Vantagens dos Modelos de Kriging:
1. Fornece uma representação probabilística da variabilidade dos dados espaciais.
2. O modelo pode ser facilmente atualizado com novos dados.
3. É um método flexível que pode ser aplicado de várias formas, como krigagem ordinária, universal ou indicadora.
4. Pode ser usado para interpolar ou extrapolar dados, preenchendo valores ausentes em conjuntos de dados.
5. Leva em conta a autocorrelação espacial e ajusta as previsões com base na distância entre os pontos de dados.
Desvantagens dos Modelos de Kriging:
1. O modelo requer uma grande quantidade de dados para produzir previsões precisas.
2. Baseia-se na suposição de estacionariedade, que pressupõe que os padrões espaciais e as estatísticas dos dados não mudam com o tempo.
3. O processo de cálculo pode ser demorado, especialmente para grandes conjuntos de dados.
4. O modelo assume que o covariograma espacial é conhecido ou pode ser estimado com precisão.
5. Os modelos de krigagem podem não ser adequados para dados não estacionários, como aqueles com tendência de mudança ou variação ao longo do tempo.
Data de publicação: