[pt] Esta dissertação desenvolve um estudo sobre a aplicação das técnicas de modelagem geológica e análises geoestatísticas na avaliação da variabilidade espacial do parâmetro geotécnico (RQD) no depósito Animas – Peru. O estudo das cinco litologias presentes no depósito permitirá melhorar o conhecimento da qualidade do maciço rochoso em regiões não-amostradas. Nesta pesquisa foram empregados o método da krigagem ordinária, para estimação da variabilidade espacial, e a simulação seqüencial Gaussiana, para simulação da distribuição dos valores de RQD. Ambos os resultados foram comparados com um técnica de estimativa clássica - o método do inverso do quadrado da distância. Verificou-se que os resultados provenientes do método clássico e da krigagem ordinária são bastante semelhantes entre si, enquanto que valores produzidos pela simulação Gaussiana apresentaram acentuadas diferenças em todas as litologias analisadas. No estudo foram utilizados os programas computacionais Datamine, para modelagem geológica, e Isatis v.7 para análises geoestatísticas. / [en] This thesis investigates the application of geological modeling techniques and geostatistical methods for estimation of the spatial variability of the geotechnical parameter RQD at the ore deposit Animas - Peru. The study of five different rock layers will permit the improvement of the overall knowledge about the quality of the rock mass, mainly in the regions where the existence of experimental samples is limited or not available at all. In this research the ordinary kriging method was used for studies of spatial variability and the Gaussian sequential simulation for analysis of the distribution of RQD values throughout the rock mass. The results of both methods were compared with those calculated on basis of a classical estimation technique - the method of the inverse of the squared distances. It was concluded that the values obtained by ordinary kriging and the classical method are quite similar between themselves but the results with Gaussian simulation show significant differences in all the rock layers investigated. In this research the following computational programs were used: Datamine, for the geologic modeling, and Isatis v.7, for geostatiscal analyses.