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Q4012022

Ano: 2026 Banca: IF-PI Órgão: IF-PI Prova: IF-PI - 2026 - IF-PI - Professor EBTT - Geoprocessamento |

Q4012022 Estatística

A Figura abaixo apresenta o comportamento idealizado de um semivariograma experimental, destacando três parâmetros fundamentais para a modelagem da estrutura de dependência espacial: o Alcance (a), o Patamar (C) e o Efeito Pepita (C0).

Imagem associada para resolução da questão

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DRUCK, S.; Carvalho, M.S.; Câmara, G.; Monteiro, A.V.M. (Eds). Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, EMBRAPA, 2004.

Considerando a fundamentação teórica apresentada por Camargo et al., analise o comportamento gráfico do semivariograma e assinale a alternativa que interpreta CORRETAMENTE os fenômenos físicos e estatísticos associados ao Efeito Pepita (C0) e à formação do Patamar (C):

O Patamar (C) representa o ponto de máxima correlação espacial entre as amostras; a partir da distância definida pelo Alcance (a), a variância da diferença entre os pares de amostras torna-se nula, indicando que os dados são idênticos.

O Efeito Pepita (C0) elevado é um indicativo de que o fenômeno estudado é altamente contínuo e suave em microescala; matematicamente, ele prova que γ(0) = 0, confirmando a ausência de erros de medição ou variabilidade a curtas distâncias.

A formação do Patamar (C) indica que, a partir da distância do Alcance (a), não existe mais dependência espacial entre as amostras, pois a variância da diferença entre pares (Var[Z(x) - Z(x+h)]) estabiliza-se, tornando-se aproximadamente constante e igual à variância do processo regionalizado sob hipótese de estacionariedade de segunda ordem.

O Efeito Pepita (C0) representa exclusivamente o erro sistemático dos equipamentos de coleta, uma vez que a teoria das variáveis regionalizadas postula que a variabilidade espacial intrínseca de fenômenos naturais deve ser sempre nula quando a distância h tende a zero.

O Patamar (C) é um parâmetro exclusivo dos modelos sem patamar (como o modelo linear), indicando que o fenômeno possui capacidade infinita de dispersão e que a covariância entre as amostras aumenta indefinidamente com a distância.

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