Geostatística e Tratamento de Dados
Objetivos
O objetivo deste curso é capacitar os alunos com ferramentas de análise e processamento de dados, incluindo análise univariada, bivariada e multivariada, geoestatística, análise espacial e estimativa por krigagem, aplicadas às Ciências da Terra. Em termos de competências gerais, os alunos serão capazes de integrar equipes que realizam estudos envolvendo análise e processamento de dados, como determinações analíticas para avaliar a qualidade de solos e águas subterrâneas e estudos de modelagem geoestatística, incluindo variografia e estimativa por krigagem. Algumas competências mais específicas incluem:
- Para um conjunto de dados específico, ser capaz de realizar análise estatística preliminar com base nas variáveis disponíveis.
- Selecionar os métodos mais adequados de análise de dados para cada situação (análise univariada, bivariada ou multivariada).
- Analisar os resultados obtidos por um ou mais métodos e relacioná-los entre si em uma perspectiva descritiva do estudo de caso.
- Calcular variogramas para um conjunto de dados georreferenciados, pesquisar anisotropias geométricas e zonais e ajustar modelos teóricos de variogramas. Relacionar os resultados obtidos com a representatividade da amostragem.
- Criar mapas de previsão para uma variável específica e criticar os resultados e limitações. Interpretar erros de estimativa e validade dos resultados.
Caracterização geral
Código
10666
Créditos
6.0
Professor responsável
José António de Almeida
Horas
Semanais - 4
Totais - 68
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Conhecimentos elementares de probabilidades e estatística.
Bibliografia
[1] Richard A. Johnson & Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, 2002, ISBN: 0-13-092553-5 (paperback).
[2] Amílcar Soares. Geoestatistica para as Ciências da Terra e do Ambiente. IST Press, 2014 (2ª edição), 232p.
[3] Edward H. Isaaks, R. Mohan Srivastava. Applied Geostatistics. Oxford University Press, 1989, ISBN: 0-195050134 (paperback).
[4] Pierre Goovaerts. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, 1997. ISBN: 0-195115384 (hardcover).
Método de ensino
Exposição com o Powerpoint e quadro e aulas práticas, onde os alunos resolvem problemas dedicados a cada tema principal: (1) análise univariada; (2) análise bivariada; (3) análise multivariada; (4) variografia; (5) krigagem.
Método de avaliação
A avaliação da disciplina é composta por duas componentes: a teórica e a prática. Na componente teórica, a avaliação pode ser realizada por meio de três testes ou um exame final, que representam 60% da nota final. Cada teste tem cerca de 2 horas de duração e corresponde a 20% da nota final. Os testes são realizados sem consulta e, caso o aluno não possa comparecer ou desista do modelo de avaliação contínua, ele pode optar por fazer o exame na data marcada, também sem consulta. A nota mínima para a componente teórica é de 8 valores (média dos três testes ou nota do exame).
Já a componente prática consiste na compilação da resolução de problemas propostos durante as aulas práticas de computador, além dos respectivos comentários e uma breve introdução teórica (cerca de 2 páginas) para cada capítulo. Esses problemas devem ser entregues em um documento PDF no final do semestre, individualmente ou em grupos de dois alunos, e representam 40% da nota final. Se a nota do trabalho for igual ou superior a 14 e a diferença de notas entre a componente prática e teórica for superior a 2 valores, haverá uma discussão oral para ajustar automaticamente a nota da componente prática para 13 ou para a diferença de 2 valores com os testes ou exame.
Por fim, para obter frequência na disciplina, é necessário estar presente em pelo menos 2/3 das aulas.
Conteúdo
Tipos de dados e estratégias de análise de dados. Variáveis categóricas e contínuas. Informação georreferenciada. Mapa de localização das amostras. Análise estatística paramétrica. Leis de distribuição univariada mais utilizadas em variáveis das Ciências da Terra. Distribuições de probabilidade (normal, lognormal, uniforme). Análise exploratória de dados. Análise univariada: medidas de síntese e representações gráficas. Análise bivariada: medidas de correlação, tabelas de contingência e representações gráficas. Análise multivariada: análise em componentes principais (ACP) e classificação hierárquica e k-médias. Variáveis aleatórias. Teoria das variáveis regionalizadas. Algumas características das variáveis regionalizadas. Covariância espacial e variograma. Modelização dos variogramas experimentais. Prática de variografia. O estimador de Krigagem. Propriedades. Dedução do sistema de Krigagem. Variância de krigagem. Prática de Krigagem: estimação de malhas de pontos e de blocos.