Geostatistics For The Environmental Sciences

GEOSTATISTICS FOR THE ENVIRONMENTAL SCIENCES
INTRODUCCION
GS + es un programa de análisis geoestadístico que permite medir con facilidad e ilustrar las relaciones espaciales de datos geo-referenciados.
GS análisis de datos espaciales de autocorrelación y entonces utiliza esta información para hacer mapas óptimo, estadísticamente riguroso de la zona de la muestra. Los mapas se pueden crear enGS + o en los programas de mapas o de sistemas de información geográfica

¿CUÁNDO NECESITO UTILIZAR GEOESTADÍSTICA?
Geoestadística es útil cuando usted necesita para hacer mapas precisos y estadísticamente riguroso creado a partir de datos incompletos - lo que significa que cada vez que realiza un mapa de una pro-piedad que no puede ser exhaustivo en la muestra. Ya sea que usted está asignandolos depósitos de petróleo o distribuciones de plancton, la geoestadística permite mayor confianza en los valores interpolados de los lugares en realidad no la muestra.
Las estadísticas proporcionadas por GS +

GS + proporciona un análisis de autocorrelación espacial:
Análisis Semivariance produce variogramas y los diferentes tipos de modelos de variograma, incluyendo variograma isotrópico yanisotrópico; mapas anisotrópicos variograma que sea fácil de reconocer anisotropía; h-diagramas de dispersión y las nubes de la varianza proporciona una manera fácil de reconocer los valores extremos de datos y muchos otros tipos de medidas de autocorrelación, incluyendo la I de Moran, fractales, cor-relograms, covariograms, madograms, rodograms, la deriva, variogramas estandarizados y generalesy por parejas variogramas relativos.

GS + proporciona la interpolación rápida:
Diferentes tipos de kriging de interpolación óptima de ofrecer un punto discreto o de un área de alrededor de un punto de ubicación de la muestra; simulación condicional ofrece interpolaciones probabilidad basada y error de estimación; cokriging ofrece interpolación óptima cuando sólo unos pocos ejemplos de lasmuestras primarias variable aleatoria, pero muchos para una más fácil a medida, relacionados con covariables-ate, y ponderación de distancia inversa ofrece sencillos más cercano vecino interpolación basada únicamente en la distancia a las muestras cercanas.

GS + proporciona estadísticas básicas paramétricas:
Medios de la muestra y la varianza; distribuciones de frecuencias, distribuciones deprobabilidad, y las medidas de asimetría y curtosis para la determinación de desviaciones de la normalidad, y
Cuantil parcelas o mapas de coordenadas se muestra la distribución de los valores de la muestra en el dominio espacial; transformaciones para devolver los datos a la normalidad, y el análisis de regresión de las covariables vs covariables primarias.

PRIMEROS PASOS

De los datos amapas: ¿Cómo proceder?

Para hacer un mapa con GS+:

•En primer lugar, recoger muestras en lugares conocidos. La ubicación de las muestras no deben ser iguales de tiempo o incluso acostarse en una red, sólo hay que conocer su ubicación en un cartesiano (x, y) el sistema de coordenadas. Tenga en cuenta que la latitud y la longitud no son las coordenadas cartesianas: si sus datos están en latitud/ longitud coordina primero debe convertirlos en unidades cartesianas como UTM, hay muchas calculadoras para hacer esto en la web;

•En segundo lugar, poner los datos en el GS + Hoja de datos, puede introducir los datos directamente en la hoja de cálculo o importar los datos desde un archivo de texto, hoja de cálculo, o de otra fuente, a menudo la forma más fácil de importar datos es cortar ypegar de las planillas de cálculo o archivo de texto;

•En tercer lugar, el análisis Semivariance para producir un modelo de variograma de la autocorrelación en los datos;

•En cuarto lugar, el uso Kriging, cokriging, o la simulación condicional para producir un archivo de extrapolación entre las que se contienen las estimaciones de los valores óptimos en espaciados uniformemente en...