Hace algunos meses comentaba con un amigo
que me habían rechazado un artículo en una revista geográfica, el tema era
sobre los metales pesados y técnicas geoestadísticas. Mi colega me comentó que
tal vez porque la geoestadística no es parte de la geografía, me quedé sin
palabras.
¿Qué es la geoestadística? La palabra compuesta viene de tierra
y estadística, algo así como la estadística terrestre su antecesor es la geometría,
las mediciones de la tierra. Se dice que los egipcio es eran expertos medidores
de las parcelas porque el río Nilo año con año inundaba las parcelas y movía
las mojoneras, por esa razón fueron expertos medidores de tierras. Luego los
griegos generaron la teoría, es decir, la geometría. Ya en el siglo XX, en la
minería y ante los miles de datos que se necesitaban para identificar el “camino
de la veta” de los minerales preciosos, particularmente oro y plata, se encontraron
los patrones de distribución espacial que seguían dichas vetas.
En términos generales, esta disciplina es
útil para encontrar los patrones de distribución espacial de variables
numéricas y con esto hacer una interpolación mediante la cual se puede hacer un
mapa.
A grandes rasgos la estadística se maneja
de la siguiente forma:
- Primero se debe contar con una matriz de datos con su posición geográfica de la variable de interés.
- Luego hace un análisis exploratorio de datos para conocer la distribución de los datos y con esto decidir si se trabaja con la base de datos sin modificar o si se requerirá transformar los datos para lograr una distribución normal o de campana de gaus.
- Posteriormente se elabora un semivariograma para identificar el patrón de distribución espacial de los datos por comparación con patrones de distribución teóricos, así se tiene un semiariograma teórico y uno experimental, el grado de ajuste o de semejanza entre ambos modelos le da la validez al semivariograma experimental. Hay varios modelos de distribución espacial, como exponencial, esférico, lineal, etc.
- A continuación se procede a elaborar una interpolación, es decir a estimar los valores de la variable de interés en sitios no muestreados. Los métodos de interpolación también son varios, algunos de ellos son de la “familia Kriginkg” ordinario, simple, universal e indicador, Co-Kriging, así como los polígonos de Thiessen y ponderación en función inversa de la distancia, entre otros.
- Por último se hace el mapa con todos sus componentes.
Una de las ventajas de la geoestadistica es
que podemos conocer la incertidumbre de la medición y eso ya es un gran avance.
Además es posible utilizar covariables para estimar de manera indirecta valores
de la propiedad o variable principal en sitios no muestreados (CoKriging) y por
lo tanto hacer mejores mapas. También es posible hacer mapas probabilísticos de
zonas que superar un valor umbral de la variable de interés o principal
(Kriging Indicador).
La variable principal o la variable de interés
y sus aplicaciones son para una amplia gama de disciplinas ambientales, tales
como la agricultura, geología, edafología, hidrología, ecología, oceanografía, silvicultura,
meteorología y la climatología, así como para las disciplinas socioeconómicas
como la geografía humana, econometría espacial, epidemiología y la ordenación
del territorio, y otras tantas cosas como variables numéricas haya pero con su
localización geográfica. Aunque su localización puede ser temporal, meses vs
años o días vs meses.
Actualmente la geoestadística se ha
popularizado porque las computadoras facilitan el trabajo del manejo de datos,
porque hay software que facilita las operaciones matemáticas, porque el GPS es
económico y porque el ambiente es de capital importancia en nuestros días.
Existen organizaciones que trabajan para
mejorar la precisión espacial de las estimaciones y utilizan la geoestadística
y otras técnicas, como la siguiente: Spatial accuracy http://web2.geo.msu.edu/sa14/program.html
y Spatial statistic society http://www.spatialstatisticsconference.com/spatial-statistics-society.html;
también hay revistas especializadas en este tema, como: Spatial statistic http://www.journals.elsevier.com/spatial-statistics/;
o Spatial statistic and modeling http://www.springer.com/mathematics/probability/book/978-0-387-92256-0
Dicho lo anterior, ¿Ustedes consideran que la geoestadística es parte de la geografía?, me gustaría conocer su opinión, dejen un comentario por favor.
