Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-06-15T19:05:07Z No. of bitstreams: 1 ARMINDO BEZERRA LEÃO - DISSERTAÇÃO PPGEA 2006..pdf: 18036151 bytes, checksum: 3c7202f8b76aca90d252e37405bcede3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-15T19:05:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ARMINDO BEZERRA LEÃO - DISSERTAÇÃO PPGEA 2006..pdf: 18036151 bytes, checksum: 3c7202f8b76aca90d252e37405bcede3 (MD5) Previous issue date: 2006-05 / O solo pode apresentar ampla variação dos seus atributos, estando esta relacionada a fatores ligados à sua formação ou manejo de práticas agrícolas, a exemplo da irrigação que tem, como efeito nocivo se mal empregada, problemas de salinidade. A estatística clássica considera que a variabilidade do solo ocorre de forma inteiramente aleatória; entretanto, vários estudos têm revelado que seus atributos apresentam grande dependência espacial necessitando, portanto, de uma análise geoestatística Neste trabalho se propôs como objetivo geral, estudar as variáveis que caracterizam a salinidade do solo através da estatística clássica e geoestatística e, como metas específicas avaliar a variabilidade espacial, a existência de dependência espacial entre amostras, a validação cruzada do método de interpolação utilizado (krigagen) e construir mapas de isolinhas das variáveis da área em estudo. O estudo foi conduzido no perímetro Irrigado Engenheiro Arcoverde, localizado no Município de Condado, PB, o qual se situa na Bacia do Alto Piranhas, cuja área experimental tinha 42 hectares e se constituía de solos Neossolos Flúvicos, onde se coletaram 53 amostras, nas profundidades de 0-20, 20-40 e 40-60 cm. A malha de amostragem foi irregular, os pontos de coleta se distanciaram de lOOm entre si. De início se utilizaram para avaliação da variabilidade espacial, métodos de estatística clássica a fim de se verificar medidas de posição, dispersão e geostatística, analisando-se os variogramas e se realizando, também, a validação cruzada como meio de conhecer os melhores ajustes para os modelos encontrados. Após a realização de interpolação por krigagem, construíram-se mapas de isolinhas revelando os problemas de salinidade e sodicidade, em que os resultados obtidos indicaram grande variabilidade justificando, assim, o uso da geoestatística, principalmente para os atributos CE e PST do solo, reconhecendo-se a geoestatística como uma poderosa ferramenta indicadora da dependência espacial entre amostras e a distância, a partir dos quais elas se tornam independentes. Os atributos estudados, indicadores de salinidade, apresentaram estrutura de dependência espacial, o que permitiu o seu mapeamento. A validação cruzada demonstrou forte relação entre os valores observados e os estimados, comprovando que a Krigagem ordinária é um bom interpolador. A identificação de compartimentos como sub-regiões da paisagem na área de estudo, mostrou-se eficiente na caracterização da salinidade do solo. A técnica de interpolação por krigagem permitiu verificar que a salinidade do solo aumentou em profundidade, além de distribuição diferenciada dos sais na área, com maiores teores em sub-região específica. / The soil atributes may present a great variability, due to formation and management factores, such as an inadequate irrigation that coutj produce salinity problems. The classical statistics consider that soil variability occurs in a randomized form, however several studies have shown that the attributes present an strong spatial dependence, nedding thus geoestatical analises. The objective of this work was to study the variables that characterize the soil salinity by classical statistics and geostatistics and also to evaluate the spatial variability, the spatial dependence amongst samples, to verify the crossed validation of the interpolation method (Kriging) and to build maps of isolines of the ali variables. The present work was conducted at the Engenheiro Arcoverde irrigated perimeter located at Condado, Paraíba, aiming to measure the soil parameters that define the soil salinity, to study the spatial variability of them throughout geoestatical analyses, to study the liability of the Kriging interpolation method and to construct salinity and sodicity maps, furnishing subsides for an adequate soil management which could allows their reclamation. For this, 159 soil samples were collected at 0-20, 20-40 and 40-60 cm depth intervals, on an irregular grid with the sampling points separated at approximately 100 m. To evaluate the spatial variability initially it was used classical statistics to verify position and dispersion measures and afterwards geoestatistics to analise the semivariograms, crossed validation and to obtain the best adjusted models. After interpolation by kriging, isoline maps were constructed showing the salinity and sodicity situation of the area. The results obtained allowed to observe a great spatial variability of eletrical conductivity and exchange sodium percentage. The pH variable showed a low spatial variability. The spatial dependence of the studied attributes permitted their mapping using kriging techniques. The crossed validation offered an excellent precision to estimate data. The compartments identification, sub-regions of the studied area, was excellent to characterize the soil salinity. Small variations on the soil relief, on the soil formation and management conditioned the variability found for the studied attributes. Finally, the geoestatistics showed the possibility to obtain a greater volume of information from a small volume of data, which means efficience, saving of time and resource

Diploma thesis documents the problems of soil quality, which is assessed on the basis of physical, chemical or biological indicators of soil quality. The paper describes the various indicators, its methodology and evaluation. In the practical part evaluates the quality of soil cultivated with the traditional way - using plowing. The experimental area, where the samples were taken from the soil, lies in the Olomouc region in the municipality Šumvald. Evaluated were selected physical, chemical and physico-chemical properties of soil, e.g. particle size distribution, bulk density, porosity, air capacity, hydrolimits, pH, carbonates, humus content and salinity of the soil.