Made available in DSpace on 2017-05-12T14:46:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunaGabriela.pdf: 6387160 bytes, checksum: ceef577d779a115a95309a987a447380 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / The objective of this paper was to present a study of spatial variability in different time periods of two experimental areas using geostatistical models scaling and spatial linear gaussian with multiple independent replications. In the first area under study, the scaling of semivariance function method and spatial linear model with multiple independent replications was used. The structures of spatial variability of the potassium content in soil and soybean yield in five agricultural years were compared. The results indicate similarity between the thematic maps produced according to individual models and maps generated using the model set to scaled semivariogram. The same happens to build thematic maps according to the individual models compared to maps generated according to the spatial linear models with multiple independent replications. Comparing the maps originated by the scaled model and spatial linear model with multiple repetitions, high levels of accuracy were obtained, which implies similarity of thematic maps built with these two methods. In the second area under study the interest was to use the spatial linear model with multiple independent replications to study the spatial variability of soybean yield in both years as a function of covariates soil resistance to penetration (RSP) and bulk density (Dens) in the layers 0-0.10, 0.10-0.20 and 0.20-0.30 m deep. In both studies, the structure of spatial variability estimated by spatial linear model with multiple independent replications caused reduction of computational time in the adjustment of models and the generation of thematic maps. / O objetivo deste trabalho foi apresentar um estudo de variabilidade espacial em diferentes períodos de tempo de duas áreas experimentais utilizando modelos geoestatísticos escalonados e espaciais lineares gaussianos com repetições múltiplas independentes. Na primeira área em estudo utilizou-se o método de escalonamento da função semivariância e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes. Compararam-se as estruturas de variabilidade espacial do teor de potássio no solo e da produtividade da soja em cinco anos agrícolas. Os resultados indicam semelhança entre os mapas temáticos elaborados segundo os modelos individuais e os mapas gerados segundo o modelo ajustado ao semivariograma escalonado. O mesmo ocorreu ao construir mapas temáticos segundo os modelos individuais comparados aos mapas gerados segundo os modelos espaciais lineares com repetições múltiplas independentes. Ao comparar os mapas originados pelo modelo escalonado e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes, obteve-se índices de acurácia altos, o que implica em semelhança dos mapas temáticos construídos com estes dois métodos. Na segunda área em estudo o interesse foi utilizar o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes para estudar a variabilidade espacial da produtividade da soja em dois anos agrícolas como função das covariáveis resistência do solo à penetração (RSP) e densidade do solo (Dens), nas camadas de 0-0,10, 0,10-0,20 e 0,20-0,30 m de profundidade. Em ambos os estudos, a estrutura de variabilidade espacial estimada pelo modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes ocasionou redução do tempo computacional no ajuste dos modelos e na geração de mapas temáticos.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunaGabriela.pdf: 6387160 bytes, checksum: ceef577d779a115a95309a987a447380 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / The objective of this paper was to present a study of spatial variability in different time periods of two experimental areas using geostatistical models scaling and spatial linear gaussian with multiple independent replications. In the first area under study, the scaling of semivariance function method and spatial linear model with multiple independent replications was used. The structures of spatial variability of the potassium content in soil and soybean yield in five agricultural years were compared. The results indicate similarity between the thematic maps produced according to individual models and maps generated using the model set to scaled semivariogram. The same happens to build thematic maps according to the individual models compared to maps generated according to the spatial linear models with multiple independent replications. Comparing the maps originated by the scaled model and spatial linear model with multiple repetitions, high levels of accuracy were obtained, which implies similarity of thematic maps built with these two methods. In the second area under study the interest was to use the spatial linear model with multiple independent replications to study the spatial variability of soybean yield in both years as a function of covariates soil resistance to penetration (RSP) and bulk density (Dens) in the layers 0-0.10, 0.10-0.20 and 0.20-0.30 m deep. In both studies, the structure of spatial variability estimated by spatial linear model with multiple independent replications caused reduction of computational time in the adjustment of models and the generation of thematic maps. / O objetivo deste trabalho foi apresentar um estudo de variabilidade espacial em diferentes períodos de tempo de duas áreas experimentais utilizando modelos geoestatísticos escalonados e espaciais lineares gaussianos com repetições múltiplas independentes. Na primeira área em estudo utilizou-se o método de escalonamento da função semivariância e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes. Compararam-se as estruturas de variabilidade espacial do teor de potássio no solo e da produtividade da soja em cinco anos agrícolas. Os resultados indicam semelhança entre os mapas temáticos elaborados segundo os modelos individuais e os mapas gerados segundo o modelo ajustado ao semivariograma escalonado. O mesmo ocorreu ao construir mapas temáticos segundo os modelos individuais comparados aos mapas gerados segundo os modelos espaciais lineares com repetições múltiplas independentes. Ao comparar os mapas originados pelo modelo escalonado e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes, obteve-se índices de acurácia altos, o que implica em semelhança dos mapas temáticos construídos com estes dois métodos. Na segunda área em estudo o interesse foi utilizar o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes para estudar a variabilidade espacial da produtividade da soja em dois anos agrícolas como função das covariáveis resistência do solo à penetração (RSP) e densidade do solo (Dens), nas camadas de 0-0,10, 0,10-0,20 e 0,20-0,30 m de profundidade. Em ambos os estudos, a estrutura de variabilidade espacial estimada pelo modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes ocasionou redução do tempo computacional no ajuste dos modelos e na geração de mapas temáticos.

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No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Mauricio_Fornalski.pdf: 2690628 bytes, checksum: e2befdb01ae8864fb80bc95757c1f588 (MD5) Previous issue date: 2018-02-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / A demanda da população por água é reconhecidamente um fator ligado a qualidade de vida e pode ser um indicativo de desenvolvimento econômico e social de uma determinada região. O Brasil, a exemplo de outros países em desenvolvimento, apresenta escassez em informações ligadas aos recursos hídricos, embora possua um vasto potencial hidrológico na maior parte do seu território. Neste contexto, a compreensão da dinâmica da água no solo é fundamental no estudo de bacias hidrográficas destacando-se principalmente pela influência em variáveis hidrológicas e hidrossedimentológicas. O monitoramento da umidade do solo em bacias hidrográficas apresenta alta complexidade devido principalmente a sua variabilidade espacial e temporal. Os atributos físico-hídricos fornecem informações importantes para diversas áreas do conhecimento como a estimativa da suscetibilidade do solo à erosão, modelagem hidrológica, projetos de irrigação, etc. Este trabalho teve como objetivo caracterizar nove atributos físico-hídricos e o carbono orgânico do solo visando avaliar a variabilidade espacial inerente à heterogeneidade fisiográfica da paisagem em uma bacia hidrográfica e validar a hipótese intrínseca da geoestatística. O estudo foi conduzido em uma sub-bacia hidrográfica do Arroio Pelotas denominada de Bacia Hidrográfica da Sanga Ellert (BHSE), localizada no município de Canguçu. A bacia possui área de aproximadamente 70ha e a altitude varia de 310,9 a 419,4 metros. As áreas estudadas compreendem basicamente uma classe de solos, os Neossolos. A estatística descritiva e a geoestatística foram utilizadas para se determinar a magnitude e a variabilidade espacial do carbono orgânico e dos seguintes atributos físico-hídricos do solo: Areia, argila, densidade do solo, porosidade total, macroporosidade, microporosidade, capacidade de campo, ponto de murcha permanente e condutividade hidráulica do solo saturado . A análise exploratória dos dados demonstrou ausência de normalidade para a maior parte das variáveis, exceto para o teor de areia, microporosidade e umidade na capacidade de campo. No campo da estatística clássica ainda podemos salientar correlações esperadas para estes atributos demonstradas pela matriz Correlação de Pearson, como para o teor de areia e a capacidade de campo; teor de argila e ponto de murcha permanente; Condutividade hidráulica do solo saturado com a densidade do solo e macroporosidade; e a microporosidade com a capacidade de campo. Para todos os atributos que apresentaram séries não normais foi empregado o estimador robusto de Cressie e Hawkins para a construção dos semivariogramas bem como para os atributos areia e capacidade de campo, que apresentaram outliers em suas séries de dados. Apenas para o atributo microporosidade foi empregado o estimador clássico de Matheron. Os resultados demonstraram que, exceto para os atributos físico-hídricos areia e argila, os demais atributos avaliados no presente trabalho demonstraram continuidade espacial e que a partir da malha amostral proposta foi possível identificar esta condição, bem com realizar a interpolação dos dados empregando a técnica da krigagem ordinária. / The population's demand for water is admittedly a factor linked to the quality of life and can be indicative of the economic and social development of a given region. Brazil, like other developing countries, has a shortage of information related to water resources, although it has a vast hydrological potential in most of its territory. In this context, the understanding of soil water dynamics is fundamental in the study of hydrographic basins, emphasizing mainly the influence on hydrological and hydrosedimentological variables. The monitoring of soil moisture in watersheds presents high complexity due mainly to its spatial and temporal variability. Soil hydro-physical attributes provide important information for several areas of knowledge, such as the estimation of soil susceptibility to erosion, hydrological modeling, irrigation projects, etc. The objective of this work was to characterize ten soil hydro-physical attributes in order to evaluate the spatial variability inherent to the physiographic heterogeneity of the landscape in a hydrographic basin and to validate the intrinsic hypothesis of geostatistics. The study was conducted in a sub-basin of Arroio Pelotas called the Sanga Ellert Basin (BHSE), located in the municipality of Canguçu. The basin has an area of approximately 70ha and the altitude varies from 310.9 to 419.4 meters. The studied areas basically comprise a class of soils, the Neosols. Descriptive statistics and geostatistics were used to determine the magnitude and spatial variability of the following soil physical-water attributes: Sand, clay, soil density, total porosity, macroporosity, microporosity, field capacity, permanent wilting point and saturated soil hydraulic conductivity and also to soil organic carbon,. The exploratory analysis of the data showed non-normality for most of the variables, except for the sand content, microporosity and field capacity. Falling on of classical statistics we can still emphasize expected correlations for these attributes demonstrated by the Pearson coefficient, as for the sand content and the field capacity; clay content and permanent wilting point; saturated soil hydraulic conductivity with soil density and macroporosity; and microporosity with field capacity. For all the attributes that presented non-normal series, the robust estimator of Cressie and Hawkins was used for the construction of semivariograms as well as for the attributes sand and field capacity, which presented outliers in their data. Only for the microporosity the Matheron's classical estimator has been used. The results showed that, except for the hydro-physical attributes sand and clay content, the other attributes evaluated in the present study demonstrated spatial continuity and that from the proposed sampling grid is possible to identify this condition, as well as to perform the data interpolation using the ordinary kriging technique.