A implantação segura e a viabilidade de um projeto de barragem dependem de se conhecer, com o máximo de clareza, as características geotécnicas do substrato rochoso do local de implantação. Para tanto, são realizadas campanhas de investigação geotécnica para a elaboração de modelos geológicos e geomecânicos, os quais podem apresentar erros devido à variabilidade natural, amostragem insuficiente, interpretação bidimensional e subjetividade das interpretações. Visando diminuir a subjetividade das interpretações acerca das características geomecânicas, a mecânica das rochas utiliza classificações de maciço rochoso, tais como sistema Q, de Barton, e RMR, de Bieniawski. Surgida por volta de 1960, a geoestatística permite analisar fenômenos que não são totalmente aleatórios e cujos valores dependem de sua posição no espaço. Este trabalho consistiu em desenvolver modelos numéricos tridimensionais a partir da aplicação da classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR (Rock Mass Rating), utilizando técnicas geoestatísticas para a interpolação em regiões não amostradas. Os objetivos foram identificar feições e zonas com características geotécnicas de menor qualidade, verificar a representatividade dos modelos numéricos frente as estruturas geológicas mapeadas, observar a influência de fatores de redução nas classificações de RMR e analisar a variação de resultados quando são usadas malhas de amostragem diferentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tanto do ponto de vista geoestatístico quanto do ponto de vista geotécnico. Foram delimitadas as regiões de atenção e identificadas as principais estruturas e feições geológicas nos modelos de RMR. Foi possível avaliar a influência dos fatores de redução na classificação de maciço, assim como a influência da malha de amostragem nos resultados estatísticos, geoestatísticos e de interpolação. Os dados amostrais foram comparados entre si e evidenciaram a importância e superioridade da classificação por RMR em detectar as principais feições e características geológicas, assim como demonstraram a variação da sensibilidade quando se utiliza diferentes fatores de redução. / A safe dam installation and its project feasibility, necessarily, depends on knowing, to the clearest, the geotechnical rock substrate characteristics in the installation place. Therefore, geotechnical investigation campaigns are undertaken to elaborate geological and geomechanics models, which may present errors due to natural variability, insufficient sampling, two-dimensional interpretation and subjectivityes. Aiming to decrease the subjectivism in the interpretations regarding the geomechanics characteristics, the rock mechanics makes use of rock mass classifications such as Q, by Barton, and RMR, by Bieniawski. Developed about 1960, geostatistics allows to analyze phenomena not completely random and whose values depend on its special position. This study consisted in developing three-dimensional numerical models from the rock mass assessment with RMR, using geostatistics to interpolate data in regions without sampling. The objectives were to identify features and zones with poor geotechnical characteristics, to evaluate how representative the numerical models are compared to the mapped geological structures, to observe the influence of reduction factors in the RMR classification and to analyze the variation of the results when different sampling grids are used. The obtained results were satisfactory, both in the geostatistical and geotechnical aspects. The critical regions were delimitated and the main geological structures and features were identified in the RMR model. It was possible to evaluate the influence of the reduction factors in the rock mass assessment, as well as the influence caused by the sampling grids in the statistic, geostatistics and interpolated results. Sampled data were compared and demonstrated how important and how superior the RMR assessment is to detect the major features and geological characteristics, as well as to demonstrate how sensitive the variation of the results is when different reduction factors are used.

Entre as técnicas de análise exploratória de dados espaciais encontram-se os indicadores de associação espacial, que mensuram o grau de dependência espacial dos dados analisados e são aplicáveis apenas a dados quantitativos. Outro procedimento disponível é a geoestatística, a qual se baseia no variograma, descrevendo quantitativa e qualitativamente a estrutura espacial de determinada variável. Neste trabalho, utilizam-se conceitos do variograma para desenvolver um indicador de associação espacial global (SIVAR-G) e um indicador de associação espacial local (SIVAR-L). São utilizados dois bancos de dados: dados binários de escolha modal de uma Cidade Fictícia e dados de média de viagens por modo automóvel por domicílio para um recorte da região central da cidade de São Paulo (Pesquisa de Mobilidade 2012). Em ambos os casos, o indicador global, para diferentes vizinhanças, foi calculado com base em valores padronizados, provenientes do variograma experimental e teórico. Em seguida, aplicou-se um teste de hipótese baseado em pseudo-significância para avaliar a significância do indicador proposto previamente. Por fim, os resultados do indicador proposto foram comparados ao índice de Moran, calculado com os mesmos parâmetros. Para o indicador local, foi elaborado um procedimento similar, porém os cálculos foram feitos pontualmente. Cada observação do banco de dados teve um variograma experimental calculado e um variograma teórico modelado para uma análise omniderecional. Um teste de hipótese similar ao do indicador global foi desenvolvido e aplicado. Assim obtiveram-se indicadores de associação espacial local ponto a ponto. Conclui-se que o indicador SIVAR-G possui desempenho satisfatório na estimação de associação espacial para dados contínuos e binários, mostrando-se sensível a anisotropia dos dados. O indicador SIVAR-L é capaz de identificar \"bolsões\" de associação espacial. É aplicável a dados contínuos e binários. Os indicadores propostos permitem a modelagem de variogramas teóricos globais e locais, fornecendo uma maior riqueza de detalhes da estrutura espacial dos dados. Os indicadores SIVAR baseiam-se na dissimilaridade espacial, enquanto o índice de Moran e LISA baseiam-se na similaridade espacial. / Among the exploratory spatial data analysis tools, there are the indicators of spatial association, which measure the degree of spatial dependence of the analyzed data and can be applied to quantitative data. Other procedure available is the geoestatistics, which is based on the variogram, describing quantitatively and qualitatively the spatial structure of a variable. The aim of this thesis is to use the concept of the variogram to develop a global indicator of spatial association (SIVAR-G) and a local indicator of spatial association (SIVAR-L). Two data bases were used: binary data of travel mode choice of a hypothetical city and mean of automobile trips by household to a region of São Paulo\'s center (Mobility Survey, 2012). In both cases, the global indicator, for different neighborhoods, was calculated based on standardized values, derived from the experimental and theoretical variogram. Then, a pseudo-significance test was applied to evaluate the significance of the previously proposed indicator. The results of the proposed indicator were compared to Moran\'s I, calculated with the same parameters. For the local indicator, it was made a similar procedure, however the calculation was punctual. For each observation of the database, it was calculated experimental variogram and adjusted a theoretical variogram for a omnidirectional analysis. A hypothesis test similar to the one applied in the global indicator was developed and applied. Therefore, it was obtained local indicators point by point. It was concluded that the indicator SIVAR-G has a satisfactory performance for spatial association of binary and continuous data, with sensibility for anisotropy cases. The SIVAR-L indicator is able to identify spatial association pockets and outliers. The local indicator is suitable for continuous and binary data. The developed indicators allow the modeling of theoretical global and local variograms, providing more details of the spatial structure of the data. The SIVAR indicators are based on spatial dissimilarity, while the Moran and LISA index are based on spatial similarity.

Entre as técnicas de análise exploratória de dados espaciais encontram-se os indicadores de associação espacial, que mensuram o grau de dependência espacial dos dados analisados e são aplicáveis apenas a dados quantitativos. Outro procedimento disponível é a geoestatística, a qual se baseia no variograma, descrevendo quantitativa e qualitativamente a estrutura espacial de determinada variável. Neste trabalho, utilizam-se conceitos do variograma para desenvolver um indicador de associação espacial global (SIVAR-G) e um indicador de associação espacial local (SIVAR-L). São utilizados dois bancos de dados: dados binários de escolha modal de uma Cidade Fictícia e dados de média de viagens por modo automóvel por domicílio para um recorte da região central da cidade de São Paulo (Pesquisa de Mobilidade 2012). Em ambos os casos, o indicador global, para diferentes vizinhanças, foi calculado com base em valores padronizados, provenientes do variograma experimental e teórico. Em seguida, aplicou-se um teste de hipótese baseado em pseudo-significância para avaliar a significância do indicador proposto previamente. Por fim, os resultados do indicador proposto foram comparados ao índice de Moran, calculado com os mesmos parâmetros. Para o indicador local, foi elaborado um procedimento similar, porém os cálculos foram feitos pontualmente. Cada observação do banco de dados teve um variograma experimental calculado e um variograma teórico modelado para uma análise omniderecional. Um teste de hipótese similar ao do indicador global foi desenvolvido e aplicado. Assim obtiveram-se indicadores de associação espacial local ponto a ponto. Conclui-se que o indicador SIVAR-G possui desempenho satisfatório na estimação de associação espacial para dados contínuos e binários, mostrando-se sensível a anisotropia dos dados. O indicador SIVAR-L é capaz de identificar \"bolsões\" de associação espacial. É aplicável a dados contínuos e binários. Os indicadores propostos permitem a modelagem de variogramas teóricos globais e locais, fornecendo uma maior riqueza de detalhes da estrutura espacial dos dados. Os indicadores SIVAR baseiam-se na dissimilaridade espacial, enquanto o índice de Moran e LISA baseiam-se na similaridade espacial. / Among the exploratory spatial data analysis tools, there are the indicators of spatial association, which measure the degree of spatial dependence of the analyzed data and can be applied to quantitative data. Other procedure available is the geoestatistics, which is based on the variogram, describing quantitatively and qualitatively the spatial structure of a variable. The aim of this thesis is to use the concept of the variogram to develop a global indicator of spatial association (SIVAR-G) and a local indicator of spatial association (SIVAR-L). Two data bases were used: binary data of travel mode choice of a hypothetical city and mean of automobile trips by household to a region of São Paulo\'s center (Mobility Survey, 2012). In both cases, the global indicator, for different neighborhoods, was calculated based on standardized values, derived from the experimental and theoretical variogram. Then, a pseudo-significance test was applied to evaluate the significance of the previously proposed indicator. The results of the proposed indicator were compared to Moran\'s I, calculated with the same parameters. For the local indicator, it was made a similar procedure, however the calculation was punctual. For each observation of the database, it was calculated experimental variogram and adjusted a theoretical variogram for a omnidirectional analysis. A hypothesis test similar to the one applied in the global indicator was developed and applied. Therefore, it was obtained local indicators point by point. It was concluded that the indicator SIVAR-G has a satisfactory performance for spatial association of binary and continuous data, with sensibility for anisotropy cases. The SIVAR-L indicator is able to identify spatial association pockets and outliers. The local indicator is suitable for continuous and binary data. The developed indicators allow the modeling of theoretical global and local variograms, providing more details of the spatial structure of the data. The SIVAR indicators are based on spatial dissimilarity, while the Moran and LISA index are based on spatial similarity.

A implantação segura e a viabilidade de um projeto de barragem dependem de se conhecer, com o máximo de clareza, as características geotécnicas do substrato rochoso do local de implantação. Para tanto, são realizadas campanhas de investigação geotécnica para a elaboração de modelos geológicos e geomecânicos, os quais podem apresentar erros devido à variabilidade natural, amostragem insuficiente, interpretação bidimensional e subjetividade das interpretações. Visando diminuir a subjetividade das interpretações acerca das características geomecânicas, a mecânica das rochas utiliza classificações de maciço rochoso, tais como sistema Q, de Barton, e RMR, de Bieniawski. Surgida por volta de 1960, a geoestatística permite analisar fenômenos que não são totalmente aleatórios e cujos valores dependem de sua posição no espaço. Este trabalho consistiu em desenvolver modelos numéricos tridimensionais a partir da aplicação da classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR (Rock Mass Rating), utilizando técnicas geoestatísticas para a interpolação em regiões não amostradas. Os objetivos foram identificar feições e zonas com características geotécnicas de menor qualidade, verificar a representatividade dos modelos numéricos frente as estruturas geológicas mapeadas, observar a influência de fatores de redução nas classificações de RMR e analisar a variação de resultados quando são usadas malhas de amostragem diferentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tanto do ponto de vista geoestatístico quanto do ponto de vista geotécnico. Foram delimitadas as regiões de atenção e identificadas as principais estruturas e feições geológicas nos modelos de RMR. Foi possível avaliar a influência dos fatores de redução na classificação de maciço, assim como a influência da malha de amostragem nos resultados estatísticos, geoestatísticos e de interpolação. Os dados amostrais foram comparados entre si e evidenciaram a importância e superioridade da classificação por RMR em detectar as principais feições e características geológicas, assim como demonstraram a variação da sensibilidade quando se utiliza diferentes fatores de redução. / A safe dam installation and its project feasibility, necessarily, depends on knowing, to the clearest, the geotechnical rock substrate characteristics in the installation place. Therefore, geotechnical investigation campaigns are undertaken to elaborate geological and geomechanics models, which may present errors due to natural variability, insufficient sampling, two-dimensional interpretation and subjectivityes. Aiming to decrease the subjectivism in the interpretations regarding the geomechanics characteristics, the rock mechanics makes use of rock mass classifications such as Q, by Barton, and RMR, by Bieniawski. Developed about 1960, geostatistics allows to analyze phenomena not completely random and whose values depend on its special position. This study consisted in developing three-dimensional numerical models from the rock mass assessment with RMR, using geostatistics to interpolate data in regions without sampling. The objectives were to identify features and zones with poor geotechnical characteristics, to evaluate how representative the numerical models are compared to the mapped geological structures, to observe the influence of reduction factors in the RMR classification and to analyze the variation of the results when different sampling grids are used. The obtained results were satisfactory, both in the geostatistical and geotechnical aspects. The critical regions were delimitated and the main geological structures and features were identified in the RMR model. It was possible to evaluate the influence of the reduction factors in the rock mass assessment, as well as the influence caused by the sampling grids in the statistic, geostatistics and interpolated results. Sampled data were compared and demonstrated how important and how superior the RMR assessment is to detect the major features and geological characteristics, as well as to demonstrate how sensitive the variation of the results is when different reduction factors are used.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-06-30Bitstream added on 2014-06-13T19:48:44Z : No. of bitstreams: 1 sartori_lr_me_prud.pdf: 1503241 bytes, checksum: 70f9983e4d75d8593ab7f2d397146db7 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Imagens multiespectrais de alta resolução espacial podem se constituir em uma fonte de dados adequada para o mapeamento de processos associados ao desenvolvimento de culturas agrícolas, como a detecção de plantas daninhas. A aerofotogrametria convencional e imagens de satélite de alta resolução espacial são alternativas para aquisição dessas imagens. Entretanto, devido ao custo elevado da aquisição destas imagens, tem sido desenvolvido, pelo Departamento de Cartografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, um Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado (SRA), capaz de oferecer resolução espacial sub-métrica. Este trabalho considerou a hipótese de que a partir de imagens adquiridas pelo Sistema é possível discriminar graus de infestação de plantas daninhas em culturas de café. Para investigar esta hipótese, foi realizado o mapeamento de plantas daninhas utilizando dois diferentes métodos: classificação de imagens multiespectrais (classificação por redes neurais artificiais - RNA) e análise geoestatística (krigagem por indicação com dados indiretos). Os mapas temáticos foram submetidos à análise da qualidade temática. A krigagem por indicação apresentou resultados suavizados e confusos, ao contrário da classificação por RNA, a qual se constituiu num método eficiente para o objetivo proposto, confirmando a hipótese inicial da investigação. / Multispectral images with high spatial resolution can be a suitable data source for the mapping of processes associated to the crop development, as detection of weed. The aerial photogrammetry and satellite image of high spatial resolution are alternatives for the aquisition of these images. However, due to the high cost of these images, a Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado - SRA, which is capable of to offer sub-metric spatial resolution has been developed by the Department of Cartography, FCT/Unesp (Presidente Prudente). This work taked into account the hypothesis that is possible to discriminate infestation degree of weed in coffee crop from high spatial resolution multispectral images. To investigate this hypothesis, it was accomplished the mapping using two different methods: multispectral images classification (artificial neural networks classification) and geoestatistics analysis (Indicator kriging with soft data). The thematics maps were submitted to the analysis of thematic quality. The indicator kriging showed smoothed and confused results instead of the artificial neural networks classification, whose results were efficient for the purpose, confirming the initial hypothesis of the investigation.

Orientador: Armando Zaupa Remacre / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-07T09:52:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carmo_FredericoAugustoRosado_D.pdf: 2790866 bytes, checksum: 70c1d59f281ee0f7a09af528c73582a9 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: O objetivo principal desta tese foi desenvolver a metodologia de cópulas aplicada ao problema de estimativas de reservas condicionadas, corrigindo erros de tonelagem e quantidade de minério de um projeto, via uma abordagem diferente da simulação estocástica condicional. É apresentado um resumo teórico que fundamenta o estudo de cópulas. Inicia-se com a apresentação de definições e conceitos importantes da estatística e da probabilidade. Após uma discussão sobre medidas de correlação, é introduzido o conceito de cópulas, desde sua definição e propriedades básicas até o estudo de alguns tipos de cópulas essenciais para a aplicação nesta tese. É discutida toda a fundamentação teórica desenvolvida para o cálculo de recursos recuperáveis. Os conceitos de curvas de tonelagem e teores são introduzidos, pois são a base da parametrização de reservas minerais. É mostrado como a cópula pode ser utilizada num dos pontos principais da geoestatística mineira, principalmente no que diz respeito ao erro das estimativas. Discorre-se primeiramente sobre o conceito de validação cruzada, apresentando a definição de reserva ilusória, ótima e ideal. É definida a reserva ideal utilizando o conceito de cópulas, onde a krigagem, a simulação seqüencial gaussiana e a cópula são comparadas, mostrando as conseqüências da sobreestimativa e da subestimativa em projetos de cava e seqüenciamento na mineração / Abstract: The aim of this thesis was to develop the applied methodology of copulas in the problem of conditional reserves estimation. The copulas have a different approach from sequential gaussian simulation and in this thesis was used to correct the tonnage and ore quantity of a mining project. It is presented a theoretical summary that is the bases to the study of copulas. It is also' presented a set of definitions and important concepts of the statistics and the probability. After a discussion about correlation measures, is introducing the concept of copulas, begining with the definition and basic properties until the study of some types of essential copulas that was applied in this thesis. Whole the theoretical fundamentation is discussed to developed the calculation of recoverable resources. The concepts of tonnage and grades curves are introduced, therefore they are the base of the parametrization of mineral reserves. It is shown how the copulas can be used in the main points of the mining geostatistics, mainly in what concerns the estimation errors. Firstly the cross validation concept is presented and the illusory, best and ideal reserves are defined. The ideal reserves is defined using the concept of copulas, and the results are compared with the kriging and sequential gaussian simulation. With this comparisons is possible shown the consequences of the upper-estimation and under estimation in an open pit projects and sequential mining layout / Doutorado / Administração e Politica de Recursos Minerais / Doutor em Ciências

Essa dissertação é um trabalho na área de geoestatística aplicada à avaliação de recursos minerais. Esta aplicação pode ser considerada o passo anterior à avaliação das reservas minerais. Os conceitos básicos são fundamentados na geoestatística atual, com amplo uso de recursos de informática. O objetivo principal foi de testar a técnica da krigagem com deriva externa na avaliação de recursos minerais, principalmente no que tange o ganho de resultado com a utilização de mais de uma variável, ou seja, verificar se o uso de variáveis auxiliares pode ser feito de maneira amigável com bom custo/benefício. Foram escolhidos dois depósitos, com geologias distintas entre si, um depósito de metal base com minério saprolítico e outro depósito de calcário. Em cada um foram selecionadas duas variáveis, uma variável principal e outra secundária, no depósito laterítico as variáveis foram \'SiO IND.2\' e Fe e no depósito de calcário as variáveis foram CaO e \'SiO IND.2\'. Foi elaborada a modelagem tridimensional dos depósitos no programa Datamine. Os modelos foram transferidos para o programa Isatis e serviram como base para a estimativa das variáveis. Essa modelagem foi necessária para que se pudesse dar aos blocos estimados a geometria do corpo do minério. A estimativa por krigagem com deriva externa foi comparada à krigagem ordinária, essa comparação serviu para mensurar as diferenças em relação a um método tradicional amplamente usado e divulgado com outro pouco utilizado, ou mesmo difundido. Os resultados mostraram pequenas diferenças entre os blocos estimados por krigagem com deriva externa e por krigagem ordinária. Porém como na mineração podem ocorrer situações de sub-amostragem, por diversos fatores, pode-se afirmar que a krigagem com deriva externa é uma alternativa válida, pois demanda menos esforço na estimativa multivariada do que, por exemplo, a cokrigagem ordinária. / This dissertation is a work on applied geostatistics to evaluation of mineral resources. This application can be considered as the last step to such the task. The basic concepts are based on current geostatistics, with extensive use of informatics resources. The first goal of this work was to test the technique named kriging with external drift in the evaluation of mineral resources, concerning to the resulting gain in the use of more than one variable, mainly whether the use of auxiliary variables con be done in a friendly way. Two deposits were chosen with different geology, a deposit of base metal saprolitic ore and another deposit of limestone. In each deposit two variables were selected, the principal and secondary variable, at lateritic deposit variables were respectively \'SiO IND.2\' and Fe and at the deposit of limestone were CaO and \'SiO IND.2\'. The three-dimensional modeling of the deposits was made in the software Datamine. The models were transferred to the software Isatis and used as the base for interpolate variables. This model was necessary in the way to print in the estimated blocks the geometry of the ore body. Estimates by kriging with external drift was compared to ordinary kriging, ones this comparison was done to measure the differences between a traditional method widely used to another underutilized, or even non widespread. Results showed minor differences between the blocks estimated by bolth methods. But as in mining sub-sampling can occur from several factors, one can say that the kriging with external drift is a reliable alternative since it requires less effort to perform multivariate estimation than those, for example, to perform the ordinary cokriging.

Resumo: Imagens multiespectrais de alta resolução espacial podem se constituir em uma fonte de dados adequada para o mapeamento de processos associados ao desenvolvimento de culturas agrícolas, como a detecção de plantas daninhas. A aerofotogrametria convencional e imagens de satélite de alta resolução espacial são alternativas para aquisição dessas imagens. Entretanto, devido ao custo elevado da aquisição destas imagens, tem sido desenvolvido, pelo Departamento de Cartografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, um Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado (SRA), capaz de oferecer resolução espacial sub-métrica. Este trabalho considerou a hipótese de que a partir de imagens adquiridas pelo Sistema é possível discriminar graus de infestação de plantas daninhas em culturas de café. Para investigar esta hipótese, foi realizado o mapeamento de plantas daninhas utilizando dois diferentes métodos: classificação de imagens multiespectrais (classificação por redes neurais artificiais - RNA) e análise geoestatística (krigagem por indicação com dados indiretos). Os mapas temáticos foram submetidos à análise da qualidade temática. A krigagem por indicação apresentou resultados suavizados e confusos, ao contrário da classificação por RNA, a qual se constituiu num método eficiente para o objetivo proposto, confirmando a hipótese inicial da investigação. / Abstract: Multispectral images with high spatial resolution can be a suitable data source for the mapping of processes associated to the crop development, as detection of weed. The aerial photogrammetry and satellite image of high spatial resolution are alternatives for the aquisition of these images. However, due to the high cost of these images, a Sistema de Sensoriamento Remoto Aerotransportado - SRA, which is capable of to offer sub-metric spatial resolution has been developed by the Department of Cartography, FCT/Unesp (Presidente Prudente). This work taked into account the hypothesis that is possible to discriminate infestation degree of weed in coffee crop from high spatial resolution multispectral images. To investigate this hypothesis, it was accomplished the mapping using two different methods: multispectral images classification (artificial neural networks classification) and geoestatistics analysis (Indicator kriging with soft data). The thematics maps were submitted to the analysis of thematic quality. The indicator kriging showed smoothed and confused results instead of the artificial neural networks classification, whose results were efficient for the purpose, confirming the initial hypothesis of the investigation. / Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Coorientador: Nilton Nobuhiro Imai / Banca: Bernardo Friedrich Theoodor Rudorff / Banca: Vilma Mayumi Tachibana / Mestre

O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos químicos do solo é fundamental quando se pensa em uma agricultura mais rentável e ambientalmente sustentável. A heterogeneidade do solo inicia com os processos pedogenéticos, que têm interação direta com os elementos climáticos e os fatores bióticos que vão se sucedendo ao longo do tempo. As amostragens de solo usuais contemplam a coleta de pequeno número de amostras, retiradas na profundidade de 0 - 0,20 m. Estas amostragens produzem resultados insuficientes para proporcionar a correção do solo conforme a variabilidade espacial de suas características. Este trabalho objetivou avaliar a variabilidade dos atributos químicos pH, soma de bases (SB), capacidade de troca catiônica (T) e saturação por bases (V%), em duas áreas, sob sistema de plantio convencional (SPC) e direto na palha (SPD), em bioma de cerrado, no município de Uberaba, MG. A área em plantio convencional é irrigada por pivô central, distando 500 m da área em SPD, cultivada em regime de sequeiro. Estabeleceu-se, para cada sistema, um grid de amostragem de 200 x 400 m, com 45 pontos georreferenciados, distantes 50 m entre si. Foram coletadas cinco subamostras em cada ponto, nas profundidades 0 - 0,5, 0,05 - 0,10, 0,10 - 0,15 e 0,15 - 0,20 m. As amostras foram analisadas para determinação dos valores de pH, SB, T e V%. Os dados foram submetidos à estatística descritiva, determinando-se média, mediana, moda, desvio padrão, coeficiente de variação, assimetria, curtose, valores mínimo e máximo e amplitude. A estatística clássica permite avaliar possíveis variações entre os atributos, sem, contudo, considerar a posição espacial dos pontos de amostragem. Com a utilização dos variogramas e da interpolação dos dados, por krigagem, é possível caracterizar a variabilidade espacial dos atributos de um solo e definir a amplitude do domínio de cada amostragem. Através do software GS+, foi avaliada a dependência espacial, por meio do ajuste de semivariogramas, predominando o modelo exponencial, seguido pelo esférico. Os resultados indicaram haver variabilidade espacial dos atributos avaliados, com teores variando entre as classes baixa a alta. Observou-se menor variação vertical dos atributos na área em SPC. Na área sob SPD, a camada de 0 - 0,10 m apresentou maiores teores de todos atributos. Com exceção da saturação por bases, na camada de 0,10 - 0,15 m, no SPD, todas as outras variáveis apresentaram dependência espacial, possibilitando, assim, a confecção dos mapas de krigagem. O alcance da dependência espacial variou entre 51 a 220 m, no SPC, e de 55 m a 155 m no SPD. A utilização das técnicas de geoestatística permitiu um melhor entendimento da dinâmica da variabilidade dos atributos do solo nos sistemas avaliados. / The understanding of the spatial variability of soil chemical attributes is crucial when thinking about a more profitable and environmentally sustainable agriculture. Soil heterogeneity begins with the pedogenetic processes, which have direct interaction with the climatic elements and the biotic factors happening over time. The usual soil sampling contemplates the collection of small number of samples, taken at depths of 0 to 0,20 m. These samplings produce insufficient results to provide soil correction, according to the spatial variability of its characteristics. This study aimed to evaluate the variability of the chemical attributes pH, cation exchange capacity (CEC), sum of bases (SB) and base saturation percentage (BS%), in two areas, under conventional and notillage planting systems, in Brazilian Cerrado biome, located in Uberaba, MG. The area in conventional tillage is irrigated by center pivot, 500 m away from the no-till area, cultivated under rainfed conditions. A sampling grid of 200 x 400 m was established for each system, with 45 georeferenced points, 50 m apart each other. Five subsamples were collected at each point, at depths 0 - 0,05, 0,05 - 0,10, 0,10 - 0,15 and 0,15 - 0,20 m. The samples were analyzed for pH, SB, CEC and BS% values. Data were submitted to descriptive statistics, determining mean, median, mode, standard deviation, coefficient of variation, asymmetry, kurtosis, minimum and maximum values and skewness. The classical statistics allowed to evaluate possible variations among the attributes, without, however, consider the spatial position of the sampling points. With the use of variograms and data interpolation, by kriging, it is possible to characterize the spatial variability of the soil attributes and define the domain amplitude of each sampling. By GS + software, the spatial dependence was evaluated by adjusting semivariograms, prevailing the exponential model, followed by spherical. Results indicated spatial variability of the evaluated attributes, with levels varying from low to high classes. In the no-till area lower vertical variation of the attributes was observed. Horizontal variability was significant, with spatial dependence occurring for all variables. In the no tillage area, layer 0 - 0,10 m presented higher levels of all attributes. Except for the attribute BS%, from layer 0,10 - 0,15 m in no-tillage system, all other variables showed spatial dependence, thus enabling the creation of kriging maps. The spatial dependence range varied from 51 m to 220 m in conventional system and from 55 m to 155 m in no tillage system. The use of geostatistical techniques allowed a better understanding of soil attributes variability dynamics in the studied systems. / Dissertação (Mestrado)

Essa dissertação é um trabalho na área de geoestatística aplicada à avaliação de recursos minerais. Esta aplicação pode ser considerada o passo anterior à avaliação das reservas minerais. Os conceitos básicos são fundamentados na geoestatística atual, com amplo uso de recursos de informática. O objetivo principal foi de testar a técnica da krigagem com deriva externa na avaliação de recursos minerais, principalmente no que tange o ganho de resultado com a utilização de mais de uma variável, ou seja, verificar se o uso de variáveis auxiliares pode ser feito de maneira amigável com bom custo/benefício. Foram escolhidos dois depósitos, com geologias distintas entre si, um depósito de metal base com minério saprolítico e outro depósito de calcário. Em cada um foram selecionadas duas variáveis, uma variável principal e outra secundária, no depósito laterítico as variáveis foram \'SiO IND.2\' e Fe e no depósito de calcário as variáveis foram CaO e \'SiO IND.2\'. Foi elaborada a modelagem tridimensional dos depósitos no programa Datamine. Os modelos foram transferidos para o programa Isatis e serviram como base para a estimativa das variáveis. Essa modelagem foi necessária para que se pudesse dar aos blocos estimados a geometria do corpo do minério. A estimativa por krigagem com deriva externa foi comparada à krigagem ordinária, essa comparação serviu para mensurar as diferenças em relação a um método tradicional amplamente usado e divulgado com outro pouco utilizado, ou mesmo difundido. Os resultados mostraram pequenas diferenças entre os blocos estimados por krigagem com deriva externa e por krigagem ordinária. Porém como na mineração podem ocorrer situações de sub-amostragem, por diversos fatores, pode-se afirmar que a krigagem com deriva externa é uma alternativa válida, pois demanda menos esforço na estimativa multivariada do que, por exemplo, a cokrigagem ordinária. / This dissertation is a work on applied geostatistics to evaluation of mineral resources. This application can be considered as the last step to such the task. The basic concepts are based on current geostatistics, with extensive use of informatics resources. The first goal of this work was to test the technique named kriging with external drift in the evaluation of mineral resources, concerning to the resulting gain in the use of more than one variable, mainly whether the use of auxiliary variables con be done in a friendly way. Two deposits were chosen with different geology, a deposit of base metal saprolitic ore and another deposit of limestone. In each deposit two variables were selected, the principal and secondary variable, at lateritic deposit variables were respectively \'SiO IND.2\' and Fe and at the deposit of limestone were CaO and \'SiO IND.2\'. The three-dimensional modeling of the deposits was made in the software Datamine. The models were transferred to the software Isatis and used as the base for interpolate variables. This model was necessary in the way to print in the estimated blocks the geometry of the ore body. Estimates by kriging with external drift was compared to ordinary kriging, ones this comparison was done to measure the differences between a traditional method widely used to another underutilized, or even non widespread. Results showed minor differences between the blocks estimated by bolth methods. But as in mining sub-sampling can occur from several factors, one can say that the kriging with external drift is a reliable alternative since it requires less effort to perform multivariate estimation than those, for example, to perform the ordinary cokriging.