O blog tem como finalidade divulgar o trabalho da disciplina Geoestatística, ministrada pelo Professor Doutor Luís Paulo Vieira Braga, das alunas Gabriella Amorim da Cruz, Nathalia dos Santos Labre e Tainá Martins Rodrigues Maciel, estudantes de graduação em Geologia na UFRJ.
Este trabalho tem o intuito de familiarizar os alunos com o ambiente R trabalhando com o Rio Meuse. Estes dados foram obtidos através do pacote Gstat, e foram utilizados ainda os pacotes Moments e Sp para a geração de dados e gráficos.
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Obrigada!
Parabéns!
ResponderEliminare...
"Use R!"
É assim que se fala caro João!
EliminarObrigada
Comentários sobre a P3
ResponderEliminarDo ponto de vista operacional, pode-se afirmar que os alunos que fizeram a P3 alcançaram os objetivos do curso o que já é muito, nos dias atuais.
Entretanto, do ponto de vista metodológico e interpretativo ainda há um longo caminho a percorrer. De início a definição de Geoestatística enunciada em muitos trabalhos foi obtida na Wikipedia e é um completo nonsense! Tenham cuidado com a Wikipedia. Se buscassem um pouco mais teriam a opção de um texto da CPRM, ou da UNESP, entre outros. Enviei para a Wikipedia uma correção do texto, ficou assim:
Geoestatística é um ramo da Estatística Espacial que usa o conceito de funções aleatórias para incorporar a dependência espacial aos modelos para variáveis geo-referenciadas. 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, através destas técnicas, dentre as quais se destacam a krigagem e a simulação estocástica, é possível calcular um valor de uma dada propriedade (fácies,permeabilidade, porosidade etc.) para cada centro da célula de uma malha tridimensional, valor este condicionado aos dados existentes (dados de poços, sísmica, etc.) e a uma função de correlação espacial entre estes dados.
Na questão metodológica o erro mais comum foi considerar a distribuição assimétrica sem fazer a krigagem e a simulação com a variável transformada pelo logaritmo, limitando-se ao histograma do logaritmo. O procedimento correto seria como foi feito por um dos grupos:
Ajuste do semivariograma
data(jura)
vgm1<-variogram(log(Zn)~1, locations=~Xloc+Yloc, data=prediction.dat)
x=range(vgm1[,2])
y=range(vgm1[,3])
plot(x,y, asp = 10, type = "n", main="Ajuste de um modelo teórico ao semivariograma")
points(vgm1[,2],vgm1[,3],col="blue",cex=1.5)
lines(vgm1[,2],vgm1[,3],col="blue")
f<-fit.variogram(vgm1,vgm(0.19, "Exp", 1.2, 0.08))
v<-vgm(f$psill[2], "Exp",f$range[2],f$psill[1])
ff<-variogramLine(v,maxdist=2.2 ,n = 15 , min = 0.06 )
points(ff[,1],ff[,2],col = "red")
data(jura)
jura.grid <- juragrid.dat
coordinates(jura.grid)=~Xloc+Yloc
gridded(jura.grid) = TRUE
class(jura.grid)
coordinates(jura.pred)=~Xloc+Yloc
class(jura.pred)
m <- vgm(0.14401001, "Exp", 0.3414199, 0.02213461)
x <- krige(log(Zn)~1, jura.pred, jura.grid, model=m)
class(x)
image(x)
spplot(x[1], main='Predição de Krigagem Ordinária - Zn')
A capacidade de integrar os resultados e elaborar um parecer não é fácil, muitos grupos sequer elaboraram conclusões, outros tiveram dificuldades mas, já há dentre os grupos alguns que fizeram boas sínteses, por exemplo:
Ao realizarmos uma sobreposição do mapa base dos pontos de coleta de dados com o mapa de krigagem ordinária e com o mapa de isoteores, concluímos que as maiores concentrações de cromo (entre 40 e 45 ppm) encontram-se nas regiões nordeste e sudoeste da área, e que as menores concentrações (entre 15 e 20 ppm) se dão nas regiões noroeste, sudeste e leste da área; percebe-se também no extremo oeste uma localidade com concentração bem homogênea de 35 ppm de cromo. De acordo com o histograma obtido, as concentrações de cromo de maior frequência relativa são as que variam entre 25 e 40 ppm; já as concentrações de menor frequência relativa variam entre 5 e 15 ppm e de 55 a 70 ppm; tais dados também podem ser confirmados pela frequência de cores correspondente a esses números no mapa de krigagem ordinária. Como a concentração de cromo de maior frequência no solo é baixa, tal metal não oferece riscos de intoxicação para a população da área.
A correção do trabalho levou em conta três quesitos - apresentação, desenvolvimento e conclusão, valendo respectivamente 4,5 e 1. Não descontei a definição de geoestatística pela wikipedia, nem o não uso da transformação logarítimica.