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\section{CONSIDERAÇÕES FINAIS}

Esse trabalho teve o objetivo de avaliar o comportamento de modelos geoestatísticos bivariados, em conjunto com estimação por máxima verossimilhança e krigagem ordinária.
Foram feitas implementações computacionais e comparações entre dois modelos bivariados, 
bem como procurou-se verificar a aplicabilidade desses bivariados com dados observacionais 
e suas vantagens com relação aos modelos univariados.

O estudo de simulação revelou que, para as três configurações amostrais de localização, as abordagens de Gelfand et al. (2004) e Diggle e Ribeiro Jr. (2006) geram estimativas precisas para os parâmetros, com subestimações moderadas dos parâmetros de variabilidade e correlação. Com relação as predições espaciais, as abordagens se mostram bastante eficientes, pois geraram erros preditivos pequenos. De uma forma geral, os dois modelos bivariados considerados nesse estudo possuem desempenhos semelhantes para estimação e krigagem e não há vantagens evidentes com a adoção de algumas das abordagens. 

Devido a alta coplexidade paramétrica dos modelos geoestatísticos bivariados, verificou-se alguma instabilidade computacional no processo de estimação por métodos numéricos, problema que pode ser contornado impondo algumas restrições sobre a função alvo do processo de maximização numérica. Além disso, é demandado muito tempo para fazer estimação dos paramêtros do BGCCM e do BCRM.

A análise dos dados observacionais do solo mostrou que os modelos geoestatísticos bivariados são uma ferramenta útil para a agricultura de precisão, pois sua utilização pode baratear os custos dos monitoramentos de solos e ao mesmo tempo gerar mapas preditivos com alta qualidade.

Em trabalhos futuros podem ser investigadas outras configurações paramétricas no estudo de simulação, assim verificando se os modelos geoestatísticos bivariados se comportam bem com diferentes tipos de variabilidade e de padrões de correlação. Outra área que pode ser estudada é a utilização de técnicas bayesianas em conjunto com estimação via MCMC para o BGCCM, assim como a utilização de diferentes reparametrizações para o BCRM.

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