Great Smoky Mountains National Park (GRSM) received 12.5 million visitors in 2020. With a high traffic volume, it is imperative roadways remain open and free from obstruction. Annual unanticipated rockfall events in GRSM often obstruct traffic flow. Using the Unstable Slope Management Program for Federal Land Management Agencies (USMP for FLMA) protocols, this study analyzes high priority unstable rock slopes through 1) creation of an unstable slope geodatabase and 2) generation of a final rockfall risk model using Co-Kriging from a preliminary risk model and susceptibility model. A secondary goal of this study is to provide risk estimation for the three most traveled transportation corridors within GRSM, as well as investigate current rockfall hazard warning sign location to ultimately improve visitor safety with regards to rockfall hazards.

No / Sulfate causes various health issues for human if on average daily intake of sulfate is more than 500 mg from drinking-water, air, and food. Moreover, the presence of sulfate in rainwater causes acid rains which has harmful effects on animals and plants. Food is the major source of sulfate intake; however, in areas of South-Punjab, Pakistan, the drinking-water containing high levels of sulfate may constitute the principal source of intake. The spatial behavior of sulfate in groundwater is recorded for South-Punjab province, Pakistan. The spatial dependence of the response variable (sulfate) is modeled by using various variograms models that are estimated by maximum likelihood method, restricted maximum likelihood method, ordinary least squares, and weighted least squares. The parameters of estimated variogram models are utilized in ordinary kriging, universal kriging, Bayesian kriging with constant trend, and varying trend and the above methods are used for interpolation of sulfate concentration. The K-fold cross validation is used to measure the performances of variogram models and interpolation methods. Bayesian kriging with a constant trend produces minimum root mean square prediction error than other interpolation methods. Concentration of sulfate in drinking water within the study area is increasing to the Northern part, and health risks are really high due to poor quality of water.

Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

Orientador: Washington Barbosa Leite Júnior / Resumo: O depósito de elementos terras raras (ETR) Área Zero localiza-se no município de Araxá, Minas Gerais. Situa-se na porção sul da Faixa Brasília, na Província Ígnea do Alto Paranaíba, inserido no Complexo Alcalino-Carbonatítico do Barreiro. O complexo é uma intrusão circular, com aproximadamente 16 km2 de área. Apresenta-se como uma estrutura dômica associada a uma complexa rede de diques concêntricos e radiais, bem como pequenos veios. A mineralização é resultado do enriquecimento supergênico das rochas carbonatíticas, ricas em ETR. A área de estudos encontra-se na porção norte do complexo, em uma área de 400 m x 200 m, com seu eixo maior orientado segundo a direção E-W. O objetivo do trabalho foi a construção do modelo geológico tridimensional (3D) do depósito associado à quantificação dos recursos através do método de krigagem ordinária. O modelo 3D foi construído através da confecção e análise de 7 seções geológicas utilizando 60 furos de sondagem diamantada. Análises estatísticas foram realizadas para caracterizar e descrever as distribuições dos dados permitindo visualizar o comportamento das variáveis de interesse do depósito. Para executar a krigagem ordinária, o modelo esférico foi ajustado para os variogramas experimentais direcionais. A variografia indicou que a direção de maior continuidade do depósito foi a de 22,5/0 com amplitude de 51 metros. O modelo de blocos foi construído com as dimensões 10 x 10 x 3 m utilizado para a estimativa de recursos por unidades do d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The “Área Zero” deposit is in Araxá city, Minas Gerais. It is located in the southern portion of the Brasilia Belt, in the Igneous Province of Alto Paranaíba, inserted in the Barreiro Alkaline- Carbonatitic Complex. The complex is a circular intrusion with approximately 16 km2. It is a dome structure associated with a complex system of concentric and radial dikes and small veins. The mineralization is a result of the supergene enrichment of carbonatitic rocks, with high levels of rare earth elements (REE). The study area is in the northern portion of the complex, in an area of 400 m by 200 m with its major axis oriented in the East-West (E-W) direction. This study aimed to create a three-dimensional model (3DM) related to the resources quantification from ordinary kriging method. The 3DM was built through the analysis of 7 geological sections with 60 borehole data in E-W direction. Statistical analyses were performed to characterize and describe the data distributions, allowing identify and select the interest variables from the deposit. To carry out ordinary kriging, a spherical model was fitted over experimental directional variograms. Plotting experimental variograms in different directions showed that the direction of greater continuity was 22,5/0 and 51 meters range. To estimate the REE grade, a block model was built with dimensions of 10 x 10 x 3 m to estimate resources by units (residual soil, colluvium/alluvium, kaolin, and saprolite – carbonatite). All the units pres... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

A implantação segura e a viabilidade de um projeto de barragem dependem de se conhecer, com o máximo de clareza, as características geotécnicas do substrato rochoso do local de implantação. Para tanto, são realizadas campanhas de investigação geotécnica para a elaboração de modelos geológicos e geomecânicos, os quais podem apresentar erros devido à variabilidade natural, amostragem insuficiente, interpretação bidimensional e subjetividade das interpretações. Visando diminuir a subjetividade das interpretações acerca das características geomecânicas, a mecânica das rochas utiliza classificações de maciço rochoso, tais como sistema Q, de Barton, e RMR, de Bieniawski. Surgida por volta de 1960, a geoestatística permite analisar fenômenos que não são totalmente aleatórios e cujos valores dependem de sua posição no espaço. Este trabalho consistiu em desenvolver modelos numéricos tridimensionais a partir da aplicação da classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR (Rock Mass Rating), utilizando técnicas geoestatísticas para a interpolação em regiões não amostradas. Os objetivos foram identificar feições e zonas com características geotécnicas de menor qualidade, verificar a representatividade dos modelos numéricos frente as estruturas geológicas mapeadas, observar a influência de fatores de redução nas classificações de RMR e analisar a variação de resultados quando são usadas malhas de amostragem diferentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tanto do ponto de vista geoestatístico quanto do ponto de vista geotécnico. Foram delimitadas as regiões de atenção e identificadas as principais estruturas e feições geológicas nos modelos de RMR. Foi possível avaliar a influência dos fatores de redução na classificação de maciço, assim como a influência da malha de amostragem nos resultados estatísticos, geoestatísticos e de interpolação. Os dados amostrais foram comparados entre si e evidenciaram a importância e superioridade da classificação por RMR em detectar as principais feições e características geológicas, assim como demonstraram a variação da sensibilidade quando se utiliza diferentes fatores de redução. / A safe dam installation and its project feasibility, necessarily, depends on knowing, to the clearest, the geotechnical rock substrate characteristics in the installation place. Therefore, geotechnical investigation campaigns are undertaken to elaborate geological and geomechanics models, which may present errors due to natural variability, insufficient sampling, two-dimensional interpretation and subjectivityes. Aiming to decrease the subjectivism in the interpretations regarding the geomechanics characteristics, the rock mechanics makes use of rock mass classifications such as Q, by Barton, and RMR, by Bieniawski. Developed about 1960, geostatistics allows to analyze phenomena not completely random and whose values depend on its special position. This study consisted in developing three-dimensional numerical models from the rock mass assessment with RMR, using geostatistics to interpolate data in regions without sampling. The objectives were to identify features and zones with poor geotechnical characteristics, to evaluate how representative the numerical models are compared to the mapped geological structures, to observe the influence of reduction factors in the RMR classification and to analyze the variation of the results when different sampling grids are used. The obtained results were satisfactory, both in the geostatistical and geotechnical aspects. The critical regions were delimitated and the main geological structures and features were identified in the RMR model. It was possible to evaluate the influence of the reduction factors in the rock mass assessment, as well as the influence caused by the sampling grids in the statistic, geostatistics and interpolated results. Sampled data were compared and demonstrated how important and how superior the RMR assessment is to detect the major features and geological characteristics, as well as to demonstrate how sensitive the variation of the results is when different reduction factors are used.

A implantação segura e a viabilidade de um projeto de barragem dependem de se conhecer, com o máximo de clareza, as características geotécnicas do substrato rochoso do local de implantação. Para tanto, são realizadas campanhas de investigação geotécnica para a elaboração de modelos geológicos e geomecânicos, os quais podem apresentar erros devido à variabilidade natural, amostragem insuficiente, interpretação bidimensional e subjetividade das interpretações. Visando diminuir a subjetividade das interpretações acerca das características geomecânicas, a mecânica das rochas utiliza classificações de maciço rochoso, tais como sistema Q, de Barton, e RMR, de Bieniawski. Surgida por volta de 1960, a geoestatística permite analisar fenômenos que não são totalmente aleatórios e cujos valores dependem de sua posição no espaço. Este trabalho consistiu em desenvolver modelos numéricos tridimensionais a partir da aplicação da classificação de maciço rochoso pelo sistema RMR (Rock Mass Rating), utilizando técnicas geoestatísticas para a interpolação em regiões não amostradas. Os objetivos foram identificar feições e zonas com características geotécnicas de menor qualidade, verificar a representatividade dos modelos numéricos frente as estruturas geológicas mapeadas, observar a influência de fatores de redução nas classificações de RMR e analisar a variação de resultados quando são usadas malhas de amostragem diferentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tanto do ponto de vista geoestatístico quanto do ponto de vista geotécnico. Foram delimitadas as regiões de atenção e identificadas as principais estruturas e feições geológicas nos modelos de RMR. Foi possível avaliar a influência dos fatores de redução na classificação de maciço, assim como a influência da malha de amostragem nos resultados estatísticos, geoestatísticos e de interpolação. Os dados amostrais foram comparados entre si e evidenciaram a importância e superioridade da classificação por RMR em detectar as principais feições e características geológicas, assim como demonstraram a variação da sensibilidade quando se utiliza diferentes fatores de redução. / A safe dam installation and its project feasibility, necessarily, depends on knowing, to the clearest, the geotechnical rock substrate characteristics in the installation place. Therefore, geotechnical investigation campaigns are undertaken to elaborate geological and geomechanics models, which may present errors due to natural variability, insufficient sampling, two-dimensional interpretation and subjectivityes. Aiming to decrease the subjectivism in the interpretations regarding the geomechanics characteristics, the rock mechanics makes use of rock mass classifications such as Q, by Barton, and RMR, by Bieniawski. Developed about 1960, geostatistics allows to analyze phenomena not completely random and whose values depend on its special position. This study consisted in developing three-dimensional numerical models from the rock mass assessment with RMR, using geostatistics to interpolate data in regions without sampling. The objectives were to identify features and zones with poor geotechnical characteristics, to evaluate how representative the numerical models are compared to the mapped geological structures, to observe the influence of reduction factors in the RMR classification and to analyze the variation of the results when different sampling grids are used. The obtained results were satisfactory, both in the geostatistical and geotechnical aspects. The critical regions were delimitated and the main geological structures and features were identified in the RMR model. It was possible to evaluate the influence of the reduction factors in the rock mass assessment, as well as the influence caused by the sampling grids in the statistic, geostatistics and interpolated results. Sampled data were compared and demonstrated how important and how superior the RMR assessment is to detect the major features and geological characteristics, as well as to demonstrate how sensitive the variation of the results is when different reduction factors are used.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-11-19Bitstream added on 2014-06-13T20:02:24Z : No. of bitstreams: 1 vilela_lc_dr_botfca.pdf: 1121305 bytes, checksum: 3282ea28a25aa278cdf1414bdb80e574 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Submitted by Christtiane Fernandes Oliveira (chrisnandes20@gmail.com) on 2018-07-13T19:05:50Z No. of bitstreams: 1 Christtiane Fernandes OliveiraFINAL.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-07-13T19:15:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_cf_me_ilha.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-13T19:15:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_cf_me_ilha.pdf: 3465129 bytes, checksum: e7b11fae4a9aca45b03ac902ed69de2a (MD5) Previous issue date: 2018-05-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Áreas convertidas para florestas plantadas e sistemas silvipastoris (SSPs), além de contribuírem para a sustentabilidade do sistema e promover maior biodiversidade, tem um papel importante na mitigação dos gases do efeito estufa (GEEs). Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da emissão de CO2 (FCO2) e do estoque de carbono do solo (EstC) em áreas com 30 anos de conversão de lavoura para o sistema silvipastoril (consórcio de aroeira e capim braquiária) e floresta plantada de eucalipto, no município de Selvíria-MS. Foram instaladas duas malhas amostrais, uma de 100 × 100 m contendo 102 pontos na área de eucalipto (EU) e outra com 86 pontos amostrais no sistema silvipastoril (SSP), possibilitando fazer uma estatística mais confiável em termos de variabilidade espacial. A emissão de CO2 do solo foi determinada por meio do sistema LI-8100, juntamente à determinação de temperatura e umidade do solo. Os resultados indicaram que a área de EU obteve a maior média de FCO2 (7,22 mol m-2 s-1), maior valor de EstC (21,75 Mg ha-1), e maior grau de humificação da matéria orgânica (HLIFS), indicando um material mais recalcitrante, se comparada ao SSP. A análise variográfica indicou que o intervalo de dependência espacial do FCO2 para SSP variou de 19,8 a 87,9 m, enquanto na EU os valores variaram de 22,3 a 60,9 m. O FCO2 apresentou melhor correlação espacial com estoque de carbono do solo. Os mapas de FCO2 mantiveram um padrão de variabilidade espacial ao longo do tempo para ambas as áreas avaliadas. / Areas converted to planted forests and silvopastoral systems (SSPs), besides contributing to the sustainability of the system and promoting greater biodiversity, play an important role in the mitigation of greenhouse gases (GHGs). Thus, the objective of the present work was to evaluate the spatial variability of CO2 emission (FCO2) and soil carbon stock (EstC) in areas with 30 years of conversion to the silvipastoril system (Myracrodruon urundeuva, consortium and brachiaria grass) and planted forest of eucalyptus, in the municipality of Selvíria-MS. Two sample meshes were installed, one of 100 × 100 m containing 102 points in the eucalyptus (EU) area and the other with 86 sampling points in the silvipastoral system (SSP), making it possible to make a statistic more reliable in terms of spatial variability. The CO2 emission of the soil was determined by the LI-8100 system, together with the determination of soil temperature and humidity. The results indicate that the EU area obtained the highest average FCO2 (7.22 μmol m-2 s-1), a higher value of EstC (21.75 Mg ha-1), and a higher degree of humification of organic matter (HLIFS), indicating a more recalcitrant material, when compared to SSP. The variographic analysis indicated that the spatial dependence range of FCO2 for SSP ranged from 19.8 to 87.9 m, while in the EU the values ranged from 22.3 to 60.9 m. FCO2 showed better spatial correlation with soil carbon stock. The FCO2 maps maintained a spatial variability pattern over time for both areas evaluated. / FAPESP: 16/03861-5

Orientador: Alan Rodrigo Panosso / Resumo: Áreas convertidas para florestas plantadas e sistemas silvipastoris (SSPs), além de contribuírem para a sustentabilidade do sistema e promover maior biodiversidade, tem um papel importante na mitigação dos gases do efeito estufa (GEEs). Deste modo, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da emissão de CO2 (FCO2) e do estoque de carbono do solo (EstC) em áreas com 30 anos de conversão de lavoura para o sistema silvipastoril (consórcio de aroeira e capim braquiária) e floresta plantada de eucalipto, no município de Selvíria-MS. Foram instaladas duas malhas amostrais, uma de 100 × 100 m contendo 102 pontos na área de eucalipto (EU) e outra com 86 pontos amostrais no sistema silvipastoril (SSP), possibilitando fazer uma estatística mais confiável em termos de variabilidade espacial. A emissão de CO2 do solo foi determinada por meio do sistema LI-8100, juntamente à determinação de temperatura e umidade do solo. Os resultados indicaram que a área de EU obteve a maior média de FCO2 (7,22 mol m-2 s-1), maior valor de EstC (21,75 Mg ha-1), e maior grau de humificação da matéria orgânica (HLIFS), indicando um material mais recalcitrante, se comparada ao SSP. A análise variográfica indicou que o intervalo de dependência espacial do FCO2 para SSP variou de 19,8 a 87,9 m, enquanto na EU os valores variaram de 22,3 a 60,9 m. O FCO2 apresentou melhor correlação espacial com estoque de carbono do solo. Os mapas de FCO2 mantiveram um padrão de variabilidade espac... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Areas converted to planted forests and silvopastoral systems (SSPs), besides contributing to the sustainability of the system and promoting greater biodiversity, play an important role in the mitigation of greenhouse gases (GHGs). Thus, the objective of the present work was to evaluate the spatial variability of CO2 emission (FCO2) and soil carbon stock (EstC) in areas with 30 years of conversion to the silvipastoril system (Myracrodruon urundeuva, consortium and brachiaria grass) and planted forest of eucalyptus, in the municipality of Selvíria-MS. Two sample meshes were installed, one of 100 × 100 m containing 102 points in the eucalyptus (EU) area and the other with 86 sampling points in the silvipastoral system (SSP), making it possible to make a statistic more reliable in terms of spatial variability. The CO2 emission of the soil was determined by the LI-8100 system, together with the determination of soil temperature and humidity. The results indicate that the EU area obtained the highest average FCO2 (7.22 μmol m-2 s-1), a higher value of EstC (21.75 Mg ha-1), and a higher degree of humification of organic matter (HLIFS), indicating a more recalcitrant material, when compared to SSP. The variographic analysis indicated that the spatial dependence range of FCO2 for SSP ranged from 19.8 to 87.9 m, while in the EU the values ranged from 22.3 to 60.9 m. FCO2 showed better spatial correlation with soil carbon stock. The FCO2 maps maintained a spatial variability pattern ove... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre