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GEOESTATÍSTICA APLICADA AO ESTUDO DAS CARACTERÍSTICAS FÍSICO-QUÍMICAS DO SOLO EM ÁREAS DE FLORESTA ESTACIONAL DECIDUAL / GEOSTATÍSTICS APPLIED TO THE STUDY OF SOIL PHYSIOCHEMICAL CHARACTERISTICS IN SEASONAL DECIDUOUS FOREST AREASWojciechowki, Julio César 07 August 2006 (has links)
It was used methods of classic statistics, exploratory data analysis and geostatistics in the identification of size and structure of space variability of some physiochemical attributes of soils under seasonal deciduous forest areas, which was called mature forest, secondary forest
and capoeirão . The areas, located in Santa Tereza, RS State, were sampled during the period from 2002 to 2003, comprising the soil classes: Argiluvic Chernosol, Cambisol Ta and Litholic Neosol. Systematic sampling was performed with regular spacing grid of points varying of 30 m for capoeirão and 40 m for mature and secondary forest, in an amount of
80 sample points in a total area of 7.34 ha. In each point measurements "in situ" were made of the soil bulk density, clay content, pH, potassium, organic matter and phosphorus. The magnitudes of the space variability were given by the variation coefficients, while the structure was identified through the variograms, being defined the needed parameters for the Kriging. The most variable attribute was the organic matter, didn t being adjusted to any model of variogram, while the pH was the less. In the analysis of structure of the space
variability through the geostatistics, the clay and bulk density, both in area of secondary forest, and pH in the experimental areas had showed the biggest space dependence. The gauss model for the clay attribute obtained the largest reach (a), being respectively 400 m and 388 m
in the areas of secondary and mature forest respectively. The crossed validation showed accuracy in the variographic models adjustment, being the pH variable the one which
presented the optimum performance, 0.87; 0.94 and 0.92 in the areas of mature forest, secondary forest and capoeirão respectively. The ordinary Kriging of the interest variable
allowed the detailing of distribution of these variable from the isoline maps. All of the variograms models for most of the studied attributes, presented anisotropic influence zones,
being the larger space variability in perpendicular direction to the slope of these areas. / Utilizou-se métodos da estatística clássica, análise exploratória de dados e da geoestatística na
identificação do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de alguns atributos físicoquímicos
do solo em áreas de Floresta Estacional Decidual, as quais foram denominadas floresta madura, floresta secundária e capoeirão. As áreas, localizadas no município de Santa
Tereza - RS, foram amostradas durante o período de 2002 a 2003, compreendendo as classes de solo: Chernossolo Argilúvico, Cambissolo Ta e Neossolo Litólico. Realizou-se
amostragem sistemática com grid de espaçamento regular entre os pontos variando de 30 m para o capoeirão e 40 m para floresta madura e secundária, totalizando 80 pontos amostrais em uma área total de 7.34 ha. Foram coletadas amostras de solo in situ para análise em laboratório dos atributos densidade, argila, pH, potássio, matéria orgânica e fósforo. As magnitudes da variabilidade espaciais foram dadas pelos coeficientes de variação, enquanto que a estrutura foi identificada por meio dos semivariogramas, definindo-se os parâmetros necessários para a krigagem. O atributo mais variável foi a matéria orgânica, não obtendo ajuste a nenhum modelo teórico de semivariograma, enquanto que o pH foi o menor. Na análise de estrutura da variabilidade espacial através da geoestatística, a argila e densidade, ambas em área de floresta secundária, e o pH nas áreas experimentais apresentaram a maior dependência espacial. O modelo gaussiano para o atributo argila obteve o maior alcance da
dependência espacial, sendo 400 e 388 m, nas áreas de floresta secundária e madura respectivamente. A validação cruzada mostrou acuracidade no ajuste dos modelos
variográficos, tendo a variável pH apresentado o melhor desempenho, 0.87; 0.94 e 0.92 nas áreas de floresta madura, secundária e capoeirão respectivamente. A krigagem ordinária das variáveis de interesse permitiu o detalhamento da distribuição dessas variáveis a partir dos mapas de isolinhas. Todos os modelos de semivariogramas apresentaram zonas de influência anisotrópicas, tendo sua variabilidade espacial maior no sentindo perpendicular a declividade destas áreas.
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Aplicação de métodos geoestatísticos para identificar a magnitude e a estrutura da variabilidade espacial de variáveis físicas do solo. / Application of geoestatistical methods to identify the magnitude and structure of spatial variability of physical variable of the soil.Ortiz, Glaucy da Conceição 24 April 2002 (has links)
O estudo da dependencia espacial de variaveis do solo ou da planta, atraves da teoria das variaveis regionalizadas ou geoestatistica, permite a interpretacao e a projecao dos resultados com base na estrutura da sua variabilidade natural. Com o conhecimento das posicoes relativas das amostragens ou medidas feitas a campo, a variabilidade espacial passa a ser utilizada como um fator positivo identicando interacoes importantes nas conclusoes experimentais. O estudo da variabilidade de um solo, alem de caracterizar uma regiao, pode indicar o numero e a distribuicao de amostras a serem retiradas possibilitando ainda maior detalhamento da area e dos resultados. A base para a adocao dos procedimentos geoestatisticos e sua justicativa e o entendimento e o tratamento da variavel em questao. Para aplicacao desses procedimentos e fundamental a compreensao dos instrumentos e conceitosutilizados, tais como: semivariograma, autocorrelacao, hipotese de estacionaridade, efeito pepita, patamar, alcance, anisotropia, krigagem e outros. Desta maneira o presente trabalho apresenta e discute conceitos e metodos geoestatisticos, analisando o comportamento de dados reais de duas variaveis fisicas do solo: densidade do solo e umidade do solo nas tensoes da capacidade de campo e ponto de murcha permanente, de modo a avaliar a magnitude da variabilidade espacial, as caracteristicas qualitativas ligadas a estrutura do fenomeno natural que elas representam e a estrutura de correlacao existente entre valores tomados em dois pontos adjacentes no espaco. Para tanto, foram obtidas estimativas das estatisticas, gracos e mapas de dispersao e superficie que descrevessem espacial o comportamento da variavel em estudo. Os resultados demonstram a capacidade dos metodos em informar e ajudar a compreender o comportamento dos fenomenos fornecendo informacoes para o planejamento e analise estatistica futuras. / The study of the spatial dependence of parameters of soil or plant, through the theory of regionalized variables or geostatistics, can allow the interpretation and the projection of the results based on the structure of its natural variability. Knowing the relative positions of the samplings or field measures, the spatial variability can be used as a positive factor identifying important interactions in the experimental conclusions. The study of the soil variability, besides area characterization can indicate the number and the distribution of samples that should be removed and facilitate larger details of the area and the results. The adoption of geostatistical procedures and its justification is based on the understanding and the treatment of the cited variable. To apply these procedures it is important to know the instruments and concepts used, such as: semivariogram, autocorrelation, estationarity hypothesis, effect nugget, sill, range, anisotropy, kriging and others. Thereby this work presents and discusses geostatistical concepts and methods, analyzing the behavior of true data of two physical variables of the soil: density of the soil and soil-water content in the tensions of field capacity and point of permanent withered, to evaluate the magnitude of the spatial variability, the qualitative characteristics linked to the structure of the natural phenomenon that they represent and the structure of existent correlation among values taken in two adjacent points in the space. For such analysis statistics estimates, graphs and maps of dispersion and surface, that described spatially the behavior of the variable in study were obtained. The results demonstrate the capacity of the methods in informing and helping to understand the behavior of the phenomenons supplying information for the planning and future statistical analysis.
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Aplicação de métodos geoestatísticos para identificar a magnitude e a estrutura da variabilidade espacial de variáveis físicas do solo. / Application of geoestatistical methods to identify the magnitude and structure of spatial variability of physical variable of the soil.Glaucy da Conceição Ortiz 24 April 2002 (has links)
O estudo da dependencia espacial de variaveis do solo ou da planta, atraves da teoria das variaveis regionalizadas ou geoestatistica, permite a interpretacao e a projecao dos resultados com base na estrutura da sua variabilidade natural. Com o conhecimento das posicoes relativas das amostragens ou medidas feitas a campo, a variabilidade espacial passa a ser utilizada como um fator positivo identicando interacoes importantes nas conclusoes experimentais. O estudo da variabilidade de um solo, alem de caracterizar uma regiao, pode indicar o numero e a distribuicao de amostras a serem retiradas possibilitando ainda maior detalhamento da area e dos resultados. A base para a adocao dos procedimentos geoestatisticos e sua justicativa e o entendimento e o tratamento da variavel em questao. Para aplicacao desses procedimentos e fundamental a compreensao dos instrumentos e conceitosutilizados, tais como: semivariograma, autocorrelacao, hipotese de estacionaridade, efeito pepita, patamar, alcance, anisotropia, krigagem e outros. Desta maneira o presente trabalho apresenta e discute conceitos e metodos geoestatisticos, analisando o comportamento de dados reais de duas variaveis fisicas do solo: densidade do solo e umidade do solo nas tensoes da capacidade de campo e ponto de murcha permanente, de modo a avaliar a magnitude da variabilidade espacial, as caracteristicas qualitativas ligadas a estrutura do fenomeno natural que elas representam e a estrutura de correlacao existente entre valores tomados em dois pontos adjacentes no espaco. Para tanto, foram obtidas estimativas das estatisticas, gracos e mapas de dispersao e superficie que descrevessem espacial o comportamento da variavel em estudo. Os resultados demonstram a capacidade dos metodos em informar e ajudar a compreender o comportamento dos fenomenos fornecendo informacoes para o planejamento e analise estatistica futuras. / The study of the spatial dependence of parameters of soil or plant, through the theory of regionalized variables or geostatistics, can allow the interpretation and the projection of the results based on the structure of its natural variability. Knowing the relative positions of the samplings or field measures, the spatial variability can be used as a positive factor identifying important interactions in the experimental conclusions. The study of the soil variability, besides area characterization can indicate the number and the distribution of samples that should be removed and facilitate larger details of the area and the results. The adoption of geostatistical procedures and its justification is based on the understanding and the treatment of the cited variable. To apply these procedures it is important to know the instruments and concepts used, such as: semivariogram, autocorrelation, estationarity hypothesis, effect nugget, sill, range, anisotropy, kriging and others. Thereby this work presents and discusses geostatistical concepts and methods, analyzing the behavior of true data of two physical variables of the soil: density of the soil and soil-water content in the tensions of field capacity and point of permanent withered, to evaluate the magnitude of the spatial variability, the qualitative characteristics linked to the structure of the natural phenomenon that they represent and the structure of existent correlation among values taken in two adjacent points in the space. For such analysis statistics estimates, graphs and maps of dispersion and surface, that described spatially the behavior of the variable in study were obtained. The results demonstrate the capacity of the methods in informing and helping to understand the behavior of the phenomenons supplying information for the planning and future statistical analysis.
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