Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Al modelar el semivariograma, se puede examinar y cuantificar la autocorrelación. En geoestadísticas, se denomina modelado espacial, también conocido como análisis estructural o variografía. En el modelado espacial del semivariograma, comienza con un gráfico del semivariograma empírico, calculado como,
Semivariograma(distancia h) = 0,5 * promedio [ (valor en ubicación i– valor en ubicación j)2]para todos los pares de ubicaciones separados por la distancia h. La fórmula implica calcular la mitad de la diferencia cuadrada entre los valores de las ubicaciones asociadas. La diagramación de todos los pares rápidamente se vuelve imposible de administrar. En lugar de diagramar cada par, los pares se agrupan en bins de intervalo. Por ejemplo, calcule la semivarianza promedio de todos los pares de puntos que están a más de 40 metros de distancia, pero a menos de 50 metros. El semivariograma empírico es un gráfico de los valores de semivariograma promediados en el eje Y y la distancia (o intervalo) en el eje X (consulte el diagrama a continuación).
De nuevo, es la suposición de estacionariedad intrínseca lo que permite la replicación. Por tanto, puede utilizar el cálculo de promedios en la fórmula del semivariograma anterior.
Una vez que haya creado el semivariograma empírico, puede ajustar un modelo a los puntos que forman el semivariograma empírico. El modelado de un semivariograma es similar a ajustar una línea de mínimos cuadrados en el análisis de regresión. Seleccione una función para que sirva como modelo, por ejemplo, un tipo esférico que se eleva al principio y luego se nivela para distancias más grandes que van más allá de un determinado rango.
El objetivo es calcular los parámetros de la curva para minimizar las desviaciones desde los puntos de acuerdo con algún criterio. Hay muchos modelos de semivariogramas diferentes entre los cuales elegir.