A análise de dados composicionais está sendo amplamente utilizada nas diversas áreas do conhecimento como por exemplo na análise de sedimentos rochosos, na comparação de diferentes células e até na análise criminalística na comparação de evidências de crimes. Durante a história da análise deste tipo de dados existiram muitos tipos de ajustes utilizados para contornar o problema da soma constante das variáveis e ainda hoje não temos um consenso de qual a melhor solução a ser utilizada. Neste trabalho, temos como objetivo a enunciação das 7 transformações que mais foram utilizadas ao longo do tempo e suas vantagens e desvantagens. A análise de componentes principais foi escolhida para o comparativo destas transformações. Fizemos a aplicação destas transformações em três bancos de dados reais com características diferentes entre si, comparamos os resultados e analisamos qual das transformações apresentou o melhor desempenho em cada base de dados. Os critérios de comparação foram o percentual da variância explicada, as variáveis que foram mais importantes para a primeira componente principal, cargas das variáveis nas componentes principais mais importantes assim como suas correlações com as variáveis. Também, simulamos quatro estruturas de bases de dados composicionais para avaliar o desempenho das transformações. Para essas comparações e simulações, foram desenvolvidas algumas funções, utilizando o \\textit estatístico R, que visam facilitar a comparação entre as sete transformações, assim auxiliando na escolha de qual das transformações melhor se adapta aos dados. Pelos resultados obtidos notamos que: nas bases de dados reais, os resultados das explicações da variância das transformações são similares e as transformações Ref e Alr mostram melhores desempenhos que as demais; nas quatro estruturas simuladas as transformações Ref e Alr também possuem os melhores resultados na explicação da variância e a interpretação de suas componentes principais são parecidas, assim como as transformações Trad, Log e Clr. Com isso notamos que independentemente da aplicação do logaritmo nas transformações Alr e Log elas apresentaram resultados muitos similares às transformações Ref e Trad, respectivamente, tanto na explicação da variância como na interpretação das componentes principais. / The compositional data analysis is being widely used in several areas of knowledge such as the analysis of rocky sediments, to compare different biological cells and even in forensic analysis to compare crimes evidences. During the history of the analysis of such data, to circumvent the problem of variable\'s constant sum were used many types of adjustments. Until now, we do not have a consensus in which is the best solution to be used in this cases. In this paper, we aim to enunciate seven transformations that most were used over time and their advantages and disadvantages. The principal component analysis was chosen for the comparison of these transformations. We applied this transformations in three real databases with different characteristics, we hope to compare the results and analyze which transformation have the best performance in each database. The comparison criteria were the percentage of explained variance, the variables that were most important to the first principal component,variable\'s loads in the most important principal components as well their correlation with the variables. We also simulated four compositional data bases structures to evaluate the performance of the transformations. For these comparisons and simulations were developed some functions, using the statistical software R, to facilitate comparison between the seven transformations, thus assisting in choosing which of the best transformation fits to the data. From the results we note that: for the real databases, the results of the variance explanation of all transformations are similar, thus Ref and Alr transformations show better performances than the others; in the four simulated structures the Ref and Alr transformations also have the best results in the variance explanation and interpretation of its main components are similar, as well as the transformations Trad, Log and Clr. Thus we note that independently of applying logarithm in and Log and Alr transformations they present very similar results as Ref and Trad transformations, respectively, both in variance explanation and in the interpretation of the principal components.

A análise de dados composicionais está sendo amplamente utilizada nas diversas áreas do conhecimento como por exemplo na análise de sedimentos rochosos, na comparação de diferentes células e até na análise criminalística na comparação de evidências de crimes. Durante a história da análise deste tipo de dados existiram muitos tipos de ajustes utilizados para contornar o problema da soma constante das variáveis e ainda hoje não temos um consenso de qual a melhor solução a ser utilizada. Neste trabalho, temos como objetivo a enunciação das 7 transformações que mais foram utilizadas ao longo do tempo e suas vantagens e desvantagens. A análise de componentes principais foi escolhida para o comparativo destas transformações. Fizemos a aplicação destas transformações em três bancos de dados reais com características diferentes entre si, comparamos os resultados e analisamos qual das transformações apresentou o melhor desempenho em cada base de dados. Os critérios de comparação foram o percentual da variância explicada, as variáveis que foram mais importantes para a primeira componente principal, cargas das variáveis nas componentes principais mais importantes assim como suas correlações com as variáveis. Também, simulamos quatro estruturas de bases de dados composicionais para avaliar o desempenho das transformações. Para essas comparações e simulações, foram desenvolvidas algumas funções, utilizando o \\textit estatístico R, que visam facilitar a comparação entre as sete transformações, assim auxiliando na escolha de qual das transformações melhor se adapta aos dados. Pelos resultados obtidos notamos que: nas bases de dados reais, os resultados das explicações da variância das transformações são similares e as transformações Ref e Alr mostram melhores desempenhos que as demais; nas quatro estruturas simuladas as transformações Ref e Alr também possuem os melhores resultados na explicação da variância e a interpretação de suas componentes principais são parecidas, assim como as transformações Trad, Log e Clr. Com isso notamos que independentemente da aplicação do logaritmo nas transformações Alr e Log elas apresentaram resultados muitos similares às transformações Ref e Trad, respectivamente, tanto na explicação da variância como na interpretação das componentes principais. / The compositional data analysis is being widely used in several areas of knowledge such as the analysis of rocky sediments, to compare different biological cells and even in forensic analysis to compare crimes evidences. During the history of the analysis of such data, to circumvent the problem of variable\'s constant sum were used many types of adjustments. Until now, we do not have a consensus in which is the best solution to be used in this cases. In this paper, we aim to enunciate seven transformations that most were used over time and their advantages and disadvantages. The principal component analysis was chosen for the comparison of these transformations. We applied this transformations in three real databases with different characteristics, we hope to compare the results and analyze which transformation have the best performance in each database. The comparison criteria were the percentage of explained variance, the variables that were most important to the first principal component,variable\'s loads in the most important principal components as well their correlation with the variables. We also simulated four compositional data bases structures to evaluate the performance of the transformations. For these comparisons and simulations were developed some functions, using the statistical software R, to facilitate comparison between the seven transformations, thus assisting in choosing which of the best transformation fits to the data. From the results we note that: for the real databases, the results of the variance explanation of all transformations are similar, thus Ref and Alr transformations show better performances than the others; in the four simulated structures the Ref and Alr transformations also have the best results in the variance explanation and interpretation of its main components are similar, as well as the transformations Trad, Log and Clr. Thus we note that independently of applying logarithm in and Log and Alr transformations they present very similar results as Ref and Trad transformations, respectively, both in variance explanation and in the interpretation of the principal components.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions (SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic surface? What would be considered a good performance in such situation and what alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy, would they be worthy of receiving any attention? / A possibilidade de mapear as propriedades dos solos através do uso de funções de predição espacial de solos (FPESe) é uma realidade. Mas seria possível construir FPESe para estimar propriedades como a distribuição do tamanho de partículas do solo (dtp) em um superfície geomorfológica jovem e instável, com elevada complexidade geológica e pedológica? O que seria considerado um bom desempenho nessas condições e que alternativas temos para melhorá-lo? Com esse trabalho tento encontrar respostas para essas questões. Para isso utilizei um conjunto de 339 amostras de solo de uma pequena bacia hidrográfica de encosta da região Central do RS. Modelos de regressão linear múltiplos foram construídos com atributos de terreno (elevação, índice de convergência, índice de potência de escoamento). As FPESe explicaram mais da metade da variância dos dados. Tal desempenho é semelhante àquele da abordagem tradicional de mapeamento de solos. Para algumas frações de tamanho o desempenho das FPESe pode chegar a 70%. As maiores incertezas ocorrem nas áreas de maior heterogeneidade geológica. Assim, melhorias significativas nas predições somente poderão ser alcançadas se dados geológicos acurados forem disponibilizados. Enquanto isso, FPESe construídas a partir de atributos de terreno são eficientes em estimar a dtp de solos de regiões com geologia complexa e elevada instabilidade. Mas restam dúvidas que não consegui resolver! O mapeamento de solos é importante para a resolução dos principais problemas sociais e ambientais do nosso tempo? E se nossas atividades estivessem submetidas ao controle da população como em uma democracia direta, seriam elas dignas de receber atenção?