scholarly journals Application of Multivariate Geostatistics in Environmental Epidemiology: Case Study from Houston, Texas

2016 ◽  
Vol 04 (04) ◽  
pp. 110-115 ◽  
Author(s):  
Faye Anderson
1988 ◽  
Vol 78 (3) ◽  
pp. 287-290 ◽  
Author(s):  
A P Bender ◽  
A N Williams ◽  
J M Sprafka ◽  
J S Mandel ◽  
C P Straub

2019 ◽  
Vol 29 (Supplement_4) ◽  
Author(s):  

Abstract Scope and extent as well as duration of mental health and mental disorders are influenced by various factors, such as environmental factors. Environmental factors relate to physical, chemical and built environment. We aim to build knowledge by providing 1) a case study on perception of climate change and possibilities and limitations of adaptation, 2) a review on mental and neuropsychiatric disorders in the light of the SDGs framework and 3) give an overview of research methods both, in environmental epidemiology and in neuropsychiatric epidemiology. By bringing together the two fields of expertise and the members of the section of Environment and Health and of Public Mental health we will not only build bridges between individuals but between disciplines which might lead to a joint research agenda. Key messages The scope of mental health changes with changes in the environment. Knowledge provides a strong bridge to link the environment with mental disorders.


2020 ◽  
Vol 38 (1) ◽  
pp. 32
Author(s):  
Flávia Braz Ponte ◽  
Francisco Fábio de Araújo Ponte ◽  
Adalberto Silva ◽  
Alberto Garcia Figueiredo

ABSTRACT. Pore pressure modeling has been fundamental on several applications and stages of hydrocarbon exploration, evaluation, development and production. Pore pressure estimation is generally obtained from seismic velocity data and pore pressure analysis on wells. There are many methods available for pore pressure analysis, although more recently the application of the geostatistical approach is increasing in popularity and proving to be an important method for pore pressure gradient prediction in challenging areas where pore pressure prediction is difficult using deterministic methods. In this case study on a new frontier area in the Brazilian Equatorial Margin, multivariate geostatistics allowed integration of data at different scales and spatial variations of seismic and well variables produce pore pressure gradient models. The final result is a geopressure model where one can easily extract well-conditioned pore pressure information at any location.Keywords: geostatistical approach, different scales, pore pressure gradient models. INTEGRAÇÃO POÇO-SÍSMICA PARA PREDIÇÃO DE PRESSÃO DE POROS USANDO A GEOSTATÍSTICA MULTIVARIADA: UM ESTUDO DE CASO EM UMA BACIA DA MARGEM EQUATORIAL BRASILEIRARESUMO. A modelagem de pressão de poros tem sido fundamental em diversas aplicações e etapas da exploração, avaliação, desenvolvimento e produção de hidrocarbonetos. Em geral, a estimativa de pressão de poros é obtida a partir da integração de dados de velocidade sísmica e análise de pressão em poços. Existem diversos métodos para análise de pressão de poros, entretanto, atualmente, a aplicação da abordagem geoestatística está crescendo em popularidade e provando ser um importante método para predição de gradiente de pressão de poros em áreas de fronteiras onde a previsão de pressão de poros usando métodos determinísticos não é bem sucedida. Neste estudo de caso, localizado em uma área de nova fronteira na Margem Equatorial Brasileira, a geoestatística multivariada permitiu a integração das variáveis sísmicas e de poço em diferentes escalas e variações espaciais e a obtenção de modelos de gradiente de pressão de poros. Os resultados geraram um modelo de geopressão no qual a extração de valores de pressão de poros bem condicionados é simples em qualquer parte da área.Palavras-chave: abordagem geostatistica, diferentes escalas, modelos de gradiente depressão de poros.


2019 ◽  
Vol 102 ◽  
pp. 47-52 ◽  
Author(s):  
S. Stanley Young ◽  
Mithun Kumar Acharjee ◽  
Kumer Das

Epidemiology ◽  
1996 ◽  
Vol 7 (Supplement) ◽  
pp. S33 ◽  
Author(s):  
N EL-SHARIF ◽  
A FISCHBEIN ◽  
B KAUL ◽  
A KONIJN ◽  
E D RICHTER

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