Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROCHA, MARCELO MONTEIRO DA - IGC ; TAKAFUJI, EDUARDO HENRIQUE DE MORAES - IGC
- Unidade: IGC
- DOI: 10.4172/2327-4581.1000205
- Subjects: GEOESTATÍSTICA; ESPAÇOS DE INTERPOLAÇÃO; ÁGUAS SUBTERRÂNEAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Sci. Technol.
- Publisher place: London
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Geoinformatics & Geostatistics: An Overview
- ISSN: 23274581
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 7, n. 1, p.1-10, 2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MANZIONE, Rodrigo Lilla et al. Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil. Geoinformatics & Geostatistics: An Overview, v. 7, n. 1, p. 1-10, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4172/2327-4581.1000205. Acesso em: 15 fev. 2026. -
APA
Manzione, R. L., Takafuji, E. H. de M., De Iaco, S., Capello, C., & Rocha, M. M. da. (2019). Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil. Geoinformatics & Geostatistics: An Overview, 7( 1), 1-10. doi:10.4172/2327-4581.1000205 -
NLM
Manzione RL, Takafuji EH de M, De Iaco S, Capello C, Rocha MM da. Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil [Internet]. Geoinformatics & Geostatistics: An Overview. 2019 ; 7( 1): 1-10.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.4172/2327-4581.1000205 -
Vancouver
Manzione RL, Takafuji EH de M, De Iaco S, Capello C, Rocha MM da. Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil [Internet]. Geoinformatics & Geostatistics: An Overview. 2019 ; 7( 1): 1-10.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.4172/2327-4581.1000205 - Groundwater Level Prediction/Forecasting and Assessment of Uncertainty Using SGS and ARIMA Models: A Case Study in the Bauru Aquifer System (Brazil)
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Informações sobre o DOI: 10.4172/2327-4581.1000205 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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