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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).
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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.
Variável indicativa • Variável indicativa: variável binária com apenas duas possibilidades 0 ou 1 • 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.
Caso se deseje o inverso, a transformação da variável original devera ser:
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 serestimados pela função: h = passo (lag) básico • vC = nível de corte • N = número de pares
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.
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.
Variáveis • espessura do solo e profundidade do nívelfreático • Dados obtidos em poços no sítio urbano de Bauru (SP) • Duas variáveis essenciais opara determinar localização de depósitos de lixo.
Probabilidade da profundidade do nivel freático ser maior que 14m
Probabilidade conjunta para nível freático >14m e espessura do solo>18