Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

Esta tese foi desenvolvida para avaliar os impactos das mudanças climáticas ao longo deste século sobre as demandas futuras de água para irrigação da soja na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul sob uma abordagem estocástica e considerando diferentes projeções de modelos climáticos para o período de 2011-2100, comparando com o passado (1961-1990). As demandas de água para irrigação da soja (IWR) foram obtidas por simulação com o modelo SWAP. O aspecto estocástico desta avaliação foi conduzido pela incorporação da variabilidade espacial da condutividade hidráulica do solo (Ksat) e dos parâmetros da curva de retenção de água no solo (CR). Inicialmente, foi realizada uma análise estocástica destes atributos físico-hidráulicos na bacia do Arroio Donato (1,1 Km2), a qual serviu de área representativa dos solos e do uso do solo da região Noroeste. Foi empregada a técnica de simulação sequencial Gaussiana (SSG) para geração de 100 campos aleatórios de cada variável. Os resultados revelaram maiores incertezas para Ksat e o parâmetro α da CR e permitiu identificar que a grande heterogeneidade espacial e temporal das variáveis analisadas pode estar associada a fatores tais como clima, manejo e cobertura do solo, erros de amostragem, adensamento da malha amostral e também ao grau de compactação do solo. Em seguida foi feita uma investigação para detectar mudanças nos padrões de temperatura (T) e precipitação (P) na região Noroeste do RS (~65.000 Km2) pelo uso de diferentes modelos climáticos de circulação geral e regional (MCGs e MCRs, respectivamente). Sete distintas localizações na região foram consideradas, para as quais há dez diferentes projeções climáticas destes modelos. Adicionalmente, também foram investigadas a frequência e a intensidade de eventos de precipitação extrema utilizando-se de índices de eventos extremos. As projeções indicam um aumento na média anual de temperatura de quase 3ºC até o final do século, bem como um aumento na precipitação anual. Também foi realizada uma análise sazonal de T e P, a qual demonstrou que os maiores aumentos de temperatura são projetados para o inverno e início da primavera e, portanto, não coincidem com os meses de verão da principal cultura da região (soja). De posse das informações anteriores, o modelo SWAP foi utilizado para estimar as demandas de água para irrigação da soja (IWR), sem considerar perdas devido à eficiência de qualquer método de irrigação. Foram feitos também testes de hipóteses sobre as séries de IWR simuladas e os resultados suportam a premissa de que IWR a curto prazo (2025s) não será estatisticamente diferente do período base (1961-1990). Por outro lado, as IWR em 2055s e 2085s rejeitam esta hipótese. Por fim, avaliou-se a influência da distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (Ksat) e dos parâmetros do modelo da curva de retenção de água no solo (α, n e sat) sobre as demandas futuras de água para a irrigação da soja (IWR), segundo uma abordagem estocástica. Os valores simulados pelo método geoestatístico de simulação sequencial Gaussiana foram utilizados como dados de entrada no modelo SWAP. Como dados meteorológicos foram consideradas apenas as projeções do modelo climático regional ETA 20 e ETA 40 CTRL, bem como as projeções dadas pelo modelo climático global HADCM3 nas sete localizações na região. As estimativas obtidas pelo método estocástico foram então comparadas com as estimativas de IWR obtidas sem considerar a variabilidade espacial dos atributos físico-hidráulicos do solo. Os resultados indicaram grande variabilidade espacial dos valores de IWR. Além disso, observou-se que as menores incertezas de IWR foram obtidas a partir das projeções do modelo de melhor resolução espacial, o ETA 20, enquanto o modelo HADCM3 revelou as maiores diferenças entre os períodos futuros e o período atual (base). Os resultados também demonstraram que a maior incerteza é devido aos modelos climáticos, pois a abordagem estocástica praticamente não agregou incerteza aos valores de IWR simulados anteriormente. Por fim, as séries de IWR obtidas pela abordagem determinística e estocástica foram comparadas pelo teste de hipóteses de Kolmogorov-Smirnov, o qual comprovou que as séries só não diferem a curto prazo (2025s) e que, portanto, a variabilidade espacial do solo não pode ser negligenciada nas estimativas desta variável. / This Thesis has been developed to assess the impacts of climate change throughout this century on future water demands for soybean irrigation in the Northwest region of Rio Grande do Sul under a stochastic approach and considering different projections of climate models for the period 2011-2100, compared to the past (1961-1990). The water demands for irrigation (IWR) were obtained by simulation with the SWAP model. The stochastic aspect of this evaluation was conducted by incorporating the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (CR). Initially, a stochastic analysis of soil physical-hydraulic attributes (Ksat and CR parameters) in the Donato basin (1,1 Km2) was carried out. This basin served as a representative area of soils and land uses of the Northwest region. The Sequential Gaussian Simulation (SSG) technique was used to generate 100 random fields of each variable. The results revealed greater uncertainty for Ksat and for α parameter of the CR and identified that the large spatial and temporal heterogeneity of the variables may be associated with factors such as climate, management and land cover, sampling error, spatial density of the sampling grid and also the degree of soil compaction. After, an investigation was made to detect changes in temperature (T) and precipitation (P) patterns in the Northwest region of RS (~65.000 Km2) by using different global and regional circulation models (GCM and RCM, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there are ten different climate projections of these models. Additionally, it was also investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using extreme event indices. Projections indicate an increase in average annual temperature of almost 3 °C by the end of this century, as well as an increase in annual precipitation. It was also performed a seasonal analysis of T and P, which showed that the largest temperature increases are projected for the winter and early spring and, therefore, do not coincide with the summer months the main crop in the region (soy). Making use of the above information, the SWAP model was applied to estimate the water demand for soybean irrigation (IWR), excluding losses due to the efficiency of any method of irrigation. A hypothesis test for the simulated IWR series and the results supports the premise that in short-term IWR (2025s) is not statistically different from base period (1961-1990). On the other hand, IWR in 2055s and 2085s reject this hypothesis. Finally, the influence of the spatial distribution of the saturated hydraulic conductivity (Ksat) and the parameters of the soil water retention curve (α, sat and n) on IWR was evaluated, according to a stochastic approach. The simulated values form the geostatistical method of Sequential Gaussian Simulation (SGS) were used as input data in the SWAP model. Input data of meteorological information were provided by the projections of regional climate model ETA 20 and ETA 40 CTRL, as well as the projections given by global climate model HADCM3 for the seven locations in the region. Estimates obtained by the stochastic method were then compared with the IWR estimates obtained without considering the spatial variability of physical and hydraulic soil properties. The results indicated large spatial variability of IWR values. Furthermore, it was observed that the smallest uncertainties of IWR were obtained from the projections with better spatial resolution, the ETA 20 model, while the HADCM3 model revealed the highest differences between future periods and the current period (baseline). The results also showed that the greatest uncertainties are probably due to climate models, since the stochastic approach did not add uncertainties to the IWR values simulated previously. Finally, the series of IWR obtained by stochastic and deterministic approaches were compared by the hypothesis test of Kolmogorov-Smirnov, which proved that only the series in the short term (2025s) differ, and, therefore, the soil spatial variability may not be neglected when estimating this variable.

O presente trabalho teve por objetivo avaliar o potencial do ensaio de ascensão capilar e de uma técnica de otimização de parâmetros para estimar os parâmetros hidráulicos dos solos. O ensaio de ascensão capilar é de execução simples e rápida e reflete um fenômeno condicionado pelas propriedades hidráulicas do solo. Na representação matemática da ascensão capilar, utilizou-se o modelo de Terzaghi (1943) que considerou tratar-se de uma condição de fluxo governada pela condutividade hidráulica saturada (ks), e o modelo de Lu & Likos (2004b), que utilizaram a equação de Gardner (1958) para representar a função condutividade hidráulica, considerando que o fluxo se dá em meio não saturado. O processo de otimização utilizou a rotina SOLVER componente do programa EXCEL, e foi testado utilizando-se os dados experimentais de Lane & Washburn (1946) e de Zhang & Fredlund (2009). Em seguida, resultados de ascensão capilar de oito amostras de solos típicos do Estado do São Paulo, Brasil, foram modelados com os parâmetros derivados da técnica. Observou-se que tanto o modelo de Terzaghi (1943) quanto o de Lu & Likos (2004b) conseguiram reproduzir os resultados experimentais de ascensão capilar, com melhores resultados associados ao modelo de Lu & Likos (2004b) para a maior parte dos solos analisados. A previsão da condutividade hidráulica saturada, de forma geral, diferiu menos de uma ordem de grandeza dos valores medidos experimentalmente, embora maiores discrepâncias tenham sido notadas para determinados tipos de solos. O parâmetro de Gardner da função condutividade hidráulica resultou em valores da mesma ordem de grandeza dos valores reportados na literatura para solos similares. Os resultados sobre a aplicação do ensaio de ascensão capilar e da técnica de otimização mostraram-se promissores para a determinação de parâmetros hidráulicos dos solos analisados, com a vantagem de ter-se um procedimento simples e rápido para a finalidade descrita. / This study evaluates the potential of capillary rise test and a parameter optimization technique to estimate soil hydraulic parameters. The capillary rise is a simple and expedite test that is conditioned by soil hydraulic properties. In the mathematical representation of the capillary rise we used the model of Terzaghi (1943), who considered that saturated hydraulic conductivity commands the phenomeno and the model of Lu & Likos (2004b) who used the Gardner equation (1958) to represent the hydraulic conductivity function, considering that the flow takes place in a non-saturated condition. The optimization process used the SOLVER routine, component of the EXCEL program, that was firstly tested using experimental data of Lane & Washburn (1946) and Zhang & Fredlund (2009). Then, results of capillary rise of eight samples of typical soils of the State of São Paulo, Brazil, were modeled with the parameters derived from the technique. It was observed that both the Terzaghi (1943) and Lu & Likos (2004b) models were able to reproduce the experimental results of capillarity, although the best results were yielded by the model Lu & Likos (2004b) for most soils. The prediction of saturated hydraulic conductivity, in general, differed less than one order of magnitude of experimentally measured values, although larger discrepancies have been noted for certain types of soils. The resulting Gardner parameter of the hydraulic conductivity function were of the same order of magnitude of the values reported in the literature for similar soils. The results on the application of capillary rise test and optimization technique proved promising for the determination of soil hydraulic parameters analyzed, with the advantage of having a simple and rapid procedure for the purpose described.

A previsão de áreas suscetíveis a escorregamentos translacionais rasos tem como fundamental etapa a investigação dos fatores condicionantes e dos mecanismos de ruptura. Algumas destas propriedades, como os parâmetros físicos e hidrológicos dos solos, são determinantes para a instabilização de encostas que estão sujeitas a eventos pluviométricos intensos. Uma destas propriedades é a condutividade hidráulica saturada, cujo comportamento pode influenciar no desenvolvimento de poro-pressão positiva ou levar à perda de sucção dos solos, ocasionando rupturas. Desta forma, o objetivo principal desta pesquisa foi analisar a distribuição lateral e vertical da condutividade hidráulica saturada (Ksat) dos solos e sua influência nos escorregamentos translacionais rasos na Serra do Mar (SP). Para tanto, foi selecionada uma bacia representativa da Serra do Mar e nela foram escolhidas três cicatrizes acessíveis e com limites bem preservados para a realização dos ensaios in situ. As profundidades onde foram realizados os ensaios foram definidas a partir da caracterização morfológica dos mantos de alteração nas trincheiras abertas no topo, no centro e na lateral das cicatrizes (0.25, 0.50, 1.00, 1.50, 2.00 e 2.50 m). Finamente, foram realizados os ensaios in situ utilizando-se o Permeâmetro de Guelph, utilizando-se duas cargas hidráulicas H para a que fosse possível calcular a Ksat empregando-se as equações de Richards, Laplace e a análise de Elricket al. (1989), embora tenha sido utilizada esta última para a análise da variação dos valores. A partir dos valores de Ksat, das propriedades físicas dos materiais (distribuição granulométrica, micro e macroporosidade, porosidade total. Além disso, foi analisada a tendência de variação entre 10-4 e 10-7 m/s, predominando da Ksat com a profundidade. Foram obtidos 41 valores de Ksat, os quais variaram entre as ordens de grandeza 10-5 e 10-6 m/s (82,5% dos valores), que mostraram a pequena variabilidade da Ksat nos perfis de alteração investigados, se comparada às diferenças observadas nas propriedades dos solos e corroboram com os trabalhos desenvolvidos na Serra do Mar. Quando confrontado com as propriedades físicas dos materiais (por exemplo, granulometria e porosidade total), observou-se, principalmente, a correlação positiva com a fração areia. De forma geral, foi possível identificar uma tendência de aumento da Ksat com a profundidade, assim como a existência de algumas descontinuidades hidráulicas significativas, tanto de redução quanto de aumento brusco da Ksat em uma pequena profundidade. / The prediction of landslides-prone areas has as fundamental step researching controlling factors and failure mechanisms. Some of these properties, such as the physical and hydrological soil properties are crucial to the instability of slopes subject to intense rainfall events. One of these properties is the saturated hydraulic conductivity, whose behavior can influence and lead to the development of positive pore-pressure or the loss of soil suction, causing failures. The main objective of this research was to analyze the lateral and vertical hydraulic conductivity (Ksat) of soils and their influence on shallow landslides in the Serra do Mar (SP). Therefore, we selected a representative basin in the Serra do Mar and there three accessible scars, well preserved, were chosen for in situ measurements. Was also performed the topographical characterization of the scars (slope angle, curvature and orientation and contributing area). The depths where the measurements were performed were defined from the morphological characterization of soil profiles in opened trenches at the top, at the lateral and inside the scars (0.25, 0.50, 1.00, 1.50, 2.00 and 2.50 m). At last, were performed the in situ measurements using the Guelph Permeameter, using two heads H for calculating Ksat using Richards equations, Laplace equations and Elrick et al. (1989) analysis, although the latter has been used to analyze the range of values. From the Ksat values and physical soil properties (e. g. grain size distribution, micro and macroporosity, total porosity) we discussed the role played by them in Ksat values. Moreover was analyzed the trend of Ksat variation with depth. We obtained 41 Ksat values, which varied between 10-4 e 10-7 m/s, mostly among the orders of magnitude 10-5 e 10-6 m/s (82.5% values), that showed the small variability of Ksat in the soil profiles if compared to the observed differences in soil properties, and corroborate with studies developed in the Serra do Mar. When confronted with the physical properties of materials (eg, grain size and total porosity), we observed mainly the positive correlation with the sand content. In general, we observed a tendency of increase of Ksat with depth, as well as the existence of some significant hydraulic discontinuities, both the sudden decrease as the increase in Ksat in a small depth.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2018-04-24T17:51:41Z No. of bitstreams: 2 Mauricio_Pilatti2018.pdf: 1108083 bytes, checksum: aff96671c3a42eb0c582a45420612cac (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-24T17:51:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Mauricio_Pilatti2018.pdf: 1108083 bytes, checksum: aff96671c3a42eb0c582a45420612cac (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-03-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Soil management practices imply changes in their physical properties hydropower. The knowledge of the rate of water infiltration in the soil is of fundamental importance to define the soil conservation techniques. This work aims to evaluate the availability of water in Haplortox subjected to different cultures and soil management systems. The experiment was conducted in the experimental area of the Agronomic Institute of Paraná - IAPAR, regional center of Santa Tereza do Oeste, Paraná, Brazil. The experiment consisted of four soil management practices: Traditional Tillage System - SPDT - Scarified Tillage System - SPDE - Gypsum Agricultural Tillage System - SPDG - and Tillage System with Quality - SPDQ. The treatments were distributed in a manner entirely blocks in 12 plots of 20 m x 25 m. The Reclaimers species of soil structure are being deployed in no-tillage system, and consists of three species Reclaimers: Crotalaria juncea (Crotalaria juncea), Crotalaria spectabilis (Crotalaria spectabilis), guandú Bean (Cajanus he) and four species of winter: black Oats (Avena strigosa), Black Oats + forage Turnips (Avena strigosa + Raphanus sativus), black Oats + Lupin Oats (Avena strigosa + Lupinus albus), black Oats + field pea (Avena stringosa + Pisum sativum). Will be collected undisturbed soil samples with volumetric rings for the determination of the following attributes: particle size, soil density, total porosity, macro-and micropores. Laboratory evaluation of the hydraulic conductivity of the saturated soil will be used for the constant Permeâmetro. For the comparison of means of treatments, the Tukey test will be used at 5% of significance, which will be performed through the SISVAR version 5.3 program. For the generation of regression models and graphs, the statistical program R (R CORE TEAM, 2016) will be used. There was a higher correlation between macro and ksat in the soil cover species. In the 0.20 - 0.30 m layer the ksat values were higher due to higher macro volumes. The Ds, macro and ksat presented greater influence on the upper layers in the SPD and scarified SPD. Soya yield was influenced by Ds. The beneficial effects of soil scarification under no-tillage system were not higher than 12 months / As práticas de manejo do solo implicam em mudanças nas suas propriedades físico-hídricas. O conhecimento da taxa de infiltração da água no solo é de fundamental importância para definir as técnicas de conservação do solo. Este trabalho tem como objetivo avaliar a condutividade hidráulica do solo saturado em um Latossolo Vermelho distroférrico submetido a diferentes culturas de cobertura e sistemas de manejo do solo. A área experimental localiza-se junto ao Instituto Agronômico do Paraná - IAPAR, pólo regional de Santa Tereza do Oeste, Paraná, Brasil. Os tratamentos foram constituídos de quatro sistemas de manejo do solo, sendo estes: Sistema Plantio Direto Tradicional - SPDT, Sistema Plantio Direto Escarificado - SPDE -, Sistema Plantio Direto Gessado - SPDG e Sistema Plantio Direto com Qualidade – SPDQ, constituídos por espécies recuperadoras da estrutura do solo, sendo três espécies de verão: Crotalaria juncea (Crotalaria juncea), Crotalaria spectabilis (Crotalaria spectabilis), Feijão guandú (Cajanus cajan) e quatro espécies de inverno: Aveia preta (Avena strigosa), Aveia preta + Nabo forrageiro ( Avena strigosa + Raphanus sativus), Aveia preta + Tremoço (Avena strigosa + Lupinus albus), Aveia preta + Ervilha forrageira (Avena stringosa + Pisum sativum). Os tratamentos foram distribuídos de modo inteiramente casualizados com dez parcelas de 20 x 25 m. Foram coletadas amostras de solo indeformadas com os anéis volumétricos para a determinação dos seguintes atributos: densidade do solo, porosidade total, macroporosidade e microporosidade e condutividade hidráulica saturada. Para a condutividade hidráulica do solo saturado foi utilizado o permeâmetro de carga constante. Para a comparação de médias de tratamentos, foi utilizado o teste de Tukey a 5% de significância que foram executadas através do programa SISVAR versão 5.6. Para a geração dos modelos e gráficos de regressão, utilizou o programa estatístico R(R CORE TEAM, 2016). Houve maior correlação entre macro e ksat nas espécies de cobertura do solo. Na camada de 0,20 – 0,30 m os valores da ksat foram maiores devido aos maiores volumes de macro. A Ds, macro e ksat apresentaram maior influencia nas camadas superiores no SPD escarificado e SPD gessado. A produtividade da soja foi influenciada pela Ds. Os efeitos benéficos da escarificação do solo em área sob sistema plantio direto não foram superiores a 12 meses.

The objectives of this study were to determine the effects of two forms of polyacrylamide (PAM) conditioners (Cross-linked and Non-cross-linked PAM) on evaporation, saturated hydraulic conductivity, water retention, crust and crack formation of soils, seed germination, and seedling and tubeling growth. The two PAM conditioners, 0.2% concentration by weight, were mixed with seven soils of different textures (sandy loam, silt, silty clay loam, silt loam, fine sand, medium sand, and coarse sand) to investigate the effects on evaporation, saturated hydraulic conductivity, and water retention. Soil samples of different textures were brought to field capacity and placed in a growth chamber for two weeks to measure evaporation under a controlled environment. A second experiment was carried out in the field to determine the effects of the two PAM conditioners on seedling emergence of crested wheatgrass, Agropyron desertorum, as well as on soil cracking, penetrometer resistance, and soil moisture. The two PAMs were mixed with a silt loam Xerollic Calciorthid at 0.2% concentration by weight. Seedling emergence was monitored directly for two weeks. Soil moisture was measured by TDR. Cracking was described by photographic means. Penetrometer resistance was measured by a hand-held. penetrometer. The third experiment was also carried out in the field, using the same soil texture as in experiment 2, to investigate the effects of the two PAMs on soil moisture at depths between 25 to 45 cm and on sagebrush (Artemisia tridentata) growth. Evaporation was found to be significantly lower in the fine-textured controls than under the two PAM treatments. The sandy loam and sandy soils experienced significantly higher evaporation from the controls. The two PAM conditioners significantly reduced saturated hydraulic conductivity on all soil textures. Water retention increased in the PAM-treated textures at the matric potential range used (0.0, 0.05, 0.1, 1.5 MPa) • The PAM application also did not improve grass seedling emergence or improve soil moisture, and did not have any significant affects on sagebrush growth. Larger cracks were found in the two plots treated with PAM than the controls. Lower penetrometer resistance occurred in the two PAM treatments compared to the untreated control. From this study, it can be concluded that the application of PAM conditioners, at relatively high concentrations used, could be more viable on sandy textures. Other researchers are advised to try lower application rates than used here, particularly with finer textured soils.

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<p>Saturated hydraulic conductivity (<em>K</em>_<em>s</em>) is among the most important soil properties that influence the partitioning of rainfall into surface and subsurface waters and is needed for understanding and modeling hydrologic processes at the field-scale. Field-scale variability of <em>K</em>_<em>s</em> is often represented as a lognormal random field, and its parameters are assessed either by making local- or point-scale measurements using instruments such as permeameters and infiltrometers or by calibrating probabilistic models with field-scale infiltration experiments under natural/artificial rainfall conditions. This research quantifies the uncertainty in the <em>K</em>_<em>s</em> random field when using observations from the above techniques and provides recommendations as to what constitutes a good experiment to assess the field-scale variability of <em>K</em>_<em>s</em>. Infiltration experiments with instruments sampling larger areas (or volumes) are typically expected to be more representative of field conditions than those sampling smaller ones; hence, the uncertainty arising from the field-scale natural rainfall-runoff experiments was evaluated first. A field-averaged infiltration model and Monte Carlo simulations were employed in a Bayesian framework to obtain the possible <em>K</em>_<em>s</em> random fields that would describe experimental observations over a field for a rainfall event. Results suggested the existence of numerous parameter combinations that could satisfy the experimental observations over a single rainfall event, and high variability of these combinations among different events, thereby providing insights regarding the identifiable space of <em>K</em>_<em>s</em> distributions from individual rainfall experiments. The non-unique parameter combinations from multiple rainfall events were subsequently consolidated using an information-theoretic measure, which provided a realistic estimate of our ability to quantify the spatial variability of <em>K</em>_<em>s</em> in natural fields using rainfall-runoff experiments. </p> <p>  </p> <p>With the resolving ability from rainfall-runoff experiments constrained due to experimental limitations, the <em>K</em>_<em>s</em> estimates from in-situ point infiltration devices could provide additional information in conjunction with the rainfall-runoff experiments. With this hypothesis, the role of three in-situ point infiltration devices --- the double-ring infiltrometer, CSIRO version of tension permeameter, and Guelph constant-head permeameter --- was then evaluated in characterizing the field-scale variability of <em>K</em>_<em>s</em>. Results suggested that <em>K</em>_<em>s</em> estimates from none of the instruments could individually represent the field conditions due to the presence of measurement and structural errors besides any sampling biases; hence any naive efforts at assimilating their data (e.g., data pooling, instrument-specific transforms, etc.) and augmenting with field-scale rainfall-runoff observations as informative prior distributions would not be fruitful. In the absence of benchmarks establishing the true <em>K</em>_<em>s</em> field, it is also impossible to quantify these errors; therefore, a posterior coarsening method was used to alleviate their impact when estimating the field-scale variability of <em>K</em>_<em>s</em>. </p> <p>  </p> <p>Finally, the impact of censored moments on the maximum likelihood (ML) estimates of the <em>K</em>_<em>s</em> distribution parameters was studied. Results highlighted the rainfall event's ability to only be able to resolve a fraction of the <em>K</em>_<em>s</em> field, and that the time and duration of peak rainfall intensity play a role in resolving the <em>K</em>_<em>s</em> field, besides the peak rainfall intensity. The reliability of the ML estimates is a function of the fraction of the <em>K</em>_<em>s</em> field resolved by the rainfall event, until a limit when the estimates start to overfit the calibration data. Rainfall-runoff experiments for which the ML estimates resolve 30--80 % of the <em>K</em>_<em>s</em> distribution are likely to be good calibration events. </p>

Soil hydraulic properties, such as saturated hydraulic conductivity (Ks), have high spatial variation, but little is known about how to vary a few measurements of Ks over an area to model hydrology in a watershed with complex topography and multiple land uses. Variations in soil structure, macropores (especially in soil that shrink and swell), land use, and soil development can cause large variations in Ks within one soil type. Characterizing the impacts of soil properties that might vary systematically with land use and terrain attributes on Ks rates would provide insight on how management and human activity affect local and regional hydrology. The overall objective of this research was to develop a strategy for using published infiltration and Ks measurements by the Natural Resources Conservation Service for watershed hydrology applications in a Vertisol, and to extend this knowledge toward developing recommendations for future infiltration measurements. To achieve this goal, soil infiltration measurements were collected across three catenas of Houston Black and Heiden clays (fine, smectitic, thermic Udic Haplusterts) under three land uses (improved pasture, native prairie, and conventional tillage row crop). Measurement locations were selected to account for variation in terrain attributes. Overall, Ks values were not significantly different across different landscape positions; however, in fields under similar land uses, Ks values were found to be lower in the footslope positions and higher in the backslope positions. The pedotransfer function, ROSETTA, provided estimates of 64 percent of the overall variability in Ks while also providing accurate estimates of the mean of Ks when particle size distribution and bulk density are used as inputs in the model. Through the use of multiple regression analysis, soil antecedent water content, bulk density, clay content, and soil organic carbon along with two indicator variables for the catenas were highly correlated (r2 = 0.59) with Ks. The indicator variables explained 17 percent of the variation in Ks that could not be explained by measured soil properties. It is recommended that when NRCS measures Ks on benchmark soils, especially high clay soils, that they collect particle size distribution, bulk density, organic carbon, and antecedent water content data.