KRIGAGEM INDICATIVA No processo básico da krigagem, a estimativa é feita para determinar um valor médio em um local não amostrado. Pode-se, porém, fazer estimativas baseadas em valores que se situam acima ou abaixo de um determinado nível de corte (cutoff). Este procedimento, estabelecido para vários níveis de corte de uma distribuição acumulada, conduz a uma estimativa de vários valores dessa distribuição em um determinado local, cuja função poderá ser ajustada.
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KRIGAGEM INDICATIVA No processo básico da krigagem, a
estimativa é feita para determinar um valor médio em um local não amostrado.
Pode-se, porém, fazer estimativas baseadas em valores que se situam acima ou abaixo de um determinado nível de corte (cutoff).
Este procedimento, estabelecido para vários níveis de corte de uma distribuição acumulada, conduz a uma estimativa de vários valores dessa distribuição em um determinado local, cuja função poderá ser ajustada.
Aplicação da krigagem ordinária para variáveis resultantes da função não linear f(z) = 0 ou 1.
O conceito da transformação indicativa é simples e amigável, visto que os variogramas indicativos são os mais fáceis de modelar e não necessitam do pressuposto de normalidade nos dados.
Os 0’s e 1’s podem ser usados para designar duas diferentes classes: 0 = folhelho e 1= arenito 0= impermeável e 1= permeável 0= minério e 1= rejeito
Podem ser usadas para separar uma variável continua em duas categorias: 0: Pb10ppm e 1: Pb> 10ppm
ESTIMATIVA DA DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES PELA KRIGAGEM INDICATIVA
Transformar os dados originais em indicadores, isto é, transformar os valores que estão acima de um determinado nível de corte em zero (0) e os que estão abaixo em um (1):
Neste tipo de transformação, os maiores valores abaixo do nível de corte terão 100% de probabilidade de ocorrência e os maiores valores acima do nível de corte, 0% de probabilidade.
cj
cj
cj vv se 0
vv se 1)v(i
Caso se deseje o inverso, a transformação da variável original devera ser:
cj
cj
cj vv se 0
vv se 1)v(i
Calculo dos variogramas experimentais indicativos para determinados níveis de corte e modelagem variográfica
Krigagem ordinária pontual nos valores transformados, fornece a probabilidade de vi < vc
Variogramas indicativos podem ser estimados pela função:
h = passo (lag) básico vC = nível de corte N = número de pares
i ch
c ci
N
h vN
i x h v i x vh
( , ) ( , ) ( , ) 1
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1
ESCOLHA DOS NÍVEIS DE CORTE Conhecimento “a priori” ou
distribuição de probabilidades acumuladas
Objetivos: procura de valores acima do nível de corte,
como na determinação de teores anômalos de um determinado bem mineral
procura de valores abaixo do nível de corte, como em análise ambiental para a determinação de níveis de poluição abaixo de um certo teor.
Obtenção dos valores 0 e 1 GEOEAS: Probabilidade acumulada: programa
“Stat1”; “Results” opção “Probability Plot”.
Transformar os valores em indicativos do tipo 0 ou 1: programa “Trans”; comandos “Create”/”New variable” e “Transform indicator”. este comando requer dois operadores: a
variavel existente a ser transformada e o valor limite (cutoff)
dar um novo nome a essa variável indicativa gravar o novo arquivo de dados.
Variograma
Operações normais para a obtenção do variograma experimental; modelagem e gravação do arquivo *.grd, que contem o reticulado de valores para a impressão do mapa de probabilidades.
OBTENÇÃO DOS MAPAS DE PROBABILIDADES DE OCORRÊNCIA
Saída gráfica no GEOEAS e transformação de *.grd para *.dat (SURFER)
SURFER: reticulado regular e método “nearest neighbor (vizinho mais próximo); este método não interpola valores, mas sim honra os valores recebidos já que os nós do reticulado coincidem com a matriz XY de dados.
As escalas desses mapas são definidas por 0, 0.1, 0.2,....0.8, 0.9 e 1.0, onde zero (0) significa que a probabilidade de ocorrência estar acima do limite definido pelo nível de corte é de 100%, já que inicialmente foi estabelecido que valores acima do nível de corte seriam substituídos pelo valor 0.
KRIGAGEM INDICATIVA PARA DUAS VARIÁVEIS Pressupondo que duas variáveis
medidas em conjunto sejam independentes e aplicando a regra multiplicativa de probabilidades para eventos independentes:
valor combinado de probabilidades, onde vc , representa os valores de
corte de interesse para cada variável.
P S v P W vc c( ) ( )
O resultado fornecido é um mapa combinado mostrando as probabilidades de ocorrência dos dois eventos simultaneamente.
SURFER: para a obtenção do mapa combinado de probabilidades.
Entrar em “Grid” e, em seguida, em “Math” e atribuir ao “input grid file A” o arquivo que contem os valores de uma variável e ao “input grid file B” o arquivo que contem os valores da outra variável.
Para a função C = f(A,B) estabelecer C = A*B, que originará o arquivo *.grd.
Dimensões dos arquivos A e B devem ser as mesmas.
Pontos de distribuição de malária em Porto Velho (RO)