RESUMO Com o intuito de contribuir com a definição de uma metodologia adequada para a seleção de excepcionalidades dimensionais, no presente trabalho: 1) Comparou-se diferentes metodologias para estabelecer a categoria “dimensões notáveis” utilizando uma amostra de 1451 cavernas ferríferas da Serra dos Carajás, Pará, Brasil; 2) Avaliou-se diferentes distribuições de probabilidade, de forma a determinar o melhor ajuste das medidas espeleométricas; e 3) Avaliou-se por meio de simulações a influência da assimetria na distribuição dos dados sobre as diferentes metodologias utilizadas para definir a categoria “dimensões notáveis”. Os resultados mostram que os diferentes métodos resultam em um número distinto de cavidades classificadas como de máxima relevância por dimensões notáveis. Conforme encontrado em trabalhos anteriores, as análises revelam que as variáveis espeleométricas utilizadas seguem uma distribuição log-normal. Finalmente, as simulações indicam que maioria dos métodos empregados são influenciados pelo grau de assimetria da distribuição dos dados. Com base nestes resultados, sugere-se o método de quartis como o mais indicado para estabelecer dimensões notáveis, já que ele foi o único que não foi influenciado pela assimetria na distribuição dos dados. Palavras-chave: critérios de relevância, relevância máxima, cavidades subterrâneas, dimensões notáveis, Carajás.
ABSTRACT In order to contribute establish an adequate methodology to select caves with outstanding dimensions, here we: 1) Compared different methods to establish the category "outstanding dimensions" using a sample of 1451 iron caves from Serra dos Carajás, Pará, Brazil; 2) Evaluated different probability distributions to determine the best fit for cave size data; and 3) Assessed through simulations the influence of the data’s distribution asymmetry on the different methods used to define "outstanding dimensions". The results show that the different methods result in a varying number of cavities classified with maximum relevance by outstanding dimensions. In addition, the analysis performed reveal that iron cave size data follow a log-normal distribution. Finally, our simulations indicate that most of the methods employed to establish outstanding dimensions are influenced by the data’s distribution asymmetry. Based on these results, the quartiles method is suggested as the most suitable to establish caves with outstanding dimensions, since it was the only one that was not influenced by the data’s distribution asymmetry. Keywords: caves, outstanding dimension, Carajás. |