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Modelagem da variabilidade espaço-temporal em águas subterrâneas a partir de dados de monitoramento de níveis freáticos utilizando funções de covariância

Processo:16/09737-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2016
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
Pesquisador responsável:Rodrigo Lilla Manzione
Beneficiário:Rodrigo Lilla Manzione
Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:Tupã
Pesquisadores associados:Marcelo Monteiro da Rocha
Assunto(s):Recursos hídricos  Geoestatística  Análise de séries temporais 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise espacial de dados geográficos | Geoestatística | recursos hídricos | Séries Temporais | geoinformação

Resumo

Dados de monitoramento são particularmente interessantes ao se analisar características de processos, pois podem revelar não só padrões temporais, mas também distribuições espaciais e variações ao longo do tempo quando coletados em redes geoespaciais. O caráter e as causas da variabilidade podem ser explorados a partir de correlações espaciais e temporais e permite estimar valores em determinados locais a partir de observações vizinhas. A interpolação espaço-temporal (ST) permite previsões entre intervalos de tempo e pode fornecer previsões mais precisas do que a interpolação espacial, uma vez que observações feitas em outros instantes podem ser incluídas no processo. Para isso, são necessários modelos de covariância que incorporem essas dimensões espaciais, temporais e espaço-temporais, representadas por exemplo por variogramas, dentro de uma abordagem geoestatísticas. Desenvolvimentos recentes quanto as implementações desses métodos permitiram que uma família de modelos teóricos de covariância fosse disponibilizada para aplicação em diversos fenômenos naturais. Esse projeto tem como objetivo verificar a aplicação de métodos geoestatísticos ST baseados em modelos de covariância a dados de monitoramento de níveis freáticos. Para isso, serão testados dados de monitoramento do Sistema Aquífero Bauru coletados em 65 pontos na Estação Ecológica de Santa Barbara/SP com uma frequência mensal desde setembro de 2014 até a presente data. Variogramas ST podem revelar informações sobre as dependências espaciais e temporais, baseadas no processo de oscilação dos níveis de água subterrânea. Esses resultados são informações importantes para gestão e planejamento das águas subterrâneas, estratégias de monitoramento e planos de remediação. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas (8)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
DE OLIVEIRA FERREIRA SILVA, CESAR; MATULOVIC, MARIANA; LILLA MANZIONE, RODRIGO. . SN APPLIED SCIENCES, v. 3, n. 6, . (14/04524-7, 16/09737-4)
DE MORAES TAKAFUJI, EDUARDO HENRIQUE; DA ROCHA, MARCELO MONTEIRO; MANZIONE, RODRIGO LILLA. . NATURAL RESOURCES RESEARCH, v. 28, n. 2, p. 487-503, . (16/09737-4)
MANZIONE, RODRIGO LILLA; CASTRIGNANO, ANNAMARIA. . Science of The Total Environment, v. 696, . (16/09737-4)
MANZIONE, RODRIGO LILLA. . RBRH-REVISTA BRASILEIRA DE RECURSOS HIDRICOS, v. 23, . (16/09737-4, 14/04524-7)
SANTAROSA, LUCAS VITURI; MANZIONE, RODRIGO LILLA. . RBRH-REVISTA BRASILEIRA DE RECURSOS HIDRICOS, v. 23, . (15/05171-3, 14/04524-7, 16/09737-4)
MANZIONE, RODRIGO LILLA. . BOLETIN GOIANO DE GEOGRAFIA, v. 38, n. 1, p. 68-85, . (16/09737-4, 14/04524-7)
FERREIRA SILVA, CESAR DE OLIVEIRA; MANZIONE, RODRIGO LILLA; ALBUQUERQUE FILHO, JOSE LUIZ. . ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES, v. 78, n. 15, . (14/04524-7, 16/09737-4)
MANZIONE, RODRIGO LILLA; FERREIRA SILVA, CESAR DE OLIVEIRA; CASTRIGNANO, ANNAMARIA. . Science of The Total Environment, v. 765, . (14/04524-7, 16/09737-4)