sys gran

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Revista Brasileira de Geociências Maurício Garcia de Camargo 36(2): 371-378,junho de 2006

NOTA BREVE

SYSGRAN: UM SISTEMA DE CÓDIGO ABERTO PARA ANÁLISESGRANULO MÉTRICAS DO SEDIMENTO

MAURÍCIO GARCIA DE CAMARGOl

Resumo SysGran é um software para a análise granulométrica de sedimentos,contando com uma rica saída gráfica.O softwareé agora é disponibilizadosob a licença GNU, o que significaque, além de completamente gratuito, pode ser livrementemodificadoe aperfeiçoado. O software foi desenhado para maximizar a velocidade das análises, sendo capaz de analisar centenas de amos-tras em poucos segundos e de gerar rapidamente uma vasta gama de gráficos. Os resultados das análises compreendem todas asestatísticas do sedimentopor diversos métodos gráficos como Folk & Ward ou a medida dos momentos (média, mediana, seleção,assimetria, curtose), as frações granulométricas (percentual de cascalho, areia, silte e argila), classificação verbal, os principaispercentís e os dados para plotagem da curva acumulada em outros programas gráficos.

Palavras-chave: software, código livre, sedimento, granulometria.

Abstract SYSGRAN: AN OPEN SOURCE SYSTEM FOR GRAIN SIZE ANALYSIS OF SEDlMENT. SysGran is an easy-to-use

specific software for granulometric analysis of sediments, which includes a rich graphical output. The software is now availableunder GNU license, meaning that it is free for any use and can be freely modified and improved. The software has been designedto maximize speed of analysis and is able to analyze hundreds of samples in a few seconds, together with many types of graphics.The results of statistical analysis of the sediment includes Folk & Ward graphical methods (among others) as well as methods ofmoments (mean, median, sorting, skewness, curtosis), grain size fractions (gravei, sand, silt and clay percentages), verbal classifi-cation, main percentile units and data for cumulative frequency curve plot using other graphical softwares.

Keywords: software, open source, sediments, grain size.

INTRODUÇÃO A principal propriedade de um sedimentoé o tamanho das suas partículas, que afeta as condições depo-sicionais e de transporte, podendo ser utilizado como uma fer-ramenta básica de caracterização de solos com o propósito deinterpretar os ambientes de sedimentação (Folk & Ward, 1957;Friedman, 1979; Sugita & Maruno, 2001). Mais especificamen-te, a análise do tamanho do grão é aplicada para correlacionaramostras provenientes de diferentes unidades estratigráficas, de-terminar o agente de transporte e deposição (vento, rio, correntede turbidez, etc) e determinar processos de deposição final paracaracterizar o ambiente de sedimentação (Carver, 1971). Umsimples mapa da percentagem de areia no sedimento poderia in-dicar a existência de algum gradiente relacionado a um possívelpadrão de distribuição do tipo de sedimento.

Existem diversas técnicas para determinação do tamanhodo grão, como medição direta, peneiramento seca e úmida, se-dimentação, granulometria a laser, raio-X e Coulter Counter(McManus, 1988), cada uma mais apropriada para determinadasfaixas de tamanho de grão. Todos os métodos envolvem a divi-são das amostras de sedimento em um número menor de fraçõesde tamanho, possibilitando a construção de uma distribuição defreqüência de tamanho baseada no peso ou volume percentual decada categoria (Pye & Blott, 2004). O número e os limites destascategorias variam de acordo com o método da análise: peneira-ção resulta em poucas categorias (peneiras) enquanto a granulo-metria a laser possibilita a aplicação de centenas de categorias.

Um tratamento matemático dos dados de distribuição de ta-manho do grão se toma então necessário para a caracterizaçãodas amostras. Existem basicamente três tipos de manipulaçõesmatemáticas possíveis para os dados: a) interpretação visual dadistribuição, .através de histogramas, curvas de distribuição defreqüências é outras interpolações; b) cálculo dos parâmetros

estatísticos (média, desvio padrão, assimetria e curtose) a partirdos dados originais de percentagens (método dos momentos);e c) cálculo dos parâmetros estatísticos a partir de interceptostirados visualmente a partir dos gráficos ou por métodos de in-terpolação-regressão (métodos gráficos). Através do SysGran,a completa caracterização das amostras é possível através detodos estes métodos (e alguns outros), de uma maneira muitorápida e precisa.

CARACTERÍSTICAS DO SOFTWARE.Nome: SysGran para Windows;.Desenvolvimento iniciado por: Maurício Garcia de Camargo;.Ano de início do desenvolvimento: 1999;.Licença atual (a partir de 2006): GNU;.Disponibilidade: www.cem.ufpr.br/sysgran;.Custo: Nenhum;.Limite de amostras: 16.384.Limite de classes: 256 (permite análise de granulometria alaser).Arquivo de instalação binária: sysgran.zip (4,3 Mb); .. Arquivo do código fonte: SysGran3 - Source.zip (107 Kb);.Hardware mínimo: Intel x86 com no mínimo 128 MB de me-mória RAM;.Plataformas testadas: Windows 98, ME, 2000, XP.. Linguagem de programação: Delphi 5.

ARQUITETURA DO SYSGRANAs planilhas As planilhas do SysGran são bastante parecidascom aquelas do Excel (*.xls).De fato, as planilhas são salvas noformato do Excel. O SysGran é capaz de ler e gravar diretamen-te planilhas do Excel versões 4.0 e 5.0. Infelizmente, ainda nãohá suporte para as planilhas mais modernas do Excel, a partir

1 - Centro de Estudos do Mar - Universidade Federal do Paraná - Av. Beira-mar SIN. Caixa Postal 50.002, Pontal do Paraná - PR. CEP: 83.255-000 - www.cem.ufjJr.

br email: [email protected]

Arquivo digital disponivel on-line no si/e www.sbgeo.org.br 371

SysGran: um sistema de código aberto para análises granulométricas do sedimento

~ -

Tabela 1. Arranjo da planilha de entrada de dados no SysGran (exemplo), com as classes de tamanho de grão «p)nas colunas eas amostras identificadas individualmente nas linhas.

da versão 7.0. Quem possui uma destas versões deve salvar asplanilhas como Excel versão 4.0 para evitar possíveis problemasde compatibilidade.

As planilhas de entrada de dados devem ser arranjadas deacordo com a tabela 1.

o SysGran reconhece o fim da seqüência de amostras e clas-ses de tamanho a partir da primeira célula em branco. Portanto,nenhuma linha ou coluna em branco dentro bloco a ser analisa-do deve permanecer vazia.

Na primeira linha entra-se com as classes de <p (Phi) e naprimeira coluna com a identificação única das amostras. O Sys-Gran dá ênfase à velocidade de processamento de muitas amos-tras e à facilidade de uso, e para isso não se propõe a funcionarcomo uma unidade armazenadora de dados. A identificação úni-ca da amostra (até 12 caracteres) deve ser estabeleci da a priori,e esta será a única referência da amostra para o programa.

O SysGran permite o uso de classes padrão, que podem serdigitadas e gravadas para posterior utilização em outras plani-lhas (menu Planilhas>Adicionar/Capturar classes padrão à pri-meira linha).

Operações padrão com planilhas estão disponíveis a partirdo menu principal.

As análises As análises estatísticas do sedimento foram ba-seadas em Suguio (1973) e Tanner (1995). Cinco métodos grá-ficos de análise estão disponíveis: Folk & Ward, McCammon(a), McCammon (b), Trask, Otto & Inman, e um não gráfico(algébrico), as Medidas dos Momentos, sendopadrão o primei-ro (figura 1).

A primeira decisão a ser feita na opção de análise é entredados brutos e estatística do sedimento. Dados brutos da cur-va acumulada resultam em uma planilha com valores para cadaclasse de phi dos pesos proporcionais, das percentagens e daspercentagens acumuladas de cada amostra, que podem ser ex-portados para outros programas e utilizados como fonte de da-dos para gráficos de natureza variada. A análise estatística dosedimento (figura3) pode conter apenas valores da média, sele-ção, mediana, curtose, assimetria,% de areia, % de argilae % desilte, ou incluir opcionalmenteclassificaçõesverbais e percentis(de 03% até 97%).

Todosos métodos e procedimentos analíticos são detalhadosna tabela 2, que foi baseada em Suguio (1973). Nestas infor-mações técnicas, incluíram-se as "taxas de eficiência" de cadamétodo para a média e seleção, que são a razão de acerto emrelação à média e desvio padrão reais.

Os valores da média do tamanho do grão são usados paracategorizar os sedimentos através de métodos propostos por di-versos autores (tabela 3).A escala mais antiga é a de Wentworth(1922) e tõdas as demais são adaptaçõesdesta, .Adota-se aqui aescala de Wentworthstritu sensu com a modificação semânticado nome ultra-argila para argila. Os limites são dados em valo-res de phi ( <P),obtidos pela fórmula abaixo a partir de valoresem milímetros:

372

(phi)( ljJ)(fi) = -log2 d (mm) (18)

Os gráficos O SysGran possui uma capacidade gráfica bas-tante razoável (figura2), com gráficosunivariados (histogramas)que podem ser analisadosseqüencialmente(para análise modal),bivariados entre pares de parâmetros estatísticos, e multivaria-dos, como o de freqüência acumulada ou de probabilidades, queaceitam no máximo 10 amostras plotadas conjuntamente, ouainda os diagramas triangulares de Shepard e Pejrup (figura 4).O diagrama triangular de Pejrup constitui uma maneira de seavaliar as condições hidrodinâmicas dos locaisonde as amostrasforam tomadas (Pejrup, 1988).

O limitede amostras para os diagramas triangulares é o mes-mo do número máximo de amostras (16.384), mas muitas amos-tras plotadas simultaneamente podem gerar um gráfico confuso.De fato, um diagrama com centenas de amostras plotadas nãoapresenta nenhuma utilidade. Os algoritmos para se construir osdiagramas são pesados e para muitas amostras a visualizaçãopode levar um tempo considerável. Os plots nos diagramas sãomostrados em azul, de acordo com uma simbologia especial.Triângulos representam a quantidade de grânulos na amostra,que é a quarta variável. Quando esta quantidade é muito peque-na « 3%), o triângulotambémé pequenoe não aparece,sendosubstituídopor um círculo.

Todos os gráficospodem ser salvo em formato BMP, WMFe EMF, impresso ou copiados para o Clipboard e transferidospara outros programas.

DISCUSSÃO O SysGran foi projeto para maximizar a ve-locidade de análise das amostras. Após a entrada dos dados, oprograma é capaz de analisar centenas de amostras em poucossegundos.Antigos programas para MS-DOS (Granulo e Angra)não dispunham de entrada de dados massiva nem possuíam acapacidade de análise seqüencial, o que tomava muito morosoo processo com muitas amostras. Programas baseados em VBA(Microsoft Visual Basic for Applications) integrados ao Excel(Gradistat e Granplott) analisam sequencialmente as amostras,mas são reconhecidamente lentos; o programa Gradistat, segun-do os autores (Blott & Pye, 2001), pode calcular aproximada-mente 50 amostras por hora. Mesmo com uma saída de dadosque inclui alguns gráficos(e que portanto atrasam oresultado), oSysGran é algumas centenas de vezes mais rápido. Quanto à ve-locidade de análise, o SysGran se iguala a produtos comerciais,como ANASED e WinSieve.

Mesmo com todas as facilidades introduzidas pelo SysGran,cabe ao usuário interpretar os resultados de maneira apropriadapara a hipótese do trabalho. Para isso, algumas precauções de-vem ser tomadas. O modelo estatístico no qual todos os parâme-tros são estimados é baseado na distribuição normal e, portanto,amostras com grandes desvios desta distribuição não podem sercorretamente interpretadas. O exemplo típico são amostras commais de uma moda (multimodais), que não permitem a correta

Revista Brasileira de Geociências, volume 36 (2), 2006

-1,0 -0,5 O 0,5 1,0 1,5Amostra 1 O O 0,76 0,90 1,65 15,87Amostra2 O 0,84 1,50 2,80 6,76 22,54Amostra3 O 1,23 2,10 5,32 12,87 18,65Amostra4 O 0,23 4,76 8,65 16,43 12,45

Maurício García de Camargo

Tabela 2 - Fórmulas estatísticas disponíveis no SysGran utilizadas para calcular a) graficamente e b) numericamente (medidas dosmomentos) os parâmetros estatísticos dos sedimentos, com suas respectivas classificações verbais.

Revista Brasileira de Geociências, volume 36 (2), 2006 373

(a) Métodos gráficos

MétodoMédia ( M",) Eficiência1

Folk & Ward<P16+ <P50+ <P84

(2) 88%(1967) M-'" - 3

McCammon acJ>lO+ cJ>30+ cJ>50+ <P7o + <P90

(3) 93%(1962) M<p=5

McCammon b<P5+ <P15+ <P25+ ... + cJ>85+ cJ>95

(4) 97%(1962) M<p=10

Trask (1930)MtjJ = cJ>50 (5) 64%

Qtto (1939) e M- <P16 + <P84(6) 74%

Inman (1952) tjJ- 2

MétodoSeleção (a", ) Eficiência2

Folk & Ward= <p84-<p16 + <p95-cJ>5 (7) 79%(1967)

atjJ 4 6,6McCammon a

= cJ>85+ <P9S- <Ps - <P15(8) 79%(1962)atjJ 5.4

McCammon b- cJ>70+ <P80+ <P9o+ <P9797- cJ>3 - <PlO - <P20 - <P3o(9) 87%(1962)

atjJ - 91,

Trask (1930)a = <P75 - cJ>25 (10) 37%

'" 135,

Qtto (1939) ea = cJ>84<P16(11) 54%

Inman (1952) '" 2

cJ>16+ <P84- 2 * cJ>so cJ>5+ cJ>95- 2 * <Pso ( 12)Assimetria a - +'" - 2 * «P84- cJ>16) 2 * (cJ>95- <P5)

K = cJ>9S - <P5 (13)Curtose'" 2,44 * «P75- <P25)

Classificação verbal

Seleção ( a tjJ) Assimetria ( a", ) Curtose ( K",)Muito bem <0,35 Muito negativa -11-0,3 Muito <0,67selecionado platicúrtica


(b) Método dos momentos3

Onde:

f =percentagem do peso de cada freqüência para cada tamanho de grão;m =mediana de cada graduação de tamanho de grão em phi( 4>)

PobrementeselecionadoMuito

pobrementeselecionadoExtremamentemal selecionado , ,

1 Eficiência testada por MacCammon (1962)2 Eficiência testada por Fo1k & Ward (1966)3 Extraído de Tanner (1995)

Seleção ( a q;)

Muitobem '

selecionadoBem selecionado

Moderadamenteselecionado

<'

374

Classificação verbal

<0,35

Assimetria (aq;),

Muito negativa I <-1 3,

Curtose ( Kq;)

Muito ~ 70laticúrtica

o 35/0 5 Negativa, ,

0,5/1,0 Aproximada-mentesimétrica

1,0/2,0 IPositiva

2,0/4,0 Muito positiva

>4

Revista Brasileira de Geociências, volume 36 (2), 2006

Tabela2 - continuação

Bem selecionado 0,35/0,5 Negativa -o 3/-0 1 Platicúrtica 0,67/0,9, ,Moderadamente 0,5/1,0 Aproximada-selecionado mente

I -0,1/0,1 I Mesocúrtica I 0,9/1,11simétrica

Pobremente 1,0/2,0 PositivaI 0,1/0,3 I Leptocúrtica I

1,11/1,5selecionadoMuito 2,0/4,0 Muito positiva Muitopobremente 0,3/1,0

Leptocúrtica I

1,5/3selecionadoExtremamente >4 Extremament >3mal selecionado leptocúrtica

Média Seleção Assimetria Curtose

- a = If(m.p-x.p)2 sk = f(m.p - X.p)3 K = I/(m.p -X.p)4X = 4> .p 100 .p 100a/ .p 1OOa./

4> 100

(14) (15) (16) (17)

-1 3/-I Platicúrtica I 1,7/2,55,

0,43

043/0431 Mesocúrtica /3,7, ,

0,43/1,3 Leptocúrtica 3,7/7,4->1,3

MuitoI 7,4/15

I Leptocúrtica

ExtreaI?ente I >15leptocurtlca

Maurício Garcia de Camargo

Tabela 3. Comparação de diferentes escalas de tamanho adotadas por diferentes autores. O programa SysGran utiliza uma escalaligeiramente adaptada (veja o texto) de Wentworth (1922), obtida de Suguio (1973). Esta escala é uma das mais adotadas porlaboratórios brasileiros.

interpretação dos resultados. Por isso, a análise prévia da distri-buição de ueqüência das amostras é recomendável, através dosgráficos histograma e de outras técnicas gráficas disponíveis noSysGran.

A flexibilidade do SysGran pode ser explorada para compa-rações de métodos. É comum na literatura, por exemplo, compa-rações entre métodos gráficos e medidas dos momentos (Folk,

1966; Davis & Ehrlich, 1970; Jaquet & Vemet, 1976; Swan eta!., 1978),mostrando as vantagens e desvantagens de cada um.Cada método dá uma ênfase diferente para diferentes partes dadistribuição do tamanho do grão. O método gráfico dá mais pesona porção central da curva de freqüência e menos nas caudas. Olimite inferior e superior e inferior dos percentís utilizados situa-se entre 16% e 84% para Folk & Ward (1967) e 5% e 95% para

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Tamanho do Grão Classificação verbalfi(phi)(IJ»=-log2d(mm) mm/m Wentworth Friedman & Blott & Pye

(1922) Sanders (1978) (Q()l)

< -11> 2048 Matacão muito

mm grande

-107-111024720

Matacão grandeCalhau muito

48 grandeMatacão-97-10 5127102 Matacão médio Calhau grande4

-87-9 2567512 Matacão Calhau médiopequeno

-77-8 1287256 Calhau grande Calhau pequeno

-67-7 647128Bloco

Calhau pequenoCalhau muito

pequeno

-57:-6 32764Seixo muito Granulo muito

grosso grosso-47-5 16732 Seixo Seixo grosso Granulo grosso-37-4 8716 Seixo médio Granulo médio-27-3 478 Seixo fino Granulo fino

-17-2 274 GranuloSeixo muito Granulo muito

fino fino

07-1 172 Areia muito Areia muito Areia muitogrossa grossa grossa

170500m71

Areia grossa Areia grossa Areia grossamm271 2507500 Areia média Areia média Areia média372 1257250 Areia fina Areia fina Areia fina

473 637125 Areia muito fina Areia muito Areia muito finafina

574 31763 Silte grossoSilte muito Silte muito

grosso grosso675 16731 Silte médio Silte grosso Silte grosso776 8716 Silte fino Silte médio Silte médio877 478 Silte muito fmo Silte fino Silte fino978 274 Argila grossa Silte muito fino Silte muito fino>9 <2 Ultra-argila Argila Argila


Figura 1. Exemplo de tela do SysGran: opções de análises estatísticas e dados brutos.

Figura 2. Exemplo de tela do SysGran: opções de gráficos.

376 Revista Brasileira de Geociências, volume 36 (2), 2006

,..,

...Maurício Garcia de Camargo

Figura 3. Exemplo de tela do SysGran: telas de planilhas de saída de resultados..

10A

.11

sO%

Figura 4. Exemplo de tela do SysGran: telas de saídas de gráficos

Revista Brasileira de Geociências, volume 36 (2), 2006 37~


. w , ~

MacCammon (l962b) e os sedimentos fora desta faixa são ig-norados. O método das medidas dos momentos é mais acuradopois emprega a população inteira,mas apresenta a desvantagemde ser muito sensível a valores extremos ("outliers") (Friedman& Johnson, 1982)e deveria ser aplicado somente quando a dis-tribuição de tamanhos de grão for muito bem conhecida (Mc-Manus, 1988).

O CÓDIGO FONTE O código do programa é modulado ecompartimentadoem unidades <;letexto (Units) que quase sem-pre estão associadasa umajanela onde a interação com o usuárioacontece. Três destas Units contêm todo o código importante doprograma: PlaniUni.pas, Unit1.pas e GrafUni.pas. O programaé compilado em Delphi 5 tendo como pré-requisitos apenas opacote gratuito de componentes RX Lib (atualmente parte doprojetode códigoabertoJED1de componentesDelphi- www.

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Agradecimentos Este trabalho foi fruto de uma bolsa de dou-torado em zoologia na Universidade Federal do Paraná, reali-zado no Centro de Estudos do Mar em Pontal do Sul. Todo ocódigo do programa é de minha autoria, tendo sido auxiliadopor testers e na arte final.Agradeço do fundo do coração ao An-derson A. Pelanda pelo layout, pelos testes (beta, alfa e gama) epelos inúmeros comentários; ao Kassio Rios pelo BMP da telainicial, ícone do programa, configuração original do programade instalação e testes (gama); ao vizinho Carlos R. Soares pelaassessoria para sedimentologia, sugestões originais de análises,intermediação de contatos; ao Carlos Alberto Borzone pela de-tecção de bugs na classificação verbal do método das medidasdos momentos; à Paranaguá Pilots pelo auxílio financeiroao la-boratório de modelagem ecológica; e à Eunice pela paciência.

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Manuscrito Á-1640Revisão aceita em 26 de junho de 2006

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