Em geral

Geoestatística é um ramo da estatística que se concentra em conjuntos de dados de variáveis ​​no espaço, conhecidos como variáveis ​​regionalizadas, em que cada valor está associado a uma posição específica no espaço.[1]​[2]​ Estas não são técnicas estatísticas padrão aplicadas à resolução de problemas específicos da geologia, mas sim um conjunto de métodos particulares que visam modelar este tipo específico de variáveis. Em qualquer fenômeno com expressão espacial em que os valores da(s) variável(eis) de interesse sejam influenciados pela proximidade entre os pontos estudados, um pressuposto básico dos métodos estatísticos convencionais não é atendido, que é a independência entre as observações.[1]​ Por exemplo, as características de um aquífero em dois pontos próximos estarão associadas aos aspectos geológicos regionais de modo que, por exemplo, a variável profundidade terá valores mais semelhantes quando tais pontos estiverem mais próximos. Por isso foram desenvolvidos métodos geoestatísticos, que incorporam essa dependência entre valores nos modelos.

A geoestatística iniciou seu desenvolvimento em relação à previsão de distribuições de probabilidade de teores de minério para operações de mineração de ouro na África do Sul, na região de Witwatersrand, também conhecida como Rand, promovida pelo engenheiro de minas Danie G. Krige.[2][3] Posteriormente, o engenheiro francês Georges Matheron com o seu grupo da Escola de Minas de Paris, França, desenvolveu estas ideias rigorosamente.[4]

Atualmente é aplicado em diversas disciplinas como: geologia do petróleo, hidrogeologia, hidrologia, meteorologia, oceanografia, geoquímica, geometalurgia, geografia, engenharia florestal, silvicultura, controle ambiental, ecologia paisagística, pedologia, agricultura (especialmente agricultura de precisão), climatologia, entre outras. A geoestatística é aplicada em vários ramos da geografia, como o estudo da propagação de doenças (epidemiologia), o planejamento comercial e militar (logística) e o desenvolvimento de redes espaciais eficientes. Algoritmos geoestatísticos foram incorporados em muitos lugares, incluindo sistemas de informação geográfica (GIS) e o ambiente estatístico R (linguagem de programação R).

A geoestatística desenvolve diversos procedimentos de estimativa e simulação, que são utilizados para estudar variáveis ​​​​espacialmente distribuídas. É realizado a partir de uma série de amostras colhidas em locais do domínio, nas quais um fenômeno a ser estudado se manifesta e é considerado representativo de sua realidade, geralmente sempre desconhecida. Portanto, seu principal objetivo é estimar valores desconhecidos a partir dos conhecidos, buscando minimizar a variável no erro de estimação.[5]​.