Remoção da Tendência da Variável de Precipitação

Remoção da Tendência da Variável de Precipitação

La geoestadistica es ampliamente utilizada en diversas áreas de las ciencias con el objetivo de conocer la continuidad espacial del fenómeno en estudio. Un concepto importante de la geoestadistica son las variables regionalizadas. Una variable regionalizada es una función aleatoria, que varía de un lugar a otro con continuidad aparente, cuyas variaciones no pueden ser descritas por una función determinística, y son basadas en el concepto básico de hipótesis intrínseca. La hipótesis intrínseca requiere que la media y la semivariancia dependan únicamente de la distancia y orientación entre puntos, y no de la posición coordenada de los datos. Según Vieira et. al., (1983), cuando la hipótesis intrínseca no puede ser satisfecha es porque los datos tienen alguna tendencia, la cual debe ser removida antes de poder realizar cualquier aplicación geoestadistica.

La presencia o no de tendencia en una área de interese puede ser fácilmente verificada por la existencia de un sill en el variograma experimental, que es aproximadamente a la variancia a priori de los datos. La tendencia de los datos comúnmente es removida ajustando una superficie por el método de mínimos cuadrados.

En ese sentido, veremos un ejemplo de cómo remover la tendencia que presenta la variable precipitación (Figura 1). En la solución al problema, fue utilizada la herramienta surf.l del paquete library(spatial) del software estadístico R. Está herramienta fue utilizada dentro del software QGIS como una rutina de procesamiento.

Figura 1. Variograma experimental de la variable precipitación con tendencia.

La figura 2 muestra los datos originales al lado derecho y al lado izquierdo los residuales calculados, después de ajustar una superficie de tendencia de grado p = 2 a los datos. La superficie de tendencia ajustada es dada por:

donde  es la superficie de tendencia estimada, X e Y son las coordenada de los datos, y  y  son los parámetros estimados por el método de mínimos cuadrados.  Los coeficientes o parámetros de la superficie de tendencia se muestran en la tabla 1.

Figura 2. Localización de la variable precipitación en el estado de São Paulo-Brasil (Derecha) y los residuales de la variable precipitación después de ajustada la superficie de tendencia (Izquierda).

Tabla 1. Parámetros de la superficie de tendencia ajustada por el método de mínimos cuadrados.

La figura 3 ilustra la superficie de tendencia ajustada a los datos originales.  La figura 4 muestra el variograma experimental de los residuales después de removida la tendencia de la variable precipitación.

Figura 3. Superficie de tendencia ajustada por el método de mínimos cuadrados a la variable precipitación.
Figura 4. Variograma experimental de los residuos de la variable precipitación después de removida la tendencia de los datos.

Una vez removida la tendencia de la variable precipitación en el estado de São Paulo – Brasil, se procede a aplicar cualquier herramienta geoestadistica disponible en la literatura, por ejemplo, Krigagem Ordinaria.

Análise de Dados Espaciais no QGIS

Análise de Dados Espaciais no QGIS

Geoestatística

Gstat é um software livre de Geoestatística (atualmente ele foi transformado em um pacote do R).

Análise de Dados Espaciais no QGIS

  • Mapa de Localização

 

  • Análise Exploratória

  • Resultado do Cálculo do Variograma Experimental

  • Modelagem do Variograma

  • Krigagem Ordinária

Dados Amostrais

O Meuse é um conjunto de dados geoestatísticos clássico usado com freqüência pelo criador do pacote gstat para demonstrar várias etapas de análise geoestatística.
O conjunto de dados de pontos consiste em 155 amostras de concentrações de metais pesados do solo superficial (ppm), junto com um número de variáveis do solo e da paisagem.
As amostras foram coletadas em uma planície de inundação do rio Meuse, perto da vila Stein.

Referências

  1. Applied Spatial Data Analysis with R
  2. A Practical Guide to Geostatistical Mapping

Curso Análise de Dados Espaciais no QGIS

Objetivo: aula prática de interpolação de dados no QGIS;

Área de aplicação: solos, contaminação, ambiental, geoquímica, etc.;

Data: Setembro ou Outubro (ainda à definir);

Local: São Paulo – SP.

Inscrições: http://www.geosaber.com.br

Contato: sidney.goveia@geosaber.com.br

GEOKRIGE – Análise Geoestatística e Modelagem 3D

Lançamento do programa GEOKRIGE de Análise Geoestatística e Modelagem Geológica e Geotécnica 3D (tridimensional) no 48° Congresso Brasileiro de Geologia, em Porto Alegre – RS.

http://www.geokrigagem.com.br
  • Cálculo e Modelagem de Variogramas;
  • Krigagem Ordinária com Determinação de Incertezas;
  • Regularização de Sondagens por Bancadas e Down-the-Hole;

  • Modelagem Geológica com informação Estrutural das Litologias;

    • Edição Interativa de Seções Geológicas e Modelagem Implícita;

    • Visualização 3D com renderização otimizada dos Modelos de Blocos.

    The Stanford Geostatistical Modeling Software (SGeMS)

    O Programa de Modelagem Geoestatística de Stanford (SGeMS) é um pacote de computador de código aberto para a solução de problemas que envolvem variáveis espacialmente  ​​relacionadas.
    Ele fornece aos praticantes de geoestatística uma interface amigável, uma visualização 3-D interativa, e uma grande variedade de algoritmos.

    A Editora da Universidade de Cambridge publicou o livro Applied Geostatistics with SGeMS que você pode adquirir em livrarias e pode baixar o CD com a base dados gratuitamente no próprio site do SGeMS {http://sgems.sourceforge.net}.
    Outra fonte excelente e gratuita é o Open File Report publicado pelo Ricardo Olea, da USGS:
    Olea, R.A., 2009, A practical primer on geostatistics: U.S. Geological Survey Open- File Report 2009-1103, 346 p. .