Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio

Autores
Morvillo, Mónica Cristina; Diblasi, Ana; Gimenez, Mario Ernesto; Guerra, Elva; Ruiz, Susana Beatriz
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Los datos "no detectados" se encuentran usualmente en el muestreo de variables georreferenciadas en contextos como la exploración de depósitos minerales, el monitoreo ambiental, o el sondeo de depósito de aguas subterráneas, entre otros. Tales datos son "no detectados" porque sus valores están por debajo del límite de detección, o por arriba de la cota máxima, de los instrumentos de medición. Estos datos extremos, cuando no están bien imputados, pueden producir distorsiones significativas en los mapas de contornos que se elaboran con métodos de interpolación. De hecho, si se produce la predicción en sitios con este tipo de datos antes de imputarlos, resultarían valores intermedios, en clara contraposición a la condición de extremo.
Non-detected data are usually found in sampling of georeferenced variables in contexts such as mineral deposit exploration, environmental monitoring, and groundwater reservoir among others. Such data are non-detected because their values are below a detection limit or above the maximum detection level of the instrument used to measure. These extreme data, when they are not properly imputed can produce significant distortions in the contour maps that are made with interpolation methods. In fact, if predicted values in locations with this kind of data are calculated before imputing, would intermediate values, in clear contrast to extreme condition. In this work, two samplings with non-detected data are shown. One, on gold exploration, with values below a detection level. Another, on the depth of groundwater layer with values above of the maximum detection level of measuring. Three criteria -Elimination, LDI and NCIP - are considered to impute it in places with no detected values and their effects on the prediction are compared. The results are more favorable the CNPI criterion.
Fil: Morvillo, Mónica Cristina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
Fil: Diblasi, Ana. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina
Fil: Gimenez, Mario Ernesto. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto Geofísico Sismológico Volponi; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Guerra, Elva. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
Fil: Ruiz, Susana Beatriz. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
Materia
Geoestadistica
regularización de datos
Predicción
Datos no detectados
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/70454
Acceder
id CONICETDig_5fb2c8c2932ce8514391e473649d5dbc
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/70454
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudioPrediction of regionalized variables with undetected data: two cases of studyMorvillo, Mónica CristinaDiblasi, AnaGimenez, Mario ErnestoGuerra, ElvaRuiz, Susana BeatrizGeoestadisticaregularización de datosPredicciónDatos no detectadoshttps://purl.org/becyt/ford/1.5https://purl.org/becyt/ford/1Los datos "no detectados" se encuentran usualmente en el muestreo de variables georreferenciadas en contextos como la exploración de depósitos minerales, el monitoreo ambiental, o el sondeo de depósito de aguas subterráneas, entre otros. Tales datos son "no detectados" porque sus valores están por debajo del límite de detección, o por arriba de la cota máxima, de los instrumentos de medición. Estos datos extremos, cuando no están bien imputados, pueden producir distorsiones significativas en los mapas de contornos que se elaboran con métodos de interpolación. De hecho, si se produce la predicción en sitios con este tipo de datos antes de imputarlos, resultarían valores intermedios, en clara contraposición a la condición de extremo.Non-detected data are usually found in sampling of georeferenced variables in contexts such as mineral deposit exploration, environmental monitoring, and groundwater reservoir among others. Such data are non-detected because their values are below a detection limit or above the maximum detection level of the instrument used to measure. These extreme data, when they are not properly imputed can produce significant distortions in the contour maps that are made with interpolation methods. In fact, if predicted values in locations with this kind of data are calculated before imputing, would intermediate values, in clear contrast to extreme condition. In this work, two samplings with non-detected data are shown. One, on gold exploration, with values below a detection level. Another, on the depth of groundwater layer with values above of the maximum detection level of measuring. Three criteria -Elimination, LDI and NCIP - are considered to impute it in places with no detected values and their effects on the prediction are compared. The results are more favorable the CNPI criterion.Fil: Morvillo, Mónica Cristina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; ArgentinaFil: Diblasi, Ana. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Gimenez, Mario Ernesto. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto Geofísico Sismológico Volponi; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Guerra, Elva. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; ArgentinaFil: Ruiz, Susana Beatriz. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; ArgentinaAsociación Argentina de Geofísicos y Geodestas2015-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/70454Morvillo, Mónica Cristina; Diblasi, Ana; Gimenez, Mario Ernesto; Guerra, Elva ; Ruiz, Susana Beatriz; Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio; Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas; GeoActa; 41; 1; 12-2015; 54-641852-7744CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ppct.caicyt.gov.ar/index.php/geoacta/article/view/5387info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-77442015000100006info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-03T09:49:11Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/70454instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-03 09:49:11.638CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
Prediction of regionalized variables with undetected data: two cases of study
title Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
spellingShingle Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
Morvillo, Mónica Cristina
Geoestadistica
regularización de datos
Predicción
Datos no detectados
title_short Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
title_full Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
title_fullStr Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
title_full_unstemmed Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
title_sort Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio
dc.creator.none.fl_str_mv Morvillo, Mónica Cristina
Diblasi, Ana
Gimenez, Mario Ernesto
Guerra, Elva
Ruiz, Susana Beatriz
author Morvillo, Mónica Cristina
author_facet Morvillo, Mónica Cristina
Diblasi, Ana
Gimenez, Mario Ernesto
Guerra, Elva
Ruiz, Susana Beatriz
author_role author
author2 Diblasi, Ana
Gimenez, Mario Ernesto
Guerra, Elva
Ruiz, Susana Beatriz
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Geoestadistica
regularización de datos
Predicción
Datos no detectados
topic Geoestadistica
regularización de datos
Predicción
Datos no detectados
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.5
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv Los datos "no detectados" se encuentran usualmente en el muestreo de variables georreferenciadas en contextos como la exploración de depósitos minerales, el monitoreo ambiental, o el sondeo de depósito de aguas subterráneas, entre otros. Tales datos son "no detectados" porque sus valores están por debajo del límite de detección, o por arriba de la cota máxima, de los instrumentos de medición. Estos datos extremos, cuando no están bien imputados, pueden producir distorsiones significativas en los mapas de contornos que se elaboran con métodos de interpolación. De hecho, si se produce la predicción en sitios con este tipo de datos antes de imputarlos, resultarían valores intermedios, en clara contraposición a la condición de extremo.
Non-detected data are usually found in sampling of georeferenced variables in contexts such as mineral deposit exploration, environmental monitoring, and groundwater reservoir among others. Such data are non-detected because their values are below a detection limit or above the maximum detection level of the instrument used to measure. These extreme data, when they are not properly imputed can produce significant distortions in the contour maps that are made with interpolation methods. In fact, if predicted values in locations with this kind of data are calculated before imputing, would intermediate values, in clear contrast to extreme condition. In this work, two samplings with non-detected data are shown. One, on gold exploration, with values below a detection level. Another, on the depth of groundwater layer with values above of the maximum detection level of measuring. Three criteria -Elimination, LDI and NCIP - are considered to impute it in places with no detected values and their effects on the prediction are compared. The results are more favorable the CNPI criterion.
Fil: Morvillo, Mónica Cristina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
Fil: Diblasi, Ana. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina
Fil: Gimenez, Mario Ernesto. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto Geofísico Sismológico Volponi; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Guerra, Elva. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
Fil: Ruiz, Susana Beatriz. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Geofísica y Astronomía; Argentina
description Los datos "no detectados" se encuentran usualmente en el muestreo de variables georreferenciadas en contextos como la exploración de depósitos minerales, el monitoreo ambiental, o el sondeo de depósito de aguas subterráneas, entre otros. Tales datos son "no detectados" porque sus valores están por debajo del límite de detección, o por arriba de la cota máxima, de los instrumentos de medición. Estos datos extremos, cuando no están bien imputados, pueden producir distorsiones significativas en los mapas de contornos que se elaboran con métodos de interpolación. De hecho, si se produce la predicción en sitios con este tipo de datos antes de imputarlos, resultarían valores intermedios, en clara contraposición a la condición de extremo.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/70454
Morvillo, Mónica Cristina; Diblasi, Ana; Gimenez, Mario Ernesto; Guerra, Elva ; Ruiz, Susana Beatriz; Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio; Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas; GeoActa; 41; 1; 12-2015; 54-64
1852-7744
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/70454
identifier_str_mv Morvillo, Mónica Cristina; Diblasi, Ana; Gimenez, Mario Ernesto; Guerra, Elva ; Ruiz, Susana Beatriz; Predicción de variables regionalizadas con datos no detectados: dos casos de estudio; Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas; GeoActa; 41; 1; 12-2015; 54-64
1852-7744
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ppct.caicyt.gov.ar/index.php/geoacta/article/view/5387
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-77442015000100006
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas
publisher.none.fl_str_mv Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1842268958996037632
score 13.13397

Publicaciones similares