Simulação sequencial gaussiana (SSG, ou seu acrónimo em inglês - SGS) é um tipo de simulação sequencial habitualmente utilizada no ramo da geostatística, e consequentemente, como processo de simulação ou estimativa sobre os nós de uma malha (ou grid) no qual cada um deles está condicionado aos restantes simulados anteriormente. O procedimento foi descrito por Deustch e Journel em 1992[1] e ganhou popularidade na década de 1990 devido à sua simplicidade e razoavelmente baixo tempo de computação.[2] Todo o processo deste tipo de simulação é desenvolvido em ambiente gaussiano e admite a hipótese de multi-gaussianidade (formalismo multigaussiano) para a variável que se pretende simular (Soares, 2006).[3]
Assumindo que temos uma amostragem referenciada espacialmente segundo o método de geoestatística e usando a mesma pretendemos fazer uma simulação sobre uma malha então estaremos a fazer simulação sequencial gaussiana seguindo o seguinte procedimento (Ashari et al., 2009)[4]:
Cálculo do variograma experimental da variável gaussiana e respectiva imposição de um modelo de variografia.