¿Qué es la geoestadística y cuáles son los principales análisis geoestadísticos?

La geoestadística es la rama de la estadística especializada en el análisis y la modelización de la variabilidad espacial de fenómenos que tienen una componente espacial, es decir, de los cuales pueden obtenerse datos referidos a localizaciones específicas mediante coordenadas.

Las aplicaciones de la geoestadística son múltiples y es capaz de aportar soluciones de gran valor a distintas disciplinas. Por sus métodos y técnicas puede resultar tremendamente útil para realizar análisis vinculados a campos tan dispares como la climatología, la biología, el márketing y el retail, la demografía o la agricultura, entre otros…

En definitiva, es útil para todas aquellas disciplinas cuyos datos espaciales adquieren una gran importancia… es decir, para cualquiera al que puedas aplicar tecnologías GIS.

Estadística vs geoestadística

La estadística se centra en el análisis de la variabilidad de los datos, tratando de obtener correlaciones, dependencias y patrones para explicar fenómenos tanto físicos como naturales.

Por su parte, en cambio, la geoestadística se centra en el análisis y la modelización de variables asociadas a información espacial en base a una serie de métodos cuyo objetivo es el de estimar valores desconocidos a partir de otros ya conocidos.

Herramientas y aplicaciones de la Geoestadística

Su aplicación, por tanto, corresponde a todas aquellas ciencias o ramas de conocimiento que trabajan o requieren del uso de información con componente espacial.

Si bien originalmente se circunscribe a estudios vinculados a la geografía y la geología (hidrología, climatología, ecología del paisaje…) la realidad es que actualmente multitud de ámbitos profesionales requieren de la geoestadística: agricultura, oceanografía, biología, epidemiología, comercio, logística…

Además de ello, los Sistemas de Información Geográfica (GIS) y otras herramientas como «R« (entorno de programación estadístico) facilitan el trabajo de análisis geoestadístico. Entre las más conocidas tenemos:

Medidas centrográficas

Las medidas centrográficas representan descriptores básicos de los datos espaciales, extendiendo las medidas de tendencia central y dispersión de la estadística clásica al ámbito espacial.

La medida centrográficas más habitual es el centro medio de una distribución de punto. Cuando el centro medio se calcula tomando como masa algún valor asociado a cada uno de los puntos hablamos de centro de gravedad.

Patrones de puntos

La disposición de una serie de puntos en el espacio conforma lo que se conoce como un patrón de puntos, el cual puede aportar información muy valiosa acerca de las variables y procesos recogidos en dichos puntos.

Describiendo el tipo de patrón se obtiene información sobre el proceso puntual que lo ha originado. Existen tres tipos de patrones que un proceso de puntos puede generar:

• Agregado o clusterizado. La densidad de los puntos es muy elevada en ciertas zonas, presentándose agrupados respecto a su entorno.
• Aleatorio o disperso. Los puntos no presentan ninguna estructura claramente definida, las posiciones de los puntos son independientes y aleatorias.
• Patrón Regular. La densidad de los puntos es constante y se disponen alejados entre sí.

Interpolación espacial

La interpolación es una rama o parte de la geoestadística que se basa en la estimación de los valores que alcanza una variable en un conjunto de puntos definidos por un par de coordenadas (X, Y) partiendo de los valores medidos en una muestra.

Los distintos métodos de interpolación permiten generar superficies continuas a partir de medidas en localizaciones puntuales (muestra o puntos muestrales). Entre ellos encontramos IDW, Vecino Natural, Spline, Kriging, etc.

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