Este trabalho discute o impacto de métodos de amostragem na reprodução da textura geológica (pelo histograma e variograma) com base em três diferentes distribuições estatísticas, quais sejam: distribuições assimétricas, positiva e negativa, e distribuição simétrica. Os três métodos de amostragem testados foram: aleatória simples, aleatória estratificada e sistemática. Utilizou-se a simulação estocástica geoestatística para gerar os três modelos de distribuição. Uma única realização, de cada modelo de distribuição, foi escolhida, ao acaso, para ser a base de dados de referência. Os modelos de distribuição simulam distribuições de teores de ouro (lognormal). \'P IND.2\'\'O IND.5\' (simétrica) e Fe (distribuição assimétrica negativa). Estas bases de dados foram amostradas, gerando amostras de diferentes tamanhos. Foram realizadas a análise estatística e geoestatística e a análise de superfícies de tendência, para todas as amostras. Os resultados, da análise geoestatística, permitiram o cálculo dos recursos geológicos, por meio da krigagem ordinária. Os resultados foram cruzados com os dados de referência e, por meio desta comparação, concluiu-se que a amostragem aleatória estratificada gerou resultados melhores que os outros dois métodos. A amostragem aleatória simples e a amostragem aleatória estratificada foram métodos que apresentaram resultados muito próximos, mas a amostragem aleatória estratificada foi ligeiramente superior na reprodução da textura geológica, que pode ser considerada como a pedra fundamental em uma avaliação segura de recursos minerais. A amostragem sistemática poderia ser o melhor método se não apresentasse um revés. Um número muito grande de unidades amostrais precisa ser coletado para que a abertura da malha regular seja inferior à amplitude do modelo de variograma subjacente. / This work discusses the impact of sampling methods for reproduction of the geological texture (by histogram and variogram). This study was based on three different statistical distributions: positively and negatively skewed distributions and symmetric distribution. The three sampling methods that were tested were: simple random sampling, stratified random sampling and systematic sampling. Stochastic simulation was used to generate these three distribution models. One single simulation, of each distribution model, was randomly chosen to be the reference data set. The distribution models simulate grade distributions of gold (lognormal distribution), \'P IND. 2\' \'O IND. 5\' (symmetrical) and Fe (negatively skewed distribution). These data sets were sampled drawing samples of different sizes. Statistical and geostatistical analysis and trend surfaces analysis were done for all samples. Results of geostatistical analysis allowed a geological resource computation through ordinary kriging. The results were then checked with the reference data sets, and from this comparison it was concluded that stratified random sampling leads to better results than the other two sampling methods. Simple random sampling and stratified random sampling are considered methods where the results are close together, but stratified random sampling is slightly better for reproducing the geological texture, which can be considered the cornerstone of a reliable mineral resource evaluation. Systematic sampling would be the best method if it did not have a drawback. A very large number of sample units need to be drawn in order to produce a grid spacing less than the range of the underlying variogram model.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-05-22T15:05:20Z No. of bitstreams: 1 2012_MauricioBorattoViana.pdf: 9928570 bytes, checksum: f40b0bec7e23345ee9f352ae113075de (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2012-05-24T11:59:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_MauricioBorattoViana.pdf: 9928570 bytes, checksum: f40b0bec7e23345ee9f352ae113075de (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-24T11:59:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_MauricioBorattoViana.pdf: 9928570 bytes, checksum: f40b0bec7e23345ee9f352ae113075de (MD5) / Esta tese de Doutorado tem por objeto de estudo um sistema de avaliação para a construção do Índice de Sustentabilidade da Mineração (ISM), a partir da proposição e agregação de indicadores nas dimensões econômica, social e ambiental e sua aferição em unidades operacionais minerárias selecionadas, incluindo as comunidades existentes em seu entorno e o município em que elas se inserem. Como marco referencial, são analisadas questões afetas ao desenvolvimento sustentável e seus indicadores, bem como à mineração sustentável e às iniciativas de proposição de indicadores para o setor. Já as atividades centrais consistiram na submissão de uma lista de setenta indicadores a 165 especialistas, na aferição desses indicadores em uma dezena de minerações situadas no Estado de Minas Gerais e na aplicação de 450 questionários nas comunidades de entorno, seguidas de uma detalhada análise, incluindo simulações, dos dados coletados. Como se sabe, a mineração é dotada de certas peculiaridades: rigidez locacional, exaustão mineral, impacto socioambiental, controle internacional de preços e longo prazo de maturação. Assim, sua sustentabilidade não pode ser avaliada só pela simples continuidade das atividades anos afora e, muito menos, tomar por base apenas as ações efetuadas intramuros. Para ser considerada sustentável, ela deve minimizar seus impactos negativos, compensar os não-mitigáveis e, simultaneamente, promover o bem-estar das comunidades envolvidas. Além disso, as rendas que ela produz na atualidade devem ensejar novas opções econômicas locais após a exaustão da jazida. A importância desta tese reside no fato de se tratar de iniciativa inovadora, que propõe a avaliação da sustentabilidade da mineração com base em dezenas de indicadores, aferidos, cada qual, por meio de escala específica, mas variável dentro de limites prefixados, que proporcionam a agregação final dos indicadores em três índices dimensionais e no ISM. Trata-se, talvez, da primeira proposta para o setor minerário que leva em conta, nessa avaliação, a opinião das comunidades afetadas, bem como a eventual influência da mineração no município em que está inserida, dando vez e voz ao sentido mais amplo da sustentabilidade. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This PhD dissertation consists of an assessment system used to build the Mining Sustainability Index (MSI), based on the proposition and aggregation of indicators in economic, social and environmental dimensions and its assessment in selected mining operational units, including the communities located in their immediate surroundings and the municipalities in which they are inserted. As referential framework, themes related to sustainable development and its indicators are analyzed, in addition to those related to sustainable mining and the initiatives that propose indicators for the sector. Main surveys consisted of submitting a seventy-indicator list to 165 specialists, measuring these indicators in ten mining operation units located in the State of Minas Gerais, and applying 450 questionnaires to communities located in the immediate surroundings of the mines, followed by a detailed analysis including simulations of the collected data. As is well known, mining activities have certain peculiarities: geologically fixed deposits, mineral depletion, social environmental impact, international control of prices and long-term investment. Thus, sustainability cannot be assessed by the simple endurance of activities throughout the years or based only on internal actions. To be considered sustainable, mining must reduce its negative impacts, compensate the non-reducible ones and, at the same time, promote the well-being of the communities involved. Additionally, revenues currently generated must give cause to new local economic activities in the period after the deposit depletion. The importance of this dissertation is its innovative initiative that proposes a mining sustainability assessment on the basis of dozens of indicators, each one measured according to specific scales, variable within prefixed limits, providing, in the end, the aggregation of indicators in three dimension indexes and in the MSI. It might be the first proposal for the mining sector that takes into account the affected communities’ opinion in the assessment, as well as the possible influence of the mining operation in the municipality in which it is inserted, providing voice and opportunity to the wider concept of sustainability.

Este trabalho discute o impacto de métodos de amostragem na reprodução da textura geológica (pelo histograma e variograma) com base em três diferentes distribuições estatísticas, quais sejam: distribuições assimétricas, positiva e negativa, e distribuição simétrica. Os três métodos de amostragem testados foram: aleatória simples, aleatória estratificada e sistemática. Utilizou-se a simulação estocástica geoestatística para gerar os três modelos de distribuição. Uma única realização, de cada modelo de distribuição, foi escolhida, ao acaso, para ser a base de dados de referência. Os modelos de distribuição simulam distribuições de teores de ouro (lognormal). \'P IND.2\'\'O IND.5\' (simétrica) e Fe (distribuição assimétrica negativa). Estas bases de dados foram amostradas, gerando amostras de diferentes tamanhos. Foram realizadas a análise estatística e geoestatística e a análise de superfícies de tendência, para todas as amostras. Os resultados, da análise geoestatística, permitiram o cálculo dos recursos geológicos, por meio da krigagem ordinária. Os resultados foram cruzados com os dados de referência e, por meio desta comparação, concluiu-se que a amostragem aleatória estratificada gerou resultados melhores que os outros dois métodos. A amostragem aleatória simples e a amostragem aleatória estratificada foram métodos que apresentaram resultados muito próximos, mas a amostragem aleatória estratificada foi ligeiramente superior na reprodução da textura geológica, que pode ser considerada como a pedra fundamental em uma avaliação segura de recursos minerais. A amostragem sistemática poderia ser o melhor método se não apresentasse um revés. Um número muito grande de unidades amostrais precisa ser coletado para que a abertura da malha regular seja inferior à amplitude do modelo de variograma subjacente. / This work discusses the impact of sampling methods for reproduction of the geological texture (by histogram and variogram). This study was based on three different statistical distributions: positively and negatively skewed distributions and symmetric distribution. The three sampling methods that were tested were: simple random sampling, stratified random sampling and systematic sampling. Stochastic simulation was used to generate these three distribution models. One single simulation, of each distribution model, was randomly chosen to be the reference data set. The distribution models simulate grade distributions of gold (lognormal distribution), \'P IND. 2\' \'O IND. 5\' (symmetrical) and Fe (negatively skewed distribution). These data sets were sampled drawing samples of different sizes. Statistical and geostatistical analysis and trend surfaces analysis were done for all samples. Results of geostatistical analysis allowed a geological resource computation through ordinary kriging. The results were then checked with the reference data sets, and from this comparison it was concluded that stratified random sampling leads to better results than the other two sampling methods. Simple random sampling and stratified random sampling are considered methods where the results are close together, but stratified random sampling is slightly better for reproducing the geological texture, which can be considered the cornerstone of a reliable mineral resource evaluation. Systematic sampling would be the best method if it did not have a drawback. A very large number of sample units need to be drawn in order to produce a grid spacing less than the range of the underlying variogram model.