Sobre Geoestatística e mapas

Landim, Paulo Milton Barbosa

doi:10.20396/td.v2i1.8637463

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“…Segundo Landim (2006) e Vieira (2000, na análise geoestatística, o ideal é que os semivariogramas apresentem patamares bem definidos e a distribuição dos dados não tenha caudas muito alongadas, o que poderia comprometer as estimativas da krigagem.…”

Section: Resultsunclassified

“…Para a maior parte das variáveis, o modelo ajustado foi o gaussiano, pois capta pequenas variabilidades a menores distâncias (Landim 2006 O alcance da perda de solo, potencial natural e risco de erosão variaram pouco, com valores de 564,6-573,3 m, indicando que os pontos dentro dessas distâncias são semelhantes. Quanto maior a distância, maior a variância e a independência entre os pontos (Vieira et al 2011).…”

Section: Resultsunclassified

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Variabilidade espacial de atributos e perda de solo na definição de zonas de manejo

Miqueloni

Gianello

Bueno

2015

Pesqui. Agropecu. Trop.

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INTRODUÇÃONa década de 1990de , Oldeman et al. (1991 já indicavam que 15 % da superfície global estava degradada, com as maiores proporções na Europa (25 %), Ásia (18 %) e África (16 %), sendo a erosão do solo responsável por 83 % desse total. Atualmente, estudos apontam que esse processo físico, relacionado ao ambiente socioeconômico, político e cultural, tem sido acelerado por fatores econômicos A variabilidade espacial desses atributos foi analisada por meio de estatística descritiva e geoestatística. Os resultados indicaram alta perda de solo, baixo potencial natural de erosão e moderado risco de erosão, para a maior parte da área, com perdas maiores na pedoforma convexa. O fator antrópico e a expectativa de erosão indicam uso e ocupação inadequados, principalmente quanto ao manejo do pH do solo, para a cultura de citros. Os fatores antrópicos foram determinantes na análise espacial da expectativa de erosão, sugerindo zonas de manejo específico. ABSTRACT RESUMOPALAVRAS-CHAVE: Geoestatística; erosão; uso do solo.Spatial variability of attributes and soil loss in the definition of management zones Management zones are the result of proper planning of soil use and occupation, which reduce the human impact on the environment. This study aimed to characterize chemical and physical soil traits and check possible management zones through the spatial variability of soil loss estimates and limiting attributes to the development of crops, determining the factors that most affect the erosion process. A total of 258 soil georeferenced points were sampled and had their chemical and physical characteristics determined. The soil losses were estimated by using the USLE model; erosion natural potential, risk and expectation; and anthropic factor of soil loss. The spatial variability of these characteristics was analyzed by descriptive statistics and geostatistics. The results indicated high soil loss, low erosion natural potential and moderate erosion risk for most of the area, with major losses in the convex landform. The anthropic factor and the expected erosion indicate inadequate use and occupation, particularly for the management of soil pH for citrus crop. The anthropic factors were important for the spatial analysis of erosion expectation, suggesting specific management zones.

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Section: Resultsunclassified

Variabilidade espacial de atributos e perda de solo na definição de zonas de manejo

Miqueloni

Gianello

Bueno

2015

Pesqui. Agropecu. Trop.

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“…Para a predição, o método geoestatístico escolhido foi a krigagem por ser um procedimento de interpolação exato, ou seja, que leva em consideração todos os valores observados, não tendencioso pois atribui pesos a cada amostra de forma a minimizar a estimativa da variância (LANDIM, 2006), ser capaz fornecer a estimativa em um determinado ponto e a incerteza relacionada (OLIVER & WEBSTER, 2014) e por permitir analisar variáveis regionalizadas.…”

Section: Predição Geoestatísticaunclassified

Modelagem Geoestatística Aplicada a Geologia De Engenharia

Oliveira¹,

Antônio

2017

GEO

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ResumoA atuação da geologia na área da engenharia civil vem crescendo muito nos últimos anos devido ao aquecimento do setor, entretanto os estudos geológicos-geotécnicos demandam muito tempo e são dispendiosos, todavia é possível utilizar a geoestatística para gerar informações que otimizem a elaboração desses estudos. Este artigo tem como objetivo utilizar a geoestatística para produção de informações com a finalidade de auxiliar no planejamento e/ou complementar os estudos geológicos aplicados a engenharia. Primeiramente, realizou-se uma análise exploratória dos dados, a espessura do solo superficial na área de estudo, que servirão como base para o estudo. Em seguida foi realizada a modelagem geoestatística objetivando compreender o condicionamento espacial e a variabilidade dos dados e construção do grid de estimativa. Por fim, foram estimadas espessuras de solo superficial no grid pelo método de krigagem ordinária. Essa metodologia, permitiu, a partir dos dados coletados, elaborar mapas temáticos visando auxiliar a estudos geológico-geotécnicos que venham a ser realizados na área de estudo e apresentar uma forma de aplicação da geoestatística na geologia de engenharia. Palavras-chave: Geoestatística; Krigagem; Geologia de Engenharia AbstractThe actuation of the geology in civil engineering field has been growing significantly in recent years due to the heating sector, however the geological and geotechnical studies demand long time and are expensive, however you can use geostatistics to produce information that optimize the preparation of these studies. This article intends to use the geostatistics to produce information in order to assist in planning and / or complementing the geological studies applied to engineering. First, an exploratory analysis of data was performed, the thickness of the Superficial soil in the study area, which will serve as basis for the study. Then, it was performed a geostatistical modeling with the objective of understanding the conditioning space and the variability of the data and the construction of the estimation grid. At last, the soil thicknesses was estimated on the grid using the ordinary kriging method. This methodology allowed, from the collected data, to produce thematic maps to complement the geological and geotechnical studies conducted in the study area and to present a form of application of geostatistics in engineering geology.

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“…A principal ferramenta da geoestatística, segundo Landim (2006), é o semivariograma, um gráfico de dispersão que correlaciona a distância entre os pontos amostrais com a semivariância. A semivariância amostral é calculada pela Fórmula 1.…”

Section: Os Tipos De Amostragem Foramunclassified

Influência do Tipo de Amostragem na Estimativa de Volume de Madeira de Eucalipto por Krigagem

2016

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RESUMOO objetivo da pesquisa foi verificar se a estimativa do volume individual de madeira por árvore realizada pela krigagem é influenciada pelo tipo de amostragem. Um povoamento com 1.875 árvores de eucalipto foi demarcado em um plano cartesiano (X, Y) e cubado rigorosamente pelo método de Smalian. Foram retiradas seis amostragens, cada uma contendo 106 árvores. Duas amostragens por gradeamento, duas aleatórias e duas por grade aglomerada. Os semivariogramas para cada uma das amostragens e mapas do volume individual das árvores foram construídos por krigagem. Onze tipos de erros foram comparados e ranqueados. A amostragem aleatória apresentou os melhores resultados e a amostragem grade aglomerada, os piores.Palavras-chave: volume de madeira, semivariograma, geoestatística, dependência espacial, gradeamento. Sampling Type Influence in the Estimation of EucalyptusWood Volume by Kriging ABSTRACTThe objective was to verify if the estimate of the individual volume of wood per tree conducted by kriging is influenced by the type of sampling. A settlement with 1875 eucalyptus trees was marked on a Cartesian plane (X, Y) and strictly cubed using the Smalian method. Six samples were taken, each containing 106 trees. Two samples per railing, two random samples and two by crowded grid. The semivariograms were constructed for each of the sampling and maps of the individual volume of trees were constructed by kriging. Eleven types of errors were compared and ranked. Random sampling showed the best results and clustered sampling grid showed the worst results.

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Sobre Geoestatística e mapas

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Variabilidade espacial de atributos e perda de solo na definição de zonas de manejo

Variabilidade espacial de atributos e perda de solo na definição de zonas de manejo

Modelagem Geoestatística Aplicada a Geologia De Engenharia

Influência do Tipo de Amostragem na Estimativa de Volume de Madeira de Eucalipto por Krigagem

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