Geoestadística (I): Introducción

*Por Edgard Granados

Nunca voy a olvidar una de mis primera clase de Física I en la Universidad. En realidad ni era la sección donde me tocaba llevarla pero mis amigos estaban ahí asi que me metí y el profesor hizo una pregunta que nunca voy a olvidar: ¿Qué es un modelo?. El tenía un Doctorado en Filosofía asi que aquello pasó de ser una simple pregunta a un ejercicio de mayeutica bastante interesante. Lo que mas recuerdo fue la conclusión a la que llegamos: un modelo normalmente es algo que imaginamos como ideal, tanto en moda como en Física, pero, ¿es acaso realmente ideal y sin errores? Lo cierto es que no. Por tanto podemos decir que un modelo es una idealización de la realidad pero siempre con algunas simplificaciones que para los usos que le damos a ese modelo consideramos no importantes.

En la vida real realizamos modelos donde simplificamos la realidad y la consideramos la figura mas ideal posible para nuestros análisis.

El párrafo anterior me sirve para introducir un problema clásico en todos los ejercicios de muestreo: es imposible tener todos los datos de todos los elementos involucrados en el estudio, por ejemplo para realizar una encuesta de tendencias para elecciones es imposible consultarles a todas las personas aptas para votar, implicaría una tarea titánica, innecesaria y de muchos recursos hacerlo, por lo que se consultan a un par y se infieren cosas de la población con base a esa muestra de datos.

En procesos electorales se realizan encuestas a una muestra de personas y se infieren cosas sobre la población con base en esas muestras.

Demos ahora un paso mas, no hay duda de que en Geomática ha habido grandes avances tecnológicos que permiten capturar una basta cantidad de información inimaginable hace un par de años (a través de LiDAR y Láser Escaner por ejemplo), sin embargo, aun y con toda esa cantidad de información no es el 100% de la realidad y por otra parte no siempre es posible o necesario recolectar tal cantidad de información asi que al igual que para las encuestas de las elecciones se toman datos muestra y se infieren cosas con base a esos datos.

Técnicas como el láser escáner y el LiDAR permiten representar la realidad con mayor detalle que antes pero no siempre es necesario tener tanta información o no siempre es posible aplicar estas técnicas

Sin embargo, la Geomática tiene un componente añadido: los datos muestrales están vinculados a una posición geográfica y por tanto las inferencias que se hacen son de índole geoespacial. Es ahi donde surge la rama de la Geoestadística.

La Geoestadística es una rama especializada de la Estadística que se encarga de analizar los datos de ídole espacial y temporal para poder predecir distribuciones de probabilidad en zonas geográficas a donde no se encuentran datos. Entre las múltiples aplicaciones que puede tener la Geoestadística estan la generación de mapas de diversa índole:

  • Precios de viviendas con base a datos de precios puntuales
  • Propagación de enfermedades
  • Precipitacion con base a datos de estaciones metereológicas puntuales
  • Contaminación
Con unos datos puntuales es posible generar mapas que interpolen información en zonas donde no se han registrado datos

En esta pequeña serie de entradas del blog vamos a hablar con la mayor rigurosidad posible, pero sin volverlo tedioso, sobre la Geoestadistica.

En nuestra próxima entrada vamos a hablar sobre los métodos de interpolación y en la tercera, y última entrada, vamos a hablar sobre el método de Geoestadistica mas potente y de uso mas común que hay: el Krigeado. Asi que agradecido desde ya por su seguimiento a esta serie.

Espero que esta entrada haya sido interesante para ti y que hayas aprendido mucho. Si hubiera alguna duda no dudes en dejarla en los comentarios mas abajo o atraves de nuestras redes sociales que a la mayor brevedad posibles las estaremos respondiendo. Si te ha gustado te invito a que la compartas para que este conocimiento llegue a mas y mas personas. Hasta la próxima


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Edgard Santiago Granados ,director general de Alfa Geomatics, es Ingeniero Civil por la Universidad Centroamericana José Simeón Cañas (UCA-El Salvador) y estudiante del Máster en Ingeniería Geodésica y Cartografía por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM-España). Ha sido profesor universitario de ciencias físicas en la Universidad Centroamericana José Simeón Cañas (UCA) y de topografía en la Universidad José Matías Delgado (UJMD)

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