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Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/195
Tipo do documento: Dissertação
Título: Distribuição espacial das características físicas e químicas do solo de cerrado utilizando Krigagem indicativa
Autor: Dias, Márcio José
Primeiro orientador: Alves, Sueli Martins de Freitas
Primeiro membro da banca: Devilla, Ivano Alessandro
Segundo membro da banca: Costa, Rommel Bernardes da
Resumo: A agricultura de precisão torna-se cada vez mais utilizada, pois o conhecimento das variações de características que interferem na produtividade, com bases em mapas de variabilidade espacial e temporal, leva à tomada de decisão fundamentada e com exatidão. Este trabalho avaliou a incerteza probabilística da variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo, utilizando a geoestatística por meio da krigagem indicativa. Os dados das características foram coletados em um talhão manejado sob plantio direto, onde foram georreferenciados 124 pontos em uma malha de 60 x 60m. Em cada ponto foram coletados dados da Resistência à Penetração (RP), amostra indeformada para determinação de densidade do solo, e uma amostra deformada para a determinação dos atributos físicos e químicos do solo. A avaliação da produtividade da cultura foi realizada no momento da colheita, onde todas as plantas em 1m² próximo a cada ponto amostral foram colhidas e avaliadas quanto à produtividade. Os dados originais foram submetidos à estatística descritiva a fim de se conhecer e resumir cada variável, logo após, para caracterizar a variabilidade espacial e a incerteza probabilística dos resultados foi utilizada a geoestatística, por meio da técnica de krigagem indicatriz, transformando e categorizando os dados em códigos binários (1 ou 0), sendo: os valores que estavam abaixo ou igual ao ponto de corte foram codificados em um (1) e os que estão acima, em zero (0), dos valores de referência aos pontos de cortes. O melhor modelo do semivariograma foi determinado pelo maior coeficiente de determinação (R²) e a menor Soma de Quadrado de Resíduos (SQR) dos dados de semivariância experimental, prevalecendo os modelos gaussiano e o esférico. Para os pontos onde foi comprovada a dependência espacial foi construídos os mapas de isolinhas, por meio da técnica de krigagem indicativa. Os atributos físicos/químicos (RP 0,15 m, RP 0,40 m, K, P, Mg, SB) apresentaram dependência espacial, enquanto (pH, Ca, Al, Zn, Acidez Potencial, MO, CTC e a produtividade) não apresentaram variabilidade espacial, ou seja apresentaram comportamento de Efeito Pepita Puro (EPP) e foram explicados pela estatística descritiva A discussão da incerteza espacial dos resultados gerados, por meio da técnica krigagem indicativa, subsidiou com base na variabilidade natural dos atributos físicos e químicos, uma tomada de decisão para a correção química e/ou intervenção mecânica nas áreas problemáticas fundamentada pela probabilidade de ocorrência de cada atributo estudado
Abstract: Precision agriculture becomes increasingly used, because knowledge of the variations in productivity characteristics that interfere with base maps for spatial and temporal variability leads to informed decision-making and accuracy. This study evaluated the probabilistic uncertainty of the spatial variability of the physical and chemical soil using geostatistics by kriging. Data were collected on the characteristics of a field managed under no-tillage, where 124 were geocoded points in a mesh of 60 x 60m. At each point of the data were collected Penetration Resistance (PR), undisturbed sample for determination of bulk density, and soil samples for the determination of physical and chemical attributes of the soil. The evaluation of crop yield was performed at the time of harvest, where all the plants in 1m ² next to each sampling point were collected and evaluated for productivity. The original data were submitted to descriptive statistics in order to understand and summarize each variable, soon after, to characterize the spatial and probabilistic uncertainty of the results was used by geostatistical indicator kriging technique, transforming and categorizing data binary code (0 or 1), where: the values were below or equal to the cutoff were coded in one (1) and which are above, at zero (0). reference values for cutoffs. The best semivariogram model was determined by the highest coefficient of determination (R ²) and lower Sum of Square Waste (SQR) semivariance experimental data, prevailing models and Gaussian spherical. To the points where it was proven to the spatial dependence was constructed contour maps, using the technique of kriging. The physical / chemical (RP 0.15 m, 0.40 m RP, K, P, Mg, SB) spatial dependence, while (pH, Ca, Al, Zn, Acid Potential, MO, CTC and productivity) do not showed spatial variability, ie behavior exhibited pure nugget effect (EPP) and were explained by descriptive statistics The discussion of spatial uncertainty of the results generated by kriging technique, subsidized based on the natural variability of the physical and chemical attributes, one decision making to correct chemical and / or mechanical intervention in troubled areas substantiated by the probability of occurrence of each attribute under consideration
Palavras-chave: Agricultura de precisão
Taxa variável
GPS
Produtividade
Geoestatística
Precision Agriculture
Variable rate
GPS
Productivity
Geostatistic.
Área(s) do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual de Goiás
Sigla da instituição: UEG
Departamento: UEG ::Coordenação de Mestrado em Engenharia Agrícola
Programa: Programa de Pós-Graduação Stricto sensu em Engenharia Agrícola
Citação: DIAS, Márcio José. Distribuição espacial das características físicas e químicas do solo de cerrado utilizando Krigagem indicativa. 2013. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/196
Data de defesa: 25-Jul-2013
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola
Mestrado em Engenharia Agrícola

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