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• Daniel Colque

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GEOESTADÍSTICA

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GEOESTADÍSTICA

INTRODUCCION La geoestadística es una rama de la geografía matemática que se centra en los conjuntos de datos de la superficie terrestre, conocidos también como datos geográficos, datos espaciales o espacio-temporales. Desarrollado originalmente para predecir las distribuciones de probabilidad de las leyes de mineral para las operaciones mineras, se aplica en la actualidad en diversas disciplinas geográficas como la hidrología, la ecología del paisaje, la pedología, la climatología, entre otras. La geoestadística no solo se aplica en diversas ramas de la geografía, sino también en otras ciencias tales como la oceanografía, la geoquímica, la geología del petróleo, la hidrogeología, la geometalurgia, la silvicultura y la agricultura (especialmente en la agricultura de precisión). También en problemas particulares como los análisis de propagación de enfermedades (epidemiología), la práctica del comercio y de la planificación militar (logística), y el desarrollo de redes espaciales eficientes. Algoritmos geoestadísticos se incorporan en muchos lugares, incluyendo los sistemas de información geográfica (SIG) y el entorno estadístico R. La geostadística desarrolla diversos procedimientos de estimación y simulación los cuales se utilizan para estudiar variables distribuidas espacialmente. Se realiza a partir de una cantidad de muestras tomadas en localizaciones del dominio, en que se manifiesta un fenómeno a estudiar y consideradas representativas de su realidad, que por lo general es siempre desconocida. Por lo tanto, su objetivo principal consiste en estimar valores desconocidos a partir de los conocidos, buscando minimizar la variable en el error de estimación.

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2. GEOESTADISTICA: La Geoestadística es un conjunto de técnicas para el análisis y predicción de valores distribuidos en el espacio y/o en el tiempo, dichos valores se asumen correlacionados entre sí. 3. ORIGEN: Aunque el prefijo geo- es usualmente asociado con Geología, sin embargo, la Geoestadística tiene sus orígenes en la minería. En los años 60, Matheron acuñó el término de Geoestadística, reconocido como el padre de esta disciplina, formalizó y generalizó matemáticamente un conjunto de técnicas desarrolladas por D.G.Krie(1941) que explotaban la correlación espacial para hacer predicciones en la evaluación de reservas de las minas de oro en Sudáfrica. Él definió a la Geoestadística como "la aplicación del formalismo de las funciones aleatorias al reconocimiento y estimación de fenómenos naturales." 4. DEFINICIÓN: La Geoestadística es una rama de la Estadística Aplicada que se especializa en el análisis, modelación y predicción de la variabilidad espacial de fenómenos en Ciencias de la Tierra. Se define como la aplicación de la Teoría de Funciones Aleatorias al reconocimiento y estimación de fenómenos naturales. 4.1 OTRAS DEFINICIONES: • Rama de la Estadística Aplicada que se caracteriza por tomar en cuenta la relación espacial de las variables en estudio. • Rama de la Estadística que se enfoca a analizar, procesar e inferir resultados de datos georreferenciados. • Un conjunto de técnicas para el análisis y predicción de valores distribuidos en el espacio y/o en el tiempo, dichos valores se asumen correlacionados entre sí. 5. OBJETO DE ESTUDIO: Su objeto de estudio es el análisis y la predicción de la distribución espacial de fenómenos georeferenciados, como, por ejemplo:  La porosidad en un yacimiento petrolero.

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 La distribución de un mineral en el subsuelo  Las concentraciones de un contaminante en la atmósfera, etc. A partir de escasa información conocida, estima o predice el valor de una variable en localidades donde no se conoce. 6. ETAPAS DEL ANÁLISIS GEOESTADÍSTICO: Actualmente, la Geoestadística es un conjunto de técnicas usadas para analizar y predecir valores de una propiedad distribuida en espacio o tiempo. Un análisis geoestadístico está compuesto por tres etapas: 6.1. EL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS: Está basado en técnicas estadísticas convencionales que permiten obtener todo un conjunto de información, desconocida a priori sobre la muestra bajo estudio, lo que es imprescindible para realizar correctamente cualquier análisis estadístico y en particular un análisis geoestadístico. 6.2. EL ANÁLISIS ESTRUCTURAL: Es el proceso de estimación y modelación de la función que describe la correlación espacial 6.3. LAS PREDICCIONES (KRIGING O SIMULACIONES): Una vez realizado el análisis estructural, la predicción de valores en puntos no muestrales se puede hacer aplicando la técnica de interpolación "kriging" o simulándolos a través de “simulaciones condicionales. 7. SU RELACIÓN CON OTRAS RAMAS DE LA ESTADÍSTICA En contraposición con la Estadística clásica o convencional, las mediciones en ubicaciones cercanas no se consideran independientes, por el contrario se suponen que están correlacionadas entre sí, es decir, existe cierta dependencia o correlación espacial. Muchos de las ideas de las Geoestadística han sido inspiradas en las series cronológicas o series de tiempo. Se puede advertir que los objetivos del Análisis de Series de Tiempo son similares a los de la Geoestadística. Mientras que el Análisis de Series Temporales está orientado al estudio de procesos unidimensionales con datos muestrales uniformemente distribuidos, la Geoestadística se ocupa del estudio de fenómenos con datos distribuidos de forma arbitraria en el espacio y tiempo, por lo que la metodología de ésta última tiene un carácter mucho más general. En un marco más amplio, la Geoestadística es una disciplina que pertenece a la Estadística Espacial.

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8. CAMPOS DE APLICACIÓN La Geoestadística ha sido ampliamente aplicada en diversas ramas de las ciencias aplicadas y en las ingenierías, entre otras tenemos: • Industria petrolera: Modelos geológico – petrofísicos de yacimientos; análisis de permeabilidad; simulación de facies; caracterización de propiedades petrofísicas y su escalamiento; integración de información de diferentes fuentes; evaluación de reservas; análisis de riesgo. • Minería: Estudios de factibilidad económica de un yacimiento; peritaje minero; cálculo de reservas; diseño de métodos de explotación basados en la distribución de la mineralización. • Industria Pesquera: Estimación in situ del potencialidad de pesca; relación entre la distribución espacial de especies de peces y diferentes variables (profundidad, temperatura, salinidad, etc). • Geofísica marina. • Hidrogeología: Solución de problemas inversos (permeabilidad, transmisividades); estimaciones de los niveles piezométricos; diseño de Redes óptimas de monitoreo; estimación de los límites de la pluma de un contaminante. • Medio ambiente: Predicción de la distribución de contaminantes en atmósfera, suelos, acuíferos, y cuerpos de agua; evaluación de sitios contaminados; estudios de riesgo e impacto ambiental. • Ciencias Agrícolas y Forestales: Estudio de la distribución espacial y la afectación de plagas; inventarios forestales; estudio cuantitativo de suelos y sus propiedades químicas y mecánicas. • Salud pública: Análisis de la distribución espacial de enfermedades; estimación de la exposición de personas a elementos nocivos (acústicos, químicos, polvos, etc.) • Ingeniería civil • Procesamiento de imágenes • Cartografía • Finanzas

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9. VENTAJAS Y DESVENTAJAS: Ventajas • Provee soluciones prácticas a problemas reales. • Honra los datos. • Expande de los datos. • Integra datos. Desventajas • No automatiza completamente el proceso de estimación. • No reemplaza datos. • No crea datos. • No provee relaciones físicas o causales. • No ahorra tiempo o esfuerzo.

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10. CONCLUSIONES:  La geostadística desarrolla diversos procedimientos de estimación y simulación los cuales se utilizan para estudiar variables distribuidas espacialmente. Se realiza a partir de una cantidad de muestras tomadas en localizaciones del dominio, en que se manifiesta un fenómeno a estudiar y consideradas representativas de su realidad, que por lo general es siempre desconocida. Por lo tanto, su objetivo principal consiste en estimar valores desconocidos a partir de los conocidos, buscando minimizar la variable en el error de estimación.

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11. BIBLIOGRAFIA:  mmc2.geofisica /GeoEstadistica.pdf  mmc2.geofisica/Presentaciones/CG1_2009.pdf  enciclopedia.us/ Geoestadística  https://mine-class.com/sirve-la-geoestadistica