Menggunakan Statistik Spasial untuk Memprediksi Variasi Lingkungan di Luar Angkasa

Berdasarkan sifatnya, variabel lingkungan bergantung pada lokasi: Mereka berubah dengan perubahan lokasi geospasial. Tujuan pemodelan variabel lingkungan dengan statistik spasial adalah memungkinkan prediksi spasial yang akurat sehingga Anda dapat menggunakan prediksi tersebut untuk memecahkan masalah yang berkaitan dengan lingkungan.

Statistik spasial dibedakan dari pemodelan sumber daya alam karena berfokus pada memprediksi bagaimana perubahan ruang mempengaruhi fenomena lingkungan. Wajar, variabel waktu juga dipertimbangkan, namun statistik spasial adalah tentang penggunaan statistik untuk memodelkan pekerjaan dalam fenomena spasial. Perbedaannya adalah cara pendekatannya.

Mengatasi masalah lingkungan dengan analisis prediktif spasial

Anda dapat menggunakan statistik spasial untuk memodelkan variabel lingkungan melintasi ruang dan waktu sehingga Anda dapat memprediksi perubahan variabel lingkungan di seluruh ruang angkasa. Daftar berikut menjelaskan jenis masalah lingkungan yang dapat Anda modelkan dan prediksikan dengan menggunakan pemodelan statistik spasial:

• Epidemiologi dan kesehatan manusia lingkungan: Pola dan distribusi penyakit
• Meteorologi: Fenomena cuaca
• Api sains: Penyebaran api (dengan menyalurkan bagian dalam Smokey si Beruang Anda!)
• Hidrolika: Konduktivitas Akifer
• Ekologi: Distribusi mikroorganisme melintasi dasar danau sedimen

Jika tujuan Anda adalah membuat model yang dapat Anda gunakan untuk memprediksi bagaimana perubahan dalam ruang akan mempengaruhi variabel lingkungan, Anda dapat menggunakan statistik spasial untuk membantu Anda melakukan ini.

Menggambarkan ilmu data yang terlibat

Karena statistik spasial melibatkan pemodelan parameter x, y, z yang terdiri dari kumpulan data spasial, statistik yang terlibat bisa menjadi agak menarik dan tidak biasa. Statistik spasial, kurang lebih, merupakan perkawinan analisis spasial GIS dan analisis prediktif lanjutan. Daftar berikut ini menjelaskan beberapa proses sains data yang biasanya digunakan saat menggunakan statistik untuk membangun model spasial prediktif:

• Statistik spasial: Statistik spasial sering melibatkan krige dan kriging, serta analisis variogram. Istilah "kriging" dan "krige" menunjukkan hal yang berbeda. Metode Kriging adalah seperangkat algoritma estimasi statistik yang memiliki data kurva yang sesuai dengan kurva dan menghasilkan permukaan prediksi untuk keseluruhan area studi. Krige mewakili penerapan algoritme kriging secara otomatis, di mana Anda menggunakan parameter default sederhana untuk membantu menghasilkan permukaan prediksi. A variogram adalah alat statistik yang mengukur seberapa berbeda data spasial menjadi seperti jarak antara titik data meningkat. Variogram adalah ukuran "ketidaksamaan spasial". Saat Anda krige, Anda menggunakan model variogram dengan parameter yang ditentukan secara internal untuk menghasilkan permukaan prediksi dan interpolatif.
• Pemrograman statistik: Yang satu ini melibatkan distribusi probabilitas, analisis deret waktu, analisis regresi, dan simulasi Monte Carlo, di antara proses lainnya.
• Analisis Clustering: Proses dapat mencakup algoritma tetangga terdekat, k-means clustering, atau perkiraan kerapatan kernel. Teknologi GIS:
• Teknologi GIS banyak muncul dalam bab ini, namun hal itu diharapkan karena analisis spasial dan penawaran pembuatan petanya sangat fleksibel. Kebutuhan pengkodean:
• Pemrograman untuk proyek statistik spasial dapat dilakukan dengan menggunakan R, SPSS, SAS, MATLAB, dan SQL, di antara bahasa pemrograman lainnya. Mengatasi masalah lingkungan dengan statistik spasial

Contoh bagus untuk menggunakan statistik spasial untuk menghasilkan prediksi mengenai variabel lingkungan yang bergantung pada lokasi dapat dilihat pada karya Dr. Pierre Goovaerts baru-baru ini. Dr. Goovaerts menggunakan statistik tingkat lanjut, pengkodean, dan keahlian subjek subjeknya yang berwibawa dalam teknik pertanian, ilmu tanah, dan epidemiologi untuk mengungkap korelasi antara pola penyakit spasial, mortalitas, paparan toksin lingkungan, dan sosiodemografi.

Dalam salah satu proyek terbaru Dr. Goovaerts, dia menggunakan statistik spasial untuk memodelkan dan menganalisis data konsentrasi arsenik air tanah, lokasi, sifat geologi, pola cuaca, topografi, dan tutupan lahan. Melalui studi sains data lingkungan baru-baru ini, dia menemukan bahwa kejadian kanker kandung kemih, payudara, dan prostat berkorelasi spasial dengan paparan arsenik jangka panjang.

Sehubungan dengan teknologi dan metodologi sains data, Dr. Goovaerts biasanya menerapkan yang berikut ini:

pemrograman statistik Spasial:

• Sekali lagi, analisis kriging dan variogram ada di daftar teratas. Pemrograman statistik:
• Regresi kuadrat terkecil dan Monte Carlo (metode simulasi acak) sangat penting untuk karya Dr. Goovaerts. Teknologi GIS:
• Jika Anda ingin membuat fungsionalitas pembuatan peta dan metodologi analisis data spasial, Anda memerlukan teknologi SIG.