|
'''Geoestatística,''' é um ramo daou Estatística Espacial, quetrata usado oestudo, caracterização e conceitomodelagem de funçõesvariáveis aleatórias paraque incorporarapresentam a dependênciaestrutura espacial, aosas modeloschamadas parafunções variáveis geo-referenciadasregionalizadas. Sob determinadas hipóteses, torna-se possível fazer inferências e predições a partir de amostras. Vários métodos e técnicas foram desenvolvidos ao longo dos últimos cinquenta anos,. atravésAtravés destas técnicas, dentre as quais se destacam a [[krigagem]] e a [[simulação estocástica]], é possível calcularestimar ou simular um valor de uma dada propriedade ([[fácies]], [[permeabilidade]], [[porosidade]] etc.) para cadaum centrodeterminado dalocal do espaço sem amostras (por exemplo, uma célula de uma malha tridimensional), valor este condicionado aos dados existentes (dados de poços, sísmica, amostras de solo, etc.) e a uma função de [[correlação]] espacial entre estes [[dados]].
Em várias áreasciências das(sobretudo as Ciências da Terra), as variáveis não apresentampodem ser completamente caracterizadas apenas por um padrão de distribuição requerido pela [[estatística]] clássica como normalidade e independência dos dados. Os modelos da estatística clássica estão geralmente voltados para a verificação da distribuição de [[frequência]] dos dados, enquanto a '''geoestatística''' incorpora a interpretação da distribuição estatística, assim como a [[correlação]] espacial das [[amostra]]s. Este aspecto da geoestatística está intimamente associado com a [[distribuição estatística]] dos dados no espaço.
Assim, os métodos geoestatísticos fornecem um conjunto de ferramentas para entender a uma aparente aleatoriedade dos dados, mas com possível estruturação espacial, estabelecendo, desse modo, uma função de correlação espacial. Esta função representa a base da estimativaquantificação da variabilidade espacial em geoestatística.
Eis a seguir uma ilustração do objetivo do estudo da geoestatística. A imagem mostra dois mapas contendo duas variáveis espaciais de mesma estatística (média, variância, distribuição, etc.):
Um exemplo muito simples mostra a diferença entre a estatística e a geoestatística, considerando os seguintes valores:
[[Ficheiro:Varíaveis aleatórias sem e com estrutura espacial..png|alt=Variável aleatória sem e com estrutura espacial.|centro|semmoldura|562x562px|(A): variável aleatória; (B): variável aleatória de mesma estatística de (A), porém apresentando estrutura espacial.]]
* '''Mapa (A)''': variável puramente aleatória.
* '''Mapa (B)''': variável aleatória que apresenta uma estrutura espacial.
Sob a ótica da estatística clássica o [[média|valor médio]] e a [[variância]] são idênticos para as duas amostragens. Entretanto, segundo a avaliação no espaço, a primeira amostra possui um comportamento espacial muito errático, enquanto a segunda amostra apresenta uma uniformidadeestrutura ou correlação espacial. Uma das ferramentas da geoestatística que pode ser utilizada para medirmodelar essa uniformidadecorrelação espacial é a função [[Semivariograma]]. ▼* '''Amostra 1''': 1 – 7 – 3 – 6 – 2 – 9 – 4 – 8 – 5
* '''Amostra 2''': 1 – 3 – 5 – 7 – 9 – 8 – 6 – 4 – 2
▲ Sob a ótica da estatística clássica o [[média|valor médio]] e a [[variância]] são idênticos para as duas amostragens. Entretanto, segundo a avaliação no espaço, a primeira amostra possui um comportamento muito errático, enquanto a segunda amostra apresenta uma uniformidade espacial. Uma das ferramentas da geoestatística que pode ser utilizada para medir essa uniformidade espacial é a função [[Semivariograma]].
== {{Ver também}} ==
| 