As condições climáticas de determinada região são de importância estratégica para o planejamento agrícola. No entanto, é comum localidades distantes de alguma estação meteorológica. O presente mestrado teve o intuito de propor um modelo para estimar valores de temperatura média diária e precipitação diária em localidades sem informação meteorológica. Os dados climáticos foram obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia Agrícola (INMET) e da Agência Nacional de Águas (ANA). Estimaram-se equações para dados diários através da regressão linear múltiplas entre as variáveis temperatura média (Tm) versus altitude, latitude e longitude, desvio padrão da temperatura (T) versus altitude, latitude e longitude, precipitação média (Pm) versus altitude, latitude e longitude, Precipitação mínima (Pmin) versus altitude, latitude e longitude, precipitação máxima (Pmáx) versus altitude, latitude e longitude, desvio padrão da chuva (P) versus altitude, latitude e longitude, probabilidade de não chover (P) versus altitude, latitude e longitude, correlação da temperatura T) e precipitação P) com o dia anterior versus altitude, latitude e longitude para cada dia do ano e verificou-se a significância a 5% de probabilidade. Dessa forma, qualquer localidade passou a ter os parâmetros necessários para a gerar séries sintéticas, assumindo o processo multivariado contínuo. Para a criação da série sintética de temperatura usou-se Tm, T, T, os parâmetros usados na criação da série de precipitação foram Pmin, Pmáx, Pm, P e P. Foram geradas séries de 100 anos em 507 localidades para Temperatura média diária e mensal, além de Precipitação média diária e mensal. A capacidade de armazenamento de água (CAD) foi estimada em todas as localidades através de modelos de pedotransferência. Os teores de argila, silte, areia e matéria orgânica do solo usados na pedotransferência foram obtidos do levantamento de solo RADAM e interpolados através da geoestatística. Em todas as localidades foi feito o balanço hídrico pelo método de Tornthwaite com os respectivos valores estimados de temperatura e precipitação, além da CAD específica da localidade. A validação do modelo gerador de séries sintéticas foi feita utilizando índices de correlação entre valores observados e estimados. Usou-se a ERP (erro relativo padrão), o coeficiente de correlação linear (r2), o índice de concordância (d) e o produto entre o coeficiente de correlação e o índice de concordância, chamado de índice de confiança (c). Obteve-se índices de confiança baixos para a estimativa de temperatura média diária e muito baixos para a precipitação média diária. No entanto, o modelo teve bom desempenho para dados mensais, obtendo índices boa correlação linear e concordância para temperatura e precipitação. / The climatic conditions of any region could be of the extreme importance to the strategic analysis of agricultural planning. However, it\'s common fields that are far away from any meteorological station. This mastership proposes a model to estimate values of daily temperature and rainfall. The climatic data was collected from National Meteorological Agriculture Institute (INMET) and from National Water Agency (ANA). The equation made with linear multiple regression for daily data among the parameters average of temperature (Tm) versus altitude, latitude and longitude, standard deviation of temperature (T) versus altitude, latitude and longitude, average of rainfall (Pm) versus altitude, latitude and longitude, minimal rainfall (Pmin) versus altitude, latitude and longitude, maximum rainfall (Pmáx) versus altitude, latitude and longitude, standard deviation of rain (P) versus altitude, latitude and longitude, probability of not rain (P) versus altitude, latitude and longitude, correlation of temperature (T) and precipitation (P) between two consecutive days versus altitude, latitude and longitude. The analysis of significance was done with 5% of probability. Any location could obtain the parameters to generate synthetic series, using a multivariated continuous process. It was used Tm, T, T to create the synthetic series of temperature, the parameters used to create de synthetic series of rainfall were Pmin, Pmáx, Pm, P e P. 100 synthetic series were created in 507 locations for daily and monthly temperature and rainfall. The soil water capacity was estimated for all locations using a pedotransfer model. The percentage of clay, silt, sand and organic matter were obtained on the Soil Survey RADAM and interpolated by geoestatiscal analysis. All locations had the water balance done by Thornthwaite method with its respective estimated value of temperature and rainfall, using the specific soil water capacity of the location. The model validation of synthetic series generator was done using correlations index between observed and estimated values. Was used the relative pattern error (ERP), linear correlation (r2), concordance index (d) and the product of the last both index called reliable index (c). The reliable index obtained for daily temperature and rainfall was very low. However, the model had a good efficiency for monthly temperature and rainfall.

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In another part of this thesis, a comparative analysis was made between two types of geostatistics interpolation called kriging and co-kriging. The process of kriging interpolation proved itself sufficient for determining the price of land. The weight determination on environmental variables, economic and social is possible, during the process of co-kriging interpolation, however, variations different from the influence of the weights on the variables applied during the interpolation process for determining the price of land for agriculture, pasture or savanna. The weights defined for the secondary variables showed a higher correlation with the price of land for pasture. Finally, another factor analyzed in this thesis was the possible relationship between rural properties geo-referenced and registered by INCRA with the price of land in the state of Goiás, with the availability of certified professionals, with the densification of the geodetic network and cover and land use in the state. The study showed that the land market situation in the state of Goiás, in compliance with Federal Law 10.267/2001, is one of the most advanced work in Brazil and geo-referencing were performed independently of the price of land, availability of professionals, coverage and use soil and availability of landmarks of geodetic network in the state, however, for areas with native vegetation remaining, the process of geo-referencing rural properties is minor and can be considered that there is an inverse relationship between the process of deforestation and geo-referencing rural properties in the state of Goiás. / A determinação do preço da terra foi baseada no uso de geoestatística, levando-se em consideração variáveis de localização, socioeconômica e de infraestrutura nas análises realizadas por geoprocessamento. Para a determinação do preço da terra para agricultura, pastagem e vegetação nativa remanescente, foram realizadas análises topológicas baseadas no relevo, tipos de solos, cobertura e uso do solo, infraestrutura viária e na proximidade com os maiores centros urbanos do estado de Goiás e Distrito Federal. Observou-se que os maiores preços da terra para agricultura e pastagem estão concentrados na região sul e os maiores preços da terra para cerrado estão localizados ao norte do estado. Em outra etapa deste trabalho, foi realizada uma análise comparativa entre dois tipos de interpoladores geoestatísticos denominados krigagem e co-krigagem. O processo de interpolação por krigagem se mostrou suficiente para a determinação do preço da terra. A determinação de pesos sobre variáveis ambientais, econômicas e sociais é possível, durante o processo de interpolação por co-krigagem, contudo, ocorreram variações distintas da influência dos pesos aplicados sobre as variáveis durante o processo de interpolação para a determinação do preço da terra para agricultura, pastagem ou cerrado. Os pesos definidos para as variáveis secundárias apresentaram uma maior relação com o preço da terra para pastagem. Finalmente, outro fator analisado nesta tese foi a possível relação entre os imóveis rurais georreferenciados e cadastrados junto ao INCRA com o preço da terra no estado de Goiás, com a disponibilidade de profissionais certificados, com o adensamento da rede geodésica e com a cobertura e uso do solo no estado. O estudo mostrou que a situação fundiária no estado de Goiás, em atendimento à Lei Federal 10.267/2001, é uma das mais avançadas no Brasil e os trabalhos de georreferenciamento foram realizados independentemente do preço da terra, da disponibilidade de profissionais, da cobertura e uso do solo e da disponibilidade de marcos da rede geodésica no estado; contudo, para as áreas com vegetação nativa remanescente, o processo de georreferenciamento de imóveis rurais é menor, podendo-se considerar que há uma relação inversa entre o processo de desmatamento e o georreferenciamento de imóveis rurais no estado de Goiás.

Movido pelo crescimento populacional, a visão de sistemas sustentáveis tem despertado a atenção de diversos setores. Sendo um dos principais domínios economicamente ativo do país, a agropecuária vem buscando meios para se adequar a essa realidade. Nesse contexto, surgem as Boas Práticas Agropecuárias, das quais pode-se citar a Agricultura de Precisão, o pastejo rotacionado e o manejo ambiental, os quais se implementados em conjunto proporcionam um melhor gerenciamento da área de interesse. Assim, objetivou-se, aplicar conceitos de geoestatística e geoprocessamento para a obtenção de zonas de manejo de uma área de pastagem de capim Tanzânia, em São Carlos - SP, e delimitação de unidades de manejo para aplicação de calagem e adubação, com base no melhor método de interpolação. Com os resultados de análise de solo foram realizadas análises geoestatísticas para avaliação da dependência espacial dos atributos químicos, e a Validação Cruzada dos modelos adotados. Os mapas foram obtidos pelo método de interpolação por Krigagem Ordinária e a definição das zonas de manejo foi realizada por meio de lógica fuzzy. A partir dos mapas dos parâmetros químicos do solo gerou-se o mapa de zonas de manejo resultando em cinco zonas sendo: 0,02 ha (1,2% da área total) considerada como \"muito baixa\" fertilidade; 0,3 ha (18%) \"baixa\" fertilidade; 0,75 ha (44%) como \"média\" fertilidade; 0,55 ha (32%) como \"alta\" fertilidade e, 0,08 ha (4,8%) como \"muita alta\" fertilidade. A comparação dos métodos de interpolação demonstrou que a Krigagem Ordinária foi a melhor metodologia para o estudo. A geoestatística e o geoprocessamento demonstraram ser técnicas que auxiliam nas decisões estratégicas e complexas em relação ao gerenciamento do sistema de produção agrícola. / Movin by population growth, the vision of sustainable systems has attracted the attention of various sectors. Being one of the main areas economically active of the country, agriculture has been seeking ways to adapt to this reality. In this context, emerge the Good Farming Practices, which among them we can mention the Agriculture of Precision, the rotate pasture and environmental management, which if implemented together will provide a better management of the area of interest. The present study aimed to apply the concepts of geostatistics and gis to obtain areas of management of an area of pasture grass, Tanzania, São Carlos – SP, and delimitation of management units for the application of liming and fertilization, based on the best interpolation method. With the analysis results of the soil analyses were performed geo-statistical for evaluation of the dependence on the spatial attributes of chemicals. The maps were obtained by the method of interpolation by Kriging Ordinary and the definition of zones for the management was performed by fuzzy logic. From the maps of chemical parameters of the soil has resulted from the management zone map, resulting in five areas being: 0.02 ha (1.2% of total area) regarded as \"very low\" fertility; and 0.3 ha (18%) \"low\" fertility; 0.75 ha (44%) as \"average\" fertility; 0.55 ha (32%) as \"high\" fertility and, 0.08 ha (4.8%) as \"very high\" fertility. The comparison of the interpolation methods showed that Kriging Ordinary was the best methodology for the study. The geostatistics and gis have proved to be techniques that help with strategic and complex decisions in relation to the management of the agricultural production system.

Os experimentos florestais que estudam os efeitos de espaçamento devem adotar delineamentos distintos daqueles utilizados convencionalmente, por conta da grande demanda de área experimental dos delineamentos convencionais, o delineamento sistemático tipo \"leque\" é a forma mais viável de se executar este tipo de ensaio. Neste delineamento, as árvores são dispostas em diversos círculos concêntricos, de modo que, vários espaçamentos são gerados, porém, sem que haja possibilidade para a casualização. Para este tipo de experimento, convencionalmente são realizadas análises geoestatísticas que modelam o comportamento espacial de dependência entre os elementos, utilizando além da variável observada, as coordenadas das observações. Assim, é modelada uma função denominada semivariograma que explica esta dependência espacial, possibilitando a criação de um mapa de tendências denominado krigagem. Neste trabalho, são tratadas as variáveis de altura, diâmetro do fuste, diâmetro da copa, área da copa e volume cilíndrico de árvores de Canafístula, aos seis meses para altura e aos 13, 25 e 37 meses para todas as variáveis, após o plantio de mudas de Canafístula (Peltophorum dubium) em um experimento conduzido em Mato Grosso do Sul. Além da análise geoestatística, também é realizada a análise multivariada objetivando relacionar as variáveis por meio de medidas de correlação, efetuar a análise de componentes principais, de agrupamentos e discriminante. Além disso, é realizada a análise de medidas repetidas, objetivando avaliar o comportamento dessas variáveis ao longo dos períodos. Por fim, algumas formas combinadas de avaliar e interpretar os resultados são apresentadas, de modo a relacionar as análises já realizadas, calculando novos componentes principais para as variáveis, por período, efetuando a análise geoestatística dos componentes principais e avaliando o comportamento desses componentes ao longo do tempo. / Forest experiments which study the spacing effects should adopt different delineations from those conventionally used, due to the great demand for experimental area of conventional delineations, the systematic fan design is the most viable way to perform this type of test. In this design, the trees are arranged in several concentric circles, so that various spacings are generated, however, with no possibility for randomization. For this type of experiment, statistical analyses modeling the spatial behavior of dependence between the elements are conventionally performed using, in addition to the variable observed, the coordinates of the observations. Thus, a function called semivariogram that explains the spatial dependence is modeled, enabling the creation of a map of trends called kriging. In this paper, the variables of height, bole diameter, treetop diameter, area and its cylindrical volume of trees Canafistula, are treated at six months for height and at 13, 25 and 37 months for all variables after planting canafístula seedlings (Peltophorum dubium) in an experiment carried out in Mato Grosso do Sul. In addition to the geostatistical analysis, a multivariate analysis is also performed, aiming to relate the variables by correlation measures and performing the analysis of the main, grouping and discriminating components. Furthermore, the repeated measures analysis is performed aiming to evaluate the behavior of these variables over the periods. Finally, some combined ways to assess and interpret the results are presented in order to relate the previous analyses, calculating new key components for the variables, by period, performing the geostatistical analysis of the main components and evaluating the behavior of these components over time.

O solo é um importante sumidouro de carbono (C) atmosférico, uma vez que concentrações de CO2 da atmosfera podem ser atenuadas através de mecanismos de sequestro de C no solo. Nesse contexto, solos sob clima semi-árido estão sendo atualmente avaliados como potenciais sequestradores de C, sobretudo no processo de recuperação de áreas degradadas. No entanto, ainda há carência de informações referentes aos mecanismos envolvidos no sequestro de C. Adicionalmente, há incertezas nas estimativas dos estoques de C pela falta de conhecimento sobre sua variabilidade espacial devido à complexidade dos processos físicos, químicos e biológicos que influenciam o ciclo do referido elemento. As variações espaciais do C no solo estão relacionadas a fatores naturais e induzidos pelo homem e essas variações apresentam-se em diferentes escalas espaciais. Por tais motivos a presente pesquisa teve como objetivo avaliar a variabilidade espacial do C e de outros atributos físicos, químicos e biológicos do solo numa área de 100 ha destinada ao reflorestamento na região semi-árida do Rio Grande do Norte. Para tanto, foi estabelecida uma grade regular de 644 pontos amostrais espaçados de 40 m numa área localizada no município de Angicos (RN), pertencente à Universidade Federal Rural do SemiÁrido. Foram coletadas 1932 amostras de solo nas profundidades 0-0,1; 0,1-0,2; e 0,2-0,3 m para determinações de C, areia, silte, argila, pH, Na, P, Ca, Mg e K. Para determinar o C da biomassa microbiana (Cmic) foram utilizadas 156 amostras referentes à camada 0-0,1m. Com relação à densidade do solo (Ds) foram coletadas 246 amostras nas três profundidades mencionadas anteriormente. Adicionalmente, foram efetuados os seguintes cálculos: estoques de C, saturação por bases (V %), CTC (CTC(T)), saturação por Al (m) e soma de bases (SB). Os resultados foram submetidos à análise estatística descritiva clássica, seguida de análise geoestatística. O solo da área apresenta predominância de textura muito arenosa, baixa CTC e teores de C e Cmic; altos valores de Ds, acidez elevada e médios teores P e bases disponíveis. Estes resultados são comuns em solos de região semi-árida sob Caatinga em decorrência das condições climáticas desfavoráveis. Na análise descritiva a maioria dos atributos avaliados apresentou normalidade na sua distribuição. Os coeficientes de variação (CV) foram classificados como médios para a maioria dos atributos, a dependência espacial foi moderada com média geral dos alcances de 135 m. A maioria dos atributos ajustou-se ao modelo esférico. Na avaliação da eficiência dos modelos ajustados, tanto a validação interna como a externa apresentaram comportamentos semelhantes. A modelagem aplicada permitiu estimar o alcance e a magnitude das dependências espaciais. Por meio da krigagem foi efetuada a interpolação dos dados e gerados os mapas de variabilidade espacial para os atributos físicos, químicos e biológicos estudados. Os resultados obtidos nesta pesquisa ressaltam a importância do entendimento da variabilidade espacial do C e outras propriedades do solo, informações que servem como ponto de referência inicial (linha de base) e tem implicações importantes para futuras avaliações do impacto no sequestro de C e do potencial produtivo de Jatrofa na região semi-árida do Nordeste Brasileiro. / Soil is an important carbon (C) sink, since atmospheric CO2 concentrations can be attenuated by soil C sequestration. In this context, soils under semi-arid conditions are being evaluated as potential soil C sinks, mainly considering the process of rehabilitation of degraded areas. However, little information is available on the mechanisms associated with soil C sequestration. Moreover, there are uncertainties on soil C stocks estimates because of the lack of knowledge about its spatial variability due to the complexity of physical, chemical and biological processes that directly influence soil C cycle. Soil C spatial variability is associated with a series of natural and human-induced factors and those variations can be expressed in different spatial scales. Therefore, the main objective of the present study was to evaluate the spatial variability of C and soil physical, chemical and biological attributes in a 100 ha area destined to reforestation in the semi-arid region of Rio Grande do Norte (RN), Brazil. In order to do that, a regular grid (40 x 40 m) of 644 sampling points was defined in an area located in the city of Angicos (RN) that belongs to the Universidade Federal Rural do Semi-Árido. Samples from the 0-0,1; 0,1-0,2; e 0,2- 0,3 m soil layers were collected in each sampling point totalizing 1932 soil cores that were used for the following analyses: C, sand, silt, clay, pH, Na, P, Ca, Mg and K. For microbial biomass C, 156 samples were used from the 0-0,1 m soil depth. Samples for soil bulk density (total of 246 samples) were collected in the three mentioned soil layers. Additionally, the following calculations were performed: soil C stocks, base saturations, cation exchange capacity and aluminum saturation. The results were analyzed using classical descriptive statistics and geostatistics. The soil at the studied area is very sandy and presented low values of cation exchange capacity, C content and microbial biomass; high values of bulk density and soil acidity and medium values of P content and available bases. Those results are typical for soils under native vegetation at the semi-arid region due to unfavorable climatic conditions. From the descriptive analyses, the majority of the studied attributes presented normal distribution. The coefficients of variation (CV) for the majority of the studied attributes presented medium values; the spatial dependence was moderated with mean range value of 135 m. The majority of the attributes were fitted by the spherical model. Assessment of model adjustment efficiency was performed through internal and external validations and both presented similar trends. The application of modeling technique provides estimations of the range and the spatial dependence magnitude of the evaluated soil attributes. Using kriging techniques, analytical results were interpolated and maps were generated to show the spatial variability of the soil physical, chemical and biological properties. The results from the present study stressed the importance of adequately understand C and other soil properties spatial variability. Such information has important implications for future assessments of soil C sequestration and is useful for potential production of Jatropha in the semi-arid condition of the Brazilian northeast region.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciele_texto.pdf: 972546 bytes, checksum: 4159555de632249d0c83764a3aecc74c (MD5) Previous issue date: 2011-07-07 / Studies on spatial variability of soybeans yield are of great importance for the development of new technologies that improve the world agricultural production. One of methods that allows this study is geostatistics. The geostatistical analysis makes possible the predictions of results and one of its products are thematic maps. Thus, this trial describes some techniques to draw and compare thematic maps using kriging. The analysis was based on data from soybean yield in t ha−1 according to harvest year 2004/2005 in an experimental area with sampling grades whose distances were: 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m and 100x100 m plus a harvest monitor. The maps were compared using error matrix and confusion matrix. In addition, there was a better accuracy of the spatial variability maps that were drawn, while the analysis of coefficients of accuracy allows a better planning of sampling mesh for future studies. The measures of accuracy that were obtained by error matrix are significant options to make comparison among thematic maps, once they provide global indices and also by classes. / Com o aumento da produção agrícola mundial, o processo de produção agrícola tornou-se alvo do estudo de diversos pesquisadores. Estudos sobre a variabilidade espacial da produtividade da soja são de grande importância para o desenvolvimento de novas tecnologias, que beneficiam a agricultura. A análise geoestatística torna possível realizar previsões dos resultados, tendo como um de seus produtos os mapas temáticos. Este trabalho descreve algumas técnicas para a construção e comparação de mapas temáticos, utilizando a krigagem. A análise foi realizada com dados da produtividade de soja em t ha−1 do ano agrícola 2004/2005 numa área experimental com grades de amostragem com distâncias de 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m, 100x100 m e monitor de colheita, comparando-se os mapas, utilizando a matriz de erros e a matriz de confusão. Além de uma melhor precisão dos mapas de variabilidade espacial gerados, a análise dos índices de acurácia possibilita um melhor planejamento das malhas amostrais para futuros estudos. As medidas de acurácia obtidas por meio da matriz de erros são opções significativas para realizar a comparação entre mapas temáticos, uma vez que fornecem índices globais e também por classes.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clementina Scherpinski.pdf: 2317997 bytes, checksum: 6fb30fbe757979a6729f5d4bcb2a8a22 (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / Studies that involve the physical attributes and hydrics of the soil are important for the development of the maintainable agriculture. When the areas of cultivated lands are used with intense agricultural production, the soil presents alterations in their physical attributes and hydrics. The economical viability of the agricultural production depends of these attributes and it requests more detailed studies about the space variability of the soils. Among the attributes hydrics stands out the Hydraulic Conductivity that is characterized by the easiness with that the water is driven through the soil and it is important for a good development of the agriculture. Nowadays, the Hydraulic Conductivity of the soil is one of the main parameters used for studies that involve the flow of water in the soil. This work has for objective to study the space variability of the physical attributes (bulk density, micro porosity, macro porosity, total porosity) and attributes hydrics (hydraulic conductivity, infiltration of the water in the soil of the soil) and of the productivity of the soy, with focus in Agriculture of Precision. It was looked for to understand the behavior of the attributes of the physical space, linked to the agricultural production of the soy in a commercial area in the West of Paraná. For the analyses of the attributes in study variograms and graph h-scatterplot were used for the verification of the structure of space dependence and construction of thematic maps through the ordinary kriging. For the verification of the space correlation of the physical attributes and hydrics studied with the productivity of the soy crossed variograms were built. In general all of the attributes presented space dependence except for the attribute Density of the Soil in the depth (0 - 10 cm). It was found space correlation between the Productivity of the Soy and the Density of the Soil in the two studied depths and also between the Productivity and the attributes Microporosidade (0 - 10 cm), Macroporosidade (10 - 20 cm) and Total Porosity of the Soil (10 - 20 cm). Therefore, it was considered appropriated the use of geostatistic for this study. / Estudos que envolvam os atributos físicos e hídricos do solo são de suma importância para o desenvolvimento da agricultura sustentável. Quando as áreas de terras cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações em seus atributos físicos e hídricos. A viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos e requer estudos detalhados sobre a variabilidade espacial dos solos. Dentre os atributos hídricos destaca-se a Condutividade Hidráulica que se caracteriza pela facilidade com que a água é conduzida através do solo e é de fundamental importância para um bom desenvolvimento da agricultura. Atualmente, a Condutividade Hidráulica do solo é um dos principais parâmetros utilizados para estudos que envolvam o fluxo de água no solo. Este trabalho tem por objetivo estudar a variabilidade espacial dos atributos físicos (densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, porosidade total) e atributos hídricos (condutividade hidráulica, infiltração da água no solo) e da produtividade da soja, com enfoque em Agricultura de Precisão. Buscou-se entender o comportamento dos atributos do espaço físico, ligados à produção agrícola da soja em uma área comercial na região Oeste do Paraná. Para as análises dos atributos em estudo foram utilizados semivariogramas e envelopes para a verificação da estrutura de dependência espacial e construção de mapas temáticos através da krigagem ordinária. Para a verificação da correlação espacial dos atributos físicos e hídricos estudados com a produtividade da soja foram construídos semivariogramas cruzados. De modo geral todos os atributos apresentaram dependência espacial com exceção do atributo Densidade do Solo na profundidade (0 10 cm). Foi encontrada correlação espacial entre a Produtividade da Soja e a Densidade do solo nas duas profundidades estudadas e também entre a Produtividade e os atributos Microporosidade (0 10 cm), Macroporosidade (10 20 cm) e Porosidade Total do Solo (10 20 cm). Considerou-se o uso da geoestatistica adequado para este estudo.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Michelan.pdf: 1556017 bytes, checksum: afb5e635f0be1f33237cf8c8081a3aa1 (MD5) Previous issue date: 2005-06-27 / The automation of the the monitorated harvest ends introducing systematic errors to the process, for this reason, a methodology of filtering of data became necessary for obtaining confident maps and it treats about the mean error factor, which is the delay time. The delay time is that spent between the cutting of the plant by the platform s bar and the passage of the grain by the sensor of productivity and humidity. For its determination, a data set will be analysed with 10 different delay time, from 0 to 27 seconds, in an interval of 3 seconds. The filtering begins by the determination of the time of stuffing and emptying that is the one which all the spaces and internal components of the combine are filled or deflated by the grains mass occurred in each input and output of the combine. In this process were eliminated 5,69% of the total points, being the process more efficient in the elimination of points, because it acts mainly in the plot s heads, where the most errors occurs. For the width error of platform were eliminated only 0,09% of the points of data. At the points having sign fails of GPS differential correction, in average 2,04% were eliminated. In the filtering of data, in average 2,27 % of the points were eliminated. In localization errors, all the points having until one meter of distance were removed, eliminating in average 0,14% of the data. At the end of the filtering process, the subsequent phase was the determination of the correct delay time for the variables humid productivity, humidity and elevation. As the delay time is directly linked with the combine speed inside the transport, areas with homogeneous speed were considerated. Each one of the 12 sub- areas from 10 data sets were submitted to the process of analysis of spatial dependence of the better semivariogram´s adjust. The trend more emphasized in the tabulation of the semivariogram parameters is the linearity of the nugget effect for the factor elevation, originating from own absence of the delay time of this data, since the elevation is passed joinly to the geodetic coordinates by DGPS, for the harvest monitor. The determination method of the delay time and the filtering process were satisfactory, meanly for humid productivity and humidity, despite of the high natural data variability. / A colheita monitorada é feita de vários processos, e nesses, podem ocorrer erros, por isso, uma metodologia de filtragem de dados torna-se necessária para obtenção de mapas confiáveis e ela gira em torno do principal fator de erro, que é o tempo de atraso. O tempo de atraso é aquele despendido entre o corte da planta na barra de corte da plataforma e a passagem do grão pelo sensor de produtividade e umidade. Para determinação destes erros, um conjunto de dados foi analisado com 10 tempos de atraso diferentes, sendo de zero a 27 segundos, com um intervalo de 3 segundos. A filtragem começa pela determinação do tempo de enchimento e esvaziamento, que é o tempo em que todos os espaços e componentes internos da colhedora são preenchidos, ou esvaziados, pela massa de grãos, ocorrida em cada entrada e saída da colhedora. Neste processo foram eliminados 5,69% dos pontos totais, sendo o processo que mais eliminou pontos, pois, atuou principalmente nas cabeceiras do talhão, onde ocorreu a maioria dos erros. Para o erro de largura de plataforma foram eliminados apenas 0,09% dos pontos de dados. Nos pontos com falha do sinal de correção diferencial do GPS, foram eliminados em média 2,04%. Na filtragem de dados de umidade, foram eliminados em média 2,27% dos pontos. Em erros de localização, foram removidos todos os pontos com até um metro de distância, eliminando em média 0,14% dos dados. Ao término do processo de filtragem, a etapa subseqüente foi à determinação do correto tempo de atraso para as variáveis produtividade úmida, umidade e altitude. Consideraram-se 12 zonas com velocidades de deslocamento homogêneas. Cada uma das 12 zonas dos 10 conjuntos de dados foram submetidas ao processo de análise de dependência espacial. O resultado mais marcante na analise espacial dos dados é a linearidade dos efeitos pepita para o fator elevação, proveniente da própria falta do tempo de atraso destes dados, já que a elevação é transmitida juntamente com as coordenadas geodésicas pelo DGPS, para o monitor de produtividade. O método de determinação dos tempos de atraso e o processo de filtragem foram satisfatórios, principalmente para produtividade úmida e umidade, apesar da alta variabilidade natural dos dados.

Entre as técnicas de análise exploratória de dados espaciais encontram-se os indicadores de associação espacial, que mensuram o grau de dependência espacial dos dados analisados e são aplicáveis apenas a dados quantitativos. Outro procedimento disponível é a geoestatística, a qual se baseia no variograma, descrevendo quantitativa e qualitativamente a estrutura espacial de determinada variável. Neste trabalho, utilizam-se conceitos do variograma para desenvolver um indicador de associação espacial global (SIVAR-G) e um indicador de associação espacial local (SIVAR-L). São utilizados dois bancos de dados: dados binários de escolha modal de uma Cidade Fictícia e dados de média de viagens por modo automóvel por domicílio para um recorte da região central da cidade de São Paulo (Pesquisa de Mobilidade 2012). Em ambos os casos, o indicador global, para diferentes vizinhanças, foi calculado com base em valores padronizados, provenientes do variograma experimental e teórico. Em seguida, aplicou-se um teste de hipótese baseado em pseudo-significância para avaliar a significância do indicador proposto previamente. Por fim, os resultados do indicador proposto foram comparados ao índice de Moran, calculado com os mesmos parâmetros. Para o indicador local, foi elaborado um procedimento similar, porém os cálculos foram feitos pontualmente. Cada observação do banco de dados teve um variograma experimental calculado e um variograma teórico modelado para uma análise omniderecional. Um teste de hipótese similar ao do indicador global foi desenvolvido e aplicado. Assim obtiveram-se indicadores de associação espacial local ponto a ponto. Conclui-se que o indicador SIVAR-G possui desempenho satisfatório na estimação de associação espacial para dados contínuos e binários, mostrando-se sensível a anisotropia dos dados. O indicador SIVAR-L é capaz de identificar \"bolsões\" de associação espacial. É aplicável a dados contínuos e binários. Os indicadores propostos permitem a modelagem de variogramas teóricos globais e locais, fornecendo uma maior riqueza de detalhes da estrutura espacial dos dados. Os indicadores SIVAR baseiam-se na dissimilaridade espacial, enquanto o índice de Moran e LISA baseiam-se na similaridade espacial. / Among the exploratory spatial data analysis tools, there are the indicators of spatial association, which measure the degree of spatial dependence of the analyzed data and can be applied to quantitative data. Other procedure available is the geoestatistics, which is based on the variogram, describing quantitatively and qualitatively the spatial structure of a variable. The aim of this thesis is to use the concept of the variogram to develop a global indicator of spatial association (SIVAR-G) and a local indicator of spatial association (SIVAR-L). Two data bases were used: binary data of travel mode choice of a hypothetical city and mean of automobile trips by household to a region of São Paulo\'s center (Mobility Survey, 2012). In both cases, the global indicator, for different neighborhoods, was calculated based on standardized values, derived from the experimental and theoretical variogram. Then, a pseudo-significance test was applied to evaluate the significance of the previously proposed indicator. The results of the proposed indicator were compared to Moran\'s I, calculated with the same parameters. For the local indicator, it was made a similar procedure, however the calculation was punctual. For each observation of the database, it was calculated experimental variogram and adjusted a theoretical variogram for a omnidirectional analysis. A hypothesis test similar to the one applied in the global indicator was developed and applied. Therefore, it was obtained local indicators point by point. It was concluded that the indicator SIVAR-G has a satisfactory performance for spatial association of binary and continuous data, with sensibility for anisotropy cases. The SIVAR-L indicator is able to identify spatial association pockets and outliers. The local indicator is suitable for continuous and binary data. The developed indicators allow the modeling of theoretical global and local variograms, providing more details of the spatial structure of the data. The SIVAR indicators are based on spatial dissimilarity, while the Moran and LISA index are based on spatial similarity.

Brazil is the world's largest orange producer (Citrus sinensis L. Osbeck), whose production in 2014/2015 amounted to approximately 16.7 million metric tons and with an expected decrease in production of 14.3 million metric tons for the 2015/2016 crop. The orange production would be even greater, if it were not for damages caused by citrus leprosis viruses (Citrus Leprosis Virus - CiLV), transmitted by citrus leprosis mites of the genus Brevipalpus spp. found in all citrus producing regions of the world. Citrus leprosis is considered one of the most important viruses in citrus orchards in Brazil with significant results on the reduction of production and life span of plants, due to lesions and premature fall of fruits and leaves. It may also cause death of branches and shoots. Thus, researches aimed at the proper management of the virus vector are becoming increasingly necessary to reduce production costs and increase fruit quality and plant longevity. Therefore, studies were carried out in an area of monoculture of citrus, and in other areas with system of cultivation in consortium of citrus with teak, in the citrus growing areas of the state of Pará aiming to study the spatial distribution of citrus leprosis associated with its vector and abiotic factors in the Brazilian Amazon through geostatistics, and to test the spatial distribution by means of dispersion indices Morisita index (Iδ), Green coefficient (Cx), exponent k of the negative binomial distribution, Taylor's power law, and estimation of the common k exponent) to elaborate a sequential sampling plan for the citrus leprosis mite under local conditions, in order to optimize the sampling method. It was verified that for the methods studied, the citrus leprosis and its vector presented an aggregated spatial distribution in the two evaluated citrus cultivation systems. Using geostatistics, it was verified that the spatial dependence of the citrus leprosis mite varied from 15 to 80 meters in a monoculture system, and from 28 to 44 meters in a consortium system with teak, whereas for citrus leprosis the spatial dependence was from 25 to 75 meters in monoculture, and 20 to 40 meters in a consortium system. For the sequential sampling plan, it is concluded that the spatial distribution model that best represented the data was the Negative Binomial Distribution and, for the number of mites per plant, the expected maximum number of sample units for decision making is 21 mites per plant in both cropping systems, while for the number of mites in six branches this value is 28 sample units. / O Brasil é o maior produtor mundial de laranja (Citrus sinensis L. Osbeck), com uma produção na safra 2014/2015 de aproximadamente 16,7 milhões de toneladas e com expectativa de diminuição de produção para 14,3 milhões de toneladas para a safra 2015/2016. A produção da laranja seria ainda maior se não fosse os danos causados pela leprose dos citros (Citrus Leprosis Virus – CiLV), transmitida pelos ácaros da leprose dos citros, do gênero Brevipalpus spp., que são encontrados em todas as regiões no mundo produtoras de citros. A leprose dos citros é considerada uma das mais importantes viroses dos pomares citrícolas no Brasil devido aos efeitos significativos na redução da produção e no período de vida das plantas, causado por lesões e queda prematura dos frutos e folhas, podendo ainda ocasionar morte de ramos e brotações. Dessa forma, trabalhos que visem ao manejo adequado do vetor do vírus, tornam-se cada vez mais necessários para que sejam reduzidos os custos de produção e se aumente a qualidade dos frutos e longevidade das plantas. Neste trabalho, foram realizados estudos em uma área de monocultivo de citros e em outra área com sistema de cultivo em consórcio de citros com teca, no pólo citrícola do estado do Pará, com objetivo de se estudar a distribuição espacial da leprose dos citros associada ao seu vetor e fatores abióticos na Amazônia brasileira, por meio da geoestatística, e também estudar a distribuição espacial por meio de índices de dispersão (índice de Morisita (Iδ), coeficiente de Green (Cx), expoente k da distribuição binomial negativa, lei da potência de Taylor e estimativa do expoente k comum) para elaborar um plano de amostragem sequencial para o ácaro da leprose dos citros em condição local, afim de otimizar o método de amostragem. Verificou-se que os métodos estudados, a leprose dos citros e seu vetor, apresentaram distribuição espacial agregada nos dois sistemas de cultivo de citros avaliados. Com a utilização da geoestatística, verificou-se que a dependência espacial do ácaro da leprose dos citros variou de 15 a 80 metros em sistema de monocultivo e de 28 a 44 metros em sistema consorciado com teca, enquanto que para leprose dos citros a dependência espacial foi de 25 a 75 metros em monocultivo e 20 a 40 metros em sistema consorciado. Para o plano de amostragem sequencial conclui-se que o modelo de distribuição espacial que melhor representou os dados foi o da Distribuição Binomial Negativa e, para o número de ácaros por planta, o número máximo esperado de unidades amostrais para tomada de decisão é de 21 unidades amostrais, enquanto que para o número de ácaros em seis ramos esse valor é de 28 unidades amostrais.