Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mario Antonio Faraco.pdf: 2332700 bytes, checksum: 571424bd7076023344d5d704ea9ab256 (MD5) Previous issue date: 2006-05-03 / Researches about the spatial variability of the soil attributes that influence the productivity are highly important for the development of new technologies that benefits the agriculture. To verify the variability of these attributes we used the geostatistic that offers techniques to the obtainment of information concerning this variability. The processes of data analysis use methods that include optimization algorithms to the choice a geostatistic model and the estimation of that model parameters. We studied the following soil attributes: soil resistance to penetration, soil density, soil humidity and the soybean s productivity variable. This paper has as its purpose to describe the spatial behavior of empiric and simulated data and to build models of spatial variability to the attributes in study with the main purpose of evaluating the quality of the adjustments according to the Criterions of Akaike, Filliben, Jackknifing and Cross Validation. The research was developed in the West Parana region, in a area of 54 ha where the typical soil of the region is the Red Distrofic Latosoil and a net with a 100 georeferred parcels was utilized. To the structure analyze of spatial dependency we used experimental semivariograms generated from sample data set. Afterward those theoretical models were adjusted to the experimental semivariograms and techniques of evaluation of the adjustments were applied to the geoestatistic models. Consequently, the results of the several methods studied were analyzed and the gotten results were compared, concluding for the cross validation as the best adjustment criterion. / Pesquisas sobre a variabilidade espacial dos atributos do solo que influenciam a produtividade são de suma importância para o desenvolvimento de novas tecnologias que beneficiam a agricultura. Para verificar a variabilidade desses atributos utilizou-se a geoestatística que disponibiliza técnicas para a obtenção de informações a respeito dessa variabilidade. Os processos de análise de dados utilizam métodos que incluem algoritmos de otimização para escolha de um modelo geoestatístico e a estimação dos parâmetros desse modelo. Foram estudados os atributos do solo: resistência do solo à penetração, densidade do solo, umidade do solo e a variável produtividade da soja. Este trabalho tem por objetivo descrever os comportamentos espaciais de dados empíricos e simulados e construir modelos de variabilidade espacial para os atributos em estudo com o objetivo principal de avaliar a qualidade dos ajustes segundo os Critérios de Akaike, Filliben, Jackknifing e Validação Cruzada. A pesquisa foi desenvolvida na região Oeste do Paraná, em uma área de 57 há, cujo solo típico é o Latossolo Vermelho Distrófico e foi utilizada uma malha com 100 parcelas georeferenciadas. Para a análise da estrutura de dependência espacial foram utilizados emivariogramas experimentais gerados a partir dos dados amostrais. Em seguida, ajustaram-se modelos teóricos aos emivariogramas experimentais e aplicaram-se as técnicas de avaliação dos ajustes aos modelos geoestatísticos. Em conseqüência, analisaram-se os resultados dos diversos métodos estudados, compararando-se os resultados obtidos e concluindo-se pela validação cruzada como o melhor critério de ajuste.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mario Antonio Faraco.pdf: 2332700 bytes, checksum: 571424bd7076023344d5d704ea9ab256 (MD5) Previous issue date: 2006-05-03 / Researches about the spatial variability of the soil attributes that influence the productivity are highly important for the development of new technologies that benefits the agriculture. To verify the variability of these attributes we used the geostatistic that offers techniques to the obtainment of information concerning this variability. The processes of data analysis use methods that include optimization algorithms to the choice a geostatistic model and the estimation of that model parameters. We studied the following soil attributes: soil resistance to penetration, soil density, soil humidity and the soybean s productivity variable. This paper has as its purpose to describe the spatial behavior of empiric and simulated data and to build models of spatial variability to the attributes in study with the main purpose of evaluating the quality of the adjustments according to the Criterions of Akaike, Filliben, Jackknifing and Cross Validation. The research was developed in the West Parana region, in a area of 54 ha where the typical soil of the region is the Red Distrofic Latosoil and a net with a 100 georeferred parcels was utilized. To the structure analyze of spatial dependency we used experimental semivariograms generated from sample data set. Afterward those theoretical models were adjusted to the experimental semivariograms and techniques of evaluation of the adjustments were applied to the geoestatistic models. Consequently, the results of the several methods studied were analyzed and the gotten results were compared, concluding for the cross validation as the best adjustment criterion. / Pesquisas sobre a variabilidade espacial dos atributos do solo que influenciam a produtividade são de suma importância para o desenvolvimento de novas tecnologias que beneficiam a agricultura. Para verificar a variabilidade desses atributos utilizou-se a geoestatística que disponibiliza técnicas para a obtenção de informações a respeito dessa variabilidade. Os processos de análise de dados utilizam métodos que incluem algoritmos de otimização para escolha de um modelo geoestatístico e a estimação dos parâmetros desse modelo. Foram estudados os atributos do solo: resistência do solo à penetração, densidade do solo, umidade do solo e a variável produtividade da soja. Este trabalho tem por objetivo descrever os comportamentos espaciais de dados empíricos e simulados e construir modelos de variabilidade espacial para os atributos em estudo com o objetivo principal de avaliar a qualidade dos ajustes segundo os Critérios de Akaike, Filliben, Jackknifing e Validação Cruzada. A pesquisa foi desenvolvida na região Oeste do Paraná, em uma área de 57 há, cujo solo típico é o Latossolo Vermelho Distrófico e foi utilizada uma malha com 100 parcelas georeferenciadas. Para a análise da estrutura de dependência espacial foram utilizados emivariogramas experimentais gerados a partir dos dados amostrais. Em seguida, ajustaram-se modelos teóricos aos emivariogramas experimentais e aplicaram-se as técnicas de avaliação dos ajustes aos modelos geoestatísticos. Em conseqüência, analisaram-se os resultados dos diversos métodos estudados, compararando-se os resultados obtidos e concluindo-se pela validação cruzada como o melhor critério de ajuste.