G-SIVAR: A GLOBAL SPATIAL INDICATOR BASED ON VARIOGRAM

Autor(es)

Cláudia Cristina Baptista Ramos Naizer ^[1] ; David Souza Rodrigues ^[2] ; Jorge Ubirajara Pedreira Junior ^[3] ; Cira Souza Pitombo ^[4]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] USP. Escola de Engenharia de São Carlos. Departamento de Engenharia de Transportes - Brasil

^[2] USP. Escola de Engenharia de São Carlos. Departamento de Engenharia de Transportes - Brasil

^[3] USP. Escola de Engenharia de São Carlos. Departamento de Engenharia de Transportes - Brasil

^[4] USP. Escola de Engenharia de São Carlos. Departamento de Engenharia de Transportes - Brasil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Bol. Ciênc. Geod.; v. 25, n. 4 2019-12-05.

Resumo

Abstract: Among the exploratory spatial data analysis tools, there are indicators of spatial association, which measure the degree of spatial dependence of analysed data and can be applied to quantitative data. Another procedure available is geostatistics, which is based on the variogram, describing quantitatively and qualitatively the spatial structure of a variable. The aim of this paper is to use the concept of the variogram to develop a global indicator of spatial association (Global Spatial Indicator Based on Variogram - G-SIVAR). The G-SIVAR indicator has a satisfactory performance for spatial association, with sensibility for anisotropy cases. Because the indicator is based on geostatistics, it is appropriate for quantitative and qualitative data. The developed indicator is derived from theoretical global variogram, providing more details of the spatial structure of the data. The G-SIVAR indicator is based on spatial dissimilarity, while traditional indexes, such as Moran’s I, are based on spatial similarity. (AU)

• Processo FAPESP: 18/08755-4 - Aprimoramento e automatização para obtenção de indicadores de associação espacial baseados em conceitos da geoestatística
• Beneficiário: David Souza Rodrigues
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Processo FAPESP: 16/07563-9 - Proposta de modelos autoregressivos logísticos para problemas de escolha modal: uma abordagem através de conceitos geoestatísticos
• Beneficiário: Cira Souza Pitombo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa