Semivariograma

O Variogram calcula o semivariograma experimental a partir dos pontos amostrais e escolhe o modelo de melhor ajuste entre as opções esférica, exponencial e gaussiana. O Kriging sempre usa um semivariograma ajustado; os outros estimadores usam um para derivar radius quando ele é omitido (veja Ajuste do semivariograma).

O apbase.Map ajusta o semivariograma por você. Use o Variogram diretamente quando quiser inspecionar a curva ajustada ou controlar a etapa de ajuste.

from apbase.variogram import Variogram

variogram = Variogram(n_lags=50, max_pairs=100_000).fit(x, y, z)
gamma = variogram.evaluate(distances)

use apbase::variogram::{Variogram, VariogramOptions};

let mut variogram = Variogram::new(VariogramOptions { n_lags: 50, max_pairs: 100_000, ..Default::default() })?;
variogram.fit(&x, &y, &z)?;
let gamma = variogram.evaluate(&distances)?;

Parâmetros

x, y : array_like : Coordenadas dos pontos amostrais passadas ao fit. O Variogram não converte longitude/latitude: passe coordenadas projetadas.

z : array_like : Valores amostrais. Precisa ter o mesmo tamanho de x e y.

n_lags : int, padrão 50 : Número de classes de distância usadas para montar o semivariograma experimental.

max_pairs : int, padrão 100_000 : Número máximo de pares de pontos amostrados na montagem do semivariograma experimental. 0 usa todos os pares elegíveis, respeitando o teto nativo.

max_distance : float, padrão 0.0 : Distância máxima entre pares considerada. 0.0 deixa o kernel nativo escolher a extensão a partir dos dados.

distance : array_like : Distâncias passadas ao evaluate; devolve a semivariância de cada distância.

O que o fit faz

O fit calcula o semivariograma experimental, estima o efeito pepita, a contribuição (patamar parcial) e o alcance de cada modelo candidato e fica com o ajuste de menor erro ponderado. evaluate(distance) devolve a semivariância do modelo ajustado em distâncias quaisquer, o que é útil para inspecionar a curva diretamente.

Veja Ajuste do semivariograma para a matemática por trás do estimador experimental e do procedimento de ajuste, e Krigagem ordinária para como o modelo ajustado entra no sistema de krigagem.