Análisis cuantitativo y modelización de datos terrestres y medioambientales: Consideraciones sobre los datos espaciotemporales

Título original:

Quantitative Analysis and Modeling of Earth and Environmental Data: Space-Time and Spacetime Data Considerations

Contenido del libro:

Quantitative Analysis and Modeling of Earth and Environmental Data: Space-Time and Spacetime Data Considerations introduce la noción de análisis cronotopológico de datos que ofrece un análisis sistemático y cuantitativo de datos de múltiples fuentes y proporciona información sobre la distribución espacial y la dinámica temporal de los atributos naturales (físicos, biológicos, sanitarios, sociales).

Incluye modelos y técnicas para manejar datos que pueden variar en el espacio y/o en el tiempo, y pretende mejorar la comprensión de las leyes físicas del cambio subyacentes a los conjuntos de datos numéricos disponibles, teniendo en cuenta al mismo tiempo las incertidumbres in situ y los errores de medición pertinentes (conceptuales, técnicos, computacionales). Considera la síntesis de métodos científicos basados en la teoría (modelización estocástica, geoestadística moderna) y técnicas basadas en datos (aprendizaje automático, redes neuronales artificiales), de modo que sus puntos fuertes individuales se combinen actuando simbióticamente y complementándose entre sí.

Las nociones y métodos presentados en Quantitative Analysis and Modeling of Earth and Environmental Data: Space-Time and Spacetime Data Considerations cubren una amplia gama de datos en diversas formas y fuentes, incluyendo mediciones duras, observaciones blandas, información secundaria y variables auxiliares (mediciones a nivel del suelo, observaciones por satélite, instrumentos y registros científicos, protocolos y encuestas, modelos empíricos y gráficos). Este libro, que incluye aplicaciones prácticas del mundo real así como ejercicios prácticos, es un completo tutorial paso a paso de técnicas basadas en la teoría y en los datos que ayudará a estudiantes e investigadores a dominar el análisis de datos y la modelización en ciencias de la tierra y del medio ambiente (incluidas aplicaciones de salud ambiental y exposición humana).