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Diante da importância exercida pela cultura da teca e do grande interesse sobre o conhecimento das variabilidades espacial e temporal da produtividade dos plantios florestais, o objetivo do presente trabalho foi mapear a distribuição espaço-temporal de variáveis dendrométricas em plantios comerciais de teca por meio da geoestatística espaço-temporal para definição de Unidades de Manejo. Para isso, um estudo foi conduzido em plantio comercial localizado no município de Nossa Senhora do Livramento, MT – Brasil. O povoamento é constituído por plantio seminal implantado no ano de 1999, perfazendo 223,16 hectares de efetivo plantio. Os dados foram coletados em 46 parcelas permanentes de 2001 até 2018. A partir da análise do variograma espaço-temporal foi possível obter as estimativas do modelo produto-soma generalizado para as variáveis dendrométricas diâmetro à altura do peito (d), altura média (h) e volume (V), permitindo a visualização espacial das variáveis ao longo dos anos de 2001 até 2024, ano estabelecido como o de rotação final da cultura. Por meio dos resultados alcançados pela krigagem espaço-temporal, foi possível visualizar o comportamento espacial do volume (V) para o final do ciclo, aos 25 anos, possibilitando definir a espacialização de três Unidades de Manejo diferenciadas para teca, de acordo com as classes de volume (V). São elas: Classe I) 414,71├ 509,25; Classe II) 320,17 ├ 414,71 e Classe III) 225,63 ├ 320,17.

Kriging, the interpolation method linked to geostatistics, has been used and has been proposed as the best interpolation method, a lot of times without really understanding how to properly apply it and allowing the software that offers it to decide how to implement it. This statement is correct when used in the right way, performing all the necessary steps throughout the geostatistical analysis and modeling, for this reason is necessary to understand how to apply Kriging correctly so the results are relevant and reliable. These steps are detailed in this work, going over the theory, and through a practical example, using average temperature data over the last 10 years for March 8th for the San José province, the method is implemented using the free statistical software R. Additionally, a free access web application is shown for those who are not comfortable using programming languages. Kriging, el método de interpolación asociado a geoestadística, se ha usado y ha sido propuesto como el mejor método de interpolación, muchas veces sin realmente entender cómo es que se usa adecuadamente y dejando que el software que lo brinda decida cómo implementarlo. Esta aseveración tiene fundamento cuando se procede de la manera correcta, realizando los pasos necesarios durante el análisis y modelado geoestadístico, por lo que es necesario entender cómo aplicar Kriging correctamente para que los resultados obtenidos sean relevantes y confiables. Estos pasos se detallan en este trabajo, abordando la teoría, y mediante un ejemplo, con datos de la temperatura promedio de los últimos 10 para el 8 de Marzo para la provincia de San José, se pone en práctica el método usando el software estadístico libre R. Adicionalmente, se presenta una aplicación web de libre acceso para quienes no se sientan cómodos usando lenguajes de programación.

The objective was to model the spatial distribution of the physical properties of the soil through geostatistics in the Brazilian semi-arid region. The study was carried out in the Experimental Basin of Ipanema River, Pernambuco, in an alluvial area with regular grid and samples of 40 points. Infiltration tests were carried out to assess hydraulic conductivity and sampling was performed to determine soil texture and soil organic carbon (SOC). The variables were subjected to descriptive and correlation statistical analyses, in addition to the geostatistical report, which indicated high variability for the hydraulic conductivity of the soil. The best fits were obtained with the Spherical model for the hydraulic conductivity, sand, silt, and clay variables, and the Gaussian model for SOC. Thus, with the geostatistics technique, it was possible to map and verify the main physical characteristics of the soil in the area, providing greater optimization in agricultural planning. Resumen El objetivo fue modelar la distribución espacial de las propiedades físicas del suelo a través de geoestadísticas en la región semiárida brasileña. El estudio se realizó en la Cuenca Experimental del Río Ipanema, Pernambuco, en una zona aluvial con malla regular y muestras de 40 puntos. Se realizaron pruebas de infiltración para evaluar la conductividad hidráulica y muestreos para determinar la textura del suelo y el carbono orgánico del suelo (COS). Las variables fueron sometidas a análisis estadístico descriptivo y de correlación, además del informe geoestadístico, que indicó alta variabilidad para la conductividad hidráulica del suelo. Los mejores ajustes se realizaron con el modelo esférico para las variables de conductividad hidráulica, arena, limo y arcilla, y el modelo gaussiano para el COS. Así, con la técnica de geoestadística, fue posible mapear y verificar las principales características físicas del suelo en la zona, proporcionando una mayor optimización en la planificación agrícola.

Las variables hidrológicas, por un lado, presentan una distribución espacial y temporal importante y por el otro son registradas con equipos de medición de forma puntual. Para su empleo en aplicaciones ingenieriles, en ocasiones es necesario considerar su distribución espacial o el valor medio de la zona de estudio; para ello, es necesario utilizar métodos de interpolación de variables, los cuales permiten realizar dichas distribuciones a partir de datos puntuales. Para realizar la distribución espacial de variables hidrológicas se desarrolló un código de cálculo a través de información en formato ASCII, que incorpora tres métodos de interpolación de variables (polígonos de Thiessen, inverso de la distancia y Kriging ordinario); además, permite calcular la precipitación media de la zona de estudio con información distribuida y puntual; esta última con dos métodos tradicionales (aritmético y polígonos de Thiessen), cuyos resultados pueden ser empleados muy fácilmente como insumos en otros modelos, por ejemplo, en modelos lluvia-escurrimiento. Los métodos de interpolación implementados se aplicaron y evaluaron en un dispositivo físico de laboratorio y en una cuenca hidrológica, a través de la precipitación media obtenida con el método de las isoyetas, mediante correlación cruzada y regresión lineal. Además, se evaluó la sensibilidad de dichos métodos en función del tamaño de celda con que se discretiza el área de estudio y también con el exponente en el método del inverso de la distancia; con el método de Kriging ordinario se emplearon tres modelos de variogramas teóricos (exponencial, Gaussiano y esférico), cuyos parámetros se determinaron mediante regresión no lineal. La comparación de los métodos mediante la precipitación media a partir de datos puntuales favorece al método de los polígonos de Thiessen, en cambio, a partir de la información distribuida, el más adecuado es el método inverso de la distancia. Por otra parte, la evaluación de los métodos de interpolación a través de correlación cruzada es liderada por el método de Kriging ordinario.

RESUMEN La alta variabilidad del nitrógeno (N) en el suelo afecta la aplicación efectiva de fertilizantes nitrogenados. El objetivo de esta investigación fue determinar y evaluar la dependencia espacial del N en dos tipos de suelo. Para ello se utilizó un diseño espacial anidado optimizado, con 16 estaciones de muestreo, y en direcciones aleatorias se tomaron muestras de suelo (0-23 cm) a intervalos de distancia de 1,5; 4,5; 13,5; 40,5; y 121,5 m. Los suelos evaluados fueron un Andisol y un Inceptisol (2 x n = 98), en los que se midió el potencial de nitrógeno disponible (PND) a través de incubación anaeróbica de suelo por 7 días a 40oC (PND = NH4+ día 7 - NH4+ día 1). La dependencia espacial del PND en cada uno de los sitios fue establecida mediante la acumulación de varianza de cada distancia, calculada a través de un análisis de máxima probabilidad residual (REML), y posterior aproximación al variograma. Los resultados mostraron un rango amplio de valores en ambos sitios. El sitio Andisol registró un elevado PND, con un valor promedio de 32,92 mg NH4+ kg-1, cinco veces mayor que en el Inceptisol, lo que se explicó principalmente por un mayor contenido de materia orgánica. La dependencia espacial del PND para ambos sitios se obtuvo a intervalos de 13,5 y 40,5 m, logrando cuantificar un 59% de la variabilidad del proceso en el sitio Andisol, y tan sólo un 35% en el sitio Inceptisol.

RESUMEN La alta variabilidad del nitrógeno (N) en el suelo afecta la aplicación efectiva de fertilizantes nitrogenados. El objetivo de esta investigación fue determinar y evaluar la dependencia espacial del N en dos tipos de suelo. Para ello se utilizó un diseño espacial anidado optimizado, con 16 estaciones de muestreo, y en direcciones aleatorias se tomaron muestras de suelo (0-23 cm) a intervalos de distancia de 1,5; 4,5; 13,5; 40,5; y 121,5 m. Los suelos evaluados fueron un Andisol y un Inceptisol (2 x n = 98), en los que se midió el potencial de nitrógeno disponible (PND) a través de incubación anaeróbica de suelo por 7 días a 40oC (PND = NH4+ día 7 - NH4+ día 1). La dependencia espacial del PND en cada uno de los sitios fue establecida mediante la acumulación de varianza de cada distancia, calculada a través de un análisis de máxima probabilidad residual (REML), y posterior aproximación al variograma. Los resultados mostraron un rango amplio de valores en ambos sitios. El sitio Andisol registró un elevado PND, con un valor promedio de 32,92 mg NH4+ kg-1, cinco veces mayor que en el Inceptisol, lo que se explicó principalmente por un mayor contenido de materia orgánica. La dependencia espacial del PND para ambos sitios se obtuvo a intervalos de 13,5 y 40,5 m, logrando cuantificar un 59% de la variabilidad del proceso en el sitio Andisol, y tan sólo un 35% en el sitio Inceptisol. ABSTRACT Soil nitrogen (N) variability affects the effective application of N fertilizers. The objective of this research was to determine and assess the spatial dependence of soil N in two different soils using spatial sampling and geostatistics fundamentals. An optimized nested sampling design was applied in two sites, using 16 main stations from where soil samples (0 - 23 cm) were obtained at 1.5, 4.5, 13.5, 40.5, and 121.5 m, at random directions. Soil samples were collected from an Andisol and an Inceptisol (2 x n = 98), and the potentially available N (PAN) was measured by anaerobic soil incubation for 7 days at 40oC (PAN = NH4+ day 7 - NH4+ day 1). The PAN variance components from each distance were calculated by residual maximum likelihood (REML), and then accumulated to plot an approach to the variogram. The results showed a wide range of values for PAN at both sites. The Andisol site registered high PAN levels, with a mean value of 32.92 mg NH4+ kg soil-1, which was five times larger than in the Inceptisol soil, probably associated with a larger soil organic matter content. The limit of the spatial dependence was 13.5 m for the Andisol, and 40.5 m for the Inceptisol soil, corresponding to the 59% and 35% of the process variance, respectively.

Is it easy to use geostatistics for reservoir characterization or not? Is SGEMS able to reproduce reservoir geological characteristics in a 3D high resolution model? After years, Geostatistics has been allowing high resolution models generation to increase reservoir lithological detail. This work presents a straightforward methodology to create a facies model conditioned with the porosity model. Therefore, Open source geostatistics software was used to interpolate data. Rock type and porosity data, obtained from 26 well-logs of the Oriente Basin, were loaded in SGEMS. A high vertical and areal resolution 3D grid was built. Finally, 20 facies and porosity equiprobable models were generated. The model that better represents the reservoir characteristics was selected. The result is a high-resolution grid that represents the porosity conditioned to a facies model., ¿Es extremadamente fácil utilizar geoestadística para caracterizar un yacimiento? ¿Es o no capaz el software SGEMS de reproducir las características geológicas de un reservorio en un modelo geoestadístico de alta resolución? Al pasar los años, la geoestadística ha permitido generar modelos de mayor tamaño hasta incrementar el detalle litológico del yacimiento. El presente trabajo muestra una metodología sencilla para la elaboración de un modelo de facies condicionado a un modelo de porosidad, utilizando métodos geoestadísticos de interpolación no lineales en un software libre. Para la etapa de elaboración del modelo se tomaron datos de tipo de roca y porosidad de registros eléctricos de 26 pozos de un campo de la Cuenca Oriente. Estos datos fueron cargados en el software libre SGEMS, posteriormente, se generó una grilla 3D de alta resolución areal y vertical. Finalmente, se generaron 20 modelos equiprobables de facies y porosidad para seleccionar uno que coteje con las características del reservorio. Como resultado, se obtuvo una grilla de alta resolución que representa el condicionamiento de la porosidad con respecto al modelo de facies.

A nivel mundial se utilizan sistemas de información para realizar el seguimiento y optimización de la producción agrícola. En el Ecuador el ministerio de Agricultura y Ganaderia (MAG), tiene un pro-grama orientado a fortalecer la asociación de productores agrícolas familiares que comercializan sus productos de manera directa con el consumidor, en un denominado circuito alternativo de comercialización (CIALCO). A la información recolectada por el MAG, de ferias tipo Cialco, ubicadas en las provincias de Tungurahua y Chimborazo, se aplican técnicas de minería de datos descriptivas y predictivas, para descubrir patrones de comportamiento que permitan optimizar la utilización del suelo y mejorar los ingreso en la comercialización de productos agrícolas de este sector. En la parte descriptiva, basados en la inducción de reglas de asociación, generadas utilizando los algoritmos A priori y FP-growth con parámetros mínimos de soporte y confianza, se genera un conjunto que se compone de todos los elementos resultado de obtener las mejores reglas. El conjunto asociativo resultante se integra por los productos cebolla blanca, tomate de árbol, zanahoria, brócoli y tomate riñón. En la parte predictiva se busca realizar una estimación pronóstica utilizando dos dimensiones: tiempo y ubicación geográfica. Con un solo predictor, se genera una serie de tiempo utilizando el algoritmo SMOReg, para realizar una extrapolación pronostica con la que se encuentra valores de comercialización de productos agrícolas fuera del periodo de registro de información. Adicionando coordenadas geográficas a la información inicial se ubican espacialmente las ferias en la región de estudio, compuesto por las provincias de Tungurahua y Chimborazo, para utilizar la dimensión espacial y en base a procesos de kriging realizar interpolación pronóstica para estimar va-lores de comercialización en lugares donde no se tiene información. Una vez desarrollados estos tres procesos de minería de datos se propone una metodología qué, utilizando el conjunto asociativo como predictor, vuelve a calcular la estimación pronostica para la dimensión tiempo y la dimensión espacio. La comparación de resultados con un solo predictor frente a los resultados de estimación pronóstica utilizando el conjunto asociativo como predictor indican que los porcentajes de error en la estimación pronostica multivariable disminuyen de manera considerable. Para validar los resultados obtenidos de mejora de estimación pronostica, se crean dos modelos de datos utilizando variables externas al proceso de comercialización población y piso climático. En los resultados finales, se aprecia que las dos variables de forma independiente muy poco aportan en la disminución del error de estimación, mientras que si se las hace interactuar con el conjunto asociativo se vuelve a encontrar una disminución en el error de estimación pronóstica obtenido. At the world level, information systems are used to monitor and optimize agricultural production. In Ecuador, the Ministry of Agriculture and Livestock has a program aimed at strengthening the association of family agricultural producers, who market their products directly with the consumer, in a socalled alternative marketing circuit (CIALCO). To the information collected from Cialcos-type fairs, located in the provinces of Tungurahua and Chimborazo, descriptive and predictive data mining techniques are applied. To discover patterns of behavior that allow to optimize the use of the soil and improve the income in the commercialization of agricultural products. In the descriptive part, based on the induction of association rules, generated using the Apriori and FP-growth algorithms with minimum support and Confidence parameters, a set is generated that consists of all the elements resulting from obtaining the best rules. The resulting associative set is integrated by the products white onion, tree tomato, carrot, broccoli and tomato kidney. The resulting associative set is integrated by the products: white onion, tree tomato, carrot, broccoli and tomato kidney. In the predictive part, a prognostic estimation is sought using two dimensions: time and geographic location. With a single predictor, a series of time is generated using the SMOReg algorithm, to perform a forecast extrapolation with which commercialization values of agricultural products are found outside the period of information registration. By adding geographical coordinates to the initial information, the fairs are located spatially in the study region, composed of the provinces of Tungurahua and Chimborazo, to use the spatial dimension and based on kriging processes to perform prognostic interpolation to estimate marketing values in places where you do not have information. Once these three processes of data mining have been developed, it is proposed to establish a methodology that, using the associative set as a predic-tor, recalculates the forecast forecast for the time dimension and the space dimension. The comparison of results with a single predictor versus the results of prognostic estimation using the associative set as a predictor they indicate that the percentages of error in the multivariable forecast estimate decrease considerably. In order to validate the results obtained from improvement of forecast estimation, two data models are created using variables external to the population and climatic floor marketing process. In the final results, it can be seen that the two variables independently contribute very little in the reduction of the estimation error, whereas if they are made to interact with the associative set, they will find a decrease in the error obtained. Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid Presidente: Javier Bajo Pérez.- Secretario: Miguel Ángel Patricio Guisado.- Vocal: Ana María Bernardos Barbolla

Relatório de estágio de mestrado, Geologia Económica (Prospecção Mineral), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019 Submitted by Cristina Manessiez (camanessiez@fc.ul.pt) on 2019-12-13T15:27:24Z No. of bitstreams: 1 ulfc125263_tm_João_Ramos.pdf: 9503703 bytes, checksum: 8622caf3435243214d01045ae3312b34 (MD5) Made available in DSpace on 2019-12-13T15:27:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ulfc125263_tm_João_Ramos.pdf: 9503703 bytes, checksum: 8622caf3435243214d01045ae3312b34 (MD5) Previous issue date: 2019

Geostatistical simulation techniques have an important role in petroleum reservoir characterization. With this tool it is possible to reproduce observed heterogeneities and to characterize better the reservoir geology. However, as there are many variables to be analyzed and interpreted by geologists, it is necessary an uncertainty study of parameters used in the project. Thus, the main aim of this paper is to analyze the sensitivity of two parameters from lithotypes geostatistical simulation to verify if there are, or there may be, significant differences regarding a base model. Plurigaussian algorithm was used to perform stochastic simulations for base model and two study-cases: in the first case the structure of variogram model was modified and in the second one the range of variogram model was modified. It was possible to notice that these two modifications generated models with significant differences regarding the continuity and connectivity of simulated lithotypes. As técnicas de simulação geoestatística possuem um papel importante na caracterização de reservatórios de petróleo. Por meio delas é possível reproduzir as heterogeneidades observadas, representando de maneira mais geológica o reservatório. Porém, como existem diversas variáveis a serem analisadas e interpretadas pelos geólogos, faz-se necessário um estudo sobre as incertezas dos parâmetros utilizados. Deste modo, o principal objetivo deste trabalho é analisar a sensibilidade em dois parâmetros da simulação geoestatística de litotipos para verificar se existem, ou se podem existir, diferenças significativas com relação a um modelo base. O algoritmo plurigaussiano foi utilizado para a realização das simulações estocásticas do modelo base e dos dois casos de estudo: no primeiro caso modificou-se a estrutura do modelo de variograma e no segundo caso o alcance do modelo de variograma foi modificado. Observou-se que essas duas modificações geraram modelos com diferenças significativas com relação à continuidade e conectividade dos litotipos simulados.

Resumen. La geoestadística puede usarse como método de predicción de datos faltantes en series temporales. El procedimiento se basa en el estudio de la estructura de autocorrelación temporal de la serie de tiempo por medio de la función de variograma, que es estimada por mínimos cuadrados (geoestadística clásica) o por máxima verosimilitud (geoestadística basada en modelo), y en usar posteriormente Kriging para hacer predicción de los valores faltantes. En este trabajo se comparan a través de simulación las dos aproximaciones (geoestadística clásica y basada en modelo) en el contexto de series temporales autorregresivas. Abstract. Geostatistics can be used as a method for predicting missing data in time series. The procedure is based on estimating the temporal autocorrelation structure by means of the semivariance function, by least squares (classical geostatistics) or maximum likelihood (model-based geostatistics), and posteriorly using Kriging for doing prediction of missing data in the time series. In this work we compare classical and model-based geoestatistics in the context of time series using simulated autorregresive time series.

Este trabajo se llevó a cabo con el fin de elaborar una cartografía automática de facies en el Batolito Antioqueño, mediante una simulación geoestadística conocida como simulación condicionada por bandas rotantes, utilizando como variables el contenido de minerales tales como Cuarzo, Feldespato Potásico y Plagioclasa, los cuales son utilizados en la clasificación de Streckeisen (1976) para identificar la variación petrográfica dentro del Batolito Antioqueño. Para llevar a cabo este trabajo se realizó el análisis geoestadístico de la base de datos resultado del trabajo de campo obtenida por Feininger and Botero (1982). El análisis geoestadístico incluye el estudio variográfico de las variables regionalizadas (contenido de Cuarzo, Feldespato Potásico y Plagioclasa), la transformación gaussiana de estos valores y la estimación del contenido de cada mineral en una malla de 1km por 1km. La simulación condicionada conocido como el método de las bandas rotantes se desarrolló con el fin de identificar la variación de facies dentro del dominio geológico conocido como Batolito Antioqueño. Usualmente se realiza cartografía geológica utilizando una metodología directa, la cual implica cubrir la zona a cartografiar con recorridos de campo que toman una buena cantidad de tiempo en llevarse a cabo y en plasmar e interpretar la información obtenida en campo. La base de datos utilizada es apropiada o cumple con los requerimientos necesarios para realizar la estimación por el nivel de detalle y análisis que esta contiene (secciones delgadas, conteo de puntos, análisis modal de minerales, análisis geoquímico de algunas muestras y el mapeo de fallas). El resultado final de este trabajo es el mapa de facies del batolito antioqueño y la relación de este con las principales mineralizaciones auríferas, considerando que el tipo de roca y la ubicación se convierten claramente en una guía a la hora de definir el interés minero de una zona. En este caso las facies tonalita-granodiorita se asocian de manera especial con la presencia de las mineralizaciones auríferas en el Batolito Antioqueño. Abstract: This work was executed with the purpose of the elaboration of an automatic facies cartography in the Batolito Antioqueño, through a geostatistical simulation known as conditioned simulation of rotating bands, using the mineral content such as quartz, potassic feldspar and plagioclase as variables, which are used in the Streckeisen (1976) classification to identify the petrographic variation within the Batolito Antioqueño. To make this work, a geostatistical analysis was performed from the data base as a result from the field work obtained by Feininger and Botero (1982). The geostatistical analysis includes the variographic research of the regionalized variables (quartz content, potassic feldspar and plagioclase), the Gaussian transformation of those values and the content estimation of each mineral in a 1km per 1km net. The conditioned simulation known as the rotating band method was developed with the purpose of identifying the facies variation within the geological domain knows as Batolito Antioqueño. Usually, the geological cartography is performed using a direct methodology, which implies covering the area to be mapped with field routes that takes a plenty amount of time to be done, shape and read the field obtained information. The used data base is appropriate or achieves the necessary requirements to make the estimation for the detail level and analysis which is contained (thin sections, point count, modal analysis of minerals, geochemical analysis of some samples and failure mapping). The final result of this work is the facies map from the Batolito Antioqueño and the relation of this with the main auriferous mineralizations, considering that the kind of rock and its location clearly becomes in a guide to define the mining interest of an area. In this case the tonalite-granodiorite facies are associated in a special way with the auriferous mineralizations presence in the Batolito Antioqueño. Maestría

Los datos geoquímicos de muestras de perforaciones en la exploración minera poseen una estructuración espacial y numérica característica cuyo reconocimiento puede ser un complemento de gran utilidad para comprender los procesos que generaron la mineralización. Además del aporte fundamental del análisis de los datos geológicos, advertir esos arreglos de los datos geoquímicos brinda una información adicional que puede ser ventajosa para la interpretación de los fenómenos mineralizantes. En este trabajo se propone el tratamiento geoestadístico a través del variograma para analizar la distribución espacial y del modelo fractal Número/ Tamaño para examinar la estructura numérica de los resultados geoquímicos. Se brinda una breve introducción de estas metodologías de modo que puedan ser aplicadas con facilidad y como ejemplo de estos tratamientos se exponen los resultados alcanzados en cuatro sondeos de exploración de mineralización diseminada con límites difusos, realizados en depósitos epitermales del Macizo del Deseado. Este estilo de mineralización es el que mejor se adapta para la aplicación de los métodos propuestos., The geochemical data from samples of mineral exploration drilling have a characteristic spatial and numerical structure, which recognition can be a useful complement to understand the processes that generated the mineralization. In addition to the fundamental contribution of the geological data, warn those arrays geochemical provide additional information that may be advantageous for the interpretation of the mineralizing events. This paper proposes the geostatistical treatment through the variogram to analyze the spatial distribution, and the fractal model Number/Size to examine the numerical structure of the geochemical results. There is a brief introduction of these methodologies so that they can be applied easily, and as an example of these treatments are exposed the results achieved in four exploration drilling conducted in epithermal deposits of the Deseado Massif with disseminated mineralization of diffuse boundaries. This style of mineralization is best suited for the application of the proposed methods., Instituto de Recursos Minerales, Comisión de Investigaciones Científicas de la provincia de Buenos Aires

The objective of this work was to analyze the spatial distribution and the behavior of species richness and diversity in a shrub savanna fragment, in 2003 and 2014, using ordinary kriging, in the state of Minas Gerais, Brazil. In both evaluation years, the measurements were performed in a fragment with 236.85 hectares, in which individual trees were measured and identified across 40 plots (1,000 m2). Species richness was determined by the total number of species in each plot, and diversity by the Shannon diversity index. For the variogram study, spatial models were fitted and selected. Then, ordinary kriging was applied and the spatial distribution of the assessed variables was described. A strong spatial dependence was observed between species richness and diversity by the Shannon diversity index (

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) O ensaio SPT é a ferramenta mais utilizada no Brasil para a obtenção de parâmetros geotécnicos para elaboração de projetos de fundação. Em contrapartida o CPTu ainda é pouco usual, fato explicado pelo pequeno número de empresas que o executam e pelo custo elevado. Logo, é justificada a busca por correlações para estimativa de parâmetros do ensaio CPTu através de dados do ensaio SPT. No entanto a grande maioria dos estudos realizados concentram-se no sul e sudeste do país, reforçando a necessidade da determinação de correlações em outras regiões, considerando as características dos solos locais. O objetivo desse trabalho é determinar correlações entre a resistência a penetração do ensaio SPT () com a resistência de ponta () e a resistência lateral (fs) do ensaio CPTu. Utilizando-se ajustes lineares e uma abordagem geoestatística simplificada, obtiveram-se correlações entre 88 sondagens SPT e oito ensaios CPTu para profundidades máximas de 22 m, em um depósito de areia siltosa na Cidade de Natal, no nordeste do Brasil. Os valores de NSPT utilizados nas correlações foram corrigidos para energia padrão internacional de 60%. A seleção dos dados utilizou critérios geoestatísticos, através do alcance do variograma para demarcação da zona de influência das sondagens, bem como aplicação de métodos como IDW e Krigagem ordinária. The standard penetration test (SPT) is the most commonly used in situ test for obtaining the required geotechnical parameters for foundation analysis and design in Brazil. Since in most situations only SPT data is available, the search for new SPT-CPT correlations is necessary. However, most of the available SPT-CPT correlations in Brazil have been established for soils of southern regions of the country. New local correlations for other soil types are therefore necessary. This study aims at determining correlations between the SPT resistance number (NSPT), and the CPT tip resistance (qc) and sleeve friction resistance (fs) for a silty sand deposit at the city of Natal, at the Northeast coast of Brazil. Using linear fittings and a simplified geostatistic approach, correlations were obtained for 88 SPT boreholes and eight CPT boreholes. The NSPT blowcount values where corrected for the energy of 60%. SPT-CPT correlations were devised using the following approaches: variogram analysis, inverse distance weighting (IDW) and ordinary kriging.

In regions of ecotone soil chemical properties show a wide variation, resulting from the interplay between the factors of formation, vegetation cover and use. The aim of this study was to evaluate the spatial variability of chemical attributes of a Entisol transition zone between the Savannah and Amazonian biome in different forms of land use and management (forest, scrub, bare soil, crop, pasture and savanna) in the region of Araguaína city (TO). Samples were ground in an irregular mesh in an area of 26.08 ha, the depth of 0 to 20 cm to determine the levels of organic matter, P, K+, Ca2+, Mg2+ and pH, sum of bases, CECpH 7, CECe, V%, m%. The soil chemical properties were analyzed using descriptive statistics, comparison of average by Tukey test at 5% significance to the study and geostatistical kriging. The ranges of spatial dependence of the chemical organic matter, Al3+, K+, Mg+, and SB CECe soil were higher than the others (pH, P, Ca2+, CECpH 7, V%, m%), indicating that these are more discontinuity in the spatial distribution in Entisol three forms of agricultural use and vegetation cover three of the transition Savannah-Amazon. Thus, management strategies of correction and mineral fertilizers in an ecotone can be fitted according to the representations of studies and geostatistical kriging interpolation in homogeneous areas.Em regiões de ecótono as características químicas do solo apresentam uma ampla variação, resultante da interrelação entre os fatores de formação, cobertura vegetal e uso. O objetivo do presente estudo foi avaliar a variabilidade espacial de atributos químicos de Neossolo Quartzarênico Órtico típico na zona de transição entre o Bioma Cerrado e o Amazônico sob diferentes formas de uso e manejo (floresta, capoeira, solo desnudo, cultura agrícola, pastagem e cerradão) na região de Araguaína (TO). Previamente a implantação do experimento foram realizadas amostragens de solo em uma malha irregular com área de 26,08 ha, na profundidade de 0 a 20 cm para determinação dos teores de matéria orgânica (M.O.), P, K+, Ca2+, Mg2+ e os valores de pH, Soma de bases (SB), capacidade de troca de cátions (CTCpH 7,0), capacidade de troca de cátions efetiva (CTCe), saturação por base (V%) e saturação por alumínio (m%). Os dados obtidos de cada um dos atributos químicos do solo foram submetidos à analises de estatística descritiva, à comparação de média pelo teste de Tukey ao nível de 5% de significância, ao estudo geoestatístico e interpolação por krigagem. Os alcances de dependência espacial dos atributos químicos M.O. Al3+, K+, Mg+, SB e CTCe do solo foram maiores que os demais (pH, P, Ca2+, CTCpH 7, V% e m%), indicando que esses apresentam maior descontinuidade na distribuição espacial em Neossolo Quartzarênico Órtico típico sob três formas de uso agrícola e de três coberturas vegetais de zona de transição Cerrado-Amazônia. As estratégias de manejo de correção e fertilização mineral em região de ecótono podem ser montadas em função das representações dos estudos geoestatísticos e de interpolações por krigagem nas zonas mais homogêneas.

El presente trabajo muestra el procedimiento y aplicación del método de Krige (ó Kriging) para el análisis de la potencia radiada por una Estación Base, también llamada nodo B, a través de un grupo de muestras puntuales de dicha potencia tomadas en diferentes posiciones y distancias. Estas muestras fueron obtenidas empleando equipo especializado el cual permitirá tener mediciones georeferenciadas, y así, poder implementar tal proceso de interpolación para generar mapas de cobertura, haciendo posible conocer la distribución de potencia y en consecuencia entendiendo el comportamiento y configuración del nodo B.

Se propone el uso de variogramas adaptativos con respecto a su alcance, meseta, efecto pepita y a su modelo, los que permiten obtener correcciones locales del modelo de la variabilidad de la variable que se estudia. A partir de estos variogramas se obtiene una importante consecuencia: la varianza de estimación por kriging no solo depende de la posición espacial de los datos, sino también, de los valores de la variable que se estudia en esos datos. Finalmente, se enuncian procedimientos prácticos para implementar los variogramas adaptativos y evaluar con precisión el error probable de una estimación.

Nuotolinio aptikimo vaizdų klasifikavimas yra bene vienas iš svarbiausių uždavinių nuotoliniu būdu aptiktų vaizdų duomenų analizėje. Sudaryti teminiai žemėlapiai naudojami norint išsiaiškinti žemės paviršiaus, urbanizuotų teritorijų, miškų, ledynų kintamumą, nustatyti laukiamo derliaus kiekį ar stebįti žemės drėgnumą. Šiame darbe nagrinėjama nuotolinio aptikimo vaizdą aprašančių erdvinių charakteristikų įtaką tų vaizdų klasifikavimui. Klasikiniai vaizdo klasifikavimo modeliai sudaromi vertinant to vaizdo spektrų intensyvumus. Tačiau toks klasifikavimas kritikuojamas dėl galimai praleidžiamos erdvinės infromacijos. Darbo pradžioje apžvelgiamos variogramos - pagrindinio geostatistiko įrankio - taikymo vaizdo atpažinimui pagal jo tekstūrą galimybės. Pirmiausia, variograma gali būti modeliuojama tam tikra parametrine kreive, tuomet vaizdo tekstūra aprašoma tos kreivės koeficientais. Antras būdas vertinti vaizdo tekstūrą yra paprastų parametrų išvedimas iš empirinės variogramos reikšmių. Darbe lyginama šių parametrų įtaka vaizdo klasifikavimui. Pritaikius atraminių vektorių sistemos klasifikatorius atliktas įvairių klasių atskiriamumo efektyvumo vertinimas. Atlikus palyginimus nustatyta, kad tiksliau ir paprasčiau tekstųra aprašoma išvestiniais parametrais, o palyginus įvairių spektrinių ir tekstūros parametrų bei jų kombinacijų taikymo efektyvumą klasifikuojant nuotolinio aptikimo vaizdus, nustatyta, kad efektyviausias yra skirtingą informaciją aprašančių parametrų sujungimas., Remotely sensed image classification is probably one of the most important strategic notion in the remotely sensed data research. Constructed thematic maps have been widely used for urban areas, forests, glaciers change detection, as well as for crop or soil evaluation. In this work various spatial features have been analised in order to rate the impact on classification of remotely sensed images. Classical models are build based on the spectral values of an image. However it has been criticised due to lack of spatial information. There is a review of the variogram and its application to remotely sensed image classification at the beginning of the paper. Variogram fitting is one of the methods of extracting texture parameters. In this case, coefficients of a theoretical model set up the spatial features. Secondly, image texture can be described by simple parameters derived from empirical variogram values. The relevance of the proposed features for remotely sensed imgae classification has been evaluated using satellite images of Kaunas city. The classifiers are constructed by support vector machines models with a particular kernel function. After the comparison of classification by different features the conclusion is that texture information description by derived variogram parameters is easier and more accurate. In addition, the most effective remotely sensed image classification was achieved by combining spatial and spectral features.

A falta de informação quanto à distribuição da precipitação é um sério obstáculo para se compreender e modelar sua variabilidade, surgindo assim a necessidade de se obter informações para regiões que não apresentam estações de medição ou que apresentem falhas em seu banco de dados por meio da interpolação. Desta forma, o objetivo deste estudo consiste em utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA's), propondo diferentes procedimentos para sua utilização, na interpolação espacial de dados pluviométricos no Estado de Alagoas. Para o estudo foram utilizadas 245 estações pluviométricas localizadas nos Estados de Alagoas e Pernambuco, das quais se usou as informações de latitude, longitude, altitude e precipitação das estações próxima à estação base que se desejou estimar a precipitação, como parâmetros de entrada das redes. A utilização de RNA´s, no preenchimento de falhas de dados pluviométricos, mostrou diferença estatística em apenas um procedimento adotado pelas redes. As estimativas realizadas para o mês de novembro apresentou resultados mais coerentes com os observados nas estações bases, devido a menor variabilidade espacial da precipitação neste mês. The lack of precipitation data distribution is an obstacle to understand and model its variability, thus to obtain information for regions which do not have meteorological stations or have missing data in your database by interpolation is needed. Thus, the objective of this study consists in using Artificial Neural Networks (ANN's), proposing different procedures for its utilization for spatial interpolation of rainfall data over the Alagoas State. For this study we used 245 rainfall stations located in the States of Alagoas and Pernambuco, from which the information of latitude, longitude, altitude and rainfall near the interpolated station were used as input parameters of the neural networks. Using ANN's in the estimation of lacked rainfall data, showed statistical difference in only one procedure adopted by neural networks. The estimates for the November month showed more consistency with those observed in the base stations, due to lower spatial variability of rainfall during this month.

A composição química dos óleos essenciais foi utilizada para estudar a estrutura espacial de oito populações de E. dysenterica do Cerrado central brasileiro. O particionamento da variação, utilizando os conjuntos de dados espaciais e ambientais como preditores, foi altamente significativo e explicou 8,2% (oito vírgula dois por cento) e 11,1% (onze vírgula um por cento) da variação total dos óleos essenciais, respectivamente. Os resultados sugeriram que o polimorfismo nos óleos essenciais foi determinado mais por fatores genéticos do que ambientais. Além disso, o intercepto do autocorrelograma multivariado de Mantel entre as matrizes de distância dos constituintes químicos e dos locais de coleta sugeriram que as populações se diferenciam quimicamente a distâncias geográficas superiores a 120 km. Os métodos quimiométricos espaciais através de variogramas e mapas de probabilidade permitiram a detecção e a caracterização da estrutura químico-espacial entre populações, bem como dos fatores ambientais responsáveis por ela. Todas essas estratégias indicaram que as populações diferem quimicamente a distâncias geográficas superiores a 120 km, um indicador da distância mínima entre amostras necessária para a conservação da diversidade genética das populações. Embora raramente usadas em metabólitos secundários de plantas, essas metodologias se revelaram de grande aplicação na conservação de espécies e conduziram a uma integração efetiva entre genética, química e ecológica. The chemical composition of essential oils was used to study the spatial structure of eight E. dysenterica populations in central Brazilian Cerrado. Variation partitioning using spatial and environmental data sets as predictors was highly significant and explained 8.2% and 11.1% of oil chemovariations, respectively. The data suggested wich essential oil polymorphism was genetically rather than environmentally determined. Furthermore, the intercept of the multivariate Mantel autocorrelogram between the distance matrices of oil constituents and sampling sites suggested that the populations differ chemically whenever geographical distance exceeds 120 km. The spatial chemometric methods using variograms and probability maps detected and characterized the spatial chemical structure among populations, as well as the environmental factors responsible for them. All these strategies indicated that the populations differ chemically whenever the geographical distance exceeds 120 km, an indicator of the minimal distance between samples required for conserving the genetic diversity of populations. Although being scarcely used with secondary metabolites, these methodologies may be used in a wide range of applications in species management and may lead to an effective integration of genetic, chemical and ecological perspectives. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:26:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_7854_40 - Dissertação - Diego Capucho Cezana20150903-153246.pdf: 2100977 bytes, checksum: 8dc97702d900729d466a34e5d8a7c161 (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 A agricultura de precisão trouxe ferramentas que permitem considerar as plantas de uma lavoura, não como um ambiente homogêneo, e sim em toda a sua variabilidade. Ferramentas como o variograma e a krigagem possibilitam a construção de mapas por meio da interpolação dos pontos amostrais que apresentam dependência espacial entre si, fazendo desse modo, se conhecer pontos dentro da malha amostral, sem a necessidade de amostragem Objetivou-se no presente estudo descrever a variabilidade espacial e temporal dos nutrientes foliares e produtividade de uma lavoura de café Conilon em duas épocas de amostragem. O trabalho foi conduzido em uma lavoura comercial de café Conilon da variedade denominada Bamburral, em regime de irrigação por microaspersão, no município de São Mateus - Espírito Santo. A área experimental possui dimensões de 100 x 115 m, onde se amostrou uma malha de 100 pontos com distância mínima de 2 m entre eles. A produtividade da lavoura foi estimada por meio da colheita de uma planta a cada ponto amostral. Os atributos estudados apresentaram estrutura de dependência espacial moderada, sendo o modelo esférico o que melhor se ajustou para todas as variáveis avaliadas. A maior variabilidade foi obtida pela produtividade na época 1 (CV 66,66%), e a menor, para o N também da época 1 (CV 9,21%). Ambas as variáveis apresentaram distribuição normal, com alcance de 14,31 e 44,0 m, respectivamente. O coeficiente de variação dos micronutrientes Fe, Zn, Cu, Mn e B nas duas épocas foi classificado como moderado. Os macronutrientes K, Ca, Mg e S na época 1 foram classificados como moderados enquanto o N e o P apresentaram CV baixo, na época 2 o CV moderado foi apresentado pelo P, Ca, Mg e S e o CV baixo foi apresentado pelo N e K.