PRACTICA Nº 5 INTERPOLACIÓN UTILIZANDO LA MEDIA PONDERADA POR EL INVERSO DE LA DISTANCIA (IDW)

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2 Paso 3: Especificar opciones del IDW. En el paso 1 de la interfaz de usuario del IDW seleccionamos los parámetros que utilizará este método de interpolación. La potencia por defecto es 2 (p=2) que hace mínimo el error cuadrático medio. Cuanto mayor sea la potencia es menor la influencia desde puntos distantes. A partir de la distribución territorial de las estaciones de monitoreo, los vecinos que vamos a considerar para calcular el valor en un lugar desconocido van a ser 10 (hay una estación muy lejana) y como mínimo incluiremos 8 (que son los más cercanos). Consideramos a todos los puntos igualmente en todas direcciones por lo que elegimos como forma de búsqueda el círculo. Luego Next. Paso 4: Obtención de la validación del modelo. La validación cruzada (Cross-Validation) nos entrega información acerca del nivel de certeza con el que el modelo predice los valores desconocidos.

3 Paso 5: Generar la capa de interpolación IDW.

4 Tarea: Ejecute el mismo procedimiento, esta vez pulsando sobre el botón Optimize power value. Mejora el resultado de interpolación? Para comparar los resultados > Botón derecho del mouse sobre la superficie interpolada y elegir Compare.

5 Ejercicio 2: Crear una superficie de interpolación con el IDW considerando que hay influencias direccionales. Paso 1: Carga de datos. Mediante el ícono se añade en ArcMap la capa que contiene las estaciones de monitoreo de calidad del aire de la Región Metropolitana de Chile (REDMACAM.shp) Paso 2: Activar Geostatistical Analyst > Geostatistical Wizard. Se accede al asistente que nos guiará a lo largo de las diferentes etapas del proceso Paso 3: Especificar opciones del IDW. En el paso 1 de la interfaz de usuario del IDW seleccionamos los parámetros que utilizará este método de interpolación. La potencia por defecto es 2 (p=2) que hace mínimo el error cuadrático medio. Cuanto mayor sea la potencia es menor la influencia desde puntos distantes. A partir de la distribución territorial de las estaciones de monitoreo, los vecinos que vamos a considerar para calcular el valor en un lugar desconocido van a ser 10 (hay una estación muy lejana) y como mínimo incluiremos 8 (que son los más cercanos). En la interfaz del IDW, elegimos los siguientes parámetros: Shape Type (forma de búsqueda de la vecindad) que va a ser una elipse, con una distancia en el eje mayor de mts y en el eje menor mts, para considerar que existe una influencia este-oeste en los datos, ello, producto que durante la noche desciende aire más limpio desde la precordillera de los Andes (zona este del AMS). El ángulo corresponderá a 90. Pulsamos en Optimize Power Value (óptimo valor de p) y nos da 1. Luego Next.

6 Paso 4: Obtención de la validación del modelo. La validación cruzada (Cross-Validation) nos entrega información acerca del nivel de certeza con el que el modelo predice los valores desconocidos.

7 Paso 5: Generar la capa de interpolación IDW. Tarea: Compare este resultado con los resultados del ejercicio 3. Para comparar los resultados > Botón derecho del mouse sobre la superficie interpolada y elegir Compare. Mejora el resultado de interpolación?

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