898 resultados para Simulação seqüencial Gaussiana
Resumo:
O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos.
Resumo:
A sondagem com SPT ("Standard Penetration Test") é o método de investigação com mais freqüência empregado na caracterização geotécnica de solos. Devido a relevância desse tipo de ensaio, desenvolveu-se um procedimento para geração de mapas de SPT com base em métodos geoestatísticos. Esses mapas devem conter a estimativa do índice de penetração (SPT) em diferentes posições no terreno em estudo, partindo de ensaios pré-existentes, objetivando auxiliar de maneira mais efetiva o planejamento de obras de engenharia. O trabalho foi baseado em um banco de dados com 141 sondagens realizadas na cidade de Passo Fundo/RS, compreendendo uma área total de 4,16km2. O banco de dados compreende sondagens de uma única empresa (o que minimiza os erros decorrentes da própria sondagem SPT) e uma única unidade geotécnica. Essas informações foram utilizadas para a avaliação do comportamento espacial dos parâmetros modelados e, posteriormente, construção de mapas de SPT. As estimativas foram efetuadas por krigagem ordinária em blocos com dimensões de 100mx100m, em quatro níveis distintos definidos de acordo com a variação média do índice de penetração com a profundidade Os mapas resultantes da krigagem ordinária revelaram-se satisfatórios para o fim a que se destina esse trabalho. Para a avaliação desses mapas, é relevante que se quantifiquem as incertezas associadas a essas estimativas. A metodologia para tal é baseada em Simulação Geoestatística, onde foram efetuadas simulações seqüenciais Gaussianas (ssG), em blocos de mesma dimensão que a utilizada na krigagem. Os resultados positivos mostraram ser adequado o emprego da simulação seqüencial Gaussiana, para geração de mapas auxiliares de valores de SPT a serem empregados no planejamento de investigações geotécnicas complementares.
Resumo:
A modelagem de um depósito mineral é realizada por meio da combinação de diversas fontes de informações. Dentre estas fontes pode-se citar a sísmica de reflexão. A sísmica de reflexão fornece dados de tempos de propagação de ondas sísmicas até essas serem refletidas pelas estruturas dos depósitos minerais. As profundidades dessas estruturas podem ser obtidas multiplicando-se os tempos pelas velocidades de propagação das ondas sísmicas. Normalmente, a velocidade de uma onda sísmica é determinada indiretamente por meio do processamento dos próprios dados sísmicos, o que pode gerar erros na interpretação de seções geológicas. A perfilagem geofísica é uma alternativa na determinação dessa velocidade, uma vez que a velocidade de onda acústica é obtida ao longo do furo perfilado e a velocidade de onda acústica pode ser relacionada com a velocidade de onda sísmica. As estimativas de valores de velocidade na região entre os furos perfilados permite as estimativas de valores de profundidade nessa região. Neste estudo, foram analisadas possibilidades de se estimar, em um grid, valores de velocidade e incertezas associadas a esses valores, utilizando-se ferramentas geoestatísticas. A simulação seqüencial Gaussiana, dentre as ferramentas analisadas, pareceu ser a mais adequada para obtenção de velocidades e incerteza dos valores estimados em cada nó do grid considerado. Para o caso abordado, alguns valores de profundidade da estrutura de interesse apresentaram variações significativas em função da incerteza de velocidade. Essas variações são muito importantes na execução de certos métodos de lavra subterrânea, o que enfatiza a importância da determinação da incerteza das velocidades estimadas. A metodologia é apresentada e ilustrada em um importante depósito de carvão em Queensland, Austrália.
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA
Resumo:
A emissão de CO2 do solo apresenta alta variabilidade espacial, devido à grande dependência espacial observada nas propriedades do solo que a influenciam. Neste estudo, objetivou-se: caracterizar e relacionar a variabilidade espacial da respiração do solo e propriedades relacionadas; avaliar a acurácia dos resultados fornecidos pelo método da krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana; e avaliar a incerteza na predição da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e demais propriedades utilizando a simulação sequencial gaussiana. O estudo foi conduzido em uma malha amostral irregular com 141 pontos, instalada sobre a cultura de cana-de-açúcar. Nesses pontos foram avaliados a emissão de CO2 do solo, a temperatura do solo, a porosidade livre de água, o teor de matéria orgânica e a densidade do solo. Todas as variáveis apresentaram estrutura de dependência espacial. A emissão de CO2 do solo mostrou correlações positivas com a matéria orgânica (r = 0,25, p < 0,05) e a porosidade livre de água (r = 0,27, p <0,01) e negativa com a densidade do solo (r = -0,41, p < 0,01). No entanto, quando os valores estimados espacialmente (N=8833) são considerados, a porosidade livre de água passa a ser a principal variável responsável pelas características espaciais da respiração do solo, apresentando correlação de 0,26 (p < 0,01). As simulações individuais propiciaram, para todas as variáveis analisadas, melhor reprodução das funções de distribuição acumuladas e dos variogramas, em comparação à krigagem e estimativa E-type. As maiores incertezas na predição da emissão de CO2 estiveram associadas às regiões da área estudada com maiores valores observados e estimados, produzindo estimativas, ao longo do período estudado, de 0,18 a 1,85 t CO2 ha-1, dependendo dos diferentes cenários simulados. O conhecimento das incertezas gerado por meio dos diferentes cenários de estimativa pode ser incluído em inventários de gases do efeito estufa, resultando em estimativas mais conservadoras do potencial de emissão desses gases.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV
Resumo:
O objetivo do trabalho foi determinar o tamanho adequado de amostra para estimar o volume de fustes de espécies florestais de uma população de árvores a serem cortadas no sistema de manejo florestal da empresa Cikel Brasil Verde Madeiras - Pará. Utilizaram-se as metodologias da amostragem sistemática e do estimador geoestatístico da krigagem ordinária com simulação sequencial, respectivamente para a escolha das amostras e estimação dos volumes dos fustes das árvores. Os resultados mostraram que os métodos podem ser utilizados no cálculo dos volumes de fustes de árvores. Entretanto, o método da krigagem apresenta um efeito de suavização, tendo como conseqüência uma subestimação dos volumes calculados. Neste caso, um fator de correção foi aplicado para minimizar o efeito da suavização. A simulação sequencial indicativa apresentou resultados mais precisos em relação à krigagem, uma vez que tal método apresentou algumas vantagens, tal como a não exigência de amostras com distribuições normais e ausência de efeito de suavização, característico dos métodos de interpolação.
Resumo:
Uma das necessidades da agricultura de precisão é avaliar a qualidade dos mapas dos atributos dos solos. Neste sentido, o presente trabalho objetivou avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos: krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana na predição espacial do diâmetro médio do cristal da goethita com 121 pontos amostrados em uma malha de 1 ha com espaçamentos regulares de 10 em 10 m. Após a análise textural e da concentração dos óxidos de ferro, calcularam-se os valores do diâmetro médio do cristal da goethita os quais foram analisados pela estatística descritiva e geoestatística; em seguida, foram utilizadas a krigagem ordinária e a simulação sequencial gaussiana. Com os resultados avaliou-se qual foi o método mais fiel para reproduzir as estatísticas, a função de densidade de probabilidade acumulada condicional e a estatística epsilon εy da amostra. As estimativas E-Type foram semelhantes à krigagem ordinária devido à minimização da variância. No entanto, a krigagem deixa de apresentar, em locais específicos, o grau de cristalinidade da goethita enquanto o mapa E-Type indicou que a simulação sequencial gaussiana deve ser utilizada ao invés de mapas de krigagem. Os mapas E-type devem ser preferíveis por apresentar melhor desempenho na modelagem.
Resumo:
Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.