Índice:
- Endereçamento de problemas ambientais com análise preditiva espacial
- Descrevendo a ciência dos dados que envolve
- Abordagem de questões ambientais com estatísticas espaciais
Vídeo: Constituição Federal Completa e atualizada - 10 Horas de Audio 2024
Por sua própria natureza, as variáveis ambientais dependem da localização: elas mudam com as mudanças na localização geoespacial. O objetivo da modelagem de variáveis ambientais com estatísticas espaciais é permitir previsões espaciais precisas para que você possa usar essas previsões para resolver problemas relacionados ao meio ambiente.
As estatísticas espaciais distinguem-se da modelagem de recursos naturais porque se concentra em prever como as mudanças no espaço afetam o fenômeno ambiental. Naturalmente, a variável de tempo também é considerada, mas as estatísticas espaciais são todas sobre o uso de estatísticas para modelar o funcionamento interno do fenômeno espacial. A diferença está na maneira de abordagem.
Endereçamento de problemas ambientais com análise preditiva espacial
Você pode usar estatísticas espaciais para modelar variáveis ambientais em espaço e tempo para que você possa prever mudanças em variáveis ambientais no espaço. A lista a seguir descreve os tipos de problemas ambientais que você pode modelar e prever usando modelagem estadística espacial:
- Epidemiologia e saúde humana ambiental: Padrões e distribuições de doenças
- Meteorologia: Fenômeno climático
- Incêndio Ciência: A propagação de um incêndio (canalizando seu Smokey the Bear interno)
- Hidráulica: Condutividade do aqüífero
- Ecologia: Distribuição de microorganismos através de um fundo de lago sedimentar
Se o seu objetivo é construir um modelo que você possa usar para prever como a mudança no espaço afetará as variáveis ambientais, você pode usar estatísticas espaciais para ajudá-lo a fazer isso.
Descrevendo a ciência dos dados que envolve
Como as estatísticas espaciais envolvem a modelagem dos parâmetros x, y, z que compõem conjuntos de dados espaciais, as estatísticas envolvidas podem ser bastante interessantes e incomuns. As estatísticas espaciais são, mais ou menos, um casamento da análise espacial do GIS e análises preditivas avançadas. A lista a seguir descreve alguns processos de ciência de dados que são comumente implantados ao usar estatísticas para criar modelos espaciais preditivos:
- Estatísticas espaciais: As estatísticas espaciais muitas vezes envolvem krige e kriging, bem como análise de variogram. Os termos "kriging" e "krige" indicam coisas diferentes. Os métodos Kriging são um conjunto de algoritmos de estimação estatísticos que calculam os dados de pontos conhecidos e produzem uma superfície preditiva para toda a área de estudo. Krige representa uma implementação automática de algoritmos de krigagem, onde você usa parâmetros padrão simples para ajudá-lo a gerar superfícies preditivas. Um variogram é uma ferramenta estatística que mede como diferentes dados espaciais se tornam a medida que a distância entre pontos de dados aumenta. O variograma é uma medida de "dissimilaridade espacial". Quando você krige, você usa modelos variogram com parâmetros definidos internamente para gerar superfícies interpolativas e preditivas.
- Programação estatística: Este envolve distribuições de probabilidade, análises de séries temporais, análises de regressão e simulações de Monte Carlo, entre outros processos.
- Análise de agrupamento: Os processos podem incluir algoritmos vizinhos mais próximos, k-means clustering ou estimativas de densidade do kernel.
- Tecnologia GIS: A tecnologia GIS aparece muito neste capítulo, mas é de se esperar porque as suas ofertas de análise espacial e de criação de mapas são incrivelmente flexíveis.
- Requisitos de codificação: A programação para um projeto de estatísticas espaciais pode implicar o uso de R, SPSS, SAS, MATLAB e SQL, entre outras linguagens de programação.
Abordagem de questões ambientais com estatísticas espaciais
Um excelente exemplo de utilização de estatísticas espaciais para gerar previsões para variáveis ambientais dependentes da localização pode ser visto no recente trabalho do Dr. Pierre Goovaerts. O Dr. Goovaerts usa estatísticas avançadas, codificação e sua experiência de assunto autorizada em engenharia agrícola, ciência do solo e epidemiologia para descobrir correlações entre padrões de doenças espaciais, mortalidade, exposição à toxina ambiental e sociodemográficas.
Em um dos projetos recentes do Dr. Goovaerts, ele usou estatísticas espaciais para modelar e analisar dados sobre as concentrações de arsênio das águas subterrâneas, localização, propriedades geológicas, padrões climáticos, topografia e cobertura terrestre. Através de seus recentes estudos de ciência de dados ambientais, ele descobriu que a incidência de câncer de bexiga, mama e próstata é espacialmente correlacionada com a exposição a longo prazo ao arsênico.
No que diz respeito às tecnologias e metodologias de ciência dos dados, o Dr. Goovaerts geralmente implementa o seguinte:
- Programação estatística espacial: Mais uma vez, a análise de krigagem e variogram topo a lista.
- Programação estatística: A regressão de mínimos quadrados e Monte Carlo (um método de simulação aleatória) são fundamentais para o trabalho do Dr. Goovaerts.
- Tecnologias GIS: Se você deseja metodologias de gerenciamento de mapas e metodologia de análise de dados espaciais, você precisará de tecnologias GIS.
