Changes in Correlation Coefficients with Spatial Scale and Implications for Water Resources and Vulnerability Data

Abstract

Previous studies of correlation coefficients between paired observations using census, hydrologic, and remote sensing data abound. It is well established that bivariate relationships at coarser spatial resolutions are often stronger than at finer resolutions. No assessment as yet, however, corroborates this tendency with water resources variables. In this study, multiscale correlations between water use or water availability and population are presented in three river basins—the Missouri (United States), Danube (Europe), and Ganges (South Asia). High-resolution gridded data sets were obtained at 0.5° and resampled to fourteen different geographic scales to examine the effects of scale on the strength and trends of correlations. Correlation coefficients between most variable pairs increased at coarser scales. Smoothing fine-scale spatial patterns in the data at coarser scales is posited as a possible explanation. The increase was not often linear, however, nor was there always an increase. The Missouri Basin did not show a significant increase in correlations between water use and population with grid-cell size and nonlinear increases are evident in the Ganges Basin.

Son abundantes los estudios anteriores sobre coeficientes de correlación entre observaciones pareadas que utilizan datos censales, hidrológicos y de percepción remota. Está bien establecido que las relaciones bivariadas a resoluciones espaciales gruesas son a menudo más fuertes que a resoluciones más finas. Sin embargo, hasta ahora ninguna evaluación corrobora esta tendencia con las variables de los recursos hídricos. En este estudio, se presentan las correlaciones de multiescala entre el uso del agua o su disponibilidad y la población, en tres cuencas fluviales—las del Missouri (Estados Unidos), Danubio (Europa) y Ganges (Asia Meridional). Se obtuvieron conjuntos de datos cuadriculados de alta resolución a 0.5° en muestras retomadas en catorce diferentes escalas geográficas para examinar los efectos de la escala sobre la fuerza y tendencias de las correlaciones. Los coeficientes de correlación entre la mayoría de los pares variables aumentaron a escalas más gruesas. Como posible explicación se presenta la suavización de patrones espaciales a escala fina en los datos a escalas más gruesas. No obstante, a menudo el incremento no fue linear, ni siempre se presentó aumento. La Cuenca del Missouri no mostró un incremento significativo en las correlaciones entre el uso del agua y la población con el tamaño de las celdas de la cuadrícula, y los incrementos no lineares son evidentes en la Cuenca del Ganges.

Key Words:

• correlation
• geospatial
• multiscale
• river basin
• water resources

关键词:

• 相关性
• 地理空间
• 多尺度
• 流域
• 水资源

Palabras claves:

• correlación
• geoespacial
• multiescala
• cuenca fluvial
• recursos hídricos