Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316.2/40511
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dc.contributor.authorMonteiro, Ana-
dc.contributor.authorFernandes, António-
dc.date.accessioned2016-12-12T02:06:24Z
dc.date.accessioned2020-09-22T12:43:42Z-
dc.date.available2016-12-12T02:06:24Z
dc.date.available2020-09-22T12:43:42Z-
dc.date.issued1996-
dc.identifier.issn0871-1623-
dc.identifier.issn2183-4016 (digital)-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316.2/40511-
dc.description.abstractEm Climatologia Urbana, quando pretendemos compreender o modelo de funcionamento do Subsistema Climático, é útil experimentar o maior número possível de métodos de interpolação de variáveis correlacionadas espacialmente. Todavia, cada uma destas estimativas deve ser efectuada com o propósito determinado de reunir de um modo expedito o maior leque possível de incursões exploratórias a equacionar, posteriormente, noutras fases do processo de investigação. Neste exercício, aplicado à variabilidade térmica na "baixa" portuense, verificamos que cada um dos procedimentos geoestatísticos gera um resultado cartográfico diferente, isto é, induz uma explicação do fenómeno diversa.por
dc.description.abstractEn Climatologie Urbaine, quand on veut comprendre le modèle de fonctionnement du Subsystème Climatique, on doit experimenter le plus grand nombre possible de méthodes d'interpolation de variables spacialement correlationées. Pourtant, chacune de ces estimatives doit être effectuée avec le propos de rassembler le plus grand évantail possible d'incursions exploratoires à equationer ultérieurement dans d'autres phases de la recherche. Dans cet article, en utilisant la variabilité térmique de la basse ville de Porto, on vérifie que chacun des procédés geoestatistiques conduit à différents résultats cartographiques, c'est à dire, induit une certaine diversité d'explications du phénomène.fra
dc.description.abstractIn Urban Climatology, when we want to understand the Climate Subsystem Model, it's useful to test the possible largest number of spatially correlated random variables methods. However, each interpolator estimation method should be used under the firm purpose of easily exploring the greatest number of possible solutions to overpass some steps of the research process. This paper, using the thermal variability data at the Oporto city center, shows quite clearly that each geostatistical procedure provides, for the same data series, different variograms, from which may be induced considerable diverse interpretations of the phenomenoneng
dc.language.isopor-
dc.publisherFaculdade de Letras da Universidade de Coimbra-
dc.rightsopen access-
dc.subjectGeostatisticseng
dc.subjectLinear interpolatoreng
dc.subjectKrigingeng
dc.subjectUrban climateeng
dc.subjectGeoestatistiquefra
dc.subjectInterpolation linéairefra
dc.subjectKrigingfra
dc.subjectClimat urbainfra
dc.subjectGeoestatísticapor
dc.subjectInterpolação linearpor
dc.subjectKrigingpor
dc.subjectClima urbanopor
dc.titleA geoestatística: uma incursão exploratória a considerar no domínio da climatologia urbana?por
dc.typearticle-
uc.publication.collectionCadernos de Geografia nº 15-
uc.publication.firstPage61-
uc.publication.issue15-
uc.publication.lastPage73-
uc.publication.locationCoimbra-
uc.publication.journalTitleCadernos de Geografia-
dc.identifier.doi10.14195/0871-1623_15_6-
uc.publication.orderno6-
uc.publication.areaCiências Sociais-
uc.publication.manifesthttps://dl.uc.pt/json/iiif/10316.2/40511/233557/manifest?manifest=/json/iiif/10316.2/40511/233557/manifest-
uc.publication.thumbnailhttps://dl.uc.pt/retrieve/11480434-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
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