Geoestadística en investigaciones sobre recursos hídricos

Antes de hablar sobre las distintas investigaciones que han tenido como foco principal los recursos hídricos, creo que es necesario explicar primero qué es la geoestadística. [1]

La geoestadística es un tipo de estadística que es usada para analizar e interpretar datos referenciados geográficamente. No es restringida a sólo trabajar con datos puntuales, sino que también puede trabajar con capas de sistemas de información geográfica (GIS) para explorar variación espacial, mejorar la generación de modelos digitales de elevación (DEM) y sus respectivas simulaciones, optimizar el muestreo espacial, etc. [1]

Muchas profesiones pueden favorecerse de la herramienta que es la geoestadística; entre los campos de aplicación más impactados, los que más se han beneficiado son las geociencias, recursos hídricos, ciencias ambientales, agricultura, ciencias del suelo, matemáticas y estadística, ecología, ingeniería civil, ingeniería del petróleo, y limnología. [1]

Antes que existiera la geoestadística, lo estándar era el mapeo convencional. La mayor diferencia entre los dos es que el mapeo geoestadístico se basa en medidas reales y en algoritmos semiautomatizados, mientras que el mapeo convencional usa conocimiento empírico. También es importante dejar claro que el mapeo geoestadístico es un sistema que requiere de una persona experta en el tema que tome decisiones respecto a si usar modelos lineales o no lineales, posición espacial o no, usar los datos originales o transformarlos, etc. Esta aclaración es necesaria por la existencia de la noción errónea de que la predicción espacial lo realiza en su totalidad un programa informático. [1] 

Constantes cambios ocurren en el ambiente y, por lo tanto, en los valores que se usan en geoestadística; es por esto que debe haber una actualización continua de los mapas. Por lo tanto, el término "monitoreo geoestadístico" parece más apropiado que "mapeo geoestadístico" el cual es el más usado. [1]

Los siguientes son los pasos necesarios para el monitoreo geoestadístico: [1]

  1.  Diseño del muestreo y procesamiento de datos.
  2. Recolección de datos de campo y análisis de laboratorio.
  3. Análisis de datos puntuales y estimación del modelo.
  4. Implementación del modelo y evaluación de su desempeño.
  5. Producción y distribución de la geoinformación.

 

 

Ejemplos de investigaciones en recursos hídricos usando geoestadística

Aplicación del análisis geoestadístico para la evaluación de la variación de las características del agua subterránea: [2]

La agricultura necesita agua de calidad estándar, pero a veces este hecho no detiene a las personas de excederse en el uso del agua de buena calidad; por lo cual, agua de baja calidad debe usarse. La irrigación que no contempla los principios sobre el consumo del agua suma a este problema. Así es como aparecen sales solubles y sodio en la zona de las raíces, lo cual origina problemas en las cosechas, en el suelo y en el ambiente. 

Es por esto que es importante conocer la cantidad y calidad del agua subterránea.

En este caso de estudio, el objetivo era predecir las variaciones temporales y espaciales en los parámetros de calidad del agua subterránea. Hubo dos fases, una fue tomar una muestra de 76 pozos y medir sus características químicas; la otra fase consistió en insertar las propiedades medidas y la ubicación de los pozos como una capa puntual en un sistema de información geográfica (GIS) para generar mapas usando un método geoestadístico llamado kriging, el cual es una versión sofisticada del método de interpolación inversa a la distancia que se usa para determinar los pesos correspondientes que se dan a los valores adyacentes.    

(En la Fig.1 se muestra un mapa generado del área de estudio usando geoestadística.)  

 

 

Modelamiento geoestadístico de la abundancia de sedimento en un acuífero de basalto heterogéneor: [3]

Este acuífero tiene capas intercaladas de sedimentos de grano fino; las cuales, en previas calibraciones de modelos del flujo del agua subterránea, han demostrado afectar la conductividad hidráulica.

Este caso de estudio fue realizado con la finalidad de hacer un modelo geoestadístico de la abundancia de sedimento en el acuífero, de tal manera que se puedan mejorar futuros modelos del flujo del agua subterránea del sitio en estudio.

Se excavaron pozos exploratorios  donde se recogió data que se usó para la generación del modelo espacial de abundancia de sedimentos, el cual fue creado usando un formato GIS. Este formato puede trabajar conjuntamente con modelos del flujo del agua subterránea.

Se escogieron métodos geoestadísticos porque se consideraron métodos de estimación adecuados y capaces de cuantificar la incertidumbre de los estimados al momento de analizar la data.

(En la Fig.2 se muestran mapas generados del área de estudio usando geoestadística.)

 

 

Uso de geoestadística en investigaciones sobre rellenos sanitarios riesgosos, tóxicos y radioactivos: [4]

Este estudio tuvo el objetivo de redactar un documento, el cual serviría como guía al momento de usar geoestadística en investigaciones sobre rellenos sanitarios riesgosos, tóxicos y radioactivos.

Este tipo de investigaciones buscan determinar la extensión y distribución espacial de la contaminación. Debido a la falta de una distribución uniforme de las mediciones en la región, la incertidumbre al momento de estimar valores mediante interpolación, y la necesidad de establecer un único valor representativo del área, la geoestadística se usa para resolver estos problemas. 

Investigaciones geoestadísticas sobre los efectos que conlleva una planta hidroeléctrica en los recursos de agua subterránea: [5]

Este estudio se enfocó en la influencia que tiene una planta hidroeléctrica en el nivel freático y en la dinámica del agua subterránea. Se emplearon métodos geoestadísticos para determinar los cambios de diversas características del agua subterránea. 

Para medir el nivel del agua subterránea, se usaron 532 pozos de observación. Para la interpolación, se aplicaron métodos geoestadísticos para obtener la distribución espacial del nivel del agua subterránea.

(En la Fig.3 se muestra un mapa generado del área de estudio usando geoestadística.)

 

Figuras

      Fig.1: Mapa de salinidad del agua subterránea [2].

 

     Fig.1: Mapa de salinidad del agua subterránea [2].

 Fig.2: La figure “A” es un mapa que muestra las áreas con más del 11 % de contenido de sedimento y con menos del 11 % de contenido de sedimento. La figure “B” es un mapa que muestra el contenido de sedimento medio. Ambos mapas usan los 300 pies sup…

 

Fig.2: La figure “A” es un mapa que muestra las áreas con más del 11 % de contenido de sedimento y con menos del 11 % de contenido de sedimento. La figure “B” es un mapa que muestra el contenido de sedimento medio. Ambos mapas usan los 300 pies superiores del acuífero. [3]

Fig.3: Mapa de los valores medios del nivel del agua subterránea para el periodo de tres años de 1987-1989 [5]

Fig.3: Mapa de los valores medios del nivel del agua subterránea para el periodo de tres años de 1987-1989 [5]

 

Bibliografía

  • [1] Hengl, T. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. JRC Scientific and Technical Reports. 2007. JRC European Commission.
  • [2] Sahebjalal, E. Application of geostatistical analysis for evaluating variation in groundwater characteristics. World Applied Sciences Journal. 2012. IDOSI Publications.
  • [3] Welhan, J.; Farabaugh, R.; Merrick, M; Anderson, S. Geostatistical modeling of sediment abundance in a heterogeneous basalt aquifer at the Idaho National Laboratory, Idaho. Scientific Investigations Report. 2007. USGS.
  • [4] Bossong, C.R.; Karlinger, M.R.; Troutman, B.M.; Vecchia, A.V. Overview and technical and practical aspects for use of geostatistics in hazardous-, toxic-, and radioactive-waste-site investigations. Water-Resources Investigations Report. 1999. USGS.
  • [5] Bárdossy, A.; Molnár, Z. Statistical and geostatistical investigations into the effects of the Gabcikovo hydropower plant on the groundwater resources of northwest Hungary. Hydrological Sciences Journal. 2004.

 

 

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Posted on September 25, 2013 and filed under Modelamiento, Hidrología.