A simulação geoestatística por múltiplos pontos é um campo de pesquisa bastante ativo e tem sido aplicada com sucesso na indústria petrolífera. Entretanto, poucos estudos foram direcionados para o seu emprego em depósitos minerais. A simulação multipontual é um método promissor que supera as principais desvantagens dos métodos tradicionais. Por ser um método estocástico, ela gera diversas realizações equiprováveis que permitem a inferência de incertezas. E a integração de mapas de probabilidade local como dados secundários permite que a deficiência das simulações em precisão local seja superada. Além de tudo, diferentemente da krigagem e da simulação clássica, que são baseadas em estatísticas de segunda ordem (bipontuais), a simulação multipontual é capaz de representar estruturas geológicas complexas, ao extrair de training images padrões estatísticos de alta ordem. Nesta dissertação, os contatos litológicos dos envelopes de minério de três depósitos minerais reais e de um depósito sintético foram estimados por krigagem e simulados por um método de simulação tradicional e por um método de simulação multipontual. Constatou-se que a simulação multipontual pode ser facilmente aplicada a depósitos minerais e o desempenho dos três métodos foi comparado em situações de diferentes densidades amostrais. Apesar da melhor adequação teórica da simulação multipontual para a representação de geologias complexas, os resultados obtidos para um depósito complexo foram insatisfatórios. A solução para esse caso pode estar entre os diversos algoritmos de simulação multipontual que têm sido recentemente desenvolvidos. Por outro lado, a aplicação da simulação multipontual nos três depósitos de geologia mais simples foi muito exitosa. Os resultados mostraram contornos geologicamente plausíveis e muito mais definidos do que com os métodos tradicionais. Os modelos gerados foram tão precisos quanto os oriundos de métodos determinísticos e possibilitaram a avaliação de incertezas por meio de uma média de realizações, como qualquer método estocástico. Outra vantagem do método multipontual foi a incorporação de mapas de probabilidade local como dados secundários que permitiram definir a zona de incerteza desejada nos modelos. Todo o procedimento empregado foi descrito e justificado detalhadamente. / Geostatistical multiple-point simulation (MPS) is a very active field of research that has been applied successfully in the oil industry. However, few studies about its application in mineral deposits have been conducted. MPS is a promising method that overcomes the main drawbacks of traditional methods. Because it is a stochastic method, it generates several equiprobable realizations that allow uncertainties inference. And the integration of local probability maps as secondary data allows the lack of local precision in simulations to be overcome. Furthermore, unlike kriging and classical simulation, which are based on second-order (two-point) statistics, a MPS is able to reproduce complex geological features by high-order statistical patterns extraction from training images. In this thesis, ore envelopes lithological contacts of three real mineral deposits and of a synthetic deposit were estimated by kriging and simulated by a traditional simulation method and by a MPS method. It was verified that the MPS can be easily applied to mineral deposits and the performances of the three methods were compared in situations of different sample densities. Despite the theoretical suitability of the MPS for the representation of complex geological structures, the results obtained for a complex deposit were unsatisfactory. The solution for this case may be among the several MPS algorithms that have been recently developed. On the other hand, the application of MPS in the three simple geology deposits was very successful. The results showed geologically plausible contours much more defined than those obtained through the traditional methods. The models created were as accurate as those derived from the deterministic methods and enabled the evaluation of uncertainties by means of a mean of realizations, like any stochastic method. Another advantage of the multiple-point method was the incorporation of local probability maps as secondary data that allowed setting the zone of uncertainty desired in the models. The entire procedure was described and explained in detail.

O conhecimento do estoque florestal é uma importante ferramenta para que o planejamento de curto, médio e longo prazo possam ser realizados. Em cada talhão o estoque é obtido através do inventário florestal. O trabalho realizado teve como objetivo aplicar conceitos de geoestatística que se beneficiem da dependência espacial de certas variáveis para estimar o volume em pontos não amostrados. Para a realização deste estudo, foram utilizados métodos de interpolação, procedimento pelo qual se estimam valores de uma variável em área interior aos pontos de amostragem disponíveis, permitindo representar o comportamento de variáveis amostradas pontualmente e extrapolar valores da variável fora dos limites da área amostrada. Foram instaladas 34 parcelas para estimativa do inventário florestal e 36 parcelas de controle para comparar as diferenças entre o valor estimado e o valor efetivamente medido das variáveis: volume, área basal e altura média de um povoamento de clones de eucalipto em aproximadamente 205 ha, localizados em Mogi-Guaçu-SP. Além destas parcelas, foram mensuradas 24 parcelas em uma área vizinha aos talhões em estudo para compor cenários que pudessem melhorar a estimativa em regiões de borda. Com o auxílio do software Geomedia Professional®, três métodos de interpolação foram testados: Krigagem universal, Inverso da distância ponderada (IDW) e Spline. Para cada um dos métodos foram realizadas simulações com a inclusão de novas parcelas visando avaliar o comportamento da estimativa com o aumento da intensidade amostral. Nesse procedimento, foram criados 6 diferentes cenários com crescente números de parcelas: Am com 34 parcelas; G com 58 parcelas; G+5 com 63 parcelas; G+10 com 68 parcelas; G+15 com 73 parcelas e G+20.com 78 parcelas. A comparação entre o valor estimado e valor medido foi feita através dos erros em porcentagem para cada parcela. Todos os modelos testados apresentaram uma tendência, em média, a subestimar os valores. O erro mínimo encontrado para volume foi de -3,17% estimado pelo modelo Spline. Para altura média e área Basal os menores desvios foram de -1,7% e 0,82% igualmente estimados pelo modelo Spline. Na estimativa realizada através do modelo Krigagem, o melhor resultado foi de - 7,95%, -2,25% e -5,75% de desvio para área basal, altura e volume, respectivamente. Já o modelo IDW resultou num desvio de -7,48%, -1,29%, 7,53% para as mesmas variáveis. A análise dos resultados mostra que a estimativa por meio de interpolação utilizando modelos implícitos em software geoestatísticos produz alguns desvios significativos e o uso de modelos geoestatísticos ajustados ao conjunto de dados pode produzir estimativas melhores. / The Knowledge about the forest stock is an important tool to support the short, medium and long term planning. In each stand the stock is obtained through the forest inventory. This work aimed to apply geostatistics concepts that get benefits from the spatial dependence of certain variables to estimate the volume at non sampled points. For this study, it were used interpolation methods ,which procedure is used to estimate the variables values in the internal area of the sampled points, allowing to represent the locally sampled variables behavior and extrapolate the variables value to the outside sampled area. It were sampled 34 plots to estimates the forest inventory and 36 control plots were sampled to compare the differences between the estimated and actually measured value for the variables: volume, basal area and average height of a cloned Eucalyptus group of stands in approximately 205 ha, located in Mogi-Guaçu-SP. Futher these plots, it were measure more 24 plots in an adjacent area which were used to compose a scenarios study that could support the improvements in borders regions estimations. Using the Geomedia Professional ® software, three interpolation methods were tested: Kriging, Inverse Distance Weighting (IDW) and Spline. For each method it was performed simulations considering the inclusion of new plots to evaluate the estimate behavior by increasing the sample size. In this procedure, we created 6 different scenarios with increasing numbers of plots: Am with 34 plots, G with 58 plots, G +5 with 63 plots, G +10 with 68 plots, G +15 with 73 plots and G +20 with 78 plots. The comparison between the estimated and measured value was made through the errors in percentage for each plot. All the tested models had a tendency, on average, to underestimate the values. The minimum error found for volume was -3.17% estimated by the Spline model. For height and basal area the minor deviations were -1.7% and 0.82% estimated by the Spline model also. In the estimations made by the Kriging model, the best result was -7.95%, -2.25% and -5.75% deviation for basal area, height and volume, respectively. IDW model resulted in a deviation of -7.48%, -1.29%, -7.53% for the same variables. The result analysis shows that the estimations made by the interpolation models using implicit geostatistical software models produces some significant deviations and the use of adjusted geostatistical models to the data set may produce better estimates.

A lucratividade da indústria mineira é diretamente dependente do planejamento adequado de todas as fases de extração e beneficiamento de minério. Cada passo deste processo por sua vez, também é dependente dos resultados da fase anterior. As usinas de beneficiamento, por exemplo, devem ser alimentadas por um material o mais homogêneo possível, o que é garantido por um planejamento adequado de lavra e de forma muito eficaz por pilhas de homogeneização. No entanto, os métodos de estimativa comumente utilizados para prever os teores dos blocos que formam esses sistemas, não medem adequadamente a incerteza associada a este processo de estimativa. Este estudo avalia a eficácia da simulação geoestatística na previsão da variabilidade in situ dos teores e planejamento de pilhas de homogeneização. O método gera múltiplos cenários equiprováveis para o depósito que devem reproduzir os parâmetros estatísticos das amostras, o histograma e o variograma do fenômeno. Para um dado plano de lavra, o conjunto de cenários simulados irá gerar um conjunto de valores equiprováveis para cada pilha de homogeneização. A metodologia proposta foi aplicada a um depósito de fosfato na região central do Brasil. Neste caso de estudo, os teores de P2O5 previstos pelo plano de lavra de curto prazo e amostrados na área industrial foram comparados com o grupo de valores gerados para as pilhas por meio da simulação. A reprodução dos resultados demonstrou a aplicabilidade da metodologia para o depósito em questão. Além disto, a simulação geoestatística demonstrou ser uma ferramenta muito eficiente na previsão da variabilidade in situ dos teores e planejamento de pilhas de homogeneização. / Profits in mineral industry strongly depend on proper planning at all stages of mining and ore processing, and every step of these processes depends on the results from the previous stage. These chains of events can be illustrated, for instance, by the processing plant. To maximize ore recovery, among various factors, the processing plant must be fed by a material as homogeneous as possible minimizing the variance of the head grades that can be achieved initially by a proper mining plan and optimal schedule and more effectively by homogenization piles. The key factor is to know the input grade variance to design a blending system capable of attenuating it. Estimation methods commonly used to predict block grades which form the geological model used for mine planning do not adequately measure the variance associated with these estimates. This study evaluates geostatistical simulation in predicting in situ grades variability and planning blending piles. The method generates multiple, equally probable grade scenarios for the deposit, which reproduce the values of the samples, the histogram, and the variograma of the attribute being simulated. For a given mining plan, the set of simulated scenarios will generate a group of equiprobable values for each homogenization pile. These results provide the means to assess a range of possible values each pile can have. To validate the suggested methodology, the contents of P2O5 obtained by the short-term mining plan and sampled at the processing plant from a large phosphate mine in central Brazil were compared against the simulated values. The results matched adequately demonstrating that geostatistical simulation and pile emulation methodology are efficient tools that could be applied in predicting grades in situ variability and in planning blending piles.

A carência de dados de solos estimulou o desenvolvimento de técnicas de modelagem digital para estimar classes ou propriedades dos solos. Este trabalho compara quatro algoritmos de aprendizagem de máquina, três redes neurais (Fuzzy ARTMap, SOM e MLP) e uma árvore de decisão (Gini), na predição de ordens de solos no Vale dos Vinhedos, Rio Grande do Sul, Brasil. O material utilizado inclui um Modelo Numérico do Terreno (MNT) com resolução de 5 metros, uma base cartográfica digital em escala 1:5.000, um mapa convencional detalhado de solos e o software de Sistema de Informação Geográfica (SIG) Idrisi. A partir do MNT e da base foram calculadas sete variáveis topográficas e hidrológicas, cujos valores e a ordem de solo foram lidos em pontos aleatoriamente distribuídos com cinco densidades de amostragem: 0,5, 1, 1,5, 2 e 4 pontos.ha-1. Os dados obtidos nos pontos foram empregados para treinar os algoritmos e classificar as ordens de solos no restante da área de estudo. A avaliação de acurácia foi realizada através de matriz de erros, exatidão geral e índice Kappa, tomando o mapa convencional como referência. A árvore de decisão obteve melhor exatidão geral (71%) e índice Kappa (0,58), com 2 pontos.ha-1, e apresentou menor sensibilidade à densidade de amostragem, obtendo índice Kappa acima de 0,5 a partir de 1 ponto.ha-1. A rede neural MLP alcançou desempenho próximo à árvore de decisão, mas foi mais sensível à densidade de amostragem, obtendo índice Kappa acima de 0,5 a partir de 1,5 pontos.ha-1. A árvore de decisão Gini e a rede neural MLP mostraram potencial para a predição de ordens de solos em escala de detalhe. / The lack of spatial soil data has stimulated the development of modeling techniques for predicting soil classes or soils properties. This work compares four machine learning algorithms, three neural networks (Fuzzy ARTMap, SOM, and MLP) and a decision tree (Gini), to predict soil classes in the State Rio Grande do Sul, Brazil. A digital elevation model (DEM) with spatial resolution of 5 meters, a digital cartographic base at 1:5,000 scale, and a detailed conventional soil map were used to run the models on Idrisi GIS software. Seven topographic and hydrological variables were derived from the DEM and the cartographic base, and values were read in randomly distributed sampling points with five sampling densities: 0.5, 1, 1.5, 2 and 4 sampling points per hectare. Data read at sample points were used to train the algorithms and to estimate soil classes in the whole study area. Accuracy was evaluated using error matrices, overall accuracy and Kappa Index, using the conventional soil map as reference for comparison. The best overall accuracy (71%) and Kappa Index (0.58) were obtained by the Gini decision tree with sampling density of 2 points per hectare. Decision tree was less sensitive to sampling density, obtaining Kappa Index above 0.5 in all sampling densities equal or higher than 1 point per hectare. Neural network MLP (Multi-layer Perceptron) showed a similar performance, but was more sensitive to sampling density, obtaining Kappa Index above 0.5 only with sampling densities equal or higher than 1.5 points per hectare. Gini decision tree and neural network MLP showed potential to predict soil class at detailed scale.

Um problema que vem se tornando habitual em análise geoestatística é a quantidade crescente de observações. Em tais casos é comum que estimadores usualmente utilizados não possam ser empregados devido a dificuldades numéricas. Esta tese têm por objetivo propor um novo estimador para massivas observações em geoestatística: o estimador subsemble espacial. O estimador subsemble espacial seleciona várias subamostras, espacialmente estruturadas, do conjunto completo de dados. Cada subamostra estima com facilidade os parâmetros do modelo e as estimativas resultantes são ponderadas através de um subconjunto de validação. Em estudos simulados, compara-se a metodologia proposta com outros métodos e os resultados apresentam sua acurácia e rapidez. Além disso, uma aplicação em um banco de dados reais, com 11.000 observações, confirma essas características. / A problem that is becoming common in geostatistical analysis is the growing number of observations. In such cases, common estimators cannot be used due to numerical difficulties. This thesis proposes a new estimator for massive observations in geostatistics: the spatial subsemble estimator. The estimator selects small spatially structured subset of observations. The model parameters are estimated easily with each subsample, and the resulting estimates are weighted by a subset of validation. We compare the spatial subsemble with competing alternatives showing that it is faster and accurate. In addition, we present an application in a real database with 11000 observations.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-06-21Bitstream added on 2014-06-13T21:02:00Z : No. of bitstreams: 1 lima_ast_dr_jabo.pdf: 488777 bytes, checksum: e84221b740a11d0135cbea78c081862b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O lodo de esgoto tem sido utilizado na agricultura com bons resultados, no entanto existe a tendência de utilização de altas doses de lodo de esgoto, que podem contaminar o solo com metais pesados tanto em superfície como em profundidade. Assim mapas de distribuição espacial de metais pesados no solo são fundamentais para o controle de riscos ambientais. Este trabalho teve como objetivos: estudar a variabilidade espacial de metais pesados em múltiplas escalas espaciais, para produzir mapas de interpolação por “krigagem” com melhor qualidade; avaliar a variabilidade espacial de Cd, Cu, Ni, Pb e Zn verificando a melhor performance dos resultados em função do número de amostras pela estatística clássica e pela geoestatística; determinar a variabilidade dos teores de Cu e Zn em amostras de solo coletadas em diferentes profundidades afim de verificar a mobilidade destes elementos num solo tratado com lodo de esgoto por treze anos. Foram avaliados 4 tratamentos com aplicação de 0, 5, 10 e 20 t ha-1 de lodo de esgoto e retiradas amostras de solo em 18, 33 e 66 pontos nas profundidades de 0 – 20 cm, 20 – 40 cm, 40 – 60 cm, 60 - 80 cm e 80 – 100 cm e determinou-se os teores totais de Cd, Cu, Ni, Pb e Zn. Todos os elementos estudados apresentaram mapas de isolinhas satisfatórios com 33 pontos de amostragens. As variáveis estudadas apresentaram estrutura de dependência espacial, o que permitiu o seu mapeamento, utilizando-se técnicas geoestatísticas. Os tratamentos que receberam lodo de esgoto apresentaram maior variabilidade espacial que a testemunha. O uso da geoestatística necessitou menor número de sub amostras quando comparado a estática clássica para obtenção de médias representativas. A aplicação de lodo de esgoto proporcionou movimentação de Zn do solo para camada sub superficial de 20 – 40 cm de profundidade e variabilidade espacial / Sewage sludge has been used with good results in agriculture, however there is a tendency to use high doses of sewage sludge, which can contaminate the soil with heavy metals in both surface and depth. Thus maps of spatial distribution of heavy metals in soil are essential for the control of environmental risks. This study aimed to: study the spatial variability of heavy metals at multiple spatial scales to produce maps of kriging interpolation with better quality, assess the spatial variability of Cd, Cu, Ni, Pb and Zn by checking the results in better performance the number of samples by classical statistics and geostatistics, the variability of Cu and Zn in soil samples collected at different depths in order to verify the mobility of these elements in soil treated with sewage sludge for thirteen years. We evaluated four treatments with application of 0, 5, 10 and 20 t ha1 of sewage sludge and soil samples taken at 18, 33 and 66 points in depths from 0 - 20 cm, 20 - 40 cm, 40 - 60 cm, 60 - 80 and 80 - 100 cm and it was determined the total contents of Cd, Cu, Ni, Pb and Zn. All the elements studied showed satisfactory contour maps with 33 sampling points. The variables showed spatial dependence structure, which allowed its mapping, using geostatistical techniques. The treatments that received sewage sludge had a higher spatial variability than the control. The use of geostatistics required less number of sub samples when compared to classical static to obtain representative averages. The application of sewage sludge provided movements of soil Zn for subsurface layer from 20 - 40 cm depth and spatial variability

Submitted by ADRIANA APARECIDA GABIA null (adrianagabia@hotmail.com) on 2017-03-24T21:52:58Z No. of bitstreams: 1 Tese - Adriana Aparecida Gabia.pdf: 962569 bytes, checksum: 97661626b3aac943cf38c28fda2300d6 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-29T18:23:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gabia_aa_dr_bot.pdf: 962569 bytes, checksum: 97661626b3aac943cf38c28fda2300d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-29T18:23:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gabia_aa_dr_bot.pdf: 962569 bytes, checksum: 97661626b3aac943cf38c28fda2300d6 (MD5) Previous issue date: 2017-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O nematoide reniforme, Rotylenchulus reniformis, considerado de interesse secundário, passou a ser um dos mais importantes problemas fitossanitários na cultura da soja. Os objetivos desse trabalho foram avaliar a interferência de diferentes cultivos na população de R. reniformis e a distribuição horizontal, vertical e temporal da população desse nematoide em área de cultivo de soja, determinando o número de subamostras necessárias para a formação de uma amostra composta representativa. O experimento foi realizado na Fazenda Experimental Lageado, município de Botucatu, SP, em área naturalmente infestada por R. reniformis. Para avaliar a interferência de diferentes sistemas de cultivo sobre a população do nematoide reniforme, o experimento foi conduzido por quatro anos consecutivos, amostrando solo e raiz de 100 pontos distribuídos em 1 ha. As amostragens foram realizadas aos 80 e 140 dias após a instalação de cada cultura (soja, milho e aveia) e na segunda quinzena de outubro, para os anos de entressafra sem cultura. Para estudar a distribuição horizontal, vertical e temporal da população desse nematoide em área de cultivo de soja, uma malha regular de 100 pontos equidistantes (10m x 10m), distribuídos em 1 ha, foi amostrada. As amostras de solo foram retiradas nas profundidades 0,0–0,2 e 0,2–0,4 m. Para verificar a existência e estimar o grau de dependência espacial entre as populações, utilizou-se a análise geoestatística. Após o ajuste do variograma foi realizada a krigagem e sequencialmente o mapa de distribuição espacial de nematoides na área. No estudo realizado para avaliar a interferência de diferentes cultivos sobre a população de R. reniformis, pode-se verificar que o manejo da entressafra com cultivo da aveia e/ou sem cultura, mas com livre crescimento de plantas invasoras, não interferiu na população do nematoide. No estudo da distribuição de R. reniformis em área cultivada com soja, verificou-se na distribuição horizontal, as populações se apresentaram mais elevadas na região central da área amostrada, com populações intermediárias nas extremidades. Nesse caso, o espaçamento de subamostras de solo para compor uma amostra representativa da população de R. reniformis na área amostradas foi de 20,4 metros, necessitando de 21 subamostras para compor uma amostra representativa, e o período mais adequado para a amostragem, nesse caso, é aos 80 ou 140 dias após o plantio, amostrando o perfil de 0-40 cm. Verificou-se ainda, que a população do nematoide reniforme é menor no período que antecede a instalação da cultura e que sua distribuição vertical pode variar de acordo com o ciclo da cultura de soja. / The reniform nematode, Rotylenchulus reniformis, considered of secondary interest to soybean, has become one of the most important phytosanitary problems in the crop. The objectives of this work were to evaluate the interference of different crops system in the R. reniformis population and horizontal and vertical distribution of the nematode population in a soybean growing area, determining the number of subsamples necessary for the formation of representative composite sample. The experiment was carried out at Experimental Farm Lageado, municipality of Botucatu, SP, in an area naturally infested by R. reniformis. To evaluate the interference of different cropping systems on the reniform nematode population, the experiment was conducted for four consecutive years, sampling soil and root of 100 points distributed in 1 ha. Samples were taken at 80 and 140 days after the installation of each crop (soybean, corn and oats) and in the second fortnight of October, for the off-crop years. In order to study the horizontal and vertical distribution of the nematode population in a soybean growing area, a regular mesh of 100 equidistant points (10m x 10m) distributed in 1 ha was sampled. Soil samples were taken at depths of 0.0-0.2 and 0.2-0.4 m. To verify the existence and to estimate the degree of spatial dependence among the populations, the geostatistical analysis was used. After adjustment of the variogram, kriging and sequentially the map of spatial distribution of nematodes in the areas were performed. In the study to evaluate the interference of different crops on the population of R. reniformis, it can be verified that the management of the oyster crop and / or without crop, but with free growth of invasive plants, did not interfere in the nematode population and The survival of this can be influenced by the presence of invasive plants of the cultivated area. In the study of the distribution of R. reniformis in cultivated area with soybean, verified in the horizontal distribution that the populations were higher in the central region of the sampled area with intermediary populations in the extremities. In this case, the spacing of soil subsamples to compose a representative sample of the population of R. reniformis in the sampled area was 20.4 meters and the best period for sampling, in this case, is at 80 and 140 days after planting, sampling the profile of 0-40 cm. It also verified that the population of the reniform nematode is smaller in the period that precedes the installation of the culture. And their vertical distribution may vary according to the development of the soybean crop.

Conhecer a resposta da cultura do algodoeiro (Gossypium hirsutum L var. latifolium Hutch) à variabilidade espacial de atributos físicos e químicos do solo e seu comportamento espectral mediante doses variadas de fertilizantes pode ajudar a estabelecer estratégias de manejo do solo e da cultura, com melhor uso de corretivos e fertilizantes. Dentro deste contexto, este trabalho foi desenvolvido para: a) estudar a variabilidade espacial da fertilidade do solo, estado nutricional, população de plantas, número de estruturas reprodutivas e produtividade do algodoeiro em uma lavoura comercial; b) verificar as relações de causa e efeitos entre as variáveis estudadas; c) avaliar o efeito da variação de doses de nitrogênio na detecção do teor de nitrogênio foliar do algodoeiro utilizando propriedades de reflectância através de um sensor óptico ativo. Para isso, foram conduzidos dois experimentos diferenciados. O primeiro foi realizado numa lavoura comercial, localizada em Chapadão do Céu, GO. Os dados foram coletados numa área de 90 hectares, dividida numa malha com espaçamento regular de 100 m entre pontos, formando um retângulo com 10 colunas e 11 linhas. Para detectar a variação na pequena escala, foram feitas amostragens mais intensas com espaçamento de 33 m, formando 5 "ilhas", constituindo um total de 170 amostras. Os dados foram submetidos às análises estatísticas descritivas, geoestatística, interpolação através de krigagem ordinária e regressão pelo método "stepwise". A variabilidade expressa pelo coeficiente de variação foi baixa a moderada para todas as variáveis analisadas, com exceção de maçãs retidas e P no solo. Os resultados da análise geoestatística indicaram que os fatores de produção da cultura do algodoeiro apresentam, em sua maioria, dependência espacial e esta deve ser considerada quando da definição de esquemas de amostragem e práticas de manejo do solo e da cultura. A produtividade do algodoeiro foi significativamente afetada por N, P, Ca e Mg no tecido foliar e fração areia e argila do solo. O segundo experimento foi realizado na área experimental da USP/ESALQ, em Piracicaba, SP. O delineamento experimental foi o aleatorizado em blocos, com cinco tratamentos (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1 de N) e quatro repetições. Os dados do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) e da razão simples vermelho/infravermelho próximo (V/IVP) foram coletados no período de 23 a 92 dias após a emergência (DAE) totalizando nove datas de coleta. Foram coletados também dados referentes ao índice de clorofila, índice de área foliar (IAF) e altura de plantas. Os valores do NDVI apresentaram uma tendência crescente ao longo do período das leituras, enquanto a relação V/IVP teve comportamento inverso, e a partir de 45 DAE, foram afetados significativamente pelas doses de N aplicadas. Relações significativas foram observadas entre os valores do NDVI e índice de clorofila e IAF. Aos 92 DAE o NDVI apresentou relação linear positiva e altamente significativa com o teor foliar de N. Os resultados obtidos indicam que as técnicas de geoestatística e sensoriamento remoto podem auxiliar na tomada de decisões sobre as práticas de calagem e adubação em taxa variada na cultura do algodoeiro. / Know the cotton answer (Gossypium hirsutum L. var. latifolium Hutch) to the spatial variability of soil physical and chemical attributes and its spectral behavior by means of varied rates of nutrients can help to establish soil and crop management strategies, with better use of lime and fertilizers. This work was developed to: a) study the spatial variability of soil fertility, nutritional state, plants population, reproductive structures number and cotton yield in a commercial field; b) to study the relationships among those variables; c) to evaluate the effect of the variation of nitrogen levels on the detection of its content on cotton leaves using reflectance properties by an active optical sensor. Two differentiated experiments were conducted; the first one was located in a commercial field in Chapadão do Céu, GO. Data were collected in a area of 90 hectares, divided in a regular grid of 100 m with 10 columns and 11 lines. In order to detect the variation in the small scale, more intense samplings with spacing of 33 m were conducted forming 5 islands, constituting a total of 170 samples. The data were submitted to the descriptive statistical analysis, geostatistic, interpolation through ordinary kriging, and stepwise regression analysis. The variability expressed by variation coefficient were low to moderated for all analyzed variables, except for healthy bolls and soil P. Geostatistics analysis indicated that the crop cotton factors of production present, in its majority, spatial dependence and this should be considered when of the definition of sampling schemes and soil and crop management practices. Cotton yield was affected significantly by N, P, Ca and Mg in the leaves, as well as sand and clay fraction of the soil. The second experiment was accomplished in an experimental area at USP/ESALQ, in Piracicaba, SP. The experiment was conducted as a randomized block design and treatments consisted on five levels of nitrogen fertilization (0, 50, 100, 150 and 200 kg of N ha-1) with four replications. The readings of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI and the ratio Red/Near infrared (RED/NIR) were collected between 23 to 92 days after the emergency (DAE), with the total of 9 visits. Data referred to the chlorophyll index, leaf area index (LAI) and plants height were also collected. The values of NDVI presented a growing tendency along the period, while RED/NIR had an inverse behavior, being significantly affected by the rates of applied N, starting from 45 DAE. At 92 DAE, NDVI presented a positive linear relationship with leaves N content. Significant relationships were observed between the values of NDVI and chlorophyll index and LAI. The results obtained indicate that geostatistic techniques and remote sensing can help on management decisions for variable rate application of lime and fertilizers in cotton.

Os modelos geoestatísticos bivariados denem funções aleatórias para dois processos estocásticos com localizações espaciais conhecidas. Pode-se adotar a suposição da existência de um campo aleatório gaussiano latente para cada variável aleatória. A suposição de gaussianidade do processo latente é conveniente para inferências sobre parâmetros do modelo e para obtenção de predições espaciais, uma vez que a distribuição de probabilidade conjunta para um conjunto de pontos do processo latente é também gaussiana. A matriz de covariância dessa distribuição deve ser positiva denida e possuir a estrutura de variabilidade espacial entre e dentre os atributos. Gelfand et al. (2004) e Diggle e Ribeiro Jr. (2007) propuseram estratégias para estruturar essa matriz, porém não existem muitos relatos sobre o uso e avaliações comparativas entre essas abordagens. Neste trabalho foi conduzido um estudo de simulação de modelos geoestatísticos bivariados em conjunto com estimação por máxima verossimilhança e krigagem ordinária, sob diferentes congurações amostrais de localizações espaciais. Também foram utilizados dados provenientes da análise de solo de uma propriedade agrícola com 51,8ha de área, onde foram amostradas 67 localizações georeferenciadas. Foram utilizados os valores mensurados de pH e da saturação por bases do solo, que foram submetidas à análise descritiva espacial, modelagens geoestatísticas univariadas, bivariadas e predições espaciais. Para vericar vantagens quanto à adoção de modelos univariados ou bivariados, a amostra da saturação por bases, que possui coleta mais dispendiosa, foi dividida em uma subamostra de modelagem e uma subamostra de controle. A primeira foi utilizada para fazer a modelagem geoestatística e a segunda foi utilizada para comparar as precisões das predições espaciais nas localizações omitidas no processo de modelagem. / Bivariate geostatistical models dene random functions for two stochastic processes with known spatial locations. Existence of a Gaussian random elds can be assumed for each latent random variable. This Gaussianity assumption for the latent process is a convenient one for the inferences on the model parameters and for spatial predictions once the joint distribution for a set of points is multivariate normal. The covariance matrix of this distribution should be positivede nite and to have the spatial variability structure between and among the attributes. Gelfand et al. (2004) and Diggle e Ribeiro Jr. (2007) suggested strategies for structuring this matrix, however there are few reports on comparing approaches. This work reports on a simulation study of bivariate models together with maximum likelihood estimators and spatial prediction under dierent sets of sampling locations space. Soil sample data from a eld with 51.8 hectares is also analyzed with the two soil attributes observed at 67 spatial locations. Data on pH and base saturation were submitted to spatial descriptive analysis, univariate and bivariate modeling and spatial prediction. To check for advantages of the adoption of univariate or bivariate models, the sample of the more expensive variable was divided into a modeling and testing subsamples. The rst was used to t geostatistical models, and the second was used to compare the spatial prediction precisions in the locations not used in the modeling process.

A batata é uma das culturas de maior importância na produção agrícola da Venezuela. As condições climáticas de baixa temperatura e alta umidade, existentes na região onde normalmente se cultiva a batata, são favoráveis para a ocorrência da Requeima, sendo esta a doença que mais limita a produção de batata em quase todas as regiões produtoras do país. A batata é semeada na Venezuela em variadas condições de altitudes, desde os 400 até 3000 manm, sendo a região Andina (Táchira, Mérida e Trujillo) uma das mais produtoras, portanto, a existência de bases de dados meteorológicas de qualidade é de extrema importância. Nessa região, a densidade de estações meteorológicas que registram a temperatura do ar é muito irregular e pequena, sendo que outro problema é a ocorrência de falhas nas séries históricas diárias de precipitação, o que dificulta os estudos agrometeorológicos associados à determinação do risco climático devido à ocorrência de doenças nas culturas agrícolas. Em decorrência disso e da importância da cultura para o país, propôs-se à realização do presente trabalho, cujos objetivos foram: gerar modelos diários de estimativa da temperatura mínima, máxima e média do ar, empregando-se a regressão linear múltipla, considerando como variáveis independentes às coordenadas geográficas (longitude e latitude) e a altitude, preencher os dados faltantes em séries diárias de precipitação, mediante uma proposta do método do vizinho mais próximo, sendo este aquele determinado a partir da análise de agrupamento (método de Ward, com distância euclidiana); e caracterizar e espacializar o risco de ocorrência da Requeima da batata na região andina da Venezuela, mediante o modelo de previsão proposto por Hyre (1954), cujos dados de entrada são precipitação e temperatura média e mínima diárias. Estes dados foram obtidos de 106 estações meteorológicas pertencentes ao Ministério do Ambiente e Recursos Naturais da Venezuela, para um período de 31 anos (1967-1997). Os modelos obtidos para a estimativa das temperaturas mínima, máxima e média do ar apresentaram em média coeficientes de determinação superiores a 0,90, quando testados com dados independentes, com estimativas livres de erro significativos: índice de concordância d variando de 0,98 a 1,0 e RMSE médio menor que 2 °C. Para a precipitação, empregou-se uma base de dados que inicialmente apresentava um 17% de dados faltantes, o que foi reduzido para 2,5% com o uso do método proposto. Os erros (ME, MAE e RMSE) obtidos foram moderados (MAE 1,7 a 4,0 mm/dia) e o índice de concordância variou de 0,57, para dados diários, a 0,83, quando os dados foram agrupados em valores mensais. A interpolação do risco potencial máximo de ocorrência da Requeima se realizou mediante técnicas de Geoestatística, (Krigagem ordinária) gerando mapas de risco de cada data de semeadura (20), de 1° de janeiro a 15 de outubro. Foram definidos os índices de risco máximo e provável. Esses índices mostraram que a época de maior risco acontece durante o período chuvoso, principalmente nos estados de Táchira e Trujillo. / Potato is one of the most importance crops for Venezuela´s agriculture. However, low temperature and high humidity in the region where potatoes are growed are favorable to Late Blight (Phytophtora infestans) occurrence. Such disease limits the potato production in almost all regions of the country. Potato crop is growed in Venezuela at different altitudes, between 400 and 3000 msnm, being the Andes Region, which include the states of Táchira, Mérida, and Trujillo, the biggest producer. In this region, the existence of a weather database is of extreme importance, but the density of weather stations which measure air temperature is very low and the stations are not very well distributed. Another problem related to weather data is that daily rainfall measurements is not very reliable due to failures and missing data, which causes difficulties for agrometeorological studies associated to climatic risks of diseases occurrence. In function of what was mentioned above and taking into account the importance of potato crop to Venezuela, the objectives of the present study are: to generate models to estimate daily air temperature (average, maximum, and minimum) based on the multiple linear regression and geographical coordinates (latitude, longitude, and longitude); to fill in missing daily rainfall data through a proposed method of the nearest neighboor, which is determined by the cluster analysis (Ward Method, with Euclidean distance); and to characterize and spatialize the climatic risk of potato Late Blight occurrence in the Andes region of Venezuela, based on the forecast model proposed by Hyre (1954), which uses as input daily rainfall and daily average and minimum air temperature. Data used in this study were obtained from 106 weather stations, from the Ministry of Environment and Natural Resources of Venezuela, for a period of 31 years (1967-1997). The obtained models for estimating average, maximum, and minimum air temperatures showed on average determination coefficients (R2) higher than 0.90 when tested with independent data and estimated values free of significant errors: d (agreement index) from 0.98 to 1.00 and average RMSE smaller than 2oC. After to be organized, rainfall data presented a database with 17% of the missing data. Using the proposed method (the nearest neighboor) this percentage fell down to 2.5%. The statistical test of this method showed moderate errors, with MAE between 1.7 and 4.0 mmday-1 and d from 0.57 (daily basis) to 0.83 (monthly basis). The interpolation of the potential maximum climatic risk for Late Blight occurrence was done by Geostatistics, (ordinary Kriging method), generating the map of risks for each sowing date.(20) of January 1st to October 15th. The maximum and most likely risks were then defined. These indexes showed that the period with the highest risk for potato Late Blight occurrence is during the rainy season, mainly in the states of Táchira and Trujillo.