Buscar

 

RI UFLA (Universidade Federal de Lavras) >
DEX - Departamento de Ciências Exatas >
DEX - Programa de Pós-graduação >
DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações) >

Por favor, utilize esse identificador para citar este item ou usar como link: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10966

Título: Modelo geoestatístico espaço-temporal com funções de covariância estacionárias não-separáveis aplicado ao albedo de superfície
Título Alternativo: Geostatistical space-time model covariance stationary functions inseparable applied to surface albedo
Autor(es): Alves, Henrique José de Paula
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1676599123972157
Orientador: Oliveira, Marcelo Silva
Membro da banca: Scalon, João Domingos
Membro da banca: Alves, Marcelo de Carvalho
Membro da banca: Brighenti, Carla Regina Guimarães
Assunto: Funções de covariância
Modelos espaço-temporais
Covariograma
Covariance functions
Spatial and temporal models
Covariogram
Data de Defesa: 24-Fev-2016
Data de publicação: 29-Mar-2016
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: ALVES, H. J. de P. Modelo geoestatístico espaço-temporal com funções de covariância estacionárias não-separáveis aplicado ao albedo de superfície. 2016. 53 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: Diversas áreas da ciência, tais como áreas ambientais, biológicas, epidemiológicas, agricultura, etc., têm dados provenientes caracterizados por variações no espaço e no tempo. Na maioria dos casos estudados, mensuram-se essas variações utilizando procedimentos estatísticos que levam ou não em conta as interações existentes entre as dimensões do espaço e do tempo. A geoestatística é um desses procedimentos. O objetivo é predizer observações em localizações e/ou tempos não amostrados. Estudos direcionados para este fim se destacam devido principalmente à grande aplicabilidade de modelos espaço-temporais. Para vários autores na literatura, existe uma carência de softwares direcionados para este tipo de análise. Gneiting (2002) propõe um modelo que tem como base a construção de funções de covariâncias válidas, atendendo à condição de serem positiva definidas e definindo campos aleatórios separáveis e não separáveis. Nesta dissertação, os objetivos são: apresentar uma revisão conceitual e metodológica das propostas de modelagem de Huang e Gneiting; analisar usando a linguagem R dados reais do albedo da superfície na região sul de Minas Gerais, utilizando a metodologia proposta por Gneiting. É importante ressaltar que o objetivo aqui não é ajustar o melhor modelo para os dados, mas sim investigar essa estrutura de modelagem. Os dados para as análises tratam da média diária da incidência do albedo, no sul de Minas Gerais, contados nos 31 dias do mês de dezembro do ano de 2010, obtidos por imagens de satélite através de sensoriamento remoto. As análises foram feitas utilizando os pacotes geoR, CompRandFld e fields disponíveis no software estatístico livre R.
Abstract: Several areas of science, such as environmental areas, biological, epidemiological, agrigultura, etc., have data from characterized by variations in space and time. In most of the cases, these variations are measure using statistical methods that take or not take into account the interactions between the dimensions of space and time. Geostatistics is one of those procedures. The goal is to predict observations locations and / or unsampled time. Directed studies for this purpose stand out mainly due to the wide applicability of spatio-temporal models. For many authors in the literature, there is a lack of targeted software for this type of analysis. Gneiting (2002) proposes a model that is based on the construction of valid covariance functions, given the condition of being positive definite and defining separable and inseparable random fields. In this thesis, the objectives are: Present a conceptual and methodological review of the proposed modeling Huang and Gneiting; Analyze using the R language actual data of the surface albedo in the southern region of Minas Gerais, using the methodology proposed by Gneiting. Importantly, the goal here is not to set the best model for the data, but rather investigate the modeling structure. Data for the analysis deal with the daily average incidence of albedo, in southern Minas Gerais, counted in the 31 days of December 2010, obtained by satellite images through remote sensing. Analyses were performed using the geoR packages, CompRandFld and fields available in the free statistical software R.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10966
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

Arquivos neste Item:

Arquivo Descrição TamanhoFormato
DISSERTACAO_Modelo geoestatístico espaço-temporal com funções de covariância estacionárias não-separáveis aplicado ao albedo de superfície.pdf11,28 MBAdobe PDFVer/abrir

Itens protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, Salvo indicação em contrário.


Mostrar estatísticas

 


DSpace Software Copyright © 2002-2007 MIT and Hewlett-Packard - Feedback