
Geostatística e Tratamento de Dados
Código
10666
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Ciências da Terra
Créditos
6.0
Professor responsável
José António de Almeida
Horas semanais
6
Total de horas
68
Língua de ensino
Português
Objectivos
O objectivo é dotar os alunos de ferramentas de análise e tratamento de dados (análise univariada, bivariada e multivariada) e geoestatísticas, de análise espacial e estimação por krigagem, aplicados às Ciências da Terra.
Em termos de competências gerais os alunos ficam aptos a integrarem equipas de trabalho que desenvolvam etapas de análise e tratamento de dados (por exemplo, determinações analíticas para avaliar a qualidade de solos e águas subterrâneas) e estudos de modelação geoestatística, com variografia e estimação por krigagem.
Algumas competências mais específicas são:
- Para um conjunto específico de dados, saber conduzir uma análise estatística preliminar em função das variáveis disponíveis;
- Escolher os métodos mais adequados de análise de dados a cada situação (análise univariada, bivariada ou multivariada);
- Analisar os resultados obtidos por um ou vários métodos e relacioná-los entre si numa perspectiva descritiva do caso de estudo;
- Calcular variogramas de um conjunto de dados georeferenciados e pesquisar anisotropias geométricas e zonais. Ajustar modelos teóricos. Relacionar os resultados obtidos com a representatividade da amostragem.
- Fazer mapas de previsão de uma determinada variável. Criticar os resultados e limitações. Interpretar o erro de estimação e validade dos resultados.
Pré-requisitos
Conhecimentos elementares de probabilidades e estatística.
Conteúdo
Tipos de dados e estratégias de análise de dados. Variáveis categóricas e contínuas. Informação georeferenciada. Mapa de localização das amostras. Análise estatística paramétrica. Leis de distribuição univariada mais utilizadas em variáveis das Ciências da Terra. Leis de distribuição (normal, lognormal, uniforme). Análise exploratória de dados. Análise univariada: medidas de síntese e representações gráficas. Análise bivariada: medidas de correlação, tabelas de contingência e representações gráficas. Análise multivariada: análise em componentes principais (ACP) e classificação hierárquica e k-médias. Variáveis aleatórias. Teoria das variáveis regionalizadas. Algumas características das variáveis regionalizadas. Covariância espacial e variograma. Modelização dos variogramas experimentais. Prática de variografia. O estimador de Krigagem. Propriedades. Dedução do sistema de Krigagem. Variância de krigagem. Prática de Krigagem: estimação de malhas de pontos e de blocos.
Bibliografia
[1] Richard A. Johnson & Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, 2002, ISBN: 0-13-092553-5 (paperback).
[2] Amílcar Soares. Geoestatistica para as Ciências da Terra e do Ambiente. IST Press, 2014 (2ª edição), 232p.
[3] Edward H. Isaaks, R. Mohan Srivastava. Applied Geostatistics. Oxford University Press, 1989, ISBN: 0-195050134 (paperback).
[4] Pierre Goovaerts. Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, 1997. ISBN: 0-195115384 (hardcover).
Método de ensino
Exposição com o Powerpoint e quadro e aulas práticas, onde os alunos resolvem problemas dedicados a cada tema principal: (1) análise univariada; (2) análise bivariada; (3) análise multivariada; (4) variografia; (5) krigagem.
Método de avaliação
A avaliação da componente teórica pode ser do tipo contínuo (dois testes) ou exame. Cada teste tem a duração de cerca de 2 horas e conta 30% na nota final. Esta componente pode ser substituída por exame em data marcada (60% da nota). A prática inclui a resolução de problemas das aulas práticas mais os comentários. São entregues num docuemnto PDF no final do semestre por grupos de 2 alunos. O conjunto dos problemas vale 40% da nota final. A atribuição de notas superiores ou iguais a 14 nos problemas fica dependente de discussão oral, sem a qual a nota é de 13. Não existem classificações mínimas para cada componente sendo exigida para aprovação média final superior a 9,5 valores.