Made available in DSpace on 2014-06-12T23:15:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9067_1.pdf: 9765325 bytes, checksum: cd4ab097e81f2c5ee9e7d48eb67ecd14 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / O conhecimento das características hidráulicas dos solos, curva de retenção h(θ) e de condutividade hidraulica K(θ), é indispensável para a descrição e a modelagem do transporte de água e de poluentes em sistemas agrícolas. O trabalho teve como objetivo a caracterização hidrodinâmica na escala local e da parcela agrícola de dois solos do estado da Paraíba, tendo sido: i) analisada a variabilidade espacial e temporal dos cinco parâmetros que descrevem as curvas h(θ) e K(θ), obtidos com o método Beerkan, isto é, dois parâmetros de forma dependentes da textura (n e η) e três parâmetros de normalização dependentes da estrutura (θs, Ks, hg) ; e ii) deduzida a hipótese de um meio homogêneo equivalente a partir da caracterização Beerkan, e que permite reproduzir a evaporação acumulada da parcela. Os ensaios Beerkan (ensaios de infiltração simples anel, com carga próxima de zero) foram conduzidos em duas áreas experimentais cultivadas com feijão (Vigna Unguiculata (L.) Walp.) (≈ 4ha), com condições ambientais distintas. A primeira foi num Neossolo Flúvico (NF) da Fazenda Várzea Grande (FVG), e a segunda parcela foi num Latossolo Amarelo (LA) da Fazenda Experimental Chã de Jardim (FECJ). Nas duas áreas foram realizadas três campanhas de ensaios de infiltração, a primeira, logo após o preparo do solo; a segunda, na fase de maior crescimento vegetativo, e a última após a colheita, quando o solo se encontrava em pousio. Os dados foram coletados em uma malha regular de 25 x 25 m para ambas as áreas. Para os solos NF e LA, os parâmetros de forma n e η, apresentaram dependência espacial semelhante, e por serem relacionados a textura, apresentaram uma certa estabilidade temporal. Os valores de lnKs no NF apresentaram dependência espacial e relativa estabilidade temporal, enquanto no LA, apenas dependência espacial para a primeira campanha. A análise de lnKs no LA demonstrou uma alta variação entre as campanhas. Os parâmetros ln⎜hg⎜ e lnλm foram os mais sensíveis à variação a curta distância para ambas as áreas. No NF, eles foram completamente aleatórios e não apresentaram dependência espacial nem temporal, enquanto que no LA apresentaram fraca dependência espacial e uma alta instabilidade temporal. A evaporação acumulada de cada parcela foi obtida pelo método aerodinâmico misto (método aerodinâmico combinado ao balanço de enérgia). Ela é comparada aos resultados da evaporação calculada com o modelo SiSPAT, considerando quatro procedimentos de viii obtenção das propriedades hidrodinâmicas efetivas: PE1 - corresponde aos valores da média aritmética dos parâmetros θ s, n, η, hg e Ks das curvas h(θ) e K(θ) obtidos nos NVC pontos de cada parcela; PE2 - corresponde aos valores de n e η obtidos pelo ajuste da equação de F (D) às curvas de distribuição granulométrica experimentais, e hg e Ks a partir da média aritmética das curvas de infiltração acumulada experimentais I(t) ; PE3 - corresponde aos valores de n e η obtidos pelo ajuste da equação de F (D) as curva de distribuição granulométrica experimentais, e hg e Ks a partir da média geométrica das curvas de infiltração acumulada experimentais ( ) I t ; PE4 - corresponde aos valores efetivos dos parâmetros θ s, n, η, hg e Ks obtidos a partir dos mapas de isolinhas de cada parâmetro. As propriedades hidrodinâmicas efetivas que melhor descreveram os dados experimentais de evaporação acumulada foram a PE2 e PE3 (para ambos os solos) e PE4 (apenas para o NF), enquanto a que a menos adaptada para todos os casos foi a PE1. A escala da parcela, é, portanto, possível construir propriedades hidrodinâmicas efetivas a partir do método Beerkan

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:23:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1452064 bytes, checksum: 3c07661ce61a2de096f75bbba839cfd4 (MD5) Previous issue date: 2011-07-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Precision agriculture seeks the management of fields in order to maximize profit and reduce environmental impacts. For this, one must consider the spatial variability of the attributes that define the yield of agricultural crops. The management considering the variability of soil properties provides improvements in the management of inputs, however, a spatial database for this purpose requires a large number of soil samples. To map the soil attributes using direct samples generally is not the option most cost effective. Indirect samplings are preferable, and the apparent soil electrical conductivity (ECa) is a technique with high acceptance in precision agriculture. The objective of this work is to advance the knowledge about this technique by testing it in a Cerrado condition. Therefore, the sampling conditions, the spatial and temporal variability, and the usefulness these information for precision agriculture were evaluated. The results regarding the sampling condition show that when the soil moisture is higher, the ECa correlated most closely with soil attributes and correlated less with soil moisture and was considered to be the best condition for sampling. The spatial variability of ECa generated four classes when used the fuzzy c-means classifier. However, a method of analysis of soil samples within classes combined them in just two, which were distinct for the attributes most correlated with the ECa and the obtained semivariogram showed low discontinuity at the origin. These attributes were the potential of hydrogen (pH), base saturation (V), potential acidity (H + Al), iron (Fe) and full cation exchange capacity (T). The temporal variability of ECa was analyzed by using the principal component technique. The component that best described the temporal variability of ECw explained 18% of the total variability of the data and presented spatial dependence. This component was correlated with altitude, T and electrical conductivity of saturation extract (CEes). In this study the altitude was considered the attribute that most influenced the temporal variability of the ECa. In this study case, the ECa represented a good information for analysis of spatial variability of physical and chemical attributes of soil. / A agricultura de precisão busca o manejo dos campos de forma a maximizar o lucro e reduzir os impactos ambientais. Para tanto, deve-se considerar a variabilidade espacial dos atributos que definem a produtividade das culturas agrícolas. O manejo considerando a variabilidade de propriedades do solo proporciona melhorias no gerenciamento de insumos, entretanto, um banco de dados espacial para essa finalidade necessita de um grande número de amostras de solo. Por esse motivo o mapeamento de atributos do solo por meio de amostras diretas não é a opção com melhor relação custo/benefício. Amostragens indiretas são preferíveis e a condutividade elétrica aparente do solo (CEa) é uma técnica com elevada aceitação em agricultura de precisão. Esse trabalho tem o objetivo de avançar nos conhecimentos a respeito dessa técnica, testando-a em uma condição de Cerrado. Para tanto, foi avaliada as condições de amostragem, a variabilidade espacial, temporal e a utilidade dessas informações para a agricultura de precisão. Os resultados revelam que na condição de amostragem com teor de água no solo mais elevada, a CEa mais se correlaciona com atributos do solo e menos se correlaciona com o teor de água no solo, sendo considerada a melhor condição de amostragem. A variabilidade espacial da CEa gerou quatro classes, quando utilizando o classificador Fuzzy c-means. Entretanto, um método de análise de amostras de solo no interior das classes combinou-as em apenas duas, que foram distintas para os atributos mais correlacionados com a CEa e que apresentaram forte dependência espacial. Esses atributos foram, potencial hidrogeniônico (pH), saturação por bases (V), acidez potencial (H+Al), ferro (Fe) e capacidade total de troca catiônica (T). A variabilidade temporal da CEa foi avaliada por meio da análise de componentes principais. A componente que melhor descreveu a variabilidade temporal da CEa explicou 18 % da variabilidade total dos dados e apresentou dependência espacial. Essa componente correlacionou com a altitude, T e a condutividade elétrica do extrato de saturação (CEes). Nesse estudo, a altitude foi considerada o atributo que mais influenciou a variabilidade temporal da CEa. Para as condições desse trabalho a CEa representou uma boa informação para análise indireta de importantes atributos do solo.