Distribuição de pesos e influencia das variaveis na cokrigagem
Carlos Alberto Guedes Cora
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP C81d
Campinas, SP : [s.n.], 1996.
132f. : il.
Orientador: Armando Zaupa Remacre
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias
Resumo: Esta dissertação tem como objetivo explicitar a participação da informação trazida pela variável secundária em cenário de amostragem escassa da variável primária, nos processos de cokrigagem estacionária. Para tal, foram realizados estudos em configurações amostrais bidimensionais (20) e...
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Resumo: Esta dissertação tem como objetivo explicitar a participação da informação trazida pela variável secundária em cenário de amostragem escassa da variável primária, nos processos de cokrigagem estacionária. Para tal, foram realizados estudos em configurações amostrais bidimensionais (20) e unidimensionais (10), através das cokrigagens simples, ordinária e ordinária modificada, que se utilizam da totalidade da informação secundária dentro do raio de pesquisa a cada ponto a estimar. Foi utilizado um modelo esférico, isotrópico e sem efeito pepita nas diversas estimativas, considerando valores de correlação mínimo e máximo de 0,4 e I, e valores de variância a priori relativamente maiores e menores para ambas variáveis. Inicialmente, foram realizados exercícios com krigagem estacionária (krigagem simples, da média e ordinária), em configurações simples de três pontos de dados com distanciamento progressivo de um dos pontos. Através da análise dos pesos distribuídos a cada ponto nos três tipos de krigagem, distinguiu-se o papel da média e do modus operandis da própria krigagem. Estes elementos se constituíram nos elementos chaves para uma melhor compreensão da cokrigagem e, por extensão, para um melhor discemimento da valorização da informação secundária. Para os estudos de cokrigagem em configurações amostrais 20, foram assumid9i: alcances fixos e raios de investigação igual e maior que o alcance, e utilizada uma malha regular, com 36 dados secundários e três dados primários. Estes estudos revelaram que a valorização do dado secundário reflete, além do coeficiente de correlação, as distintas formas de estabelecimento das médias e as diferentes condições de não-viés de cada tipo de cokrigagem. Mas, independente destes elementos, o estudo demonstra que uma menor variância a priori da variável secundária leva a um maior peso para esta informação. Uma melhor explicitação das observações acima foi conseguida repetindo-se a configuração do exercício da krigagem com três pontos, mas com afastamento progressivo do dado primário e do secundário colocado. Destacou-se ainda a importância da cokrigagem simples para evidenciar a significância do peso da média e do coeficiente de correlação no processo de coestimativa geoestatística. Em malha regular, o peso da média reflete diretamente a variabilidade conjunta ou a variabilidade individual das variáveis. Na configuração amostral 10, observa-se que o aumento do alcance em relação à distância amostral conduz à uma redução no peso da média, a partir da incorporação de amostras e da diminuição das distâncias estatísticas. Desta forma, a maior valorização da informação secundária implica em um menor peso da média, seja pelo aumento do coeficiente de correlação e/ou pela menor covariância relativa da variável secundária
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Abstract: The object of this thesis is to explain, using weight distributions, the participation of the soft infonnation in cases of minimum sampling of the hard infonnation. One-dimensional (1 D) and two-dimensional (2D) studies were made to show the effect of the soft information on the hard...
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Abstract: The object of this thesis is to explain, using weight distributions, the participation of the soft infonnation in cases of minimum sampling of the hard infonnation. One-dimensional (1 D) and two-dimensional (2D) studies were made to show the effect of the soft information on the hard infonnation estimators. These studies were concemed mainly to simple, ordinary and modified ordinary cokrigings, which utilize the whole secondary infonnation. An isotropic spherical covariance model (without nugget effects) was used in the various tests. These tests consider minimum and maximum correlation coefficients of 0.4 and 1..0, respectively, and a priori variance values relatively greater and smaller for both variables. The role played by the mean and the modus operandi of the kriging, considered as key factors to a better comprehension of the cokriging algorithm, was emphasized by the simple kriging, mean kriging and ordinary kriging weighting analyses. These procedures also lead to a better comprehension of the soft infonnation value. A simple three data point configuration was considered in the stationary kriging experiments. The 2D configurations, with assumed fixed ranges and with search radius equal to or gr:eiter than the range, show that weighting the secondary data reflects, in addition to the correlation coefficient, a distinct fonn of establishing means and the non-biased conditions of each type of cokriging. Independently of these elements, the study demonstrates that a smaller a priori variance of the soft information leads to a greater weight for this infonnation. The importance of simple cokriging to show the significance of the weight of the mean and of the correlation coefficient in the process of geostatistical coestimation is also shown. In a regular grid, the weight of the mean directly reflects the individual or group variance of the variables. In a 1 D configuration, the increase of range in relation to the sampling distance leads to a reduction in the weight of the mean, by including samples and lowering statistical distances. In this way greater weighting of the secondary information implies a lower weight of the mean, by increasing the correlation coefficient and/or by decreasing the relative covariance ofthe soft infonnation
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Distribuição de pesos e influencia das variaveis na cokrigagem
Carlos Alberto Guedes Cora
Distribuição de pesos e influencia das variaveis na cokrigagem
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