Diseño de mallas de muestreo en presencia de anisotropías.

Abstract

En este trabajo se estudia el impacto de la presencia de anisotropías en el comportamiento espacial de la variable regionalizada de interés en una primera etapa de prospección sin información previa. Para lograr esto se crea un pseudocódigo para crear mallas de muestreo complementarias diseñadas. Estas mallas de muestreo diseñadas se aplican a una base de datos simulados y a una base de datos reales. En la base de datos simulados se estudian diferentes tipos de anisotropías, donde para cada una se crean 100 bases de datos. A cada una de las bases de datos se le aplica el pseudocódigo para crear mallas complementarias diseñadas con las cuales se realiza la estimación de recursos y posterior cálculo de beneficios. Para cada caso de anisotropía se toma como valor representativo el promedio de los resultados de las 100 bases de datos y se presenta la diferencia producida por mallas complementarias de distinto tamaño. Para evaluar la eficiencia de las mallas complementarias diseñadas se comparan sus resultados con mallas de muestreo complementarias aleatorias del mismo tamaño, donde para el caso simulados se presentan resultados similares debido a la gran extensión del área de estudio. En la base de datos reales se estudian datos irregulares de superficie con los cuales se crean mallas complementarias diseñadas. En este caso se detallan el mejor, el peor y el más probable caso respecto a los beneficios generados por las mallas complementarias diseñadas. Debido a que la densidad de muestras en el área de estudio es mayor en el caso de datos reales, se observan mayores diferencias entre mallas complementarias diseñadas y mallas complementarias aleatorias, donde las mallas complementarias diseñadas presentan un beneficio máximo de 433.478 [MUSD], mientras que el beneficio máximo de mallas complementarias aleatorias es de 397.137 [MUSD]