Conclusões

    Ao analisar o mapa base utilizando as funções BUBBLE e SP PLOT (para uma melhor acurácia),  é possível concluir que o atributo de elevação se encontra mais elevado nas regiões  mais periféricas, com uma tendência de decrescimento no sentido sudeste. Sendo possível visualizar uma espécie de morfologia similar a uma colina.

    Além disso, utilizando a definição de Braga(2018), que define o histograma como um gráfico que permite a visualização da distribuição de frequências de observações por classe de intervalo, é possível retirar algumas conclusões. De acordo com o histograma apresentado, foi possível concluir que as elevações com maior ocorrência se encontram entre 540 a 590 metros, sendo 570 a 580 metros as mais frequentes. As elevações a partir de 590 a 640 metros estão entre os menores valores de ocorrência, sendo 620 a 640 metros com menor frequência, que nos mostra que trata-se de um histograma com assimetria a direita e leptocúrtico.

    Também é possível realizar a interpretação do gráfico Box plot. Realizando a diferença entre o terceiro quartil e o primeiro quartil é possível chegar ao valor da dispersão: 26.5. Fazendo o cálculo da diferença entre os valores máximo e mínimo, é possível determinar a amplitude do gráfico:  92. Por conta da posição da mediana estar mais próxima do terceiro quartil, é possível concluir que os dados são assimétricos negativos. Além das conclusões citadas, é possível identificar um outlier acima de 632.

    Ademais, também é possível realizar a estimação visual do variograma do atributo de elevação através de três parâmetros: Pepita, que indica a descontinuidade na origem do variograma, sendo quantificada em 50 no variograma em questão; Alcance, cujo valor é 610, que indica a distancia a partir da qual os valores do variograma permanecem constantes e Patamar, que indica o valor máximo do variograma, onde alcança a continuidade, mensurado em 350

    A modelagem realizada para o ajuste do variograma foi feita a partir da seleção de um modelo gaussiano - que apresentou o melhor resultado diante do variograma omnidirecional, baseado nos parâmetros observados na estimação visual para o efeito de pepita, alcance e patamar, com o intuito de realizar o método da krigagem e de simulação para análise. 

    

    A partir dos resultados do variograma ajustado, e a criação de um grid com um polígono de seis lados(para a criação do mapa de concentração), foi possível fornecer uma melhor visualização dos dados e atestar com base nas imagens obtidas pelo mapa de concentração e o bloco diagrama que, de fato, como mostrado no mapa base das funções BUBBLE e SP PLOT, a elevação da área em estudo varia, decrescendo na direção sudeste. Essa predição também é sustentada com base no mapa das simulações realizadas.