“A geoestatística teve suas origens na década de 1950 com os trabalhos iniciais de Herbert Sichel e Danie Krige. Ao tomar conhecimento dessas descobertas, Georges Matheron formalizou-as no final dos anos 1950 e início dos anos 1960 no que é hoje conhecido como os fundamentos da geoestatística. Nos anos que se seguiram, o campo da geoestatística rapidamente se desenvolveu em uma área bem-sucedida de estimativa espacial e simulação de fenômenos naturais e, apesar de seus críticos, a geoestatística se mostrou mais útil em setores como mineração, silvicultura, pesca e ciências do solo. Já na década de 1950, Danie Krige estava ciente da correlação espacial exibida entre amostras de mineração, e desde sua formalização no início dos anos 1960, a geoestatística tem sido extensivamente usada para avaliar recursos minerais e estimar dados ambientais de superfície.
Além dos mais novos métodos geoestatísticos que estavam sendo constantemente introduzidos, o advento dos computadores e o aumento da capacidade de processamento e potência dessas máquinas tornaram possível calcular mais e mais interações geoestatísticas em um período de tempo muito mais curto. Pacotes de software geoestatísticos também foram desenvolvidos e melhorados consistentemente, e hoje essa indústria de software é um grande mercado. Juntamente com essas melhorias contínuas, a facilidade de uso dos pacotes de software também melhorou, permitindo a análise geoestatística de depósitos de minério, dados populacionais e espacialização pluviométrica cada vez mais complexos em menos tempo.
Uma pesquisa detalhada da internet mostrará que um grande número de artigos de periódicos e livros foram dedicados ao campo da geoestatística, e hoje em dia várias grandes conferências geoestatísticas ocorrem globalmente. Muitas escolas em todo o mundo também oferecem cursos de geoestatística, e as aplicações da geoestatística parecem intermináveis. A geoestatística encontra-se corretamente com uma posição muito boa na comunidade científica.
Fonte: https://oavaliadoregestorimobiliario.blogspot.com/2017/04/estatistica-espacial-na-avaliacao.html
Não obstante, é verdade que qualquer boa estimativa geoestatística é construída sobre bases de dados ambientais e matemáticas sólidas. Compreender os pressupostos dos métodos que estão sendo utilizados e como os desvios dessas premissas afetarão, em última análise, as estimativas, permanece não-negociável. Além disso, a apreciação do que os algoritmos de pacotes de software estão executando para os dados é igualmente importante. Simplesmente ser capaz de operar o pacote de software não é suficiente. Então, é preocupante ouvir comentários como:
- “A Geoestatística nada mais é do que um exercício de caixa preta”
- “Alguns cliques de um botão podem fornecer uma estimativa funcional dos recursos minerais”
- “As suposições da técnica geoestatística utilizada são diretrizes e geralmente não precisam ser cumpridas”
De fato, tornou-se relativamente fácil executar e aplicar métodos geoestatísticos em conjuntos de dados sem primeiro considerar a qualidade e as propriedades estatísticas dos dados, as suposições do método geoestatístico sendo usado ou os algoritmos do software. No entanto, um praticante nunca deve se esquivar de uma investigação prévia detalhada do conjunto de dados e uma compreensão completa dos dados climatológicos de superfície, a apreciação das hipóteses matemáticas da técnica geoestatística e os requisitos dos métodos que estão sendo aplicados. Apesar de os pacotes de software geoestatísticos serem uma ferramenta poderosa no arsenal dos profissionais, ele não deve ser usado apenas como um instrumento de “caixa preta” ou clique de botões.
Por esta razão, é imperativo que um profissional geoestatístico permaneça a par dos mais recentes desenvolvimentos em geoestatística através de pesquisa e desenvolvimento contínuo. Órgãos reguladores apreciam este fato e, hoje em dia, muitas vezes exigem membros para marcar pontos de desenvolvimento contínuo através de pesquisas para manter a sua associação profissional. Esta é uma boa prática e facilitará o crescimento bem-sucedido do campo geoestatístico.
Além disso, os profissionais devem ter conhecimento sobre o uso de seu pacote de software preferido e devem evitar o uso de técnicas nas quais tenham confiança dos limites. Apesar do incontável número de métodos disponíveis para estimativa geoestatística, Micon frequentemente descobriu que os chamados métodos geoestatísticos menos complicados, com mais suposições básicas, executam tão bem quanto os métodos mais complexos, desde que o praticante use seu conhecimento e experiência dos fenômenos naturais incorporando propriedades do meio físico, matemáticas e geoestatísticas nas estimativas espaciais.
Um pacote de software pode realizar muitos cálculos matemáticos com muito sucesso em um curto espaço de tempo, mas não pode substituir a experiência e a compreensão que o praticante tem do fenômeno natural. Portanto, deve-se levar um tempo para que o praticante entenda completamente as características do conjunto de dados e os métodos que serão utilizados para validar os resultados da estimativa no final do estudo. A validação de modelos de bloco de estimativa deve ser feita não apenas contra o conjunto de dados disponível, mas também contra as estruturas e restrições conhecidas e esperadas da geologia, climatologia ou do fenômeno natural. Isso resultará em modelos sensatos e confiáveis.
Naturalmente, as entradas na estimativa geoestatística, ou seja, o próprio conjunto de dados, devem ser confiáveis. O ditado comum de “lixo entra, lixo sai” é muito verdadeiro no domínio geoestatístico, e nenhum método geoestatístico, por mais complexo que seja, será capaz de explicar e corrigir dados de baixa qualidade. Um protocolo abrangente de coleta de amostras, juntamente com um respeitável procedimento de QA / CQ e sistema de medição, garantirá níveis de alta qualidade no banco de dados. Dito isto, é também muito importante que a base de dados também seja armazenada num domínio seguro em que a integridade possa ser assegurada.
Se feito de forma diligente, um praticante experiente pode colher os benefícios de bons protocolos de captura e armazenamento de amostras, juntamente com conhecimentos geoestatísticos e experiência do software, para produzir modelos geoestatísticos robustos e confiáveis. Tais modelos serão construtivos, estabelecendo confiança se as características espaciais do fenômeno natural, não introduzindo mais incerteza.
A geoestatística é, portanto, mais do que apenas um exercício de “caixa preta” ou de apertar botões. Trata-se, na realidade, de um processo que envolve uma coleta adequada de dados e informações do ambiente de pesquisa, uma análise detalhada desses dados, uma compreensão de métodos adequados de estimação e suas premissas inerentes e uma validação sistemática e abrangente do modelo de resultados. Ferramentas como pacotes de software estão disponíveis para tornar esse processo mais fácil e eficiente. Eles não são “varinhas mágicas” que misteriosamente produzem modelos que se encaixam nas características do fenômeno natural. Uma estimativa geoestatística sensata leva tempo, compreensão, experiência e habilidade para produzir. Com previsão suficiente, a geoestatística é inegavelmente uma ferramenta poderosa no cálculo de estimativas espaciais”.
Fonte: MORGAN, Craig. Geostatistics: Black Box Magic or Skilled Procedure? Micon International. [Tradução]. Disponível em <https://www.micon-international.com/geostatistics-black-box-magic-skilled-procedure/>. Acesso em 15 de julho de 2018.
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