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Avaliação de índices de dependência espacial de modelos geoestatísticos sobre a krigagem
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Resumo
O semivariograma é utilizado na geoestatística para a estimativa do grau de
dependência espacial, inferindo sobre a relação de uma variável espacializada. Atualmente existem metodologias que utilizam com mais eficiência os parâmetros do
semivariograma e, a escolha do melhor método é fundamental para a seleção de
modelos para a krigagem. O objetivo do trabalho foi avaliar índices de dependência
espacial para a seleção de modelos teóricos sobre a krigagem. Os dados são
provenientes de povoamentos clonais de Eucalyptus sp. em três regiões de Minas
Gerais. Foram ajustados os modelos esférico e exponencial para o volume, visando
obter o conjunto de parâmetros para as respectivas funções. Para todos os ajustes
foram classificados a estrutura de continuidade espacial pelos métodos do GDE e
IDE. Aproximadamente 60% dos ajustes apresentaram forte dependência espacial
pelo método DE, enquanto aproximadamente 50% apresentaram classificação forte
pelo IDE. O índice DE classificou 117 ajustes como forte dependência espacial,
sendo que pelo novo índice (IDE) 40% mudaria a classificação de forte para fraca.
Quando comparado os métodos de ajuste mínimos quadrados e máxima
verossimilhança, houve alterações em 28% das análises. Apesar dos mapas de
krigagem apresentarem alta correlação observou-se a diferença de área das classes
volumétricas e consequentemente o volume médio. Usando uma base de dados
robusta e mais informações do semivariograma, o uso do IDE para a seleção de
modelos se mostrou mais eficiente. Assim este é recomendado para descrever a
dependência espacial, por contemplar todos os parâmetros do semivariograma e
fatores de correção para cada modelo.
Abstract
The semivariogram is used in geostatistics to predict the degree of spatial
dependence, inferring about the relation of a spatialized variable. Nowadays there
are methodologies that use with more efficiency the semivariogram parameters and
the choice of method is important for selecting models for kriging. The aim of this
study was to evaluate spatial dependence index to the selection of theoretical models
to Kriging. The data were obtained from clonal stands of Eucalyptus sp. in three
regions of Minas Gerais. Spherical and exponential models were fitted to volume,
looking for obtain sets of parameters for the functions. To all adjustment were
classified the structure of spatial continuity by using the methods GDE and IDE.
Approximately 60% of the adjustments were classified as strong spatial dependence
by the GDE method, while approaching 50% showed classification as strong by the
method IDE. The GDE index ranked 117 adjustment as strong spatial dependece,
being that by the new index (SDI) 40% would change the classification from strong to
weak. When comparing the methods of least square adjustment and maximum
likelihood, there were alterations in 28% of the analyzes. Although the kriging maps
show high correlation, it was possible to observe the difference of area to the
volumetric classes and consequently the mean volume. Using a robust database and
more information from the semivariogram, the IDE showed to be more efficient to
selection of models. Thus it is recommended to describe a spatial dependence
because it includes all semivariogram parameters and correction factors for each
model.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
PINTO, L. O. R. et al. Avaliação de índices de dependência espacial de modelos geoestatísticos sobre a krigagem. Enciclopédia Biosfera, Goiânia, v. 16 n. 29, p. 339-352, 2019