O conhecimento do padrão de deslocamento populacional bem como a estimativa de demanda por transportes são de fundamental importância para a tomada de decisões relativas ao planejamento urbano e de transportes. Em geral, a obtenção destas informações é realizada por modelos tradicionais como o modelo quatro etapas. Entretanto, modelos clássicos não levam em conta a dependência espacial das variáveis . A Geoestatística, valendo-se da utilização de variáveis regionalizadas, apresenta-se como uma ferramenta auxiliar capaz de modelar informações espaciais. Este trabalho tem por objetivo estimar dados desagregados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional. Neste estudo, a modelagem tradicional e a geoestatística puderam ser comparadas por meio de um banco de dados referente à pesquisa Origem/Destino da Região Metropolitana de São Paulo, realizada em 2007. A abordagem tradicional se baseou em um modelo de regressão enquanto que a abordagem geoestatística consistiu na estimação espacial de variáveis com base na modelagem de semivariogramas e Krigagem. Ao final do trabalho, foi possível realizar a comparação dos resultados da abordagem tradicional e geoestatística em coordenadas de valores conhecidos. Os resultados indicaram que a modelagem tradicional apontou uma taxa de acertos de 96 % pelo modelo de Regressão Logística Múltipla adotada para a variável dicotômica de preferência por modo motorizado (variável objeto de estudo). A abordagem tradicional baseou-se na calibração de um modelo por meio de outras oito variáveis. Entretanto, a modelagem geoestatística, utilizando -se apenas das coordenadas geográficas domiciliares, resultou em 67% de taxa de acertos de previsão da variável. Isso demonstrou que, apesar de possuir menor taxa de acertos, a modelagem geoestatística, por utilizar menor número de informações para previsão da variável, teve um resultado satisfatório e demonstra-se promissora na área de planejamento de transportes , sobretudo considerando sua habilidade de estimação em outras coordenadas geográficas além das amostradas. / The comprehension of population displacement patterns and travel demand forecasting is crucial on making decisions related to urban transportation planning. In order to obtain this information, classic models like the sequential Four -step mo del are applied. However, classic models do not consider spatial location in their approach. Geostatistics is displayed as a suitable complementary instrument able to model spatial information. This work intends to forecast disaggregated data on transportation demand through traditional and geostatistical modeling. The present study compares the results from classic approach and Geostatistics through an Origin-Destination Survey dataset, carried out in São Paulo Metropolitan Area in 2007. The classic approach was based on regression models whereas Geostatistics consisted in variable spatial estimation by semivariograms modeling and Kriging. At the end of the study, a comparison between regression and geostatistical analysis was conducted through results of prediction in locations where the values of the variable are known. Results indicated that classic modeling had a 96% hit rate by Multiple Logistic Regression adopted for the dummy variable preference for motorized travel mode (object of study variable). Classic modeling was based on a training model using other eight predictor variables. Meanwhile, Geostatistics, using only residential geographical coordinate, resulted in a 67% hit rate for predicting the variable object of study. This demonstrates that, even though Geostatiscs had lower hit rate compared to Multiple Logistic Regression, it had satisfactory outcome and proves tobe a promising approach in transport planning, given that it considered less informati on to predict the variable, especially considering its ability of estimating in other geographical coordinates in addition to those sampled.

Conhecer a resposta da cultura do algodoeiro (Gossypium hirsutum L var. latifolium Hutch) à variabilidade espacial de atributos físicos e químicos do solo e seu comportamento espectral mediante doses variadas de fertilizantes pode ajudar a estabelecer estratégias de manejo do solo e da cultura, com melhor uso de corretivos e fertilizantes. Dentro deste contexto, este trabalho foi desenvolvido para: a) estudar a variabilidade espacial da fertilidade do solo, estado nutricional, população de plantas, número de estruturas reprodutivas e produtividade do algodoeiro em uma lavoura comercial; b) verificar as relações de causa e efeitos entre as variáveis estudadas; c) avaliar o efeito da variação de doses de nitrogênio na detecção do teor de nitrogênio foliar do algodoeiro utilizando propriedades de reflectância através de um sensor óptico ativo. Para isso, foram conduzidos dois experimentos diferenciados. O primeiro foi realizado numa lavoura comercial, localizada em Chapadão do Céu, GO. Os dados foram coletados numa área de 90 hectares, dividida numa malha com espaçamento regular de 100 m entre pontos, formando um retângulo com 10 colunas e 11 linhas. Para detectar a variação na pequena escala, foram feitas amostragens mais intensas com espaçamento de 33 m, formando 5 "ilhas", constituindo um total de 170 amostras. Os dados foram submetidos às análises estatísticas descritivas, geoestatística, interpolação através de krigagem ordinária e regressão pelo método "stepwise". A variabilidade expressa pelo coeficiente de variação foi baixa a moderada para todas as variáveis analisadas, com exceção de maçãs retidas e P no solo. Os resultados da análise geoestatística indicaram que os fatores de produção da cultura do algodoeiro apresentam, em sua maioria, dependência espacial e esta deve ser considerada quando da definição de esquemas de amostragem e práticas de manejo do solo e da cultura. A produtividade do algodoeiro foi significativamente afetada por N, P, Ca e Mg no tecido foliar e fração areia e argila do solo. O segundo experimento foi realizado na área experimental da USP/ESALQ, em Piracicaba, SP. O delineamento experimental foi o aleatorizado em blocos, com cinco tratamentos (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1 de N) e quatro repetições. Os dados do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) e da razão simples vermelho/infravermelho próximo (V/IVP) foram coletados no período de 23 a 92 dias após a emergência (DAE) totalizando nove datas de coleta. Foram coletados também dados referentes ao índice de clorofila, índice de área foliar (IAF) e altura de plantas. Os valores do NDVI apresentaram uma tendência crescente ao longo do período das leituras, enquanto a relação V/IVP teve comportamento inverso, e a partir de 45 DAE, foram afetados significativamente pelas doses de N aplicadas. Relações significativas foram observadas entre os valores do NDVI e índice de clorofila e IAF. Aos 92 DAE o NDVI apresentou relação linear positiva e altamente significativa com o teor foliar de N. Os resultados obtidos indicam que as técnicas de geoestatística e sensoriamento remoto podem auxiliar na tomada de decisões sobre as práticas de calagem e adubação em taxa variada na cultura do algodoeiro. / Know the cotton answer (Gossypium hirsutum L. var. latifolium Hutch) to the spatial variability of soil physical and chemical attributes and its spectral behavior by means of varied rates of nutrients can help to establish soil and crop management strategies, with better use of lime and fertilizers. This work was developed to: a) study the spatial variability of soil fertility, nutritional state, plants population, reproductive structures number and cotton yield in a commercial field; b) to study the relationships among those variables; c) to evaluate the effect of the variation of nitrogen levels on the detection of its content on cotton leaves using reflectance properties by an active optical sensor. Two differentiated experiments were conducted; the first one was located in a commercial field in Chapadão do Céu, GO. Data were collected in a area of 90 hectares, divided in a regular grid of 100 m with 10 columns and 11 lines. In order to detect the variation in the small scale, more intense samplings with spacing of 33 m were conducted forming 5 islands, constituting a total of 170 samples. The data were submitted to the descriptive statistical analysis, geostatistic, interpolation through ordinary kriging, and stepwise regression analysis. The variability expressed by variation coefficient were low to moderated for all analyzed variables, except for healthy bolls and soil P. Geostatistics analysis indicated that the crop cotton factors of production present, in its majority, spatial dependence and this should be considered when of the definition of sampling schemes and soil and crop management practices. Cotton yield was affected significantly by N, P, Ca and Mg in the leaves, as well as sand and clay fraction of the soil. The second experiment was accomplished in an experimental area at USP/ESALQ, in Piracicaba, SP. The experiment was conducted as a randomized block design and treatments consisted on five levels of nitrogen fertilization (0, 50, 100, 150 and 200 kg of N ha-1) with four replications. The readings of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI and the ratio Red/Near infrared (RED/NIR) were collected between 23 to 92 days after the emergency (DAE), with the total of 9 visits. Data referred to the chlorophyll index, leaf area index (LAI) and plants height were also collected. The values of NDVI presented a growing tendency along the period, while RED/NIR had an inverse behavior, being significantly affected by the rates of applied N, starting from 45 DAE. At 92 DAE, NDVI presented a positive linear relationship with leaves N content. Significant relationships were observed between the values of NDVI and chlorophyll index and LAI. The results obtained indicate that geostatistic techniques and remote sensing can help on management decisions for variable rate application of lime and fertilizers in cotton.

O conhecimento do padrão de deslocamento populacional bem como a estimativa de demanda por transportes são de fundamental importância para a tomada de decisões relativas ao planejamento urbano e de transportes. Em geral, a obtenção destas informações é realizada por modelos tradicionais como o modelo quatro etapas. Entretanto, modelos clássicos não levam em conta a dependência espacial das variáveis . A Geoestatística, valendo-se da utilização de variáveis regionalizadas, apresenta-se como uma ferramenta auxiliar capaz de modelar informações espaciais. Este trabalho tem por objetivo estimar dados desagregados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional. Neste estudo, a modelagem tradicional e a geoestatística puderam ser comparadas por meio de um banco de dados referente à pesquisa Origem/Destino da Região Metropolitana de São Paulo, realizada em 2007. A abordagem tradicional se baseou em um modelo de regressão enquanto que a abordagem geoestatística consistiu na estimação espacial de variáveis com base na modelagem de semivariogramas e Krigagem. Ao final do trabalho, foi possível realizar a comparação dos resultados da abordagem tradicional e geoestatística em coordenadas de valores conhecidos. Os resultados indicaram que a modelagem tradicional apontou uma taxa de acertos de 96 % pelo modelo de Regressão Logística Múltipla adotada para a variável dicotômica de preferência por modo motorizado (variável objeto de estudo). A abordagem tradicional baseou-se na calibração de um modelo por meio de outras oito variáveis. Entretanto, a modelagem geoestatística, utilizando -se apenas das coordenadas geográficas domiciliares, resultou em 67% de taxa de acertos de previsão da variável. Isso demonstrou que, apesar de possuir menor taxa de acertos, a modelagem geoestatística, por utilizar menor número de informações para previsão da variável, teve um resultado satisfatório e demonstra-se promissora na área de planejamento de transportes , sobretudo considerando sua habilidade de estimação em outras coordenadas geográficas além das amostradas. / The comprehension of population displacement patterns and travel demand forecasting is crucial on making decisions related to urban transportation planning. In order to obtain this information, classic models like the sequential Four -step mo del are applied. However, classic models do not consider spatial location in their approach. Geostatistics is displayed as a suitable complementary instrument able to model spatial information. This work intends to forecast disaggregated data on transportation demand through traditional and geostatistical modeling. The present study compares the results from classic approach and Geostatistics through an Origin-Destination Survey dataset, carried out in São Paulo Metropolitan Area in 2007. The classic approach was based on regression models whereas Geostatistics consisted in variable spatial estimation by semivariograms modeling and Kriging. At the end of the study, a comparison between regression and geostatistical analysis was conducted through results of prediction in locations where the values of the variable are known. Results indicated that classic modeling had a 96% hit rate by Multiple Logistic Regression adopted for the dummy variable preference for motorized travel mode (object of study variable). Classic modeling was based on a training model using other eight predictor variables. Meanwhile, Geostatistics, using only residential geographical coordinate, resulted in a 67% hit rate for predicting the variable object of study. This demonstrates that, even though Geostatiscs had lower hit rate compared to Multiple Logistic Regression, it had satisfactory outcome and proves tobe a promising approach in transport planning, given that it considered less informati on to predict the variable, especially considering its ability of estimating in other geographical coordinates in addition to those sampled.

Desde que um depósito mineral apenas terá sua geometria e propriedades reais conhecidas após a completa extração e processamento, é necessário o emprego de modelos e estimativas ao longo da vida do projeto para seu correto planejamento. Estimativas são fortemente afetadas pela qualidade dos dados, o que torna fundamental seu controle e certificação. Tal necessidade levou à industrial mineral a adotar controles e procedimentos que meçam e garantam a qualidade da informação. Esses controles para amostragem e análises laboratoriais são baseados em valores de tolerância máxima de erros tipicamente baseada na literatura ou tidos como boas práticas, apesar de tais valores não levarem em conta a precisão e acurácia necessária em um dado projeto ou características especificas de um projeto. Nesse contexto se propõe, através da análise de sensibilidade, uma metodologia que mensure como os erros analíticos e/ou locacionais se propagam às estimativas. Assumindo a base de dados inicial como isenta de erros, outras bases são geradas pela adição de incerteza; as curvas de sensibilidades relacionam o impacto das estimativas à incerteza adicionada a cada base de dados. Tais erros são sorteados dentro de uma distribuição normal com média zero e diferentes desvios-padrões (simulando diferentes níveis de incerteza) para teores e posição espacial. O impacto é medido pela comparação das estimativas com a base se dado sem perturbação e os os modelos derivados de bases perturbadas. Os resultados são apresentandos através de perda/diluição, correlação entre blocos estimados com os dados originais e perturbados e pelo seu desvio médio. A metodologia proposta foi aplicada nos dados de Walker Lake (Nevada-USA) e parte do depósito de bauxita de Miraí (MG-Brazil). Baseado na curva de sensibilidade, pôde-se avaliar impacto na reconciliação diária da mina de Miraí, causada pela incerteza dos dados. Os resultados indicaram que o impacto de erros nas coordenadas tem um comportamento exponencial, onde erros relativos até 10% da dimensão da malha causam um baixo desvio nas estimativas. A incerteza analítica em geral é reduzida na incerteza dos valores krigados. Definindo como aceitável na mina de Miraí que 90% dos blocos devam ter um máximo de incerteza causada pelos dados de 10% para Al2O3 e recuperação mássica e de 30% para sílica reativa, a metodologia proposta definiu uma tolerância para o controle de qualidade das duplicatas de campo respectivamente de 10.9%, 9.5% e 12.5%. Os erros calculados coincidem com os 10% tipicamente sugeridos pela literatura. / Since a mineral deposit only has its exact geometry and properties known after its complete extraction and processing, it is necessary to use models and estimates throughout the life of the project for proper planning. Estimates are strongly affected by data quality; consequently, their control and certification are imperative. This leads the mineral industry to adopt controls and procedures to measure and ensure data quality. These controls used for sampling and lab analysis are based on max error tolerance intervals typically suggested in the literature, however these limits do not take into account the precision and accuracy required in a given project or in a specific mineral deposit. In this context, this dissertation proposes throughout sensitivity analysis a methodology that measures how the analytical and/or locational errors propagate to estimates. It started using an original dataset considered error free, and databases created from it by adding errors. Sensitivity curves relate the impact on block estimate due to the uncertainty added to each database. The samples errors are draw from a normal distribution with zero mean and different standard deviations (emulating different precision levels) for grades and spatial position. The impact is measure by comparing estimates based on an error-free database against the model derived from error added data sets counting blocks affected by loss/dilution, correlation between original block model versus new model with error added to the data and the block mean deviations. The methodology proposed was illustrated using the Walker Lake (Nevada-USA) dataset and part of Miraí bauxite deposit (MG-Brazil). Based on the defined sensitivity curve the impact on the daily grade reconciliation at Miraí mine caused by using a database with error added is assessed. The results indicates that the impact on grade estimation caused by data coordinates uncertainty has an exponential behavior, where relative errors below 10% of the sampling spacing cause low impact on estimated values. The kriging weighted averaging in general mostly reduces the analytical uncertainty. Defining as acceptable for Miraí Mine that 90% of blocks should have errors (caused by poor quality data) lower than 10% related to Al2O3 and for mass recovery and of 30% for reactive silica, the proposed methodology defines a quality control tolerance to field replicate respectively of 10.9%, 9.5% and 12.5%. The defined error limits coincided with the values suggested by literature at 10%.

A análise da continuidade espacial inclui uma série de ferramentas para estimar e modelar a continuidade de variáveis aleatórias regionalizadas. Ela é a base para muitas das avaliações de depósitos minerais baseadas na geoestatísitca. O modelo ajustado é de grande importância e influencia nos resultados em vários algoritmos de krigagem e simulações subsequentes. Tanto os softwares acadêmicos e comerciais podem melhorar no desenvolvimento dos gráficos, na interatividade com o usuário e no uso de formas automáticas de modelagem. O SGeMS (Stanford Geoestatistical Modeling Software) é um programa gratuito usado entre a comunidade de geoestatísticos ao qual tem um grande potencial de desenvolvimento, mas que, no entanto, ainda não possui todas as ferramentas de análise da continuidade espacial incorporadas. Diferentemente do SGeMS, o GSLIB é uma boa biblioteca gratuita para análise geoestatística e é mais completa, mas as estradas do programa são modificadas pela edição de arquivos .txt e usando linhas de comando o que torna a utilização do software pouco amigável com o usuário, apesar da robustez e qualidade dos programas da biblioteca. Dada as limitações dos mais usados e completos softwares gratuitos de geoestatística, essa dissertação objetiva a transcrição e adaptação do algoritmo do GSLIB (GamV .f) para o software SGeMS, modificando a lógica de programação para criar diferentes ferramentas auxiliares como h-scatterplots e mapas de variograma e covariograma. Os resultados demonstraram que a adaptação de algoritmos antigos leva a uma solução gratuita. Além disso, um algoritmo para a otimização da modelagem de variogramas pelo método dos mínimos quadrados foi desenvolvido. As rotinas foram desenvolvidas ambas em C++ e em Python. Os algoritmos foram validados com os valores obtidos pelo software GSLIB. Todos os desenvolvimentos dos plug-ins foram testados e validados usando dois casos ilustrativos: um depósito de ferro e um caso polimetálico. Os resultados provaram ser consistentes e similares com aqueles obtidos com softwares comerciais e renomados. / The spatial continuity analysis includes a serie of tools to estimate and model the continuity of regionalized random variables. It is the basics for many mineral deposit evaluation methods based on geostatistics. The model adjusted is of paramount importance and influences the results in many subsequent kriging and simulation algorithms. Both commercial and academic softwares can be improved in graphics, users interactivity with and automated tools for modeling spatial continuity. SGeMS (Stanford Geoestatistical Modeling Software) is a freeware program used among the geostatistical community which has an extremely potential for development however it does not have enough variographic or graphical tools. Unlike SGeMS, GSLIB is a good and more complete free library for geostatistical analysis, however the program inputs are modified by editing of .txt files and uses DOS command lines. This makes the software less user friendly, despite its robustness and quality. Given the limitation on both most used and complete freeware geostatistical softwares, this dissertation aims at transcripting and adpating an algorithm from GSLIB(GamV.f) into SGeMS software, handling the programming logic to create different auxiliary tools as h-scatterplot and variomaps. The results demonstrated that the adaptation of the old and stable algortihms lead to an inexpensive solution. Futhermore, an algorithm was developed for optimizing variogram modeling based on weigthed least squares method. The routines were developed in both C++ and Phyton. The algorithms were validated against actual values generated by GSLIB. All developed of plug-ins were tested and validated using two illustration studies: an iron ore deposit and a polymetallic one. The results proved to be consistent and similar to the ones obtained by commercial well known sofwares.

Antes de se fazer uma estimativa ou uma simulação geoestatística, os domínios geológicos devem ser modelados de forma que cada domínio utilize apenas dados que pertencem a ele. Na industria mineral a incerteza oriunda dos teores geralmente é levada em consideração, entretanto a incerteza gerada pelo modelo nem sempre é analisada. Sabendo que a maior fonte de incerteza está na transição de uma litologia para outra, essa dissertação visa avaliar a incerteza do modelo geológico através de simulações de funções distâncias assinaladas em zonas de maior incerteza, gerando vários modelos com diferentes proporções de cada litologias. Um estudo de caso em um banco de dados real com alta complexidade geológica é utilizado para avaliar o uso da metodologia. O método se mostrou eficaz para avaliar o impacto da diferença de volume que cada litologia pode alcançar, demonstrando a importância de medir a incerteza na construção de modelos geológicos. / Before making an estimation or a geostatistical simulation, geological domains must be modeled so that each domain uses only data that belongs to it. In the mineral industry the uncertainty derived from the grades is generally taken into account, however the uncertainty generated by the model is not always analyzed. Knowing that the greatest source of uncertainty is in the transition from one lithology to another, this dissertation aims to evaluate the uncertainty of the geological model through signed distances function simulation in uncertainty zones, generating several models with different proportions of each lithology. A case study in a real dataset with high geological complexity is used to evaluate the use of the methodology. The method proved effective in assessing the impact of the volume difference that each lithology can reach, demonstrating the importance of measuring uncertainty in the construction of geological models.

Ao modelar-se depósitos minerais é comum enfrentarmos o problema de estimar múltiplos atributos possivelmente correlacionados, onde algumas variáveis são amostradas menos densamente do que outras. A falta de dados impõe um problema que requer atenção antes de qualquer modelagem subsequente. Precisamos, ao final, de modelos que sejam estatisticamente representativos. A maioria dos conjuntos de dados de problemas práticos são amostrados de maneira heterotópica e, para obter resultados coerentes, é preciso entender os motivos pelos quais alguns dados faltam e quais são os mecanismos que influenciaram a ausência de informações. A teoria de dados faltantes relaciona as amostras ausentes com aquelas medidas através de três mecanismos distintos: Faltante Completamente Aleatório (Missing Completely At Random - MCAR), Faltante Aleatório (Missing At Random - MAR) e Faltante Não Aleatório (Missing Not At Random - MNAR). O último mecanismo é extremamente complexo e a literatura recomenda ser tratado inicialmente como um mecanismo MAR. E após uma transformação fixa deve ser aplicada aos valores complementados para que estes se transformem em valores MNAR Embora existam métodos estatísticos clássicos para lidar com dados faltantes, tais abordagens ignoram a correlação espacial, uma característica que ocorre naturalmente em dados geológicos. A metodologia adequada para tratar com a falta de dados geológicos é a atualização bayesiana, em que se inserem valores sob mecanismo MAR considerando a correlação espacial. No presente estudo, a atualização bayesiana foi combinada com transformações fixas para tratar o mecanismo de falta de dados MNAR em dados geológicos. A transformação fixa aqui empregada é baseada no erro de inserção gerado em um cenário MAR no conjunto de dados. Assim, com o conjunto completo resultante foi utilizado em uma simulação sequencial gaussiana dos teores de uma base de dados multivariada, apresentando resultados satisfatórios, superiores aos obtidos por meio da cossimulação sequencial gaussiana, não inserindo qualquer viés no modelo final. / When modeling mineral deposits, it is common to face the problem of estimating multiple attributes possibly correlated where some variables are more densely sampled then others. Missing data imposes a problem that requires attention prior to any subsequent modeling. The later requires estimation models statistically representative. Most practical data sets are often heterotopically sampled, and to obtain coherent results one must understand the reasons why there are missing data and what are the mechanisms that cause the absence of information. The theory of missing data relates the missing samples to those measured through three different mechanisms: Missing Completely At Random (MCAR), Missing At Random (MAR), and Missing Not At Random (MNAR). The last mechanism is quite complex to deal with, and the literature recommends being treated as a MAR mechanism and after a fixed transform should be applied to the imputed values so that these turn into MNAR imputed values. Even though there are classical statistical methods to deal with missing data, such approaches ignore spatial correlation, a feature that occurs naturally in geological data. The adequate methodology to deal with missing geologic data is Bayesian Updating, which approaches the MAR mechanism and accounts for spatial correlation. In the present study, bayesian updating was used combined with fixed transforms to treat MNAR missing data mechanism in geologic data. The fixed transform herein used is based on the error of MAR imputation on the data set. The resulting complete set was then used on a sequential gaussian simulation of the grades on a multivariate data set, presenting satisfactory results, superior to those obtained through sequential gaussian cossimulation, not inserting any biases on the final model.

Previamente à cada estimativa ou simulação geoestatística os domínios geológicos do depósito devem ser modelados, o que tradicionalmente é feito de forma manual por um geomodelador, em um processo laborioso, demorado e subjetivo. Por essa razão novas técnicas conhecidas como métodos implícitos veem surgindo. Essas técnicas fornecem algoritmos que substituem o processo de digitalização manual dos métodos explícitos por alguma forma de procedimento automático. Essa dissertação visita alguns métodos implícitos bem estabelecidos com atenção especial à modelagem geológica implícita com funções distância assinalada. Um estudo de caso em um banco de dados real é apresentado e a aplicabilidade do método discutida. Embora não substitua por completo um geomodelador experiente, o método provou ser capaz de gerar modelos geológicos semi-automáticos realistas a partir dos dados amostrais, e se mostra útil principalmente nas fases iniciais da pesquisa mineral. / Prior to every geostatistical estimation or simulation study there is a need for delimiting the geologic domains of the deposit, which is traditionally done manually by a geomodeler in a laborious, time consuming and subjective process. For this reason, novel techniques referred to as implicit modelling have appeared. These techniques provide algorithms that replace the manual digitization process of the traditional methods by some form of automatic procedure. This dissertation covers a few well established implicit methods currently available with special attention to the signed distance function methodology. A case study based on a real dataset was performed and its applicability discussed. Although it did not replace an experienced geomodeler, the method proved to be capable in creating semi-automatic geological models from the sampling data, especially in the early stages of exploration.

Em uma operação mineira, a quantidade e a qualidade do minério disponível para alimentação na usina são essenciais para a continuidade e flexibilidade das operações. A quantidade de minério liberado não é considerada em softwares especialistas de sequenciamento de lavra. Geralmente quando o minério liberado é utilizado em rotinas de planejamento, a tonelagem mínima de minério liberado é definida a partir de métodos empíricos. Este estudo desenvolve uma metodologia que auxilia na definição da quantidade de minério liberado a ser considerada nos planos de lavra. Por meio da análise de um estudo de caso, usando krigagem ordinária como método de estimativa e simulação geoestatística para acesso à incerteza, foi avaliado o potencial da metodologia proposta. Foram gerados planos de lavra de cinco anos como referência a partir de cada um dos dois modelos de blocos. Os sequenciamentos de referência foram usados para gerar novos sequenciamentos, com quantidades variáveis de minério liberado (a saber, um, três, cinco e oito meses) para homogeneização na lavra, com posterior alimentação de usina com pilhas de homogeneização. Usando estas possíveis configurações, observou-se o impacto no valor presente líquido de cada um dos cenários e os efeitos do uso de minério liberado na variação de teores para composição de pilhas de homogeneização. A convergência desses critérios é capaz de fornecer diretrizes para a definição da quantidade adequada de minério liberado, a ser usada nos planos de lavra, que permita um balanço entre despesas com antecipação de descobertura para liberação de minério e, também, propicie uma atenuação da variância de teores na formação de pilhas de homogeneização para alimentação da usina. / In a mining operation the quantity and quality of the exposed ore available for plant feeding are essential for the continuity and flexibility of the operations. The quantity of exposed ore it is not considered in the mine sequencing specialist softwares. Generally when esposed ore is considered in mine planning routines, the minimum tonnage of exposed ore is defined by empirical methods. This study develops a methodology that helps in the definition of the quantity of exposed ore to be considered in the mine planning. Trough analyzing a case study, using ordinary kriging and geoestatistical simulation to access the uncertainty, it was evaluated the proposed methodology potential. It was generated five year mine planning as a reference for each one of the two block models. The reference mine plans were used to generate new scenarios with variable quantities of exposed ore (namely one, three, five and eight months) to mining blend, with posterior plant feed with homogenization piles. Using these possible configurations, it was observed the impact on the net present value of each scenario and the effects of using exposed ore on the grade variability while composing homogenization piles. The convergence of these criteria is able to give drivers for the definition of the quantity of exposed ore, to be used in the mine plans, which balances the expenses with stripping anticipation for ore exposure and give lower grade variability in the homogenization pile formation for plant feed.

O presente trabalho teve por objetivo quantificar e caracterizar a variabilidade espacial e temporal da armazenagem de água no solo, do potencial mátrico, densidade de fluxo e evapotranspiração da água em um Latossolo Vermelho Amarelo Argissólico cultivado com citros. A parcela experimental constitui-se de duas transeções com 20 pontos de observação espaçados de 4,0 m, cada um deles localizado no centro da distância entre duas plantas ao longo da linha. A cultura de citros foi implantada em março de 1991 com espaçamento de 4,0 m entre plantas e 7,0 m entre linhas. Em cada ponto de observação foram instalados a) um tubo de acesso à uma sonda de nêutrons até a profundidade de 1,20 m, para a quantificação da armazenagem da água no solo, e b) três tensiômetros nas profundidades de 1,00 m, 1,10 m e 1,20 m para a quantificação do potencial mátrico e do gradiente de potencial total da água no solo. As medidas foram feitas ao longo de três anos. As medidas dos potenciais mátricos foram realizadas diariamente e as da armazenagem semanalmente. De cada ponto de observação e profundidade de 0,30 m, 0,50 m, 0,70 m, 0,90 m e 1,10 m foram coletadas amostras de solo com estrutura indeformada para a determinação da condutividade hidráulica saturada, da curva de retenção e a densidade do solo. Por meio da geoestatística, verificou-se uma dependência espacial para a armazenagem de água no solo com um alcance de 17,0 m em média e, para a densidade do solo, potencial mátrico e condutividade hidráulica saturada não se verificou estrutura de dependência espacial. A técnica da estabilidade temporal possibilita identificar no campo o ponto ou os pontos que, subestimam, superestimam ou representam a média de uma determinada variável. Pelo coeficiente de correlação de Spearman entre as datas, os valores de armazenagem e de potencial mátrico foram estáveis no tempo; para a armazenagem de água no solo, a correlação foi maior no período de recarga e, para o potencial mátrico, os coeficientes de correlação foram maiores para os períodos de secagem, ou seja, a estabilidade temporal foi maior para o os períodos de secagem. Por meio da diferença relativa foi possível identificar no estudo da estabilidade temporal, os pontos que mais se aproximaram da média que foram: o ponto 29 nos três anos, para a armazenagem de água no solo, pontos 24, 13 e 11 para o potencial mátrico da água no solo nos anos 1, 2 e 3, respectivamente. Por meio do balanço hídrico, verificou-se um consumo da água pela cultura de citros (evapotranspiração real) de 1.340 mm (consumo médio diário de 3,49 mm) e uma perda por drenagem interna que correspondeu a 10 %, em média nos três anos, da precipitação, para o solo e cultura em estudo. / The objective of the present work was to quantify and characterize spatial and temporal variability of water storage, matric potential, water flux density and actual evapotranspiration in an oxisol cropped to citrus. The experimental plot consisted of two transects with 20 observation points in a spacing of four meters. Each observation point was located in the central distance between two plants in the plant line. The citrus crop was installed in March of 1991 in a spacing of 4 x 7 m (four meters among plants in the line and seven meters among lines). In each observation point were installed a) one aluminiun tube to access a neutron probe till the depth of 1.2 m to determine water storage in the 0-1.2 m soil profile and b) three tensiometers at the depths of 1.0, 1.1 and 1.2 m to determine soil matric potential and soil water total potential gradient at the depth of 1.1 m then to calculated soil water flux density at the 1.1 m soil depth by means of Darcy-Buckingham equation. Measurements were made during three years, those of matric potential, dayly, and those of soil water content, weekly. In each observation point, undisturbed soil samples were removed from 0.3, 0.5, 0.7, 0.9 e 1.1 m soil depths to determine saturated soil hydraulic conductivity, soil water retention curve and soil bulk density. By means of geostatistical techniques, spatial dependence for soil water storage was verified with a range of 17 m in average. It was observed time stability for both soil water storage and matric potential that from the Spearman rank coefficients among dates. For the soil water storage, this coefficient showed higher values during the recharge period, that this, time stability for soil water storage was higher during the recharge period. For the matric potential occurred the inverse: time stability was higher during the drying period. By means of the relative difference from the mean, in the time stability study the following points closer were to the mean: point 29 (for the three years) for soil water storage and points 24, 13 and 11 for soil water matric potential for years 1, 2 and 3, respectively. By means of the soil water storage methodology, it was quantified a water consumption (actual evapotranspiration) for the citrus crop of 1,340 mm (daily average value of 3.49 mm) and a water loss by internal drainage that corresponded to 10 % in average, for the three years of experiment.