Caso meuse
Páginas: 7 (1506 palabras)
Publicado: 30 de marzo de 2013
Introducción.
El área correspondiente al caso de estudio está ubicada al sur de Netherlands en una zona agrícola en la cual se realizaron 155 puntos de medición de diferentes metales (para el caso de estudio se manejaran datos de Plomo y Zinc) para evaluar la contaminación en dichos suelos.
A razón de que las mediciones fueron puntuales, y los terrenos son agrícolas surge la necesidadde conocer los valores en toda la superficie de las parcelas, para ello se debe recurrir a la interpolación de los valores obtenidos en el muestreo realizado.
La interpolación de datos espaciales es una técnica que permite asignar valores (espaciales en nuestro caso) a sectores desconocidos en base a valores conocidos, para poder obtener un campo continuo, la interpolación puede basarse enmodelos determinísticos y estocásticos. Cuando los datos conocidos son interpolados, estos son recalculados, y la garantía de que los nuevos datos sean correctos es la correlación o la bondad de ajuste que debería se cercana a 1.
Existen diferentes métodos de interpolación como el vecino más cercano, medias móviles, tendencia de superficie, superficie móvil y el krignig que pueden serejecutados desde varias herramientas informáticas como ser Ilwis, ArgGis o R (proyecto internacional para análisis estadístico).
Objetivos.
Objetivo General
Determinar la distribución espacial de las concentraciones de Zinc y Plomo para el área delimitada por el río Meuse, Netherlands.
Objetivos específicos
Determinar el mejor método de interpolación según los datos muestreados paracada variable.
Evaluar la concentración en suelo para cada una de las variables.
Procedimiento.
Para poder dar cumplimiento a nuestros objetivos es importante realizar una metodología para obtener nuestro resultado final como se puede observar en el gráfico 1.
Los pasos principales a seguir metodológicamente serían como siguen:
Análisis visual y exploratorio de los datos.Primeramente se realizó un análisis visual de los datos muestrales comprobando que contamos con más de 60 mediciones. Por lo cual el próximo paso sería ver si nuestra muestra sigue una distribución normal, aplicando cualquiera de las pruebas de normalidad. En caso que nuestras mediciones no fueran normales, entonces se procedería a realizar una transformación de los mismos y determinar sunormalidad.
Aplicar los métodos de interpolación determinístico.
Posteriormente se aplicaron los métodos de interpolación determinísticos comprobando el coeficiente de correlación (r^2) y escogiendo el método de mayor r^2.
Realizar slicing y máscara para obtener mapa interpolado.
Con el propósito de mejorar la visualización de nuestro producto final se realizó un slicing y se digitalizó elárea de estudio para aplicar una máscara y por último obtener el mapa interpolado como un layout.
Gráfico 1. Flujograma para obtener mapa interpolado.
Análisis exploratorio.
Utilizando la herramienta de XLSTAT del Ecxel, se realizó el análisis exploratorio de los datos obtuviendo los parámetros de media, mediana y moda, como se puede observar en la tabla 1. Ademas también se pudoobtener el coeficiente de asimetría y el coeficiente de curtosis donde se puede concluir que para ambas variables se tiene una asimetría unimodal hacia la izquierda y que la muestra es leptocúrtica.
Tabla 1. Parámetros del análisis exploratorio.
Las gráficas box plot de Plomo (Pb) y Zinc (Zn) nos ayudan a identificar de forma visual que la distribucion de las variables no sigue unadistribucion normal, puesto que dentro de la caja se encuentran concentrados el 50%, en ningino de los dos casos la mediana se encuentra en el centro de la caja, por lo tando es un indicador de asimetria, se tiene valores outlayer en ambos caso (Pb yZn) representados fuera de los bigotes de la caja, representados por un punto (azul).
Gráfico 2. Box plot para Pb....
El área correspondiente al caso de estudio está ubicada al sur de Netherlands en una zona agrícola en la cual se realizaron 155 puntos de medición de diferentes metales (para el caso de estudio se manejaran datos de Plomo y Zinc) para evaluar la contaminación en dichos suelos.
A razón de que las mediciones fueron puntuales, y los terrenos son agrícolas surge la necesidadde conocer los valores en toda la superficie de las parcelas, para ello se debe recurrir a la interpolación de los valores obtenidos en el muestreo realizado.
La interpolación de datos espaciales es una técnica que permite asignar valores (espaciales en nuestro caso) a sectores desconocidos en base a valores conocidos, para poder obtener un campo continuo, la interpolación puede basarse enmodelos determinísticos y estocásticos. Cuando los datos conocidos son interpolados, estos son recalculados, y la garantía de que los nuevos datos sean correctos es la correlación o la bondad de ajuste que debería se cercana a 1.
Existen diferentes métodos de interpolación como el vecino más cercano, medias móviles, tendencia de superficie, superficie móvil y el krignig que pueden serejecutados desde varias herramientas informáticas como ser Ilwis, ArgGis o R (proyecto internacional para análisis estadístico).
Objetivos.
Objetivo General
Determinar la distribución espacial de las concentraciones de Zinc y Plomo para el área delimitada por el río Meuse, Netherlands.
Objetivos específicos
Determinar el mejor método de interpolación según los datos muestreados paracada variable.
Evaluar la concentración en suelo para cada una de las variables.
Procedimiento.
Para poder dar cumplimiento a nuestros objetivos es importante realizar una metodología para obtener nuestro resultado final como se puede observar en el gráfico 1.
Los pasos principales a seguir metodológicamente serían como siguen:
Análisis visual y exploratorio de los datos.Primeramente se realizó un análisis visual de los datos muestrales comprobando que contamos con más de 60 mediciones. Por lo cual el próximo paso sería ver si nuestra muestra sigue una distribución normal, aplicando cualquiera de las pruebas de normalidad. En caso que nuestras mediciones no fueran normales, entonces se procedería a realizar una transformación de los mismos y determinar sunormalidad.
Aplicar los métodos de interpolación determinístico.
Posteriormente se aplicaron los métodos de interpolación determinísticos comprobando el coeficiente de correlación (r^2) y escogiendo el método de mayor r^2.
Realizar slicing y máscara para obtener mapa interpolado.
Con el propósito de mejorar la visualización de nuestro producto final se realizó un slicing y se digitalizó elárea de estudio para aplicar una máscara y por último obtener el mapa interpolado como un layout.
Gráfico 1. Flujograma para obtener mapa interpolado.
Análisis exploratorio.
Utilizando la herramienta de XLSTAT del Ecxel, se realizó el análisis exploratorio de los datos obtuviendo los parámetros de media, mediana y moda, como se puede observar en la tabla 1. Ademas también se pudoobtener el coeficiente de asimetría y el coeficiente de curtosis donde se puede concluir que para ambas variables se tiene una asimetría unimodal hacia la izquierda y que la muestra es leptocúrtica.
Tabla 1. Parámetros del análisis exploratorio.
Las gráficas box plot de Plomo (Pb) y Zinc (Zn) nos ayudan a identificar de forma visual que la distribucion de las variables no sigue unadistribucion normal, puesto que dentro de la caja se encuentran concentrados el 50%, en ningino de los dos casos la mediana se encuentra en el centro de la caja, por lo tando es un indicador de asimetria, se tiene valores outlayer en ambos caso (Pb yZn) representados fuera de los bigotes de la caja, representados por un punto (azul).
Gráfico 2. Box plot para Pb....
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