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Sistemas de coordenadas

Visualización y dibujo

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Normalmente los datos están formados por un conjunto de números. Los datos espaciales son similares, pero también incluye información numérica que le permite colocarla en algún lugar sobre la tierra. Estos números forman parte de un New Balance Kv373v1y Zapatillas Unisex Niños Azul Blue 40 EU New Balance Kv373v1y 40 EU Zapatillas Unisex Niños 96QT17jSfI
que proporcionan un marco de referencia de los datos para localizar las entidades sobre la superficie de la tierra, para alinear los datos en relación con otros, para realizar análisis espaciales precisos y para crear mapas.

Todos los datos espaciales se crean en un sistema de coordenadas, ya se trate de puntos, líneas, polígonos, rásteres o anotaciones. Las coordenadas se pueden especificar de muchas formas, como en grados decimales, pies, metros o kilómetros. De hecho, se puede utilizar cualquier forma de medición como sistema de coordenadas. Identificar este sistema de medición es el primer paso para seleccionar un sistema de coordenadas que mostrará los datos en la posición correcta en ArcGIS Pro en relación con el resto de datos.

Los datos se definen tanto en un sistema de coordenadas horizontales como verticales. Los sistemas de coordenadas horizontales localizan los datos en la superficie de la Tierra, mientras que los sistemas de coordenadas verticales localizan la altura o la profundidad relativas de los datos.

Los sistemas de coordenadas horizontales pueden ser de tres tipos: geográficos, proyectados y locales. Puede averiguar en qué sistema de coordenadas están los datos examinando las propiedades de la capa. Normalmente, las unidades de los sistema de coordenadas geográficas (GCS) están expresados en grados decimales, que miden los grados de la longitud (coordenadas x) y los grados de la latitud (coordenadas y). La ubicación de los datos se expresa en forma de números positivos o negativos: valores x e y positivos para el norte del ecuador y el este del meridiano base, y valores negativos para el sur del ecuador y el oeste del meridiano base.

Los datos espaciales también se pueden expresar utilizando sistemas de coordenadas proyectadas (PCS). Las coordenadas se expresan utilizando mediciones lineales en lugar de grados angulares. Finalmente, hay algunos datos que se pueden expresar en un sistema de coordenadas local, con un origen falso (0, 0 u otros valores) en una ubicación arbitraria que puede ser cualquier lugar de la tierra. Los sistemas de coordenadas locales se suelen utilizar para la representación cartográfica a gran escala (área pequeña). El origen falso se puede alinear o no a una coordenada real conocida, pero para el objetivo de la captura de datos, los rumbos y las distancias se pueden medir utilizando el sistema de coordenadas locales en lugar de las coordenadas globales. Normalmente, los sistemas de coordenadas locales se expresan en pies o en metros.

Se planteó un modelo netamente espacial, el cual se usa en el caso espacio–temporal, para definir unos parámetros iniciales a sentimiento, que se ajustan y se aplican en el posterior modelo espacio–temporal. Como se mencionó en la metodología, este modelo se conoce como el modelo de semivarianza espacial agrupado de la muestra.

En las figuras 10 , 11 y 12 se muestra el semivariograma espacial agrupado para cada uno de los modelos seleccionados:

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se muestran los parámetros ajustados de cada modelo de semivarianza, que fueron usados como parámetros iniciales del modelo de covarianza espacio–temporal.

Las figura 13 , 14 y figura 15 , muestran cada uno de los modelos de covarianza espacio–temporal. En ellas, la gráfica de la izquierda representa el modelo en dos dimensiones, donde se pueden observar las magnitudes evaluadas de la covarianza espacio–temporal en colores, y a la derecha, en tres dimensiones.

En la table 3 se tienen los parámetros ajustados de los modelos de covarianza espacio-temporal tenidos en cuenta.

La selección del modelo de covarianza espacio–temporal más adecuado para la predicción se determinó con el error medio cuadrático obtenido mediante validación cruzada. Dicho resultado se muestra para cada modelo en la tabla 4 .

El modelo óptimo de covarianza espacio–temporal para el conjunto de datos de precipitación entre enero y noviembre de 2007 corresponde al esférico, ya que tiene el menor error de predicción en la validación cruzada.

La pepita no debe superar el 50% de la meseta para los modelos de covarianza espacio–temporal, en caso contrario las predicciones que se obtengan pueden ser muy imprecisas. En la tabla 2 , que muestra los parámetros de los modelos de semivarianza, solo el modelo exponencial cumple con dicha condición, sin embargo se sostiene la selección del modelo esférico, ya que en este tipo de estudios el error de predicción en la validación cruzada tiene más peso que la interpretación de parámetros del modelo de covarianza. Por otro lado, la meseta, que se define como el valor máximo que adopta el modelo de variograma para distancias elevadas más allá de las cuales no hay auto correlación espacial (Fortin y Dale, 2005), no supera el valor de 10 000 en ninguno de los tres modelos, representando una baja variabilidad.

El rango puede asimilarse como la distancia para la cual los valores de la variable dejan de estar correlacionados. De las tabla 2 y New Balance Zapatillas W Custom Classic INT Negro/Naranja EU 415 US 10 mK98eoxpFf
, que muestran los parámetros base y los ajustados de los modelos respectivamente, se observa que el valor de este no supera los 63 km, por lo que el fenómeno puede interpretarse localmente estacionario (Isaaks y Srivastva, 1989).

El rango temporal de la tabla 3 para el modelo esférico esta dado en días, este valor se puede interpretar como el rango en el cual se pueden realizar predicciones en el tiempo. La inconsistencia que se observa de este parámetro puede deberse a que los datos con que fue llevado a cabo el estudio tenían una resolución temporal de solo doce meses; de todas maneras, si se contara con una resolución temporal mayor, se podría mejorar sustancialmente la consistencia de dicho parámetro con la realidad del fenómeno.

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