The variogram is one of the most important tools in the assessment of spatial variability and a crucial parameter for kriging. It is widely known that an estimator for the variogram cannot be used as its representator in some contexts because of its lack of conditional semi negative definiteness. Consequently, once the variogram is estimated, a valid family must be chosen to fit an appropriate model. Under isotropy, this selection is carried out ''by eye'' from the observation of the variogram estimated curve. In this paper, a statistical methodology is proposed to explore a valid model for the variogram. The statistic for this approach is based on quadratic forms depending on smoothed random variables which gather the underlying spatial variation. The distribution of the test statistic is approximated by a shifted chi-square distribution. A simulation study is also carried out to check the power and size of the test. Reference bands, as a complementary graphical tool, are calculated. An example from the literature is used to illustrate the methodologies presented.
La urbanización es uno de los principales factores antropogénicos que ha causado la reducción de la superficie verde y la sustitución de los hábitats preexistentes en las ciudades. En la actualidad, más de la mitad de la población humana mundial se concentra en zonas urbanas y la región de américa latina es una de las más urbanizadas del mundo, con el 80% de su población en las ciudades y un deterioro progresivo en aspectos energético-ambientales. El objetivo futuro es determinar estrategias de intervención que posibiliten alcanzar mejoras en los valores de actividad fotosintética vegetal en ciudades forestadas de la región insertas en clima seco. El trabajo ha permitido una categorización del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en las manzanas urbanas del Área Metropolitana de Mendoza (AMM) a partir de sistemas de información geográfica (SIG) y del análisis de imágenes satelitales Landsat 8. Los resultados obtenidos indican un vigor vegetativo nulo o bajo del 39.87% en las manzanas del AMM y moderado del 45.47%. La categorización de las manzanas, ha permitido además un análisis estadístico preliminar por departamento considerando las estaciones otoño-invierno y primavera-verano. En el AMM el NDVI anual del 52.08% de las manzanas urbanas de Godoy Cruz se ubican en el rango nulo o bajo; seguido por Guaymallén 48.24% y Maipú 45.61%. La gobernanza eficiente de las ciudades en la región requiere de políticas proactivas, planificación estratégica y legislación que integren la silvicultura urbana. El trabajo aporta conocimiento de base, necesario para un enfoque integrado de sostenibilidad.
En este trabajo se relata la implementación de una actividad para construir la noción de parábola como lugar geométrico y al mismo tiempo el de la función cuadrática, utilizando el software dinámico Geogebra. El mismo se llevó a cabo en un curso de tercer año de nivel secundario y los registros analizados corresponden al seguimiento realizado a dos alumnas. A partir del análisis a posteriori de estos registros, mostramos indicios de cómo el software influye en las estrategias de resolución propuestas por estas alumnas para el caso de la instrumentación y como la gestión del docente condicionó el proceso de instrumentalización.
La cantidad de humedad al sur de la Patagonia (argentino-chilena), en parte condicionada por la presencia de la cordillera, determina cambios en los atributos de las comunidades vegetales. Los índices de vegetación obtenidos por sensores remotos están asociado a la cantidad de material fotosintéticamente activo y Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA), entre otras características de la vegetación. El índice de vegetación más utilizado es el índice Verde Diferencia Normalizada (NDVI). Particularmente la I-NDVI (Integral del índice de vegetación) está asociada a PPNA. El objetivo de este trabajo es describir el comportamiento de la vegetación en dos sitios del sur de la Patagonia (Río Gallegos y Punta Arenas) a través del NDVI y su relación con variables meteorológicas. Datos de precipitación y temperatura fueron obtenidos de estaciones meteorológicas y los datos espectrales (NDVI- de imágenes MOD13Q1, 250m, 16 días) utilizando la plataforma Google Earth Engine. Se calcularon índices de precipitación estandarizados (SPI y SPEI). Se realizaron correlaciones entre los datos meteorológicos y espectrales. El NDVI describió el comportamiento de la vegetación. La evolución intraanual del NDVI es diferente en los sitios evaluados. El área de Punta Arenas presenta valores más altos todo el año (mayor I-NDVI) y un comportamiento unimodal (máximo en diciembre), mientras que Río Gallegos presentó dos picos (octubre y abril). Resultados preliminares indican que el NDVI está correlacionado con temperatura anual en Punta Arenas, mientras que en Río Gallegos correlacionó con la precipitación acumulada. La I-NDVI estuvo correlacionado con SPI y SPEI (10 meses) solo en Río Gallegos.
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