Ingeniero

TALLER DE GEOESTADÍSTICA
Preparado por: Darney Ceballos E , Ingeniero Forestal. Esp en SIG. Esp en Gestión
Ambiental, ddceball@gmail.com
Con Geostatistical Analyst es posible explorar la variabilidad de datos, exami nar
tendencias globales e investigar la autocorrelación y la correlación entre los datos, de
igual forma se pueden crear predicciones y calcular errores de predicciones.
Loprimero que se tiene que hacer para iniciar un análisis geoestadístico con Arcgis es el
análisis exploratorio de los datos y por último el análisis estructural de los datos.
Lo primero que se debe hacer es crear un shape de puntos a partir de datos de
coordenadas geográficas o planas.
1. Cargue el archivo de Excel estaciones y convierta e l archivo de Excel en un shape
de puntos
El archivocontiene información de lluvias de la cuenca del río Porce

Cargue el archivo de municipios para tener una ubicación geográfica de las estaciones
2. Cargue la extensión de geo estadística
Una vez creado o agregado el shape en Arcmap, damos clic en Geostatistical Analyst,
seguido de Explore Data y finalmente en Histogram, tal como se muestra en la figura.

3. inicie la exploración de los datospara evaluar su distribución y comportamiento

Aparece la siguiente ventana…

Bars: Permite elegir el número de intervalos, la herramienta automáticamente calcula la
longitud de cada intervalo.
Transformation: Permite realizar una transformación logarítmica a los datos en caso de
que estos no sigan una distribución normal.

Layer: Aquí aparece el nombre del Shape, el cual es Niveles,cuando hay varios shape
agregados en Arcmap la herramienta elige el primero de la lista.
Attribute: Aquí aparece por defecto el primer campo que tenemos en la tabla de atributos
de nuestro shape… en este caso es el campo pozos. Automáticamente la herramienta
calcula los parámetros geoestadísticos que se muestran en la parte superior.
Lo que sigue es seleccionar el atributo con el cual queremoshacer el análisis
geoestadístico, en este caso es precipitac, para ello damos clic en la pestaña que está
debajo del Attribute y seleccionamos el campo “precipitac”
Se observa que inmediatamente cambia la grafica y recalcula los valores de los
parámetros estadísticos mostrados en la parte super ior, los cuales son los siguientes:
Count (numero de datos):
Min (dato menor):
Max (dato mayor):Mean (Media):
Std Dev (Desviación estándar):
Skewness (Coeficiente de sesgo o asimetría):
Kurtosis (curtosis):
Median (Mediana):
Aquí, la moda se calcu la como la marca de clase del intervalo con mayor frecuencia…
Moda
El coeficiente de variación se calcula como: CV=S/media*100
A estos parámetros le aplicamos las condiciones necesarias para verificar si los datos
siguen la distribuciónnormal.
Con el histograma podemos observar que el coeficiente de sesgo (skewness) es igual a
0.21843, esto significa que no es necesario transformar los datos ya que se encuentra en
el intervalo de 0 < CS < 0.5.
A continuación tengo que hallar el coeficiente de variaci ón con los datos obtenidos:
CV = 100 (s/m) % donde s=desviación estándar; m=media
CV = 100 (60.85/246.49) %
CV = 100 (0,247)%
CV = 24.70 % (el coeficiente de variación siempre debe de ser menos al 100%
Nota:

* Si CV < 100, no hay problema con los valores extremos de los datos

* S i 100. Aparece la siguiente ventana, donde rellenamos la siguiente
información.




En Geostatistical methods, se selecciona Ordinary Kriging-Prediction Map.
En Transformation , se selecciona Log, pues ya habíamos concluidoque es
necesario realizar transformación logarítmica.
En Order of trend removal, se selecciona la opción Second, pues habíamos visto
que los datos siguen una tendencia de segundo orden

Damos clic en Next>, aparece una ventana que permite concluir si los datos pr esentan
anisotropía direccional o no la presentan. Si en la grafica aparece un círculo, no hay
anisotropía direccional y si...