Resumen de Estimating the uncertainty of kriging estimates: A practical review and the proposal of two novel-approaches

Victor Miguel Silva

• English

  This paper presents two novel kriging-based methods to measure the uncertainty associated with geostatistical estimates. Both approaches combine the Kriging Variance (KV), which is a good summary of the spatial configuration of the data, with a second component which locally measures the data dispersion. The first proposed method, referred to as the Combined Index (CI), merges KV with the local conditional distribution estimated by median Indicator Kriging. The other method is named Combined Variance II (CVII) and it is an adaptation of the originally proposed Combined Variance, where the equation used to merge KV and the Interpolation Variance was replaced. The two proposed methods are compared to other approaches available in the literature in a case study using the widely known Walker Lake dataset. The results indicate that both proposed methods outperformed the other tested solutions. The CVII index outperformed its original formulation in all the tested scenarios.

• português

  Este artigo apresenta dois novos métodos baseados em krigagem para medir a incerteza associada às estimativas. Ambas as abordagens combinam a Variância de Krigagem (KV), que é um bom índice da configuração espacial dos dados, com uma segunda componente que mede localmente a dispersão dos dados. O primeiro método proposto, denominado Índice Combinado (IC), mescla o KV com a distribuição condicional local estimada por Median Indicator Kriging. O nome do segundo método proposta é Variância Combinada II (CVII), altera a equação originalmente proposta pela "Variância Combinada" para combinar KV e a Variância de Interpolação. No estudo de caso, comparamos os dois métodos propostos com outras abordagens disponíveis na literatura usando o amplamente conhecido conjunto de dados de Walker Lake. Os resultados indicam que ambos os métodos propostos superaram as demais soluções disponíveis. O índice CVII superou sua formulação original em todos os cenários testados