Recetas en Python para Ciencias de la Tierra

¿Qué realiza un científico de la Tierra?

• Observación y recolección de datos sobre procesos naturales de la Tierra.
• Formulación y testeo de hipótesis.
• Predicciones sobre los futuros cambios de la Tierra.

Explorar la Tierra implica adquirir y analizar datos numéricos. Un científico de la Tierra necesita un entendimiento de métodos estadísticos y numéricos, a la par de herramientas computacionales para poder analizar los datos adquiridos.

Colección de datos

• Muestra muy limitada.
• Un gran número de incertidumbres.
• Usualmente los datos se usan para describir fenómenos naturales.

Con una muestra pequeña, podemos obtener información para predecir las características de una población gigante.

Dependiendo de la población de interés, una muestra obtenida podría no reflejar completamente las características generales de dicha población.

• Escoger una muestra apropiada es el primer paso para un buen conjunto de datos.
• Una buena estrategia requiere decidir el tamaño de la muestra y el esquema de muestreo espacial.

Tipos de datos

1. Datos nominales: Información presentada como listas de nombres; ej., especies fósiles en una capa de caliza.
2. Datos ordinales: Datos numéricos con rangos irregulares; ej., escala de dureza de Mohs o escala Mercalli modificada para intensidad sísmica (I a XII).
3. Datos de razón: Datos con intervalos constantes y un cero natural; ej., peso o longitud de un objeto.
4. Datos de intervalo: Datos ordenados con intervalos constantes pero sin un cero absoluto; ej., temperaturas en °C o °F.
5. Datos cerrados: Proporciones que suman un total fijo; ej., composición porcentual de elementos en una muestra de roca.
6. Datos espaciales: Datos recogidos en un área 2D o 3D; ej., distribución de espesores de una capa de arenisca.
7. Datos direccionales: Datos expresados en ángulos; ej., orientación de vetas o dirección de flujo de lava.

Métodos de análisis de datos en ciencias de la Tierra

1. Métodos univariados: Cada variable se analiza de manera independiente. Ejemplo: calcular el promedio y la dispersión del contenido de sodio en vidrios volcánicos para entender procesos de meteorización química.

2. Métodos bivariados: Examina la relación entre dos variables. Ejemplo: el diagrama de Harker que relaciona concentraciones de óxidos químicos con SiO₂ en rocas ígneas.

3. Análisis de series temporales: Estudia secuencias de datos en función del tiempo, identificando tendencias, ciclos y componentes aleatorios. Ejemplo: analizar variaciones climáticas cíclicas en rocas sedimentarias.

4. Procesamiento de señales: Manipula señales para reducir ruido y separar componentes de interés. Ejemplo: aumentar la relación señal-ruido en datos sísmicos.

5. Análisis espacial: Examina patrones en 2D o 3D y realiza interpolaciones para estimar distribuciones. Ejemplo: analizar sistemas de drenaje o identificar formas antiguas del paisaje.

6. Procesamiento de imágenes: Mejora imágenes para extraer características específicas. Ejemplo: contar granos minerales en imágenes microscópicas o usar imágenes satelitales para mapear tipos de roca.

7. Análisis multivariado: Analiza múltiples variables simultáneamente, a menudo con reducción de dimensiones. Ejemplo: correlacionar capas de cenizas volcánicas mediante huellas geoquímicas.

8. Análisis de datos direccionales: Examina datos angulares o esféricos. Ejemplo: analizar orientaciones de estrías en planos de falla o investigar orientaciones de ejes c de cuarzo en rocas.

Referencias

• Trauth, Martin. Python Recipes for Earth Sciences, 2nd Edition (2024).