Geoestatística Para As Ciências Da Terra e Do Ambiente

1 INTRODUÇÃO
1.1 A Geoestatística: Objecto e Evolução
1.2 Organização do Livro
2 A ABORDAGEM GEOESTATÍSTICA NA MODELIZAÇÃO DE FENÓMENOS ESPACIAIS
2.1 Os Modelos nas Ciências da Terra
2.2 Modelos Deterministas de Inferência Espacial
2.3 Modelos Geoestatísticos
2.3.1 Variável aleatória
2.3.2 Função aleatória estacionária
2.3.3 Estacionariedade do variograma e da covariância espacial
2.4 Os Modelos e a Realidade
3 ANÁLISE DA CONTINUIDADE ESPACIAL
3.1 O Elemento Estruturante Biponto
3.2 Variograma e Covariância
3.2.1 Estimadores do variograma e covariância
3.2.2 Enviesamento do estimador da covariância centrada
3.3 Representatividade Espacial do Variograma
3.4 Continuidade Espacial de Sistemas Multivariados
3.5 Modelos de Variogramas
3.5.1 Ajustamento por uma curva média e representativa
3.5.2 Condição de positividade dos modelos
3.5.3 Modelos teóricos de variogramas
3.5.4 Combinação linear de modelos: estruturas imbricadas
3.5.5 “Efeito de pepita”
3.5.6 Modelos de anisotropia
3.5.7 Transformadas estruturais
3.5.8 Efeito proporcional
3.6 Modelos de Co-Regionalização de Sistemas Multivariados
3.7 Análise da Continuidade Espacial: Prática de Variogra€a
3.7.1 Construção do variograma experimental
3.7.2 Escolha dos modelos teóricos de variogramas
3.7.3 Validação cruzada (cross validation)
3.7.4 Quase-estacionariedade
4 ESTIMAÇÃO GEOESTATÍSTICA
4.1 Estimação Linear
4.2 Modelo Probabilístico do Estimador Linear Geoestatístico
4.3 Estimador Linear Geoestatístico: Krigagem
4.3.1 Resolução do sistema de equações de krigagem
4.3.2 Representação dual do sistema de krigagem
4.3.3 Algumas considerações sobre o estimador de krigagem
4.4 Krigagem da Média em Áreas Locais
4.5 Estimação Linear de Fenómenos Não-Estacionários
4.5.1 Krigagem simples
4.5.2 Krigagem com modelo de deriva (krigagem universal)
4.5.3 Krigagem com deriva externa
4.6 Prática de Krigagem
4.6.1 O estimador de krigagem: um “BLUE” ou um modelo da realidade
4.6.2 Situações típicas da prática de krigagem
4.6.3 Notas sobre a prática de krigagem
4.7 Estimação Linear com Variáveis Auxiliares
4.7.1 Co-krigagem
4.7.2 Co-estimação com amostras sobreabundantes da variável auxiliar:
co-krigagem co-localizada
4.7.3 Exemplos de co-estimação: co-krigagem e co-krigagem co-localizada
5 ESTIMAÇÃO DE VALORES EXTREMOS E DA INCERTEZA LOCAL DE RECURSOS NATURAIS
5.1 Valores Extremos de Recursos Naturais
5.2 Atenuação do Estimador de Krigagem
5.3 Estimação dos Valores Extremos de Uma Distribuição
5.3.1 Formalismo da indicatriz
5.3.2 Krigagem normal da indicatriz
5.3.3 Krigagem simples da indicatriz
5.3.4 Estimação de Iz (x) numa área local v
5.3.5 Relações de ordem da krigagem da indicatriz
5.3.6 Formalismo multiGaussiano
5.3.7 Vantagens e inconvenientes da krigagem da indicatriz e multiGaussiana
5.4 Acesso à Incerteza da Estimação
5.4.1 Mapas de valores médios
5.4.2 Mapas de risco
5.4.3 Mapas de custos mínimos de má classi€cação
5.4.4 Funções de recuperação de recursos naturais
6 MORFOLOGIA GEOESTATÍSTICA
6.1 Modelos Geoestatísticos de Variáveis Categóricas
6.2 Medidas de Continuidade Morfológica
6.2.1 Estruturas bifásicas
6.2.2 Estruturas multifásicas
6.2.3 Exemplos da prática de análise de estruturas de continuidade morfológica
6.3 Krigagem Morfológica
6.3.1 Estruturas bifásicas
6.3.2 Zonas de incerteza morfológica
6.3.3 Exemplos de estimação morfológica
6.3.4 Incorporação de informação morfológica local no processo de estimação
6.3.5 Estimação de estruturas multifásicas
6.3.6 Classi€cação dos mapas probabilísticos em mapas morfológicos multifásicos
6.3.7 Sistemas mistos
6.3.8 Exemplo de estimação multifásica
6.3.9 Outras abordagens de estimação de corpos multifásicos7 SIMULAÇÃO ESTOCÁSTICA DE PROCESSOS ESPACIAIS NAS CIÊNCIAS DA TERRA E DO AMBIENTE
7.1 Simulação de Processos Espaciais: Formalismo Geoestatístico
7.1.1 Incerteza local e incerteza espacial
7.1.2 Simulação e estimação
7.2 Modelos de Simulação Geoestatística
7.2.1 Objectivos da simulação
7.2.2 Modelos de simulação sequencial. Descrição geral
7.3 Simulação Sequencial
7.3.1 Simulação sequencial da indicatriz
7.3.2 Simulação sequencial Gaussiana
7.3.3 Prática da simulação sequencial
7.4 Simulação e Co-simulação Sequencial Directa
7.4.1 Simulação Sequencial Directa
7.4.2 Co-Simulação Sequencial Directa
7.4.3 Exemplos de Simulação e Co-simulação Sequencial Directa
7.5 Simulação com Condicionamento Independente
7.6 Modelos Geoestatísticos de Simulação de Variáveis Categóricas — Simulação Morfológica
7.6.1 Simulação da forma de corpos de fenómenos espaciais
7.6.2 Simulação sequencial da indicatriz com correcção de probabilidades locais
7.6.3 Simulação morfológica de sistemas multifásicos
7.6.4 Pós-processamento por simulated annealing
7.6.5 Simulação morfológica condicionada às anisotropias locais
7.7 Análise dos Modelos de Simulação Estocástica
7.7.1 Utilização dos modelos de simulação para uma visualização “impressionista”
dos fenómenos espaciais
7.7.2 Os modelos de simulação como instrumento de acesso à incerteza
7.7.3 Análise dos diferentes modelos de simulação
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ÍNDICE REMISSIVO

Amílcar Soares licenciou-se em Engenharia de Minas no IST (1979) e iniciou a sua especialização em geoestatística na Universidade de Stanford (1981). É nesta área que termina o Mestrado no IST em 1986, o Doutoramento em 1989 e a Agregação em 1995 com aplicações nos diferentes domínios das Ciências da Terra e do Ambiente.

Actualmente é professor de geoestatística do Instituto Superior Técnico. Desde 1994 é presidente do Centro de Modelização de Reservatórios Petrolíferos, centro de investigação do IST, onde a geoestatística e a modelização estocástica, constituem as disciplinas fundamentais para a caracterização de recursos petrolíferos e fenómenos espaciais na área do ambiente. E, desde 1996, coordenador do Mestrado em Georrecursos do IST.

Pertence ao comité executivo da série de conferências europeias bienais “geoENV- Geostatistics for Environmental Applications”. É editor associado da revista “International Association of Mathematical Geology” e, desde 1983, integra os comités organizadores e científicos dos Congressos Internacionais de Geoestatística.