Simulação por Indicação

Esta janela descreve a etapa de simulação por indicação, com a qual se objetiva obter uma grade regular de valores a partir dos dados amostrados pontualmente. Essa grade e gerada a partir de um conjunto de grades simuladas segundo um procedimento de simulação sequencial descrito em (Deutsch e Journel, 1992).

O módulo de Simulação por Indicação, implementado no SPRING, baseia-se na subrotina "sisim" da GSLIB (Deutsch e Journel, 1992). Este módulo possibilita a espacializacao, segundo uma grade regular, de atributos espaciais de natureza contínua e categórica. Junto com o mapa de atributos é gerado um mapa de incerteza, também com uma representação de grade regular, de estimação.

Executando a Simulação por Indicação :

• Selecione
no "Painel de Controle" um PI, do modelo NUMÉRICO, que contenha amostras do TIPO PONTOS;
• No menu principal do SPRING, selecione Análise -> Geoestatística -> Simulação por Indicação....; Esta seleção ativará duas janelas do SPRING: Parâmetros Estruturais e Simulação por Indicação. A janela Parâmetros Estruturais também pode ser ativada pressionando-se o botão Modelos/Probabilidades... disponível na parte superior da janela Simulação por Indicação.
• Preencha e feche a janela Parâmetros Estruturais segundo instruções descritas em Modelos/Probabilidades...
• Na janela "Simulação por Indicação" é apresentado, na parte superior, a variável correspondente ao PI ativo;
• A qualquer momento pode-se verificar e/ou alterar os Parâmetros Estruturais pressionando-se o botão Modelos/Probabilidades... da janela Simulação por Indicação;
• Em seguida, defina a natureza do atributo a ser espacializado escolhendo um tipo de variavel, Contínua ou Categórica, na lista rotulada por Variável;
• Seguindo, selecione o tipo de krigeagem, Ordinária ou Simples, na lista rotulada por Tipo Krig;
• Defina, então, uma Opção para a Simulação por Indicação: Completa ou Mediana. Se Opção for Mediana, digite o valor da mediana do atributo no campo rotulado por Limiar;
• Pressione o botão Prob. a Priori... para definir um conjunto de probabilidades a priori validos para os pontos da grade de valores a ser gerada. Esta opção ainda não está implementada;
• O botão Dados Indiretos... deve ser ativado caso se deseje escolher um arquivo com dados indiretos (auxiliares) de atributos que estão correlacionados com o atributo em estudo. Os dados indiretos devem estar em um arquivo com o formato simplificado da Geo-EAS ( Deutsch e Journel, 1992 ) com as coordenadas x e y nas colunas 1 e 2, respectivamente, e os valores do atributo indireto, já transformados por indicação, iniciando na coluna 3.
• Pressione o botão Retângulo Envolvente... caso se queira definir uma nova área envolvente para a grade regular a ser gerada. O valor assumido ("default") para a área envolvente da grade regular a ser gerada é a área do Plano de Informação ativo;
• Os campos Res. X e Res. Y estão preenchidos com valores defaults iguais as resoluções definidas para o Plano de Informação ativo. Altere esses campos caso se queira utilizar resoluções diferentes destas. Observação: Os valores definidos para a área envolvente e para as resoluções determinam o tamanho da grade que não pode ultrapassar 1000 linhas ou 1000 colunas;
• Os Parâmetros de Máximo de Amostras na Área de Busca devem ser definidos preenchendo-se: o campo rotulado como Originais, que determina o número máximo de amostras originais do atributo; o campo rotulado como Nós Prévios, que define o número máximo de nós da grade previamente simulados e; o campo rotulado como Nós Indir, que determina o número máximo de nos indiretos dentro da área de busca. Esses campos estão, a princípio, preenchidos com valores defaults 8, 4 e 4, respectivamente, e podem ser alterados caso se queira.
• Seguindo, devem ser definidos os raios e a orientação do Ellipsóide de Busca. Os campos R.min, R.max e Ângulo são inicializados, para um caso isotrópico, com seguintes valores default: R.min e R.max equivalem, em metros, ao alcance do variograma isotrópico e o Ângulo igual a zero. Evidentemente que se a anisotropia faz-se presente, esses parâmetros devem ser ajustados e escolhidos de acordo (Deutsch e Journel, 1992);
• Os Parâmetros de Simulação devem ser definidos na sequência. Determina-se o número de realizações da simulação preenchendo-se o campo com rótulo N. Realiz. Definem-se os valores mínimo e máximo do atributo, para efeito de definição da função de distribuição de probabilidades, preenchendo-se os campos com rótulos Valor Min. e Valor Max. Um valor de semente para inicio da simulação deve ser fornecido preenchendo-se o campo com rotulo Semente. O tipo de busca (simples, múltipla 2, múltipla 4, múltipla 6, múltipla 8 ou múltipla 10) determina a quantidade de grades (1, 2, 4, 6, 8, 10, respectivamente), previamente simuladas, devem ser consideradas na simulação corrente e deve ser escolhido da lista rotulada por Busca. Finalmente, o usuário informa ao simulador, marcando ou desmarcando a opção do rótulo Dados nos Nós, se ele quer ou não, respectivamente, fazer uma associação prévia dos valores de amostras aos nós, mais próxima, da grade. Marcando-se a opção Dados nos Nós otimiza-se a busca dos dados originais diminuindo-se, portanto, o tempo total da simulação.
• As saídas da Simulação por Indicação são dois Planos de Informação com representações em grade regular, uma com valores do atributo e outra com incertezas da estimação. Para definir esses Planos de Informação faz-se necessário escolher uma Categoria, digitar o nome de um Plano de Informação, PI Valores, (diferente do PI ativo), escolher o tipo de Valor e escolher um tipo de Incerteza. Para atributos contínuos escolhe-se media ou mediana como Valor e intervalos de confiança baseados em desvios padrões ou quantis como Incerteza. Para atributos categóricos o Valor é definido como a moda da distribuição e a Incerteza pode ser por máxima probabilidade ou entropia de Shannon. O nome do Plano de Informação de Incertezas tem um sufixo _Inc adicionado ao nome definido para o campo PI Valores.
• Para finalizar pressione o botão Executar.

Consulte também:
Análise Espacial no SPRING
Modelos teóricos de ajuste para o variograma experimental