En el contexto del análisis espacial , los sistemas de información geográfica y la ciencia de la información geográfica , un campo es una propiedad que llena el espacio y varía a lo largo del espacio, como la temperatura o la densidad . [1] Este uso del término ha sido adoptado de la física y las matemáticas, debido a su similitud con los campos físicos ( vectoriales o escalares ) como el campo electromagnético o el campo gravitacional . Los términos sinónimos incluyen variable espacialmente dependiente ( geoestadística ),La superficie estadística ( mapeo temático ) y la propiedad intensiva ( Química ) y el mestizaje entre estas disciplinas es común. El modelo formal más simple para un campo es la función , que produce un valor único dado un punto en el espacio (es decir, t = f ( x , y , z ))
La naturaleza y tipos de campos
Aunque el concepto básico de un campo proviene de la física, los geógrafos han desarrollado teorías, modelos de datos y métodos analíticos independientes. Una razón de esta aparente desconexión es que, aunque los campos geográficos pueden mostrar patrones similares a la gravedad y el magnetismo, pueden tener una naturaleza subyacente muy diferente y ser creados por procesos muy diferentes. Los campos geográficos se pueden clasificar por su ontología o naturaleza fundamental como:
- Campos naturales , propiedades de la materia que se forman a escalas inferiores a las de la percepción humana y, por lo tanto, aparecen continuas a escalas humanas, como la temperatura o la humedad del suelo.
- Campos agregados , propiedades construidas estadísticamente de grupos agregados de individuos, como densidad de población o cobertura de copa de árboles.
- Campos de potencial o influencia , que miden cantidades conceptuales no materiales (y, por lo tanto, están más estrechamente relacionados con los campos de la física), como la probabilidad de que una persona en un lugar dado prefiera usar una tienda de comestibles en particular.
Los campos geográficos también se pueden categorizar según el tipo de dominio de la variable medida, que determina el patrón de cambio espacial. Un campo continuo tiene un dominio continuo (número real) y, por lo general, muestra cambios graduales en el espacio, como la temperatura o la humedad del suelo; un campo discreto, también conocido como cobertura categórica , tiene un dominio discreto (a menudo cualitativo), como el tipo de cobertura terrestre, la clase de suelo o la formación geológica de la superficie, y normalmente tiene un patrón de regiones de valor homogéneo con límites (o zonas de transición ) donde cambia el valor.
Tanto los campos escalares (que tienen un solo valor para cualquier ubicación) como los vectoriales (que tienen múltiples valores para cualquier ubicación que representan propiedades diferentes pero relacionadas) se encuentran en aplicaciones geográficas, aunque el primero es más común.
Los campos geográficos pueden existir tanto en un dominio temporal como en un espacio. Por ejemplo, la temperatura varía con el tiempo y la ubicación en el espacio. De hecho, muchos de los métodos utilizados en la geografía del tiempo y modelos espacio-temporales similares tratan la ubicación de un individuo como una función o campo en el tiempo.
Historia y métodos
El modelado y análisis de campos en aplicaciones geográficas se desarrolló en cinco movimientos esencialmente separados, que se han ido integrando gradualmente en los últimos años.
- Técnicas cartográficas para visualizar campos, incluidos mapas de coropletas e isarítmicos .
- La revolución cuantitativa de la geografía, que comenzó en la década de 1950 y desembocó en la disciplina moderna del análisis espacial ; especialmente técnicas como el modelo Gravity .
- El desarrollo de modelos y software de SIG raster , comenzando con el Sistema de Información Geográfica Canadiense en la década de 1960, que mapeó campos como el tipo de cobertura terrestre. [2]
- La técnica de modelado cartográfico , iniciada por Ian McHarg en la década de 1960 [3] y luego formalizada para la implementación digital por Dana Tomlin como álgebra de mapas . [4]
- Geoestadística , que surgió de la geología a partir de la década de 1950. [5]
Los campos son útiles en el análisis y el pensamiento geográfico porque cuando las propiedades varían en el espacio, tienden a hacerlo en patrones espaciales debido a estructuras y procesos espaciales subyacentes. Un patrón común es, según la primera ley de geografía de Tobler : "Todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las distantes". [6] Es decir, los campos (especialmente los que se encuentran en la naturaleza) tienden a variar gradualmente, y las ubicaciones cercanas tienen valores similares. Este concepto se ha formalizado como dependencia espacial o autocorrelación espacial , que subyace al método de geoestadística . [7] Un concepto paralelo que ha recibido menos publicidad, pero que ha sido la base de la teoría geográfica, ya que al menos Alexander von Humboldt es la asociación espacial , que describe cómo los fenómenos se distribuyen de manera similar. [8] Este concepto se utiliza habitualmente en el método de álgebra de mapas .
Modelos de representación
Debido a que, en teoría, un campo consta de un número infinito de valores en un número infinito de ubicaciones, exhibiendo un patrón no paramétrico, solo las representaciones basadas en muestras finitas pueden usarse en herramientas analíticas y de visualización como SIG, estadísticas y mapas. . Por lo tanto, han surgido varios modelos conceptuales, matemáticos y de datos, que incluyen:
- Una muestra puntual irregular , un conjunto finito de ubicaciones de muestra, en ubicaciones aleatorias o estratégicas. Los ejemplos incluyen datos de estaciones meteorológicas o nubes de puntos Lidar .
- Una celosía , o muestra puntual regular, que consta de ubicaciones que están espaciadas uniformemente en cada dirección cartesiana. Por lo general, se almacenan en una estructura de datos ráster . Los ejemplos incluyen el modelo de elevación digital .
- Una coropleta , una partición irregular a priori , en la que el espacio se divide en regiones no relacionadas con el campo en sí, como países, y los valores de campo se resumen en cada región. Por lo general, se almacenan mediante polígonos vectoriales . Los ejemplos incluirían Densidad de población por condado, derivada de los resultados del censo.
- Un mapa Chorocromático o un mapa de clase de área , una partición estratégica irregular generalmente utilizada para campos discretos, en la que el espacio se divide en regiones destinadas a coincidir con regiones de valor de campo homogéneo, normalmente almacenado como polígonos vectoriales. Los ejemplos incluyen mapas de capas geológicas o rodales de vegetación.
- Una cuadrícula o partición regular, en la que el espacio se divide en regiones iguales (a menudo cuadrados) y los valores de los campos se resumen en cada región. Por lo general, también se almacenan en una estructura de datos ráster . Los ejemplos incluyen la firma de reflectancia electromagnética de la cobertura terrestre representada en las imágenes de teledetección .
- Una superficie , en la que el campo se conceptualiza como una tercera dimensión espacial, y se utilizan modelos de datos tridimensionales para la representación. Los ejemplos incluyen la red irregular triangulada (TIN).
- Un isaritmo o isopleta , en el que se dibujan líneas que conectan ubicaciones de igual valor de campo, dividiendo el espacio en regiones de valor similar. Un ejemplo es la línea de contorno de elevación, que se encuentra comúnmente en los mapas topográficos.
La elección del modelo de representación generalmente depende de una variedad de factores, incluido el modelo conceptual del analista del fenómeno, los dispositivos o métodos disponibles para medir el campo, las herramientas y técnicas disponibles para analizar o visualizar el campo, y los modelos que se utilizan para otros fenómenos con los que se integrará el campo en cuestión. Un desafío importante se debe a la necesidad de la interpolación para estimar los valores de campo entre o dentro de las ubicaciones de la muestra, lo que puede conducir a una serie de formas de incertidumbre o malas interpretaciones, como la falacia ecológica y el problema de la unidad de área modificable . Esto también significa que cuando los datos se transforman de un modelo a otro (por ejemplo, generando un DEM a partir de una nube de puntos Lidar), el resultado será menos seguro que la fuente.
Ver también
- Característica (geografía)
Referencias
- ^ Peuquet, Donna J., Barry Smith, Berit Brogaard, ed. The Ontology of Fields , Informe de una reunión de especialistas celebrada bajo los auspicios del Proyecto Varenius, 11-13 de junio de 1998 , 1999
- ^ Fisher, Terry & Connie MacDonald, Una descripción general del sistema de información geográfica de Canadá (CGIS) , Actas de Auto-Carto IV , Sociedad de la información geográfica y cartografía, 1979
- ^ McHarg, Ian, Diseño con la naturaleza , Museo Americano de Historia Natural, 1969
- ^ Tomlin, C. Dana, Sistemas de información geográfica y modelado cartográfico Prentice-Hall 1990.
- ^ Griffith, Daniel A., Estadística espacial: perspectiva de un geógrafo cuantitativo, Estadística espacial, 1: 3-15, DOI: 10.1016 / j.spasta.2012.03.005
- ^ Tobler W., (1970) "Una película de computadora que simula el crecimiento urbano en la región de Detroit" . Economic Geography , 46 (Suplemento): 234–240.
- ^ Cliff, A. y J. Ord, Autocorrelación espacial, Pion, 1973
- ^ Fundamentos de Bradley Miller de predicción espacial www.geographer-miller.com, 2014.