Exercicio_Estatística Espacial e Geoestatística_03

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08/04/2025 09:28:07 1/3
REVISÃO DE SIMULADO
Nome:
ANTONIO FERNANDO DA SILVA SOUTO
Disciplina:
Estatística Espacial e Geoestatística
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Questão
001 Considere um conjunto de dados espaciais representando a concentração de um
determinado poluente em uma região urbana. Um geocientista deseja realizar uma
estimativa precisa das concentrações do poluente em locais não amostrados usando a
técnica de krigagem. Qual das seguintes afirmações é verdadeira sobre a krigagem?
X A) Na krigagem ordinária, assume-se que a média local dos valores observados é
constante em toda a área de estudo.
B) A krigagem é uma técnica de interpolação que estima valores desconhecidos em locais
não amostrados, considerando a estrutura de dependência espacial dos dados.
C) A krigagem universal é mais adequada para dados densos e uniformemente
distribuídos.
D) A krigagem é um método determinístico que não leva em conta a variabilidade espacial
dos dados.
E) Na krigagem, a variância espacial é ignorada, focando apenas na tendência geral dos
dados.
Questão
002 Um hidrogeólogo está interessado em estimar o nível do lençol freático em uma área
específica. Ao analisar os dados amostrados, ele decide aplicar a técnica de krigagem
para realizar a estimativa. Qual dos seguintes fatores influencia a precisão da
estimativa da krigagem?
X A) O alcance (range) do variograma, indicando a distância máxima na qual os valores são
correlacionados.
B) A média dos valores observados na área de estudo.
C) A diferença entre a variância dos valores observados e a variância dos resíduos do
modelo de krigagem.
D) O número de amostras coletadas na área de estudo.
E) A latitude e longitude dos pontos de amostra.
Questão
003 Considere os subtipos de krigagem: krigagem ordinária, krigagem simples e krigagem
universal. Associe cada um dos subtipos com suas características correspondentes:
I. Krigagem Ordinária
II. Krigagem Simples
III. Krigagem Universal
A. Método de krigagem que assume uma tendência local nos dados e pondera os
valores observados de acordo com a distância e a direção.
B. Método de krigagem que assume uma tendência global nos dados e aplica uma
ponderação uniforme aos valores observados.
C. Método de krigagem que leva em conta a orientação preferencial das estruturas
geológicas na ponderação dos valores observados.
D. Método de krigagem que é menos sensível à presença de tendências nos dados,
sendo adequado para dados estacionários.
E. Método de krigagem que utiliza uma função de variância anisotrópica para modelar a
variabilidade espacial dos dados.
A) I - C, II - A, III - B
B) I - B, II - A, III - C
C) I - A, II - B, III - C
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X D) I - C, II - B, III - A
E) I - B, II - C, III - A
Questão
004 Qual é o principal objetivo da aplicação de modelos interpoladores em análises
espaciais?
A) Foco exclusivo em dados locais
B) Minimização da dependência espacial
C) Estimação de valores em locais não amostrados
X D) Redução da variabilidade espacial
E) Aumento da complexidade dos dados
Questão
005 Associe cada conceito da geoestatística com sua aplicação correspondente:
I. Variograma
II. Krigagem
III. Efeito Pepita
IV. Anisotropia
V. Semivariograma
A. Técnica que estima valores desconhecidos em locais não amostrados, levando em
conta a estrutura de dependência espacial dos dados.
B. Representa a variabilidade espacial entre pares de pontos em diferentes distâncias,
utilizado para modelar a estrutura espacial dos dados.
C. Fenômeno observado na variabilidade espacial que não pode ser explicado por
nenhum número finito de observações próximas.
D. Padrão de variabilidade espacial que muda de direção ou intensidade em diferentes
direções.
E. Uma versão especializada do variograma utilizado em geoestatística para analisar a
estrutura de dependência espacial dos dados.
A) I - C, II - D, III - A, IV - B, V - E
B) I - A, II - C, III - D, IV - B, V - E
C) I - B, II - D, III - C, IV - A, V - E
X D) I - C, II - A, III - D, IV - B, V - E
E) I - B, II - A, III - C, IV - D, V - E
Questão
006 Considere um conjunto de dados geoespaciais representando a temperatura em uma
região montanhosa. Um cientista deseja utilizar a técnica de krigagem para estimar a
temperatura em locais não amostrados. Antes de aplicar a krigagem, ele decide
analisar o variograma dos dados. Qual das seguintes afirmações sobre krigagem e
variograma é verdadeira?
A) O variograma é usado para calcular os pesos dos valores vizinhos na krigagem, sendo
essencial para determinar a estrutura de dependência espacial dos dados.
B) A krigagem é um método estatístico que constrói o variograma a partir dos dados
amostrados, eliminando a necessidade de analisar o variograma antes de realizar as
estimativas.
C) Na krigagem, a estrutura de dependência espacial é assumida como sendo constante
em toda a área de estudo, independentemente do variograma.
X D) O variograma é uma técnica de interpolação que calcula diretamente os valores
estimados nos locais não amostrados, sem a necessidade de utilizar a krigagem.
E) O variograma representa a média local dos valores observados, enquanto a krigagem
utiliza essa média para interpolar os valores nos locais não amostrados.
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Questão
007 Qual é a principal vantagem da aplicação de splines na interpolação espacial?
A) Ausência de dependência espacial
B) Ineficácia em grandes conjuntos de dados
C) Tendência a subestimar valores
X D) Captura de padrões não lineares
E) Simplicidade computacional
Questão
008 Considere um conjunto de dados representando a concentração de um determinado
elemento em uma área de estudo. Um geocientista deseja escolher o modelo
geoestatístico mais adequado para realizar a interpolação espacial desses dados. Qual
das seguintes afirmações sobre os modelos geoestatísticos é verdadeira?
A) O Modelo Linear é preferível quando a variabilidade espacial é linear e uniforme, sendo
útil para dados que seguem uma tendência linear.
B) O Modelo Exponencial é uma escolha apropriada quando a variabilidade espacial
diminui lentamente com a distância, formando uma cauda longa na função de
variograma.
C) O Modelo Gaussiano é a melhor escolha para dados que exibem um efeito pepita
significativo no variograma, indicando uma variabilidade espacial mínima.
X D) O Modelo Esférico é adequado para dados que têm uma variabilidade espacial que
atinge um limite máximo, sendo uma escolha ideal quando os dados têm uma
variabilidade limitada.
E) O Modelo Gaussiano assume que a variabilidade espacial é simétrica em torno da
média e é uma escolha adequada quando os dados têm uma distribuição normal.