A condutividade hidráulica (K) é um dos parâmetros controladores da magnitude da velocidade da água subterrânea, e consequentemente, é um dos mais importantes parâmetros que afetam o fluxo subterrâneo e o transporte de solutos, sendo de suma importância o conhecimento da distribuição de K. Esse trabalho visa estimar valores de condutividade hidráulica em duas áreas distintas, uma no Sistema Aquífero Guarani (SAG) e outra no Sistema Aquífero Bauru (SAB) por meio de três técnicas geoestatísticas: krigagem ordinária, cokrigagem e simulação condicional por bandas rotativas. Para aumentar a base de dados de valores de K, há um tratamento estatístico dos dados conhecidos. O método de interpolação matemática (krigagem ordinária) e o estocástico (simulação condicional por bandas rotativas) são aplicados para estimar os valores de K diretamente, enquanto que os métodos de krigagem ordinária combinada com regressão linear e cokrigagem permitem incorporar valores de capacidade específica (Q/s) como variável secundária. Adicionalmente, a cada método geoestatístico foi aplicada a técnica de desagrupamento por célula para comparar a sua capacidade de melhorar a performance dos métodos, o que pode ser avaliado por meio da validação cruzada. Os resultados dessas abordagens geoestatísticas indicam que os métodos de simulação condicional por bandas rotativas com a técnica de desagrupamento e de krigagem ordinária combinada com regressão linear sem a técnica de desagrupamento são os mais adequados para as áreas do SAG (rho=0.55) e do SAB (rho=0.44), respectivamente. O tratamento estatístico e a técnica de desagrupamento usados nesse trabalho revelaram-se úteis ferramentas auxiliares para os métodos geoestatísticos.

Hydraulic conductivity (K) is one of the parameters controlling magnitude of the groundwater velocity, and consequently, is one of the most important parameters affecting groundwater flow and solute transport. This study aims to estimate hydraulic conductivity values for two distinct areas, one in the Guarani Aquifer System (GAS) and the other in Bauru Aquifer System (BAS) through three geostatistical methods: ordinary kriging, cokriging and conditional simulation by turning bands. Carrying out statistic treatment of the available data in order to increase the database. The mathematical interpolation method (ordinary kriging) and the stochastic one (conditional simulation by turning bands) are applied to estimate directly the K values, while the methods of ordinary kriging combined with linear regression and cokriging allow to incorporate specific capacity (Q/s) values as a secondary variable. Moreover, the declustering by cells technique is applied for each geostatistical method to evaluate if there is improvement in their performance, which can be accessed by cross validation. The results of these geostatistical approaches indicate that the method of conditional simulation by turning bands with declustering technique is more suitable for GAS area (rho=0.55), whereas the ordinary kriging combined with linear regression method without this technique is for BAS area (rho=0.44). The statistical treatment and declustering technique undertaken in this study revealed to be useful tools for the application of geostatistical methods.