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Introdução à medição

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Javier Méndez Lorente
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Índice: Introdução à medição

En esta entrada, se abordará el uso de la instrumentación y la interpretación de los datos obtenidos en relación con parámetros agronómicos, biomecánicos y de jugabilidad de las superficies deportivas de césped natural.

Para la correcta gestión y mejora continua de estas superficies, es fundamental conocer y medir los diversos parámetros que las caracterizan, ya que no se puede mejorar aquello que no se mide. Además, se requieren herramientas específicas para el análisis de cada uno de los parámetros que se deseen estudiar.

La elección de una instrumentación adecuada es fundamental para obtener información precisa y confiable sobre los parámetros que se miden. La calidad de los instrumentos de medida se evalúa a través de varios atributos esenciales:

  • Sensibilidad: Este atributo, también conocido como resolución, indica la variación más pequeña que el instrumento puede detectar. Puede presentarse en lecturas digitales o analógicas. Una alta sensibilidad permite captar cambios sutiles en el parámetro medido.
  • Repetibilidad: Se refiere a la capacidad del instrumento para producir lecturas consistentes y precisas cuando se realizan mediciones repetidas bajo las mismas condiciones. La repetibilidad es crucial para garantizar que los datos obtenidos sean fiables y puedan ser utilizados con confianza.
  • Exactitud: Este atributo mide la capacidad del instrumento para proporcionar el valor verdadero de la medición. La exactitud es el determinante final de la calidad de un instrumento, ya que asegura que las mediciones reflejan fielmente la realidad del parámetro evaluado.

Lectura de Datos

Una vez seleccionada la herramienta adecuada y realizadas las mediciones necesarias, se obtiene un conjunto de datos que se analizará correctamente. Generalmente, las variables estadísticas objeto de estudio serán de tipo cuantitativo, como los resultados de un ensayo de compactación de un campo de fútbol. Es crucial caracterizar la muestra utilizando los estadísticos más importantes, que incluyen:

Media:

La media se obtiene al dividir la suma de un conjunto de datos entre la cantidad de ellos. Por ejemplo, la dureza media de un campo de fútbol se calcula sumando todas las mediciones de dureza y dividiéndolas por el número total de mediciones.

Mediana:

En un conjunto de datos, la mediana es el valor que se encuentra en el punto medio al ordenar los datos de menor a mayor. Esto significa que la mitad de los valores son menores que la mediana y la otra mitad son mayores.

Desviación Típica:

Esta medida cuantifica la variación o dispersión de un conjunto de datos numéricos. Una desviación típica baja indica que la mayoría de los datos están agrupados cerca de la media, mientras que una desviación alta sugiere que los datos están más dispersos. En el contexto de la calidad del campo, bajas desviaciones estándar son deseables, ya que indican una superficie uniforme y consistente.

Regresión Lineal:

La regresión lineal se utiliza para identificar y cuantificar la relación entre dos variables. Al representar las medidas en una gráfica X-Y, la regresión lineal permite predecir el comportamiento de una variable basándose en la otra. Por ejemplo, puede utilizarse para prever cómo cambios en la compactación del suelo afectarán la jugabilidad del campo.

Regresión Lineal

Al realizar una regresión lineal, se obtiene el valor R², que varía de 0 a 1. Un valor de 0 indica que no hay relación, mientras que un valor de 1 indica una relación de predicción perfecta. Se considera una relación aceptable a partir de 0.8.

Existen claros ejemplos de estas relaciones, como las altas correlaciones inversas entre parámetros biomecánicos, como la absorción de impactos y la restitución de energía, donde cuanto mayor es una de ellas, menor es la otra.

Consideraciones Climatológicas

En las mediciones realizadas para torneos, es esencial medir parámetros climatológicos como la velocidad del viento, la temperatura y la humedad relativa. Estos factores pueden afectar la precisión de las mediciones. Por ejemplo, altos valores de velocidad del viento pueden impedir una medición correcta, lo que hace necesario registrar estas condiciones o eliminar las circunstancias perturbadoras, como el uso de túneles para la medición de la velocidad del green.

Medición en condiciones de viento

Mapas de Calor

Un mapa de calor es una técnica de visualización de datos que representa diferentes magnitudes mediante colores o tonos sobre un área específica, facilitando la interpretación de los datos. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son herramientas clave para la creación de estos mapas, ya que interpolan los resultados y permiten una visualización detallada. Existen SIG de uso libre, como GvSIG de la Comunidad de Valencia y QGIS.

A continuación, se presentan dos ejemplos de cómo se pueden representar datos utilizando mapas de calor:

Ensayo de Pluviometría (mm): Un mapa de calor puede mostrar la distribución de la precipitación sobre un campo deportivo. Áreas con mayor cantidad de lluvia se representan con colores más intensos, mientras que áreas con menos precipitación se muestran con tonos más suaves. Esto permite identificar zonas con problemas de drenaje o humedad excesiva.

Representación de ensayo de pluviometría

Dureza del Terreno (gravities): Mediante un mapa de calor, se puede visualizar la dureza del suelo en diferentes partes del campo. Zonas con alta compactación aparecerán en colores más oscuros, indicando áreas que pueden requerir aerificación. Por otro lado, áreas con menor dureza se mostrarán en tonos más claros, señalando suelos más sueltos.

Representación de la dureza en un campo de fútbol

Los mapas de calor proporcionan una visión intuitiva y clara de los datos recogidos, lo que facilita la toma de decisiones en la gestión de superficies deportivas. Al visualizar las diferentes magnitudes en un solo mapa, es posible identificar patrones y áreas problemáticas de manera rápida y eficiente.

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