Geoestadística (I): Introducción
*Por Edgard Granados
Nunca voy a olvidar una de mi primera clase de Física I en la Universidad. En realidad ni era la sección donde me tocaba llevarla pero mis amigos estaban ahí así que me metí y el profesor hizo una pregunta que nunca voy a olvidar: ¿Qué es un modelo? Él tenía un Doctorado en Filosofía así que aquello pasó de ser una simple pregunta a un ejercicio de mayéutica bastante interesante. Lo que más 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.
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.
Demos ahora un paso más, 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 así que al igual que para las encuestas de las elecciones se toman datos muestra y se infieren cosas con base a esos datos.
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 ahí donde surge la rama de la Geoestadística.
La Geoestadística es una rama especializada de la Estadística que se encarga de analizar los datos de índole 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 están la generación de mapas de diversa índole:
- Precios de viviendas con base a datos de precios puntuales
- Propagación de enfermedades
- Precipitación con base a datos de estaciones meteorológicas puntuales
- Contaminación
En esta pequeña serie de entradas del blog vamos a hablar con la mayor rigurosidad posible, pero sin volverlo tedioso, sobre la Geoestadística.
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 Geoestadística más potente y de uso mas común que hay: el Krigeado. Así que agradecido desde ya por su seguimiento a esta serie.
Esperamos que esta entrada haya sido interesante para ti y que hayas aprendido mucho. Si hubiera alguna pregunta, no dudes en dejarla en los comentarios, más abajo o a través de nuestras redes sociales y a la mayor brevedad posible las estaremos respondiendo. Si esta entrada te ha gustado te invitamos a que la compartas para que este conocimiento llegue a más personas. Hasta la próxima
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