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Baker Neff

Estadística & Modelación Espacial

Usamos técnicas estadísticas avanzadas y modelación espacial para analizar patrones ecológicos e hidroclimáticos, ayudando a mejorar la toma de decisiones y respaldando proyectos de investigación y conservación.

Análisis estadístico a medida

Cada análisis se diseña según tus datos y objetivos de investigación. Desde regresiones y modelos mixtos hasta series de tiempo y simulaciones, aplicamos las técnicas que mejor se ajustan a tu problema.

  • GLM, GAM, PCA, clustering y simulaciones Monte Carlo
Análisis estadístico
Modelación espacial predictiva

Modelación espacial predictiva

Genera mapas predictivos de alta resolución para modelar la distribución espacial de variables ambientales clave en tu territorio de estudio. Combinamos técnicas geoestadísticas con modelos de machine learning para maximizar la precisión de las predicciones.

  • Carbono del suelo, distribución de especies, rendimiento de cultivos y más
  • Random Forest, XGBoost, redes neuronales y otros algoritmos de ML

Hidrología & clima

Analiza cuencas hidrográficas, precipitación, temperatura y evapotranspiración. Evalúa sequías e impactos futuros del cambio climático con datos espaciales de alta resolución.

  • Índices SPI/SPEI, delimitación de cuencas y downscaling hidroclimático
Hidrología y clima
Evaluación de riesgos ambientales

Evaluación de riesgos ambientales

Genera mapas de susceptibilidad a inundaciones, erosión, incendios forestales y sequías. Información espacial para la prevención y planificación territorial.

  • Mapas de riesgo con resolución a escala de cuencas y comunas

Escenarios de cambio climático

Proyecta cómo cambiará tu territorio bajo distintos escenarios climáticos. Downscaling de variables hidroclimáticas y corrección de sesgo de Modelos Climáticos Globales para obtener proyecciones a escala local.

  • Corrección de sesgo de GCM y análisis de impactos futuros
Escenarios de cambio climático
Geoestadística e interpolación espacial

Geoestadística

Interpolación espacial y análisis de autocorrelación para transformar datos puntuales en superficies continuas con estimaciones de incertidumbre. También integramos modelos de machine learning para mejorar las predicciones espaciales. Ideal para mapear variables ambientales a partir de muestreos en terreno.

  • Kriging, variogramas y análisis de patrones espaciales
  • Modelos híbridos que combinan geoestadística y machine learning

¿Necesitas un análisis a medida?

Conversemos sobre tus datos y objetivos para diseñar el análisis que tu proyecto necesita.

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