Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental

  • Adriana Patricia Rangel Sotter Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Alber Hamersson Sánchez Ipia Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Willington Libardo Siabato Vaca Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • John William Cely Pulido Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Keywords: Interpolación, Geoestadística, Distancia Inversa, Autocorrelación Espacial, Estación, Material Particulado, Predicción. (es_ES)

Abstract (es_ES)

En este artículo se presenta una primera aproximación a partir de la geoestadística al modelamiento de polutantes en espacios urbanos, dentro del desarrollo de la segunda fase del proyecto de investigación titulado "Modelo para el análisis del comportamiento y distribución de gases contaminantes y material particulado en la zona urbana del altiplano de Bogotá". Complementa la primera fase del proyecto en la cual se desarrolló una aproximación al problema desde la perspectiva del modelo de pluma de gauss1. La geoestadística como técnica de predicción hace parte de la interpolación espacial, por eso es importante el entendimiento de esta para poder comprender la esencia del modelo geoestadístico, que en su desarrollo ha planteado una fundamentación teórica, una primera aproximación al esquema metodológico para la implementación de cualquier modelo geoestadístico a geociencias y la incorporación del modelo geoestadístico al proyecto de investigación.

Abstract (en_US)

Some people say that Geostatistics is "the art of modeling spatial data". A more specific definition is: "Geostatistics is a statistical methodology used to estimate, forecast, and simulate correlated spatial data, which uses in its analysis exploratory and interpolative methods2" Geostatistics is a useful tool for improving estimations of a variable for non-measured locations if it is compared with other estimation techniques, for example, IDW (Inverse Distance Weighted interpolation). Using Geostatistics for modeling air pollutants behavior in Bogotá has two immediate advantages: It is not necessary to collect as much information as it is with the Gaussian Plume Model. The exploratory analysis used the Bogotá's air quality network data (14 stations taking 24 air pollutant measures a day) for a first approach. It is not mandatory to collect information about each air pollutant source. For this reason, it is possible to draw some conclusions faster than with other approaches. A preliminary analysis conclusion was obtained through the use of cross validation to compare IDW against Geostatistics (Ordinary Kriging) RMSE (Root Mean Square Error). This conclusion applies for Bogotá case and says that it is better to use IDW instead of Geostatistics for estimating air pollution based on the available sample points (air quality stations). The research team thinks that this conclusion is the direct result of the lack of sample points. Based on this Geostatistical analysis, the research team realized that DAMA must to extend and crowd the station network for better future estimations.

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References

BURROUGH, Peter and MCDONNELL Rachael. Principles of Geographical Information Systems: spatial information systems and geostatistics. Great Britain: Oxford University Press, 1998. 333 p. ISBN 0-19-823366-3.

COLLINS JR, Fred. A Comparison of Spatial Interpolation Techniques in Temperature Estimation. Colorado, U.S.A. Universidad de Minesota. Citado en Mayo 4 de 2002. http://www.sbg.ac.at/geo/ idrisi/gis_environmental_modeling/sf_papers/collins_fred/ collins.htm

CUADOR GIL, José Quintín. La Geoestadística, su surgimiento y evolución.. 2da versión. Cuba. Universidad de Pinar del Río, Departamento de Computación. Junio de 2000. Disponible en Internet. ISSN 1562-3297

DUBRULE, Olivier. Geostatistics in Petroleum Geology. Tulsa, Oklahoma, U.S.A: AAPG (The American Association of Petroleum Geologists), 1998. 52 p. (Serie; no.38). ISBN: 0-89181197-7.

GIRALDO HENAO, Ramón. INTRODUCCION A LA GEOESTADISTICA. Teoría y aplicación. Bogotá: Departamento de estadística. Universidad Nacional de Colombia, 2002. 94 p.

GORDON S. Thomas. Interactive Analysis and Modelling of SemiVariograms. Snowden Associates Pty. Disponible en Internet: http://www.ai-geostats.org/online_papers/_papers/0000001e.htm

GUPTILL, Stephen and MORRISON Joel. Elements of spatial data quality. s.l. The International Cartographic Association, 1997. 202 p. ISBN 0-08-042432-5.

ISAAKS, Edward H. and SRIVASTAVA, R. Mohan. Applied Geostatistics. Oxford University Press. 561 páginas. Disponible en Internet: http://www.oup-usa.org/isbn/0195050134.html

JOHNSTON, Kevin. et al. Using ArcGISTM Geostatistical Analyst, GIS by ESRITM, Disponible en Internet: http://www.zo. ntu. edu. tw/Courses/GIS/2001-12-05/Using_ArcGIS_Geostatistical_Analyst.pdf

MAJURE, James J. et al. GIS, spatial statistical graphics, and forest health Iowa State University. Disponible en Internet: http://www.public.iastate.edu

MYERS, Donald E. Elements of Geostatistics.. Arizona. Disponible en Internet: http://www.ento.vt.edu/~sharov/PopEcol/lec2/ geostat.html

SANCHEZ IPIA, Albert Hamersson y SIABATO VACA, Willington Libardo. Análisis de gases contaminantes en zonas urbanas, Bogotá. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. 2002, 83 p. (Serie; Ciencia y Medio Ambiente -Jóvenes Talentos-). ISBN: 958-8175-06-2.

SANCHEZ IPIA, Albert Hamersson y SIABATO VACA, Willington Libardo. Modelo para el análisis del comportamiento de gases contaminantes y material particulado en la zona urbana del altiplano de Bogotá Fase I. Bogotá, 2001, 246 p. Proyecto de investigación (Ingeniero Catastral y Geodesta). Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Facultad de Ingeniería.

SANCHEZ IPIA, Albert Hamersson y SIABATO VACA, Willington Libardo. Modelo de calidad del aire para Bogotá, Bogotá D.C. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. 2002, p.65-71 ISSN: 0121-750X.

SHARMA, Tara. Spatial Interpolation Techniques in GIS Disponible en Internet: http://www.geog.ubc.ca/courses/klink/gis.notes/ ncgia/u40.html

TODA LA TEORIA SOBRE KRIGING. Disponible en Internet: www.ems-i.com/gmshelp/Interpolation/Interpolation_Schemes/ Kriging/Kriging.htm

ULRICH Leopold. Application of Geostatistics for Spatial Analysis of Heavy Metals in Soil. Germany. Soil Science Department, Faculty of Geography and Geo sciences, University of Trier. Disponible en Internet: http://www.geocities.com/leop6101/abstract.htm

How to Cite
Rangel Sotter, A. P., Sánchez Ipia, A. H., Siabato Vaca, W. L., & Cely Pulido, J. W. (2001). Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental. Ingeniería, 7(2), 31-38. https://doi.org/10.14483/23448393.2815
Published: 2001-11-30
Section
Ciencia, investigación, academia y desarrollo