O Levantamento Geoestatístico

Introdução:

 Um levantamento geoestatístico leva em consideração a existência de aleatoriedade entre amostras situadas em pontos diferentes, ou seja, dificilmente amostras de locais distintos, de uma mesma área, apresentaram as mesmas características, porém os valores das amostras deste terreno apresentam um padrão de continuidade ou “compromisso” entre as amostras estudadas, que definem as características do terreno.

 Um projeto geoestatístico tem como intuito a previsão do comportamento de uma variável regionalizada e este projeto tem duas principais etapas:

  1º - Através dos dados, usando de uma ferramenta matemática denominada variograma, caracteriza-se a continuidade espacial do fenômeno. Existem três tipos de variograma:

1. Variograma Experimental: é obtido através dos dados de campo;

1. Variograma Teórico: É uma função matemática continua que seja semelhante ao variograma experimental, obter esse modelo teórico que se ajusta ao variograma experimental é fundamental na analise variográfica;

1. Variograma Verdadeiro: Geralmente desconhecido, é o variograma real do fenômeno.

 2º - Através do processo de krigagem, obtém se a medição da incerteza associada a qualquer ponto que não tenha amostras, ou seja, áreas que apresentam relativamente poucas amostras terão maior incerteza no seu estudo geoestatístico.

Etapas do estudo geoestatístico (utilizando o software GsLib):

 1º - Primeiramente, é feita a analise dos dados, gerando mapas de localização das amostras, gerando histogramas, normalizando os dados para efeitos de estudo, investigando a correlação entre as variáveis e etc.;

 2º - Etapa da Variografia, são gerados modelos teóricos que se ajustam aos dados;

 3º - Etapa da Krigagem, são estimados valores para todos os pontos da área estudada, assim como é feito um estudo da incerteza associada a cada ponto da área.

Projeto Geoestatístico (utilizando o software GsLib):

 Primeiramente, fazendo uso do arquivo CLUSTER, que apresenta localização dos pontos na área (50 x 50), as variáveis que serão estudadas e os pesos de declusterização necessários no levantamento, é gerado um mapa que mostra o posicionamento das amostras, esse mapa é conseguido editando o LOCMAP.PAR, o LOCMAP.PAR necessita dos valores que indicam a posição das amostras, esses valores são oriundos do CLUSTER.DAT, também é necessário dizer a coluna da variável estudada, neste projeto a variável secundaria será interpretada para definição da área, a variável secundária se encontra na quarta coluna, a área tem aproximadamente 50 x 50 e o mapa será feito de forma aritmética.

[pic 1]

  Este é o mapa que indica a localização e o valor das variáveis das amostras (cores “quentes” indicam altos valores das variáveis das amostras, diferentemente das cores “frias”).

 Posteriormente, usando o arquivo HISTPLT.PAR, será feito um histograma da variável secundaria, utilizando ainda os valores oriundos do CLUSTER.DAT, a variável secundaria se encontra na quarta coluna e o valor máximo que ela atinge é 25, assim fazendo uso de quatorze casses, foi gerado um histograma através da edição do arquivo HISTPLT.PAR e executando esses valores no aplicativo obteve-se o seguinte histograma (de forma aritmética):

[pic 2]

 A variável que tem sido estudada (variável secundaria) claramente não possui uma distribuição normal, para o prosseguimento do projeto esta variável será normalizada.

 O arquivo NSCORE.PAR pode ser editado para a normalização da variável secundaria, que se encontra na quarta coluna do arquivo CLUSTER. DAT, assim, feita de forma relativamente rápida a edição do NSCORE. PAR (no bloco de notas), executa-se o programa e são obtidos dois arquivos, o NSCORE.OUT e o NSCORE.TRN, o primeiro apresenta uma coluna a mais que o CLUSTER.DAT, nesta coluna se encontra o valor das variável secundaria normalizada, e o segundo apresenta de forma organizada a variável secundaria também normalizada, ou seja, os valores da variável estudada estão normalizados, assim apresentarão um outro histograma, este histograma pode ser obtido através do arquivo HISTPLT.PAR já utilizado neste projeto, editando esse arquivo, é obtido o seguinte histograma com quatorze classes (na próxima página):

[pic 3]

 Para que seja realizado o estudo que identifica a anisotropia ou isotropia do terreno é necessário o uso do arquivo VARMAP.PAR que sofrerá a devida edição para “rodar” o programa, a sexta coluna do NSCORE.OUT contém os valores da variável secundaria já normalizada, são esse valores que serão usados nessa etapa, após a rápida edição (feita no bloco de notas), o programa é executado e gera um VARMAP.OUT repleto de valores necessários para a execução do mapa de variância que mostra a continuidade do fenômeno, esse mapa começa a ser gerado no arquivo PIXELPLT.PAP, o arquivo utilizado para essa edição é o VARMAP.OUT (arquivo de entrada), assim tendo informações como tamanho, nome e até cores do mapa a edição é feita e essa representação gráfica pode ser apresentada (na próxima página):

[pic 4]

 Analisando a representação gráfica pronta, verifica-se que praticamente não existe isotropia (mesmo valores independente da direção) e que os valores se mostram contínuos nas diagonais do quadrado (50 x 50) que representa o terreno estudado, ou seja, a anisotropia estudada se encontra nas diagonais da área.

 Seguindo o roteiro do projeto, tem-se agora uma importante etapa, através de uma representação do variaograma experimental deve ser encontrado o melhor modelo teórico que define a continuidade do fenômeno estudado.

 Para a execução do variograma experimental, o arquivo utilizado é o GAMV.PAR que será devidamente formatado (no bloco de notas), novamente será necessário o uso do arquivo NSCORE.OUT, onde se encontram os valores da variável secundaria já normalizado, essa edição não acontece facilmente devido a caracterização dos “lags”, posteriormente o programa é executado e são gerados valores que definem o variograma experimental, esse valores se encontram no arquivo de saída GAMV.OUT, utilizando esse valores para se representar graficamente o variograma experimental, tem-se o seguinte gráfico feito no Microsoft Office Excel (próxima pagina):