Mapas de variabilidade do potencial de produtividade obtidos por satélites como instrumentos auxiliares às decisões sobre o manejo de nematóides na cultura da soja

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geoprocessamento aplicado à dengue.descrição espaço-temporal das epidemias ocorridas no município de cruzeiro/sp nos anos de 2006 e 2011

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Correlação da produtividade vegetal em função de atributos físico-químicos do solo na integração lavoura-pecuária

Pós-graduação em Agronomia - FEIS

Distribuição, dieta e ecomorfologia das espécies de peixes no sistema do Ribeirão Grande, no município de Pindamonhangaba, SP

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Dependência Espacial de Atributos Diagnósticos para Delimitação de Classes de Solos

Os solos são classificados por seus horizontes e atributos diagnósticos para que possam ser agrupados por semelhanças e fornecer informações relativas a sua utilização. Conhecer a variabilidade espacial dos atributos diagnósticos utilizados na classificação do solo é importante na definição do manejo do solo. O objetivo desse trabalho foi verificar a dependência espacial dos atributos diagnósticos na classificação de solos (índice de avermelhamento, gradiente textural e V%) e identificar os limites entre classes de solos. O índice de avermelhamento, gradiente textural e V% do solo foram determinados nos horizontes A e B de uma grade amostral de 65 pontos coletados no Horto da cidade de Mogi-Guaçu, SP. A análise da variabilidade espacial dos atributos estudados foi realizada por meio da geoestatística, considerando a dependência espacial no intervalo de amostragem. Todos os atributos do Horto de Mogi-Guaçu apresentaram dependência espacial e foram interpolados pela krigagem ordinária para obtenção dos mapas temáticos. Com base nos mapas de índice de avermelhamento, gradiente textural e V% foi possível gerar o mapa de classes de solos. Na área de estudo houve maior ocorrência de solos Vermelho Amarelo sem migração de argila do horizonte A para o B e Distrófico.

Comportamento Espacial dos Percentis 75 da Precipitação Decencial para O Estado de São Paulo, Na Primavera

No presente estudo foi avaliada a distribuição espacial do percentil 75 da precipitação decendial para o Estado de São Paulo, utilizando-se um total de 136 postos pluviométricos com séries acima de 27 anos de registros. Em um estágio preliminar os valores dos percentis 75 da precipitação decendial foram georeferenciados, permitindo a utilização de técnicas da geoestatística para proceder à interpolação dos dados. Modelos experimentais de semivariogramas padronizados foram obtidos, utilizando-se a variância amostral como fator de escalonamento, permitindo a verificação de proporcionalidade entre os modelos e agrupando-os sob a mesma tendência. O modelo teórico exponencial foi o que melhor se ajustou aos semivariogramas experimentais, seguido pelo modelo esférico. Os parâmetros estimados para os modelos, efeito pepita, patamar e alcance foram utilizados para a realização da krigagem e confecção dos mapas de isolinhas. A distribuição espacial dos percentis 75 da precipitação decendial reflete o comportamento da circulação atmosférica no Estado, apresentando alta variabilidade. As regiões oeste , sudoeste e noroeste apresentaram as menores intensidades de precipitação e foram variáveis de acordo com os níveis temporais na primavera. A região litorânea apresentou as maiores intensidades de precipitação para quase todos os níveis temporais estudados, diferenciando-se das demais regiões do Estado. A exceção foi à região nordeste no final da primavera que apresentou valores de intensidades maiores do que os registrados no litoral. A faixa litorânea apresentou comportamento homogêneo, detectado pelo forte agrupamento das isolinhas em quase todos os decêndios analisados.

Análise e extração de características de imagens termográficas utilizando componentes principais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Identificação da dinâmica espaço-temporal para estimar área cultivada de soja a partir de imagens MODIS no Rio Grande do Sul

The objective of this study was to define a method for estimating soybean crop area in the Northern Rio Grande do Sul state (Brazil). Overall, six different remote sensing methods were proposed based on spectral-temporal profile and minimum and maximum values of NDVI/MODIS related to the stages of sowing, maximum development and harvesting of soybean areas. The resulting estimates were compared to official crop area data provided by the Brazilian government, using statistical analysis and the fuzzy similarity method. The performance of each method depended on information such as crop size, type of crop management, and sowing/harvesting dates. Regression coefficients of determination and fuzzy agreement values were above 0.8 and 0.45, respectively, for all methods. For operational monitoring of soybean crop area, the empirical threshold applied to the image difference with inclusion of harvest image method was the most effective, producing estimates that matched closely the official data. For spatial analysis the application of multitemporal images classification method is recommended that generated a map of better quality. The efficiency of these methods should be evaluated in the areas of soybean expansion in the state.

Distribuição espacial de atributos químicos do solo em área de pastagem e floresta

The knowledge on spatial distribution of soil properties by means of geostatistics is important as an indicator for a better soil use and management. This study aimed at evaluating the spatial distribution of soil chemical properties, in a forest and pasture area in Manicoré, Amazonas State, Brazil. Grids with 70.00 m x 70.00 m, with regular spacing of 10.00 m x 10.00 m, totaling 64 points, were established, and then soil samples were collected at the depths of 0.0-0.20 m and 0.40-0.60 m and had their chemical properties determined. Data were analyzed by using descriptive statistics and geostatistics, and the sampling density analysis was based on the coefficient of variation and semivariograms range. The mean and median values were adjusted to the closest values, indicating normal distribution, while the spherical, exponential and gaussian models were adjusted to the soil chemical properties. It was concluded that the geostatistics provided adequate information for understanding the spatial distribution. The forest area showed a higher spatial continuity and the pasture area a lower sampling density. The chemical properties showed differences in the spatial variability, while the range represented better the estimates for sampling density and spacing, in the forest and pasture area.

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.

Zonas homogêneas de atributos do solo para o manejo de irrigação em pomar de videira

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Análise espacial da Leishmaniose Visceral Canina em Presidente Prudente – SP: abordagem geográfica da saúde ambiental

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelo dinâmico bayesiano multivariado para análise espaço-temporal de dados de área

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Estrutura térmica de cidades de pequeno e médio porte do interior paulista (1961-2009)

The climate is one of the main elements of the natural environment that governs the life of man. Specific conditions of temperature, humidity, light, wind and precipitation have direct influence on physiological conditions that man needs to survive and more than that, besides the influence on human and animal physiology, the climatic elements are also responsible for a significant portion of economic activities such as industry, agriculture, commerce, transportation, and others. Therefore, any change in weather patterns has great impact on daily activities, and even more in urban sites, where the most of population is concentrated nowadays. Based on this discussion and concerned in understand the atmospheric structure, this monograph intends to analyze the pattern of atmospheric and temperature element in seven cities of small and medium size located in the state of São Paulo countryside... (Complete abstract click electronic access below)