A variografia é uma etapa central na modelagem geoestatística de recursos minerais. Seu objetivo é descrever e quantificar a continuidade espacial de uma variável, permitindo a modelagem adequada da variância em função da distância entre os dados.
Contudo, para que o variograma represente de forma confiável a estrutura espacial da variável, é fundamental que os dados apresentem um comportamento estatístico estável.
Variáveis com distribuição altamente assimétrica, como as que seguem uma distribuição log-normal — muito comuns em teores de ouro e em algumas tipologias de cobre — podem comprometer a estabilidade do variograma.
Se aplicarmos a variografia diretamente em dados assimétricos, o resultado será um variograma instável, com efeito pepita superestimado, dificuldade de definição do patamar (sill), e comportamento errático. Isso impacta diretamente a qualidade da modelagem geoestatística e, consequentemente, a credibilidade das estimativas de recursos.
Por isso, a etapa de Análise Exploratória dos Dados (EDA) é indispensável no fluxo de trabalho de QAQC e modelagem. Através do EDA, identificamos a necessidade de eventuais transformações — como a log-transformação ou a normal-score transformation — que visam estabilizar a variância e garantir um variograma interpretável e confiável.
Compreender e aplicar corretamente esses conceitos é um passo fundamental para assegurar a robustez técnica dos relatórios e das declarações de recursos minerais.
