MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 586 / JULIO 2026 34 Modelando variograma experimental Estos valores deben ajustarse a una curva (fórmula matemática), una que describa las principales características, mientras ignora la fluctuación errática de punto a punto. Las funciones para el ajuste son: modelo esférico, modelo exponencial y modelo gaussiano. De la Figura 10 en el acimut 90° presenta la precipitación de mejor comportamiento estructural. Se verificará cuál modelo se ajusta mejor. Para ello, se escoge el modelo que presente menor valor de Root Mean Square Error (RMSE). Cálculo del Root Mean Square Error El cálculo permite cuantificar cuán bien un modelo teórico de variograma se ajusta a los datos experimentales. Evalúa la diferencia entre los valores que predice el modelo y los valores observados, considerando todas las distancias (Lags) analizadas. Al calcular la raíz cuadrada del promedio de los errores al cuadrado, el RMSE expresa ese desajuste en las mismas unidades que la variable original, lo que lo hace fácil de interpretar. En términos prácticos, cuanto más bajo sea el RMSE, mejor es el ajuste del modelo a los puntos experimentales. Por eso, es una herramienta clave para comparar distintos modelos teóricos (como el exponencial, esférico o gaussiano) y seleccionar aquel que represente con mayor precisión la estructura espacial de los datos analizados. Presenta la siguiente fórmula: (Ymodel(hi): valor del variograma modelo en el Lag ℎi. Yexp(ℎi): valor del variograma experimental en ese mismo Lag. n: número total de Lags (pares de puntos). El modelo exponencial se ajusta mejor a los datos experimentales en conjunto, tiene forma suave y progresiva, ideal para datos de precipitación, respeta la continuidad, refleja la estructura espacial real con mayor fidelidad. Por tanto, se elige el modelo exponencial porque: Tiene el menor error de ajuste. Su forma es coherente con el comportamiento real de la precipitación. Figura 7. Variograma experimental: dirección 2 (45°). Tabla 17. Valores para Graficar Variograma Experimental de la Figura 7 Distancia Gamma(h) Dir2-45º Sill 500 0.12 1 3000 4.22 1 4500 0.2 1 Tabla 16. Valores para Graficar Variograma Experimental de la Figura 6 Distancia Gamma(h) Dir1-0º Sill 1000 0.6523 1 2000 0.3846 1 2500 0.4995 1 3000 2.1120 1 4500 0.8980 1 Tabla 18. Parámetros del Variograma Experimental del Modelo Exponencial Dir90º Modelo de variograma Dir90º Nº Estructura c Tipo de estructura a 0 0.0 Varianza pepita 1 1.0 Exponencial 1200
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