DESIGN OF A SAMPLING NETWORK FOR AN ESTUARY IN THE COLOMBIAN CARIBBEAN

Ramón Giraldo Henao; Néstor Méndez; David Ospina

doi:10.18257/raccefyn.25(97).2001.2784

Vol. 25 Núm. 97 (2001), Ciencias de la tierra

Vol. 25 Núm. 97 (2001)

DISEÑO DE UNA RED DE MUESTREO PARA UN ESTUARIO EN EL CARIBE COLOMBIANO

Ciencias de la tierra

https://doi.org/10.18257/raccefyn.25(97).2001.2784

Publicado 2024-08-02

Ramón Giraldo Henao⁺⁻
Néstor Méndez⁺⁻
David Ospina⁺⁻

Ramón Giraldo Henao

Oepartment of Mathematics and Statistics National University of Colombia. Address: Departamento de Matemáticas y Estadística Universidad Nacional de Colombia, Ciudad Universitaria, Bogotá D.C. Colombia, Sudamérica.

Néstor Méndez

Department of Physics, National Univers ity of Colombia. Address: Departamento de Física. Universidad Nacional de Colombia. Ciudad Universitaria, Bogotá, O.C. Colombia, Sudamérica.

David Ospina

Department of Mathematics and Statistics National University of Colombia. Bogotá, O.C. Colombia. Address: Departamento de Matemáticas y Estadística. Universidad Nacional de Colombia, Ciudad Universitaria. Bogotá, D.C. Colombia, Sudamérica.

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Cómo citar

Giraldo Henao, R., Méndez, N., & Ospina, D. (2024). DISEÑO DE UNA RED DE MUESTREO PARA UN ESTUARIO EN EL CARIBE COLOMBIANO. Revista De La Academia Colombiana De Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 25(97), 509–518. https://doi.org/10.18257/raccefyn.25(97).2001.2784

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Resumen

Se diseñó una red de muestreo para el monitoreo de variables fisicoquímicas y biológicas en el estuario Ciénaga Grande de Santa Marta, ubicado en la costa norte de Colombia. Inicialmente, a través de muestreo sistemático de cuadrículas, se escogieron 115 puntos para medir las variables consideradas. Con base en los datos observados se estimó, para cada variable, la estructura de autocorrelación espacial por medio de la función de semi varianza. Posteriormente, para redes de diferente tamaño. se calcularon las correspondientes varianzas de predicción, tomando como base los modelos de semi varianza ajustados. La comparación de las varianzas de predicción para las diferentes redes y de los costos asociados con cada una de ellas, permitió establecer un conjunto de sitios de muestreo que a un costo razonable disminuyen el error de predicción para las variables de interés.

https://doi.org/10.18257/raccefyn.25(97).2001.2784

Palabras clave

Estuario | geoestadística | redes de muestreo

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Citas

Bresler, E. & Green, R. E. 1982. Soil parameters and sampling scheme for characterizing soil hydraulic properties of a watershed. Technical report Number 148, University of Hawaii, Honolulu.

Caselton, W. F. & Zidek, J. V. 1984. Optimal monitoring networks designs. Statistics & Probability Letters, 2: 223-227.

Cressie, N. 1989. Geostatistics. The American Statistician, 43(4): 611-623.

Cressie, N. 1991. Statistics for spatial data, John Wiley & Sons, New York.

Díaz-Francés, E. 1993. Introducción a los conceptos básicos de geoestadística. Memorias del seminario en Estadística y Medio Ambiente, CIMAT, Guanajuato, México.

Dale, V. H., Franklin, R. L. A., Post, W. M. & Gardner, R. H. 1991. Sampling ecological information: Choice of sample size. Ecological Modeling, 57: 1-10.

Englund, E. and Sparks, A. 1988. GeoEAS User's guide. E. P. A. Las Vegas, Nevada.

Giraldo, R., J. Martínez, S. Zea, H. Hurtado & E. Madera. 1995. Análisis de clasificación de series temporales: El caso de la salinidad en la Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia. An. Inst. Invest. Mar. Punta Betín, 24: 123-134.

Giraldo, R., W. Troncoso, J. E. Mancera & N. Méndez. 2000. Geoestadística. Una herramienta para la modelación en estuarios. Rev. Acad. Col. Ciencias. 24(90), 59-72.

IGAC. 1973. Monografía del Departamento del Magdalena. Instituto Geográfico Agustín Codazzi, Bogotá.

Isaaks, E. & Srivastava, R. M. 1987. Applied Geostatistics. Oxford University Press, New York.

Journel, A. G. & Huijbregts, C. J. 1978. Mining Geostatistics. Academic Press, New York.

McBratney, A. B., Webster, R. & Burgess, T. M. 1981. The design of optimal sampling schemes for local estimation and mapping of regionalized variables I. Computers and Geosciences, 7(4): 331-334.

McBratney, A. B. & Webster, R. 1981. The design of optimal sampling schemes for local estimation and mapping of regionalized variables II. Computers and Geosciences, 7(4): 335-365.

Myers, D. E. 1987. Optimization of sampling locations for variogram calculations. Water Resources Research, 23(3): 283-293.

Petitgas, P. 1996. Geostatistics and their applications to fisheries survey data. In Megrey, B. A. and Moksness, E. (eds), Computers in Fisheries Research, pp. 114-142, Chapman-Hall, London.

Rossi, J. P., Lavelle, P. & J. E. Tondoh. 1995. Statistical tools for soil biology. Geostatistical analysis. Eur. J. Soil Biol. 31(4), 173-181.

Russo, D. 1984. Design of an optimal sampling network for estimating the variogram. Soil Sci. Soc. Am. J., 48: 708-716.

Seber, G. A. F. 1986. A review of estimating animal abundance. Biometrics, 42: 267-269.

Thompson, S. K. 1992. Sampling. John Wiley & Sons, New York.

Vidal, L. A. 1995. Estudio del fitoplancton en el sistema lagunar estuarino tropical Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia, durante el año 1987. Tesis M. Sc. Biol. Mar., Universidad Nacional de Colombia. Santa Fe de Bogotá.

Warrick, A. W., D. E. Myers y Nielsen, D. R. 1986. Geostatistical methods applied to soil science. Methods of soil analysis. Part 1, Physical and mineralogical methods, Agronomy Monograph Number 9: 53-81.

Wiedemann, H. V. 1973. Reconnaissance of the C. G. S. M., Colombia: Physical parameters and geological history. Milt. Inst. Colombo-Aleman Inv. Cientif., 7: 85-119.

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