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Disertación de Maestría
DOI
Documento
Autor
Nombre completo
Paulo Justiniano Ribeiro Junior
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 1995
Director
Título en portugués
Métodos geoestatísticos no estudo da variabilidade espacial de parâmetros do solo
Palabras clave en portugués
GEOESTATÍSTICA
PARÂMETROS
SOLOS
VARIABILIDADE ESPACIAL
Resumen en portugués
A variabilidade espacial é característica de muitos fenômenos naturais e, entre eles, incluem-se os atributos físicos do solo. Embora o conhecimento de sua existência deste tipo de variabilidade não seja recente, o tratamento estatístico mais criterioso vêm sendo desenvolvido e utilizado com maior frequência e abrangência apenas nos últimos anos. Isto pode ser atribuído à crescente necessidade de conhecimento mais detalhado da estrutura de dependência espacial em situações onde a suposição de independência comum à diversos procedimentos estatísticos, não explica satisfatoriamente a manifestação do atributo em estudo. O desenvolvimento e disponibilidade de literatura sobre o tema, bem como de recursos computacionais capazes de tratar de forma ágil tais informações, ampliou as possibilidades de tratamento de dados. Além disto, o desenvolvimento de técnicas e instrumentos para medida de atributos diversos, seja no ambiente natural ou em laboratório, permite obter a quantidade de dados exigida por estudos desta natureza. Dentro da modelagem estocástica para tais problemas, situa-se um conjunto de técnicas ao qual convencionou-se chamar Geoestatística. Inicialmente organizada, desenvolvida e voltada para problemas de mineração, foi no decorrer dos últimos anos reconhecida por profissionais das mais diversas áreas como um valioso instrumento para análise de dados espacialmente distribuídos. As ciências do solo passaram então a se valer com frequência dos recursos da Geoestatística. Porém, a compreensão e divulgação destas idéias ainda não se fazem presentes de forma satisfatória nos estudos da área. O desenvolvimento das técnicas não chegou ainda a termo, nem tampouco há consenso definitivo quanto às estratégias mais adequadas de análise. Portanto, muito há ainda a ser desenvolvido, mas é importante que se dê a devida atenção à aplicação e divulgação destas idéias, tomando-as acessíveis aos profissionais que podem utilizá-la. O presente trabalho apresenta e discute alguns conceitos e recursos da Geoestatística. Para isto, mostra o uso das técnicas na análise de dois conjuntos de dados reais, referentes a densidade e umidade de solos. É dada especial atenção à análise descritiva, considerada passo fundamental de um estudo. Além disto, resenha e comenta algumas estratégias de análise que vêm sendo utilizadas por diversos autores. Os resultados mostram a capacidade da Geoestatística em ajudar na compreensão dos fenômenos e de sua estrutura de dependência espacial. As técnicas de análise estatística usuais podem passar a absorver informações da variabilidade espacial a fim de aprimorar suas estimativas. Porém não se pode perder de vista as restrições impostas e as hipóteses assumidas, sob o risco de modelagem incompatível com a realidade dos fatos.
Título en inglés
Geostatistical methods in the study of spatial variability of soil parameters
Resumen en inglés
Spatial variability is a characteristic of many natural phenomena which include physical attributes of the soil. Although the existence of this type of variability has been aknowledged for some time, only recently a more accurate statistical handling of this variability has been developed and used. This can be attributed to the increasing need for a more detailed knowledge of the structure of spatial dependency in situations where the assumption of independence, common to various statistical procedures, does not satisfactorily explain the manifestation of the attribute under study. The production and availability of literature about this matter, as well as of computer resources that are able to deal wich such information in a speedy way have broadened the possibilities of data handling. Furthermore, the development of techniques and tools to measure the various attributes, both in the natural environment and in laboratories, makes it possible the gathering of the amount of data that is required by these kinds of study. Within the stochastic modeling of such problems, there exist a set of techniques wich have been conventionally called Geostatistics, which has initially organized, developed, and aimed at mining problems. In the past few years, Geostatitics has been acknowledge by professionals from all walks of life as an invaluable instrument for the analysis of spatially distributed data. Soil sciences have frequently learned upon Geostatistics for analytical support. However, understanding and dissemination of these concepts by studies from these fields are nevertheless incipient. The development of techniques is still under way and there is no general agreement as to the most adequate analytical strategies to use. Therefore, there are still much to developed, but it is important that due attention be given to the applicability and dissemination of these strategies by make them accessible to professionals who might be able to use them. This study presents and discusses the concepts and resources of Geostatistics. For this purpouse, the use of techniques in the analysis of two sets of actual data, relative to soil density and humidity is presented. Spatial attention is paied to the descriptive analysis in face of its fundamental role in research studies. Furthermore, the study also reviews and comments on some analytical· strategies that have been used by various scholars. The results indicate the capacity of Geostatistics to help understand phenomena and their spatial dependence structure. Currently used techniques of statistical analysis can take into account information on spatial variability in order to improve estimates. However, restrictive assumptions and assumed hypotheses should be taken into consideration to avoid the risk of designing a model which is not compatible with actual data.
 
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Fecha de Publicación
2019-11-08
 
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