Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denise.pdf: 4576988 bytes, checksum: e7402e2569d1f12da9ffb8dcadfd665c (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / Soy is one of the main crops in Brazil and in the region of Cascavel / PR, where agricultural production is large, although some factors that affect productivity, monitoring and process management have been diagnosed by geostatistical models for analysis of agricultural data. Studies on the spatial variability of soil attributes associated with soybean yield, provide recommendations for doses o with varied rates, according to the maps created by spatial models. The diagnostic study on influential points is a recommended procedure for studies on spatial variability. Detecting the influential points through local influence allows measuring the changes that these points have influence on and the construction of the thematic map. This paper aims to present studies on local influence in linear spatial models considering as dependent variable soybean yield and as covariates Carbon (C), Calcium (Ca), Potassium (K), Magnesium (Mg), Manganese (Mn) and Phosphorus (P). The study on local influence is held in the response variable and the covariates using additive disturbances. The techniques of local influence diagnostics, according to the final results, were efficient in identifying outliers considered influential variables for the individual linear spatial model / A soja é uma das principais culturas agrícolas do Brasil, em particular da região de Cascavel/PR, onde a produção agrícola é grande, mas com fatores que afetam a produtividade, o monitoramento e o gerenciamento do processo, diagnosticados por modelos geoestatísticos para análise de dados agrícolas. Os estudos de variabilidade espacial dos atributos do solo, associados à produtividade da soja, possibilitam a recomendação da dosagem de insumos com taxas variadas, de acordo com os mapas construídos pelos modelos espaciais. O estudo de diagnóstico de pontos influentes é um procedimento recomendado nos estudos da variabilidade espacial. Detectar os pontos influentes, por meio da influência local, possibilita medir as alterações que esses pontos influenciam nos resultados e na construção do mapa temático. Este trabalho tem como objetivo apresentar estudos de influência local em modelos espaciais lineares, considerando como variável resposta a produtividade da soja e como covariáveis o Carbono (C), o Cálcio (Ca), o Potássio (K), o Magnésio (Mg), o Manganês (Mn) e o Fósforo (P). O estudo da influência local é realizado na variável resposta e nas covariáveis por meio de perturbações aditivas. As técnicas de influência local, de acordo com os resultados obtidos, foram eficientes na identificação de valores atípicos para as variáveis analisadas individualmente e utilizando modelo espacial linear

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denise.pdf: 4576988 bytes, checksum: e7402e2569d1f12da9ffb8dcadfd665c (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / Soy is one of the main crops in Brazil and in the region of Cascavel / PR, where agricultural production is large, although some factors that affect productivity, monitoring and process management have been diagnosed by geostatistical models for analysis of agricultural data. Studies on the spatial variability of soil attributes associated with soybean yield, provide recommendations for doses o with varied rates, according to the maps created by spatial models. The diagnostic study on influential points is a recommended procedure for studies on spatial variability. Detecting the influential points through local influence allows measuring the changes that these points have influence on and the construction of the thematic map. This paper aims to present studies on local influence in linear spatial models considering as dependent variable soybean yield and as covariates Carbon (C), Calcium (Ca), Potassium (K), Magnesium (Mg), Manganese (Mn) and Phosphorus (P). The study on local influence is held in the response variable and the covariates using additive disturbances. The techniques of local influence diagnostics, according to the final results, were efficient in identifying outliers considered influential variables for the individual linear spatial model / A soja é uma das principais culturas agrícolas do Brasil, em particular da região de Cascavel/PR, onde a produção agrícola é grande, mas com fatores que afetam a produtividade, o monitoramento e o gerenciamento do processo, diagnosticados por modelos geoestatísticos para análise de dados agrícolas. Os estudos de variabilidade espacial dos atributos do solo, associados à produtividade da soja, possibilitam a recomendação da dosagem de insumos com taxas variadas, de acordo com os mapas construídos pelos modelos espaciais. O estudo de diagnóstico de pontos influentes é um procedimento recomendado nos estudos da variabilidade espacial. Detectar os pontos influentes, por meio da influência local, possibilita medir as alterações que esses pontos influenciam nos resultados e na construção do mapa temático. Este trabalho tem como objetivo apresentar estudos de influência local em modelos espaciais lineares, considerando como variável resposta a produtividade da soja e como covariáveis o Carbono (C), o Cálcio (Ca), o Potássio (K), o Magnésio (Mg), o Manganês (Mn) e o Fósforo (P). O estudo da influência local é realizado na variável resposta e nas covariáveis por meio de perturbações aditivas. As técnicas de influência local, de acordo com os resultados obtidos, foram eficientes na identificação de valores atípicos para as variáveis analisadas individualmente e utilizando modelo espacial linear

This paper investigates the nexus between regional income levels and inequality. We present a novel small-scale inequality database for Austrian municipalities to address this question. Our dataset combines individual tax data of Austrian wage tax payer on regionally disaggregated scale with census and geographical information. This setting allows us to investigate regional spillover effects of average income and various measures of income inequality. Using this data set we find distinct regional clusters of both high average wages and high earnings inequality in Austria. Furthermore we use spatial econometric regressions to quantify the effects between income levels and a number of inequality measures such as the Gini and 90/10 quantile ratios. (authors' abstract) / Series: Department of Economics Working Paper Series

The variability in crop production oleraceous affects planning and the quality of experiments, inflating the experimental error, and leading to erroneous conclusions with low experimental precision and reliability. The objectives of this study were to scale the number of plants and crops necessary for there to be improving the precision of estimates of production in vegetable crops, test geostatistics and modeling tool and verify the spatial dependence of fruit production of vegetable crops. From the blank experiments production data, obtained from protected cultivation with crops of zucchini, peppers and snap beans, the Department of Agronomy of the Federal University of Santa Maria, was applied the response surface model with variable dependent on the coefficient of variation and independent plot size and number of samples. Semivariograms were made in production data processed in indicators with the average cutoff point, in different simulations of plot sizes and crop groupings, and set the theoretical models spherical, exponential and Gaussian. For the zucchini the best combination of plot size and the number of crops, is seven base units and half of the production cycle, in both growing seasons. For the peppers, using 23 basic units and three harvests per plot grouped, regardless of seasonal growing season, yields greater experimental precision. For bean-to-pod lower coefficients of variation are in plots with 12 basic units (24 plants), for cultures performed in the greenhouse and field and 14 basic units for crops in the tunnel, the seasonal fall-winter season. In seasonal spring-summer season the plot size was 15 basic units for crops and the tunnel to the field. Seasonal stations in both the best grouping to use the harvest was complete. Theoretical models of spherical semivariogram, exponential and Gaussian estimates show weak spatial dependence. The average fresh weight of the fruit has random distribution within the farming environments not influenced plot size or number of harvests. / A variabilidade produtiva em cultivos olerícolas afeta o planejamento e a qualidade de experimentos, inflacionando o erro experimental, e levando a conclusões errôneas, com baixa precisão experimental e confiabilidade. Os objetivos deste estudo foram dimensionar o número de plantas e colheitas necessárias para que haja melhoria da precisão nas estimativas de produção em culturas olerícolas, testar a geoestatística como ferramenta de modelagem e verificar a dependência espacial entre a produção de frutos dos cultivos olerícolas. A partir dos dados de produção de experimentos em branco, realizados em cultivo protegido com as culturas de abobrinha italiana, pimentão e feijão-vagem, no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria, foi aplicado o modelo de superfície de resposta, com variável dependente o coeficiente de variação e, independentes, o tamanho de parcela e o número de colheitas. Foram realizados semivariogramas dos dados de produção transformados em indicadores tendo a média como ponto de corte, em diferentes simulações de tamanhos de parcela e agrupamentos de colheita, sendo ajustado os modelos teóricos esférico, exponencial e gaussiano. Para a abobrinha italiana a melhor combinação entre o tamanho de parcela e o número de colheitas, é de sete unidades básicas e metade do ciclo produtivo, em ambas estações de cultivo. Para o pimentão, com o uso de 23 unidades básicas por parcela e 3 colheitas agrupadas, independente da estação sazonal de cultivo, obtém-se maior precisão experimental. Para o feijão-de-vagem os menores coeficientes de variação são em parcelas com 12 unidades básicas (24 plantas), para os cultivos realizados em estufa e campo e de 14 unidades básicas para os cultivos em túnel, na estação sazonal outono-inverno. Na estação sazonal primavera-verão o tamanho de parcela foi de 15 unidades básicas para os cultivos a túnel e a campo. Em ambas estações sazonais o melhor agrupamento de colheita foi a utilização do total. Os modelos teóricos de semivariograma esférico, exponencial e gaussiano estimados apresentam fraca dependência espacial. A média da massa fresca de frutos possui distribuição aleatória dentro dos ambientes de cultivo não sofrendo influência do tamanho de parcela ou do número de colheitas realizadas.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-02-03Bitstream added on 2014-06-13T19:22:14Z : No. of bitstreams: 1 batista_if_dr_botfca.pdf: 2032876 bytes, checksum: 0694564839f9eaa79b1f105ba874404e (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O presente trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade de alguns atributos físicos e químicos do solo e de produtividade de alface (massa de matéria fresca da parte aérea total- F; massa de matéria fresca da parte aérea comercial - MFC; massa de matéria seca da parte aérea comercial - MSC e diâmetro de cabeça comercial - DCC), oferecendo subsídios ao mapeamento da estufa em diferentes zonas de manejo de água e nutrientes, almejando uma maior produtividade de alface e a irrigação de precisão, com a otimização do uso da água e de nutrientes. O experimento foi conduzido em uma estufa com alface irrigada por gotejamento e malha de amostragem com 152 pontos, na Fazenda Experimental São Manuel, da Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Câmpus de Botucatu, no município de São Manuel, Estado de São Paulo, Brasil. Todos os atributos estudados apresentaram dependência espacial forte; com exceção do atributo DCC que apresentou dependência moderada e do atributo MSC que não apresentou dependência espacial; os valores de umidade até 1,15 m apresentaram dependência espacial e valores de granulometria apresentaram dependência espacial variando de 1,35 m a 4,53 m; os valores de atributos químicos do solo nos períodos I e II apresentaram dependência espacial variando de 0,93 m a 10,52 m; os valores de atributos de produtividade de alface apresentaram alcance de dependência espacial de 0,41 m a 0,72 m; a krigagem mostrou-se um bom interpolador para a estimação de valores não amostrados; dos dados obtidos, apenas MF x MFC, MF x DCC e MFC x DCC apresentaram correlação; o mapa da aplicação de água 2 apresentou duas zonas distintas para o manejo da irrigação; a variabilidade espacial encontrada para a umidade influenciou no desenho do sistema de irrigação; considerando-se a necessidade da cultura em nutrientes, não foi... . / The objective of this work was to study the variability of some physical and chemical soil attributes and lettuce yield attributes (mass of total shoot fresh matter - MF; mass of commercial shoot fresh matter - MFC; mass of commercial shoot dry matter - MSC and commercial diameter of the head - DCC); offering subsidies to the mapping of the greenhouse in different areas of water and nutrients management, longing for a larger yield lettuce and the precision irrigation, with the optimization of the use of the water and nutrients. The experiment was carried out in a greenhouse with lettuce irrigated by drip irrigation and sampling grid with 152 points, at São Manuel Experimental Farm, Agronomic Sciences College, São Paulo State University, Campus of Botucatu, in São Manuel city, São Paulo State, Brazil. All of the studied attributes presented strong spatial dependence; except for the DCC attribute that presented moderate dependence and the MSC attribute that didn't present spatial dependence; the soil moisture values up to 1.15 m presented spatial dependence and granulometric values presented spatial dependence varying from 1.35 m to 4.53 m; the soil chemical attributes values in the I and II periods presented spatial dependence varying from 0.93 m to 10.52 m; the lettuce yield attributes values presented the range of spatial dependence of 0.41 m to 0.72 m; the krigagem was shown a good interpolador for the estimate of no sampling values; of the obtained data, just MF x MFC, MF x DCC and MFC x DCC presented correlation; the water application map presented two different areas for the irrigation management; the spatial variability found for soil moisture influenced the irrigation system 4 drawing; considering the crop necessity in nutrients, it wasn't possible to establish two different areas from application of the elements P (phosphorus) and K (potassium) for the plantation fertilization... (Complete abstract. click electronic address below).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-07-15Bitstream added on 2014-06-13T18:59:26Z : No. of bitstreams: 1 kitamura_ae_me_ilha.pdf: 2042410 bytes, checksum: 4aa141418d1268c6856d0ede3f60bf61 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O conhecimento dos atributos do solo, principalmente aqueles relacionados com sua distribuição granulométrica, tem grande influência na produtividade vegetal. No ano agrícola de 2002/2003 foram analisados atributos da planta e do solo: produtividade de grãos do feijoeiro (PG), produtividade de palha (PP), teor de argila (ARG), de silte (SIL) e de areia (ARE) de um Latossolo Vermelho Distroférrico sob plantio direto, do Campus Experimental da Faculdade de Engenharia/UNESP (Ilha Solteira/SP - Brasil: latitude 20°18 S; longitude 52°39 W). O objetivo foi analisar a variabilidade dos atributos pesquisados, de forma a caracterizar suas dependências espaciais, e as correlações, linear e espacial, entre eles. Foi instalada uma malha experimental para a coleta dos dados estabelecida com espaçamento de 10 x 10 m, contendo 135 pontos amostrais distribuídos numa área de 8000 m2. A variabilidade dos dados foi baixa para a ARG, média para o SIL e ARE, e alta para a PP e PG. A maioria apresentou moderada dependência espacial, com alcances entre 19,8 m (SIL) e 103,1 m (ARE), e de 29,8 m para a PG. Foi observada uma evidente correlação espacial entre todos os que apresentaram, dois a dois, os maiores coeficientes de correlação. Entretanto, entre aqueles que apresentaram os menores, os dados sugeriram, em alguns casos, haver uma moderada correlação espacial. / The knowledge of the soil attributes, mainly those related with its particle-size diameter, has great influence on the vegetal productivity. In the agricultural year of 2002/2003 attributes of the plant and soil had been analyzed: grain productivity of common bean (GP), straw productivity (SP), clay content (CL), silt (SI) and of sand (SA) of a Red Latosol under no-tillage, pertainning to Experimental Station of Faculdade de Engenharia/UNESP (Ilha Solteira/SP - Brazil: 20º18' Latitude S; 52º39' Longitude W). The objective was to analyze the variability of the researched attributes to characterize its spatial dependences. Also, to study the correlations, linear and spatial, between them. An experimental grid for the collection of the data was installed, established with distance of 10 x 10 m, contends 135 points shows in an area of 8000 m2. The data variability was low for the CL, medium for the SI and SA, and high for SP and GP. The majority then presented moderate spatial dependence, with ranges between 19.8 m (SI) and 103.1 m (SA), and of 29.8 m for the GP. An evident spatial correlation was observed between all the ones that had presented, two to two, the biggest correlation coefficients. However, between the ones minors, the data had suggested, in some cases, to have an moderate spatial correlation.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-14T13:21:58Z No. of bitstreams: 1 Uilka Elisa Tavares.pdf: 1803918 bytes, checksum: 380b8dbceae5654d3c33c4bdc07364fd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-14T13:21:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Uilka Elisa Tavares.pdf: 1803918 bytes, checksum: 380b8dbceae5654d3c33c4bdc07364fd (MD5) Previous issue date: 2010-03-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In agriculture there is now great concern about the quality of the soil, because of this interfere with the full flowering of the cultures, where compaction is one of the most investigated due to their probability of occurrence in soils managed with farm implements. For this study, some parameters have provided good precision of soil quality, among them, the physical indices, organic carbon, soil mechanical resistance to penetration, tension precompaction and compressibility index. Thus, the purpose of this study was to analyze the physical, mechanical and chemical properties to indicate soil compaction and structure of spatial dependence into the area. It was selected an area of Cohesive Argissolo from Tabuleiro Costeiro, cultivated with cane sugar, from about 1.44 ha was established in which a square mesh of 49 points, evenly spaced 20 m apart, for the removal of soil for analysis. Samples were collected at two depths: 0.00 to 0.20 I 0.20 to 0.40 m. It was analyzed the soil texture, bulk density, water content, porosity, moisture content and maximum dry bulk density, both obtained by the Proctor Normal test, degree of compaction, organic carbon, resistance to penetration, compress index and tension precompaction, obeying Embrapa's or ABNT’s methodology for the analysis. The results were submitted to descriptive statistical analysis and Pearson correlation. Was also investigated the spatial dependence of variables by geostatistical tool, obtaining semivariogram and the maps of distribution of variables. Spatial dependence was found in all variables, whose scope ranged from 20.25 to 90 m away, indicating that some variables can be collected at longer distances, in case future research in the area. The moisture and soil texture showed a good correlation among themselves and with other variables. The document is divided into three chapters: the first presents a review of scientific research concerning the areas of Tabuleiros Costeiros, its characteristics and problems that this type of soil may suffer due to bad management, its consequences and methods of identification soil degradation. In chapter 2, was investigated the occurrence of spatial dependence of soil physical properties and organic carbon present in its structure. In chapter 3, the susceptibility of soil compaction was investigated using mechanical and physical attributes and subsequent correlation between data. / Na agricultura atual existe grande preocupação com a qualidade do solo, em virtude desta interferir no pleno desenvolvimento das culturas, onde a compactação é um dos fatores mais investigados devido a sua grande probabilidade de ocorrência em solos manejados com implementos agrícolas. Para esta investigação, alguns parâmetros têm proporcionado boa precisão da qualidade do solo, entre eles, pode-se estacar os índices físicos, o carbono orgânico do solo, a resistência mecânica do solo a penetração, a tensão de pré-compactação e o índice de compressibilidade. Desta forma, o objetivo dessa pesquisa foi analisar parâmetros físicos, mecânicos e químicos que indicassem provável compactação do solo e sua estrutura de dependência espacial ao longo da área. Foi selecionada uma área de Argissolo Coeso de Tabuleiro Costeiro, cultivada com cana-de-açúcar, de aproximadamente 1,44 ha na qual foi estabelecida uma malha quadrada de 49 pontos, eqüidistantes 20 m entre si, para a retirada de solo para analise. Foram coletadas amostras em duas profundidades: 0,00 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m. Foram analisadas a textural do solo, densidade, umidade, porosidade, densidade seca máxima e umidade critica, ambas obtidas pelo ensaio de Proctor Normal, grau de compactação, carbono orgânico, Resistência a penetração, índice de compressão e tensão de pré-compactação, obedecendo-se a metodologia da Embrapa ou ABNT para as analises citadas. Os resultados obtidos foram submetidos a análise estatística descritiva e correlação de Pearson. Também, investigou-se a dependência espacial das variáveis, através da ferramenta geoestatistica, com obtenção de semivariograma e os mapas de distribuição das variáveis. Foi encontrada dependência espacial em todas as variáveis, cujos alcances variaram de 20,25 a 90 m de distancia, indicando que algumas variáveis podem ser coletadas em maiores distâncias, no caso de pesquisas futuras na mesma área. A umidade e a textura do solo apresentaram boa correlação entre si e com as demais variáveis. O documento está estruturado em 3 capítulos: no primeiro, apresenta-se uma revisão das pesquisas científicas referentes às áreas de Tabuleiros Costeiros, suas características, bem como problemas que este tipo de solo pode sofrer devido ao mau manejo, suas conseqüências e métodos identificação da degradação do solo. No Capítulo 2, foi investigada a ocorrência de dependência espacial de atributos físicos do solo e do carbono orgânico presente em sua estrutura. No Capitulo 3, a susceptibilidade do solo a compactação foi investigada através de seus atributos físicos e mecânicos e posterior correlação entre os dados.

Spatial interaction models of the gravity type are widely used to describe origin-destination flows. They draw attention to three types of variables to explain variation in spatial interactions across geographic space: variables that characterize the origin region of interaction, variables that characterize the destination region of interaction, and variables that measure the separation between origin and destination regions. A violation of standard minimal assumptions for least squares estimation may be associated with two problems: spatial autocorrelation within the residuals, and spatial autocorrelation within explanatory variables. This paper compares a spatial econometric solution with the spatial statistical Moran eigenvector spatial filtering solution to accounting for spatial autocorrelation within model residuals. An example using patent citation data that capture knowledge flows across 257 European regions serves to illustrate the application of the two approaches.

This thesis is devoted to the models that are suitable for modelling spatial data. For this purpose, random fields with finite index set are used. Based on the neighbourhood relationship a spatial weight matrix is introduced which describes spatial dependencies. A recognition and testing of spatial dependence is mentioned and it is applied for macroeconomic indicators in the Czech Republic. Spatial models originated from generalization of usual time series models are subsequently combined with linear regression models. The parameter estimators are derived for selected models by three different methods. These methods are ordinary least squares, maximum likelihood and method of moments. Theoretical asymptotic results are supplemented by a simulation study that examines the performance of estimators for finite sample size. Finally, a short illustration on real data is demonstrated. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Orientador: Alan Rodrigo Panosso / Resumo: O estudo da anisotropia espacial apresenta grande importância na modelagem e mapeamento espacial das variáveis ambientais. Assim, o objetivo do trabalho foi caracterizar a anisotropia espacial da perda de solo e atributos químicos e físicos do solo em diferentes pedoformas com cultivo de cana-de-açúcar, por meio da utilização da dimensão fractal (DF). O estudo foi realizado a partir de um banco de dados legados do Grupo de Pesquisa CSME, referente a uma área de 200 ha, localizada em Tabapuã (SP), Brasil, onde foi estabelecida uma malha de amostragem regular de 50 m, com 623 pontos. Em cada ponto, foi estimada a perda de solo por erosão (A), com a Universal Soil Loss Equation(USLE), bem como os atributos teor de argila (Arg), Areia Total (AT), Capacidade de troca de cátions (CTC), Matéria orgânica (MO) e Fósforo (P). Identificou-se a predominância de condição anisotrópica para todos os atributos na pedoforma convexa nas direções entre 90º e 150º, baseadas nos gráficos de dispersão gerados a partir de diferentes escalas e direções. Porém na pedoforma côncava A, Arg e CTC apresentaram comportamento isotrópico. Obteve-se o melhor ajuste no resultado da validação cruzada de A, na pedoforma côncava no modelo isotrópico e na pedoforma convexa no modelo anisotrópico. Concluiu-se que a pedoforma convexa proporciona maior ocorrência de anisotropia demonstrando que a forma do relevo condiciona padrões diferenciados de anisotropia espacial. / Abstract: The study of spatial anisotropy is of great importance in the modeling and spatial mapping of environmental variables. Thus, the objective of the work was to characterize the spatial anisotropy of soil loss and chemical and physical attributes of the soil in different pedoforms with sugarcane cultivation, using the fractal dimension (DF). The study was carried out from a legacy database of the CSME Research Group, referring to an area of 200 ha, located in Tabapuã (SP), Brazil, where a regular 50 m sampling grid was established, with 623 points . At each point, soil loss by erosion (A) was estimated with the Universal Soil Loss Equation (USLE), as well as the clay content (Arg), Total Sand (AT), Cation exchange capacity (CTC) attributes ), Organic matter (MO) and phosphorus (P). The predominance of anisotropic condition was identified for all attributes in the convex pedoform in the directions between 90º and 150º, based on the scatter plots generated from different scales and directions. However, in the concave pedoform A, Arg and CTC showed isotropic behavior. The best adjustment was obtained in the result of the cross-validation of A, in the concave pedoform in the isotropic model and in the convex pedoform in the anisotropic model. It was concluded that the convex pedoform provides a higher occurrence of anisotropy demonstrating that the shape of the relief conditions different patterns of spatial anisotropy. / Mestre