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Previous issue date: 2006-02-24 / This study analyzed the existing relationship among measurements of soil apparent electrical conductivity in an alluvial valley in the Agreste region of Pernambuco State and its spatial variability in the subsurface. The soil apparent electric conductivity was investigated through an electromagnetic induction EM 38 equipment. The readings have been carried out both in the vertical and horizontal modes. The measurements have been analyzed through the classic descriptive statistics as well as geostatistics and bayesian approach. The statistical analyses had shown that the data of apparent electric conductivity had adjusted to a normal distribution, presenting a high space variability for the horizontal mode and an average space variability for the way of vertical operation. In order to allow the use of the geostatistical methodology, the experimental semivariogram was constructed, and fitted to a theoretical model. Considering the spatial dependence mapping of the salinized areas have been performed. The best theoretical models for the vertical mode and for the horizontal operation were the gaussian model and the exponential model, through the crossed validation and using the Akaike’s Information Criterion .The bayesian approach focused the spatial predictionrelating the method of the maximum likelihood with the functions of prioris distributions for each parameter, considering the uncertainty associated to each one of these distributions. It was verified that the adjusted semivariograms had not presented significant differences in the validation of the geostatistics methodology and in the bayesian approach. / Esta dissertação analisou a relação existente entre medidas de condutividade elétrica aparente de um solo aluvial da região Agreste do Estado de Pernambuco,e a sua variabilidade espacial na camada subsuperficial. A condutividade elétrica aparente do solo foi investigada através de equipamento de indução eletromagnética EM 38. As leituras efetuadas com o EM 38 foram tanto no modo vertical como no modo horizontal. As medidas obtidas em campo foram analisadas através da estatística descritiva clássica, bem como através das metodologias geoestatística e abordagem bayesiana. As análises estatísticas mostraram que os dados de condutividade elétrica aparente se ajustaram a uma distribuição normal a apresentaram uma alta variabilidade espacial para o modo de operação horizontal e uma média variabilidade espacial para o modo de operação vertical. Através da metodologia geoestatística foi construído o semivariograma experimental que, posteriormente, foi ajustado a um modelo teórico. O melhor ajuste de modelo teórico foi obtido, tanto para o modo de operação vertical como para o modo de operação horizontal, para o modelo gaussiano e para o modelo exponencial, efetuada através da validação cruzada edo Critério de Informação de Akaike. A partir da dependência espacial, foi elaborado o mapeamento das áreas salinizadas. A abordagem bayesiana focalizou a predição espacial, relacionando o método da máxima verossimilhança com as funções de distribuições prioris de cada parâmetro, considerando o grau de incerteza associado a cada uma dessas distribuições. Verificou-se que os semivariogramas ajustados não apresentaram diferenças significativas na validação da metodologia geoestatística e na abordagem bayesiana.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/4487 |
Date | 24 February 2006 |
Creators | PESSOA, Antônio Lopes |
Contributors | MONTENEGRO, Abelardo Antônio de Assunção, SANTOS, Eufrázio de Souza, SILVA, José Antônio Aleixo da, CORRÊA, Marcus Metri |
Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517 |
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