La incertidumbre en la modelación de valores del suelo de la Gran Área Metropolitana, Costa Rica
Land value patterns show very distinct spatial associations with accessibility to urban centralities and physical factors in a territory. However, predictions based on models of this structure can be highly uncertain, as the underlying data also may show clustering (thus allowing for better predicti...
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| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | Online |
| Lenguaje: | eng |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/56618 |
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|---|---|
| author | Pérez Molina, Eduardo Vargas Aguilar, Darío |
| author_facet | Pérez Molina, Eduardo Vargas Aguilar, Darío |
| author_sort | Pérez Molina, Eduardo |
| collection | Revista Ingeniería (RI) |
| description | Land value patterns show very distinct spatial associations with accessibility to urban centralities and physical factors in a territory. However, predictions based on models of this structure can be highly uncertain, as the underlying data also may show clustering (thus allowing for better predictions in more densely sampled areas). An assessment of this uncertainty for land value extrapolations in the the San José Metropolitan Region of Costa Rica is presented, via conditional Gaussian simulation, and the determinants of this uncertainty were explored, to find spatial strengths and weaknesses in the modeling efforts. The E-Type prediction from the conditional Gaussian simulation was found to marginally improve on ordinary kriging methods and it also provided explicit uncertainty patterns, which are the inverse of the land value prediction. The estimated uncertainty was found to decrease with characteristics that identify suitability for urban land use (and thus higher land values). |
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| id | INII-RI-article-56618 |
| institution | Instituto de Investigaciones en Ingeniería (INII) |
| language | eng |
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| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad de Costa Rica |
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| spelling | INII-RI-article-566182024-01-29T16:03:23Z Uncertainty in Land Value Modeling of the San José Metropolitan Region, Costa Rica La incertidumbre en la modelación de valores del suelo de la Gran Área Metropolitana, Costa Rica Pérez Molina, Eduardo Vargas Aguilar, Darío Extrapolation land values sequential Gaussian simulation spatial factors uncertainty Extrapolación factores espaciales incertidumbre simulación gaussiana secuencial valor del suelo Land value patterns show very distinct spatial associations with accessibility to urban centralities and physical factors in a territory. However, predictions based on models of this structure can be highly uncertain, as the underlying data also may show clustering (thus allowing for better predictions in more densely sampled areas). An assessment of this uncertainty for land value extrapolations in the the San José Metropolitan Region of Costa Rica is presented, via conditional Gaussian simulation, and the determinants of this uncertainty were explored, to find spatial strengths and weaknesses in the modeling efforts. The E-Type prediction from the conditional Gaussian simulation was found to marginally improve on ordinary kriging methods and it also provided explicit uncertainty patterns, which are the inverse of the land value prediction. The estimated uncertainty was found to decrease with characteristics that identify suitability for urban land use (and thus higher land values). Los patrones de valor del suelo muestran asociaciones espaciales claras con accesibilidad a centralidades urbanas y a factores físicos de un territorio. Sin embargo, las predicciones basadas en esta estructura pueden ser altamente inciertas, dado que los datos mismos también exhiben aglomeración (y por tanto permiten mejores predicciones en las zonas más densamente muestreadas). Presentamos una evaluación de esta incertidumbre para extrapolaciones de valor del suelo en la Gran Área Metropolitana de Costa Rica mediante simulaciones gaussianas condicionales y exploramos los determinantes de esta incertidumbre, como forma de reconocer fortalezas y debilidades de esta predicción. La predicción E-Type simulada resultó marginalmente mejor que extrapolaciones mediante kriging ordinario y produjo una cuantificación espacialmente explícita de la incertidumbre. El patrón de incertidumbre resultó ser un espejo de los valores del suelo. Se encontró que la incertidumbre se reduce con características asociadas a mayor aptitud del suelo para usos urbanos y, por tanto, de mayor precio. Universidad de Costa Rica 2023-12-14 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article Artículo application/pdf text/html application/epub+zip https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/56618 10.15517/ri.v34i1.56618 Ingeniería; Vol. 34 No. 1 (2024): January - June 2024 Ingeniería; Vol. 34 Núm. 1 (2024): Enero - Junio 2024 Ingeniería; Vol. 34 N.º 1 (2024): Enero - Junio 2024 2215-2652 1409-2441 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/56618/58443 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/56618/58444 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/56618/58445 Derechos de autor 2023 Eduardo Pérez Molina, Darío Vargas Aguilar https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | Extrapolation land values sequential Gaussian simulation spatial factors uncertainty Extrapolación factores espaciales incertidumbre simulación gaussiana secuencial valor del suelo Pérez Molina, Eduardo Vargas Aguilar, Darío La incertidumbre en la modelación de valores del suelo de la Gran Área Metropolitana, Costa Rica |
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