O julgamento da qualidade de um método de estimativa/simulação é mais adequado se os resultados puderem ser comparados a dados reais. Uma vez que na mineração isto é inviável, este trabalho é baseado em um modelo de depósito mineral de cobre - representando a geologia e a distribuição de dados de modo heterogêneos. O modelo reproduz um depósito com preenchimento hidrotermal em uma falha inversa e as rochas encaixantes são meta-arenito e folhelho dobrados. O objetivo é comparar os resultados obtidos pelo método de Simulação Baseada em Wavelets - método o qual utiliza a estatística espacial de alta-ordem para reproduzir as estruturas da geologia - com o método clássico de Simulação Sequencial Gaussiana, a fim de avaliar um método de geoestatística de multiponto aplicado a variável contínua. Para comparar os resultados, foi calculado o valor potencial e para qual pilha (minério ou estéril) deveria ir cada bloco. Os resultados mostram que, matematicamente, a Simulação Sequencial Gaussiana obteve resultados melhores, uma vez que destinou melhor seus blocos e perdeu menos dinheiro com estéril na pilha de minério e minério de pilha de estéril. Porém, é notória a influência da imagem de treinamento nos resultados da Simulação Baseada em Wavelets, o que mostra que a Simulação Baseada em Wavelets de variáveis contínuas é promissora se a imagem de treinamento for adequada. O grande problema é que sua escolha ou criação é demasiadamente complexa, pois necessita de precisão local e global. / The judgment of the quality of an estimation/simulation method is more suitable if the results can be compared to real data. Once in mining that is not feasible, this work is based on a synthetic mineral deposit - represented by a very heterogeneous geology and spatial data distribution. The model reproduces a deposit with hydrothermal filling in a n inverse fault and the bedrocks are folded meta-sandstone and phyllite. The objective is to compare the results obtained by Wavelet-based Simulation method - which uses the spatial high-order statistic to reproduce the geologic structures - with the classic method of Sequential Gaussian Simulation in order to evaluate a multipoint geostatistical method applied to a continuous variable. To compare the results, the potential value was calculated and to which pile (ore or waste) each block should go. The results show that, mathematically, Sequential Gaussian Simulation\'s results are better, since its blocks allocated better and lost less money on waste in ore pile and ore in waste pile. However, it is clear the influence of the training image on the results of Wavelet-based Simulation. This shows that the Wavelet-based Simulation of continuous variables is promising if the training image is appropriate. The big problem is that choosing or creating it is too complex, because it requires local and global precision.

O julgamento da qualidade de um método de estimativa/simulação é mais adequado se os resultados puderem ser comparados a dados reais. Uma vez que na mineração isto é inviável, este trabalho é baseado em um modelo de depósito mineral de cobre - representando a geologia e a distribuição de dados de modo heterogêneos. O modelo reproduz um depósito com preenchimento hidrotermal em uma falha inversa e as rochas encaixantes são meta-arenito e folhelho dobrados. O objetivo é comparar os resultados obtidos pelo método de Simulação Baseada em Wavelets - método o qual utiliza a estatística espacial de alta-ordem para reproduzir as estruturas da geologia - com o método clássico de Simulação Sequencial Gaussiana, a fim de avaliar um método de geoestatística de multiponto aplicado a variável contínua. Para comparar os resultados, foi calculado o valor potencial e para qual pilha (minério ou estéril) deveria ir cada bloco. Os resultados mostram que, matematicamente, a Simulação Sequencial Gaussiana obteve resultados melhores, uma vez que destinou melhor seus blocos e perdeu menos dinheiro com estéril na pilha de minério e minério de pilha de estéril. Porém, é notória a influência da imagem de treinamento nos resultados da Simulação Baseada em Wavelets, o que mostra que a Simulação Baseada em Wavelets de variáveis contínuas é promissora se a imagem de treinamento for adequada. O grande problema é que sua escolha ou criação é demasiadamente complexa, pois necessita de precisão local e global. / The judgment of the quality of an estimation/simulation method is more suitable if the results can be compared to real data. Once in mining that is not feasible, this work is based on a synthetic mineral deposit - represented by a very heterogeneous geology and spatial data distribution. The model reproduces a deposit with hydrothermal filling in a n inverse fault and the bedrocks are folded meta-sandstone and phyllite. The objective is to compare the results obtained by Wavelet-based Simulation method - which uses the spatial high-order statistic to reproduce the geologic structures - with the classic method of Sequential Gaussian Simulation in order to evaluate a multipoint geostatistical method applied to a continuous variable. To compare the results, the potential value was calculated and to which pile (ore or waste) each block should go. The results show that, mathematically, Sequential Gaussian Simulation\'s results are better, since its blocks allocated better and lost less money on waste in ore pile and ore in waste pile. However, it is clear the influence of the training image on the results of Wavelet-based Simulation. This shows that the Wavelet-based Simulation of continuous variables is promising if the training image is appropriate. The big problem is that choosing or creating it is too complex, because it requires local and global precision.

Informações desagregadas de demanda por transportes são recursos essenciais ao correto planejamento urbano, especialmente no que se refere ao transporte público. Contudo, o acesso a estes dados é limitado, devido ao alto custo para coleta de pesquisas domiciliares e à confidencialidade de informações individuais. A presente tese de doutorado aborda esta problemática ao propor dois métodos heurísticos de desagregação de dados, através de simulação geoestatística. Propõe-se empregar, como um input aos procedimentos, informações com alta disponibilidade, como, por exemplo, os microdados, coletados pelo censo demográfico. A diferença principal entre os métodos é que o primeiro não necessita de valores de dados provenientes de Pesquisa Origem/Destino do município de São Paulo, área de estudo deste trabalho. Ambas as abordagens, que podem ser aplicadas a outros diferentes estudos de caso, compreendem um procedimento alternativo para deconvolução de semivariogramas, Simulação Sequencial Gaussiana e validação, considerando malhas regulares de diferentes suportes. Os mapas e métricas estatísticas gerados comprovam que é possível desagregar dados, associados a Áreas de Ponderação de Setores Censitários (Método Proposto 1 – MP1) e a Zonas de Tráfego (Método Proposto 2 – MP2), através dos procedimentos aplicados. Além disso, este trabalho apresenta contribuições metodológicas ao viabilizar: a geração de diversos cenários que reproduzam o comportamento espacial da variável; e o estudo da incerteza associada às simulações. / Disaggregated data for travel demand are essential resources towards good urban planning, especially with regard to public transportation. However, the access to such data is limited due to high costs of collecting household data and due to individual information confidentiality. The present PhD dissertation addresses this issue by introducing two heuristic methods to disaggregate data using geostatistical simulation. It is proposed to employ, as input to the procedures, information with high availability, such as census microdata. The main difference between both methods rely on the fact that the first does not require data values of any Origin/Destination Survey of the São Paulo city, study area of this research. Both approaches, which can be applied to other different study cases, comprise an alternative procedure for semivariogram deconvolution, Sequential Gaussian Simulation and validation, using regular grids of various spatial scales. The resulting maps and statistical metrics corroborate that is possible to disaggregate data associated with a set of Census Tracts (Proposed Method 1 – MP1) and Traffic Analysis Zones (Proposed Method 2 – MP2). Besides, this dissertation presents relevant contributions as it enables: creating different scenarios to reproduce the spatial behavior of the study variable; and assessing the associated uncertainty.