Ejercios Geoestadistica ArcMap

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO FACULTAD DE GEOGRAFÍA

Cartografía Automatizada.

“Ejercicios de Geoestadística en Arc Map”

Elaboró: Rubén Serrano Tovar. Toluca, Estado de México, 7 de Julio de 2011

Especialidad en Cartografía Automatizada, Teledetección y SIG

Diseño y análisis de un producto cartográfico digital en tres dimensiones

En el presente reporte se pretende exponer los pasos necesarios para recrear los 5 ejercicios que ESRI propone en e tutorial del modulo de Análisis Geoestadístico. Ejercicio 1. En el ejercicio 1 se inician con los conceptos iníciales del Analista Geoestadístico, y el ejemplo consiste en de crear una superficie usando un modelo de interpolación, el cual permite calcular el valor en los casos donde hace falta dato correspondiente. Antes de iniciar nuestro ejercicio, no debemos asegurar que el modulo de análisis geoestadístico esté vigente en nuestro software ArcMap, es conveniente habilitar en la barra de herramientas. Consideremos lo datos de 78 estaciones meteorológicas ubicadas en el estado de México, estos se incorporan al ArcMap de la forma ya conocida. Una vez que se despliegan nuestro dato es conveniente clasificarlos de una manera que permita visualizar su valor, para esto utilizamos la simbología correspondiente para clasificar nuestro valor de temperatura media anual (ANUAL_TMA).

Con este mapa se puede realizar el primer análisis exploratorio de datos ya que se pueden identificar las estaciones que presentan valores más altos y bajos de temperatura media anual. Ahora vamos a crear (interpolar) una mapa de valores medios de temperatura con los parámetros que por defecto considera el modulo de análisis Geoestadístico, utilizando el método de kriging para interpolar los valores de ozono en los lugares donde los valores no son conocidos. En este primer ejercicio no analizaremos los valores que se consideran para la función de kriging, ya que estos se revisaran en los siguientes ejercicios. Procedimiento 1

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1. Abrir el menú de Geoestadistical Analys y seleccionar Geostatistical Wizard. 2. En la caja de dialogo que aparece, seleccionar el método de Kriging. 3. Seleccionamos la capa sobre la cual se realizará nuestros cálculos, que en nuestro caso será la capa de temperaturas en el valor de la temperatura media anual.

4. Aparece la pantalla donde nos solicita el criterio que emplearemos en el caso de que existan dos puntos con la misma localización, las opciones son usar la media, remover los puntos, usar el valor mínimo o máximo, o incluir todos los puntos.

5. En los procesos geoestadístico para el método de Kriging, el primer paso consiste en realizar un mapa de predicción a partir de una transformación de los datos, para este ejerció se considera que no realice transformación y para todos los pasos siguientes se consideraran todos los valores que aparecen en el menú de forma original.

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6. En el siguiente paso nos presenta los semivarigramas la covarianza de nuestros datos, permite definir el modelo de sobre el cual se considera la distribución de los datos.

7. Después nos pide considerar el criterio de los puntos cercanos y de validación.

8. Una vez realizados los pasos anteriores, ArcMap presenta un reporte sobre el método utilizado, es necesario crear una validación para insertar contra la variable que se utilizó en este caso ANUAL_TMA, genera una capa en donde reporta el valor obtenido y las variaciones así como el error calculado.

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9. Se tiene que extender nuestro mapa inicial al contorno en este caso del estado de México, para esto seleccionamos la capa que acabamos de crear, damos click en propiedades y abrimos la pestaña “extend”, seleccionamos el tipo de extensión que vamos a aplicar en este caso al contorno del Estado, ampliando la superficie generada por el método de Kriging.

10. Para ajustarlo exactamente al contorno del estado se realiza un clip con base en la capa de la entidad, seleccionamos la capa general de layers, damos click derecho y seleccionamos la pestaña de data

11. Finalmente se incorporan a nuestra tabla los valores del resultado y de la predicción seleccionando la capa y seleccionando estas opciones que aparecen al hacer click derecho con el mouse, esto genera una capa de puntos con los valores de error y de predicción en su tabla. Con esto concluimos la generación de una superficie de temperaturas basado en el método de interpolación de Kriging, sin modificar las opciones. Ejercicio 2. Considerando el ejercicio anterior, exploraremos nuestros datos para conocer su comportamiento, identificando su distribución, sus tendencias la correlación que presentan.

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En primer lugar revisaremos el histograma, para esto seleccionando la capa del estado de México, abrimos el menú de Geoestadistical Analyst, para seleccionar la opción Explore Data, como primera opción visualizamos Histogram, que nos permite obtener este instrumento de análisis estadístico que permite conocer la distribución de los datos en función de su frecuencia.

Otra opción con la que cuenta ArcMap es la generación de una grafica de cuantíles (QQ plot), que son valores de la distribución de los datos divididos en partes iguales, es decir, en intervalos, que comprenden el mismo número de valores. Para esto seleccionamos la opción Normal QQplot en el menú de exploración de datos, descrito antes.

Otra opción que tenemos para explorar nuestros datos es el análisis de tendencias estadísticas, que se utiliza observando el comportamiento de los datos con el fin de determinar patrones significativos, en el comportamiento de estos, para visualizar estos datos seleccionamos Trend Analisys. 5

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Otra opción que tenemos es la revisar la variabilidad espacial de los datos, el patrón que sigue así como su influencia en el espacio, para esto empleamos la opción de Semivariogram/Covariance Cloud, es conveniente recordar que la geostadística utiliza funciones para modelar esta variación espacial, y estas funciones son utilizadas posteriormente para interpolar en el espacio el valor de la variable en sitios no muestreados, sin embargo, es necesario ajustar una función para cuantificar el grado y escala de variación espacial. Existen numerosos modelos que se utilizan en geostadística, siendo los más comúnmente usados el modelo esférico, el modelo exponencial, el modelo gaussiano y el modelo lineal.

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Ejercicio 3. Ahora realizaremos un mapa de concentración de temperaturas, para eso seleccionaremos en Geoestadistical Wizard, la opción Kriging; Prediction map, con un segundo orden de remover la tendencia de nuestros datos, seleccionamos los valores que nos aparecen automáticamente.

Ejercicio 4. Una herramienta adicional que tiene el modulo de análisis geoestadístico de ArcMap, es la comparación de modelos.

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Para acceder a este menú se selecciona la capa en que deseamos sirva como base de comparación, con click derecho del mouse se habilita la opción de comparar modelos, en este caso se analizan los datos de la predicción, el error, el error estándar y la distribución de los datos divididos en partes iguales.

Ejercicio 5. Finalmente revisaremos que se pueden realizar mapas de probabilidades en función de los datos obtenidos, para esto seleccionamos el Geoestadistical Wizard, Probability Kriging, Probality Map, ,.

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