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Title: Novos estimadores de semivariância no estudo da estrutura de dependência espacial entre amostras.
Other Titles: New semivariance estimators in the study of spatial dependence structure between samples.
???metadata.dc.creator???: MARINS, Aracéli C.
OPAZO, Miguel A. U.
Keywords: Geoestatística;Simulação de Monte Carlo;Semivariograma;Geostatistics;Monte Carlo simulation;Semivariogram
Issue Date: 2006
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: MARINS, Aracéli C; OPAZO, Miguel A. U. Novos estimadores de semivariância no estudo da estrutura de dependência espacial entre amostras. In: XXXV CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA. 35., 2006, João Pessoa - PB. Anais [...]. João Pessoa - PB: Universidade Federal da Paraíba, 2006. Simpósio Temático: Topografia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto (Geotecnologia). Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/42160
???metadata.dc.description.resumo???: A geoestatística caracteriza-se por estudar a dependência espacial entre as amostras de variáveis regionalizadas. A estrutura de dependência espacial entre amostras de variáveis é verificada pela análise da função semivariância, que pode ser estimada pelos semivariogramas, dados pelo estimador Clássico de Matheron, pelo estimador de Cressie & Hawkins e pelo estimador de Semivariância Relativa Pairwise. Em 1994 LI & LAKE propuseram dois novos estimadores chamados “New1” e “New2”, que segundo os autores são mais eficientes que os demais. Neste estudo foram simulados conjuntos de dados com estrutura de dependência espacial conhecida, pela Simulação de Monte Carlo e os dados simulados foram aplicados aos cinco estimadores da função semivariância e comparados com a semivariância simulada, que é dada pelo modelo teórico. Nesta comparação, os estimadores Matheron, New1 e New2 estimaram valores mais similares aos simulados.
Abstract: Geostatistic is characterized by the study of the spatial dependence among the samples of regionalized variables. The spatial dependence structure among the samples of variables is verified by the semivariance function analyze, witch may be estimated by the semivariograms, given by the Classical Semivariance Estimator of Matheron, by the Cressie & Hawkins Estimator and by the Pairwise Relative Semivariance Estimator. In 1994 LI & LAKE proposed two new estimators called New1 and New2, which according to the authors are more efficient than the others. In this study were simulated data sets with spatial dependence structure kneed, by the Monte Carlo Simulation and the simulated data were applied in the five estimators of the semivariance function and compared with the simulated semivariances, which is given by the theoretical model. In this comparation, the Matheron, New1 and New2 estimators estimated more similar values to the estimated.
Keywords: Geoestatística
Simulação de Monte Carlo
Semivariograma
Geostatistics
Monte Carlo simulation
Semivariogram
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Agrícola.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/42160
Appears in Collections:35º CONBEA 2006 - Simpósio Temático - Topografia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto (Geotecnologia)

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