentar actividad volcánica en el futuro y llevar a cabo el modelado de sus alcances, estimar la duración de la erupción y la velocidad de emplazamiento de sus productos, para evaluar el riesgo que representan. Estos son algunos retos que aún quedan pendientes en la evaluación del peligro por vulcanismo monogenético.

Comentarios finales

Existen algunas limitaciones para emplear los métodos propuestos por Hooper (1995) y

Wood (1980); la más importante de ellas es la gran variación que existe en la morfología de

las estructuras volcánicas, en este caso los conos de escoria. Doníz-Páez (2015) identifica

por lo menos cuatro formas principales que adquieren los conos de escorias al momento de

su formación, debidas a las diferencias en actividad eruptiva (Figura 7). Estas distintas

morfologías, si no se toman en cuenta, podrían provocar valores erróneos al aplicar las

metodologías aquí planteadas, ya que se asume que todos los conos de escorias adquieren

una forma perfectamente cónica.

Figura 7 Formas y perfiles de los distintos conos de escoria. Tomado de Dóniz-Páez, 2015

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Trabajo futuro

Los resultados de los estudios de volcanes pueden representarse como mapas, donde se

muestran las dimensiones y los alcances más probables de las diferentes manifestaciones

volcánicas directas; en el caso de los volcanes monogenéticos son flujos de lava, cenizas y

en caso de erupciones freatomagmáticas las oleadas piroclásticas. También se debe

construir una base de datos, donde se indique la cronología de las erupciones pasadas para

aquellos con historias incompletas. De esta cronología es posible inferir la distribución

estadística de las erupciones (es decir las tasas de ocurrencia de los diferentes tipos de

erupción) y por tanto sus probabilidades de ocurrencia. Este es un estudio complejo, pues

involucra la identificación de las erupciones pasadas utilizando técnicas de investigación

bibliográfica para los eventos históricos, técnicas especiales de campo, como el estudio

detallado de la extensión y volumen de los depósitos de las erupciones pasadas, y de

laboratorio, como los fechamientos radiométricos, que permiten determinar cuando

ocurrieron erupciones prehistóricas con base en el análisis de las relaciones de isótopos

con tasas de decaimiento conocidas, por lo que aún queda mucho por hacer en el estudio

del vulcanismo monogenético, sus manifestaciones y sus impactos.

La información anterior, conjuntamente con los datos topográficos y morfológicos,

permitirá modelar y prever las trayectorias y alcances de nuevos productos volcánicos. Un

mapa de peligros o amenazas volcánicas debe incluir también las bases y criterios para

delimitar las zonas de riesgo: las fuentes de datos, las suposiciones e hipótesis hechas

durante la elaboración, las condiciones en las que puede aplicarse el mapa y,

especialmente, la probabilidad de ocurrencia de cada manifestación volcánica. Este es un

trabajo que tomará tiempo y esfuerzo, pero esta investigación sienta las bases para trabajos

futuros. Las áreas afectadas por los productos de la actividad volcánica pasada podrían ser

ligeramente diferentes a las áreas que podrían ser afectadas en el futuro, debido a cambios

en la topografía a través del tiempo. Sin embargo, son indicativo importante en la

evaluación del peligro.

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Referencias

Dóniz-Páez J. 2015. Volcanic geomorphological classification of the cinder cones of Tenerife (Canary Islands, Spain). Geomorphology. 228, 432-447.

Hooper, D.M., 1995, Computer-simulation models of scoria cone degradation in the Colima and Michoacán-Guanajuato Volcanic Field, Mexico: Geofísica Internacional, v. 34, p. 321–340.

Le Corvec N., Bernhard K., Rowland J., Lindsay J. 2013. Spatial distribution and aligments of volcanic centers: Clues to the formation of monogenetic volcanic fields. Earth Science Reviews 124; 96-114.

Mazzarini F., Ferrari L., Isola I. 2010. Self-similar clustering of cinder cones and crust thickness in the Michoacán-Guanajuato and sierra Chichinautzin volcanic fields, Trans- Mexica volcanic belt. Tectonophysics 486, 55-64.

Wood C. A. 1980. Morphometric evolution of cinder cones. J. Volcanol. Geotherm Res. 7, 387-413.

Elaboraron: Amiel Nieto Torres y Ramón Espinasa Pereña, Subdirección de Riesgos

Volcánicos.

Colaboraron Jorge Alberto Vázquez Méndez y Erick Daniel Hernández Nieto

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Anexo1. Análisis exploratorio de los datos.

1. Data Source 2. Source Data File Name: C:\Users\amnieto\Desktop\an.bln 3. X Column: A 4. Y Column: B 5. Z Column: C 6. Detrending: None 7. Variogram Grid 8. Maximum Lag Distance: 0.24 9. Angular Divisions: 180 10. Radial Divisions: 100 11. Data Counts 12. Active Data: 457 13. Original Data: 457 14. Excluded Data: 0 15. Deleted Duplicates: 0 16. Retained Duplicates: 0 17. Artificial Data: 0 18. Univariate Statistics 19. ———————————————————————————————————— 20. X Y Z 21. Minimum: -113.77061 31.639554 0.0045766590389016 22. 25%-tile: -113.539534 31.771552 0.061823802163833 23. Median: -113.501267 31.844921 0.09112426035503 24. 75%-tile: -113.459901 31.938875 0.12784090909091 25. Maximum: -113.228273 32.15 0.2972972972973 26. Midrange: -113.4994415 31.894777 0.1509369781681 27. Range: 0.542337 0.510446 0.2927206382584 28. Interquartile Range: 0.079633000000001 0.167323 0.066017106927076 29. Median Abs. Deviation: 0.039373999999995 0.086076000000002 0.032387109106865 30. Mean: -113.50058438731 31.857176533917 0.099292833596585 31. Trim Mean (10%): -113.50084061743 31.854806283293 0.097227820058604 32. Standard Deviation: 0.080077398408612 0.11381085550924 0.050884594153734 33. Variance: 0.0064123897358916 0.012952910831746 34. 0.0025892419221902 35. Coef. of Variation: 0.51246995690013 36. Coef. of Skewness: 0.64185157338476 37. Inter-Variable Correlation 38. ———————————————————————————— 39. X Y Z 40. X: 1.000 0.036 -0.023 41. Y: 1.000 -0.117 42. Z: 1.000 43. ———————————————————————————— 44. Inter-Variable Covariance 45. X Y Z 46. ——————————————————————————————— 47. X: 0.0064123897358916 0.00032393393140811 -9.4763518516927E-005 48. Y: 0.012952910831746 -0.00067485250081312 49. Z: 0.0025892419221902 50. Planar Regression: Z = AX+BY+C 51. Fitted Parameters 52. A B C 53. ———————————————————————————————————— 54. Parameter Value: -0.012161676372104 -0.051796727533132 0.36903295102788 55. Standard Deviation: 0.029632959619837 0.020849771353121 3.4514017980226 56. Inter-Parameter Correlations 57. A B C 58. ———————————————————————————— 59. A: 1.000 0.036 0.981 60. B: 1.000 0.227 61. C: 1.000 62. ANOVA Table 63. Source df 64. Sum of Squares Mean Square F 65. Regression: 20.016501184012319 0.0082505920061595 3.2103 66. Residual: 4541.1667823744286 0.002570005230019

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67. Total: 4561.1832835584409 68. ———————————————————————————————————— 69. Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.013945249128671 70. Nearest Neighbor Statistics 71. —————————————————————————————————— 72. Separation |Delta Z| 73. Minimum: 0.00030663496213045 0 74. 25%-tile: 0.0031106488069199 0.011838254855015 75. Median: 0.0049231087739324 0.027370478983382 76. 75%-tile: 0.0089715532657364 0.052806808002389 77. Maximum: 0.049069624738736 0.20536099525385 78. Midrange: 0.024688129850433 0.10268049762692 79. Range: 0.048762989776606 0.20536099525385 80. Interquartile Range: 0.0058609044588164 0.040968553147374 81. Median Abs. Deviation: 0.0024361031446745 0.019435097222753 82. Mean: 0.0075495063831463 0.035622471935766 83. Trim Mean (10%): 0.0064620305453913 0.033117374410894 84. Standard Deviation: 0.0077532724324904 0.02988465490802 85. Variance: 6.0113233412416E-005 0.00089309259897144 86. Coef. of Variation: 1.0269906453485 0.83892703914282 87. Coef. of Skewness: 2.7644812567747 1.396475094208 88. Root Mean Square: 0.010821657915568 0.046497882809713 89. Mean Square: 0.00011710828004158 0.0021620531057858 90. Complete Spatial Randomness 91. Lambda: 1650.810265005 92. Clark and Evans: 0.61347537205619 93. Skellam: 555.11227614862 94. Exclusion Filtering 95. Exclusion Filter String: Not In Use 96. Duplicate Filtering 97. Duplicate Points to Keep: All 98. Duplicate filtering: Not In Use

Anexo 2. Análisis estructural, estudio de la continuidad espacial de la variable. Cálculo del variograma.