Modelamento e Estimativa

Apresentação em tema: "Modelamento e Estimativa"— Transcrição da apresentação:

1 Modelamento e Estimativa
Exercícios de krigagem ordinária Eng. de Minas João Felipe C.L. Costa Prof. Dr. do DEMIN/PPGEM, UFRGS Eng. de Minas Luis Eduardo de Souza Doutorando do PPGEM, UFRGS

2 Exercício 1 Obter via estimativa por krigagem ordinária um modelo de blocos da distribuição espacial da variável V do Walker Lake dataset. A partir das técnicas de validação cruzada apresentadas, comprovar a qualidade do modelo gerado. Discutir em termos de coef. de correlação, desvio padrão e média do erro o efeito das seguintes alterações sobre os resultados obtidos:  Número mínimo de dados para krigagem: 2, 4, 6 e 8  Número máximo de dados para krigagem: 8, 12, 16, 20  Raio de busca: 30, 70, 100  Os parâmetros do variograma: diminuir sill e aumentar o nugget e vice-versa  Inverter os eixos de anisotropia

3 Exemplo de arquivo de parâmetros do kt3d para o Walker Lake dataset.

4 Exemplo de arquivo de parâmetros para o pixelplt.

5 Mapa de distribuição espacial da variável V, obtido por KO.

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7 Exercício 2 Investigar o impacto sobre a recuperação e sobre o teor médio da utilização dos seguintes teores de corte sobre a variável V: 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900 e 1000. Apresentar os mapas dos modelos de blocos para cada cutoff utilizado. Graficar os resultados obtidos na forma das curvas de parametrização:  Recuperação (%) x teor de corte  Teor médio x teor de corte

8 Cutoff = 200 Cutoff = 400 Cutoff = 600 Cutoff = 800

9 Cutoff Recuperação Teor médio Obtenção dos dados para construção das curvas de parametrização.

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11 Exercício 3 Elaborar mapas de distribuição do erro associado às estimativas, evidenciando as zonas com maior variabilidade.

12 Variância Calcular o desvio padrão a partir das informações de variância, por exemplo, no Excel e exportar novamente para o padrão GSLIB. Desvio

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