1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
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dc.creatorSeidel, Enio Júnior-
dc.creatorOliveira, Marcelo Silva de-
dc.date.accessioned2020-11-13T21:15:35Z-
dc.date.available2020-11-13T21:15:35Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationSEIDEL, E. J.; OLIVEIRA, M. S. de Proposta de uma generalização para os modelos de semivariogramas Exponencial e Gaussiano. Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas, Londrina, v. 34, n. 1, p. 125-132, jan./jul. 2013. DOI: 10.5433/1679-0375.2013v34n1p125.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45500-
dc.description.abstractThe aim of this work was to propose a correction for Exponential and Gaussian models due to the different percentages of explanation of the contribution. The procedure consisted in determining the value of a correction called k, based on the percentage of explanation of the contribution that one wants to reach. Correction k was calculated for 95% and 99.99% of the contribution, showing that it is possible to obtain different mathematical expressions for Exponential and Gaussian models. In addition, generalized expressions for these two models were constructed. For better observation of the behavior of models for different values of k, a scenario of spatial dependence was simulated, and from this scenario, the Exponential and Gaussian models were fitted considering the range obtained at 95% and 99.99% of the contribution. It was possible to perform the correction, and based on the results, a generalization of Exponential and Gaussian models was constructed. Furthermore, it was possible to visualize that it is possible to model different spatial dependences, since different percentages of explanation of the contribution can be considered. However, it is noteworthy that the percentage of 99.99% of explanation of the contribution is the closest to reality, showing that the correction with k = 9 is the ideal situation for a better approximation to the actual behavior of the phenomenon.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Londrinapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceSemina: Ciências Exatas e Tecnológicaspt_BR
dc.subjectAnálise Variográficapt_BR
dc.subjectContinuidade espacialpt_BR
dc.subjectAlcance de dependência espacialpt_BR
dc.subjectVariographic analysispt_BR
dc.subjectSpatial continuitypt_BR
dc.subjectRange of spatial dependencept_BR
dc.titleProposta de uma generalização para os modelos de semivariogramas Exponencial e Gaussianopt_BR
dc.title.alternativeProposal of a generalization for Exponential and Gaussian semivariogram modelspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO objetivo do trabalho foi propor uma correção para os modelos exponencial e gaussiano em função de diferentes percentuais de explicação da contribuição. O procedimento consistiu em determinar o valor de uma correção, denominada de k, com base no percentual de explicação da contribuição que se deseja atingir. Foi calculada a correção k para 95% e 99,99% da contribuição, mostrando ser possível obter diferentes expressões matemáticas para os modelos exponencial e gaussiano. Além disso, foram construídas as expressões generalizadas para esses dois modelos. Para uma melhor observação do comportamento dos modelos, para diferentes valores de k, é simulado um cenário de dependência espacial e, a partir desse cenário, são ajustados os modelos exponencial e gaussiano considerando o alcance obtido a 95% e 99,99% da contribuição. Foi possível realizar a correção, e, com base nessa, construiu-se uma generalização dos modelos exponencial e gaussiano. Além disso, visualizou-se que é possível modelar diferentes dependências espaciais, pois se podem considerar diferentes percentuais de explicação da contribuição. Contudo, é necessário lembrar que o percentual de 99,99% de explicação da contribuição é o mais próximo da realidade, evidenciando que a correção, com k = 9, é a mais ideal para uma maior aproximação do real comportamento do fenômeno.pt_BR
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