72 resultados para Inherent Soil Variability
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi caracterizar a variabilidade espacial da densidade do solo (Ds), teor de água no solo (θ) e porosidade total (Pt) em dois sistemas de manejo da colheita da cana-de-açúcar, com queima e sem queima, em um Latossolo Vermelho, na camada de 0-0,20 m. A área de estudo está localizada no município de Rio Brilhante-MS, na Usina Eldorado. A parcela de cada talhão apresentou malha com comprimento de 180 m e largura de 145,6 m, perfazendo 90 pontos distribuídos na forma de uma grade de nove colunas por dez linhas, com pontos distanciados 20 m de seu vizinho. Foram coletadas amostras de solo na camada de 0-0,20 m, nos anos agrícolas de 2007/2008 e 2008/2009. O sistema de colheita com queima apresentou maior densidade em relação ao mecanizado, nos dois períodos de análise. O teor de água no solo, assim como a porosidade, teve aumento proporcional com relação à diminuição da densidade do sistema de colheita com queima para com o mecanizado.
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O objetivo deste trabalho foi analizar a distribuição espacial da compactação do solo e a influência da umidade do solo na resistência à penetração. Esta última variável foi descrita pelo índice de cone. O solo estudado foi Nitossolo e os dados de índice de cone foram obtidos usando um penetrômetro. A resistência do solo foi avaliada a 5 profundidades diferentes, 0-10 cm, 10-20 cm, 20-30 cm, 30-40 cm e mais de 40 cm, porém o conteúdo de umidade do solo foi medido a 0-20 cm e 20-40 cm. As condições hídricas do solo variaram nas diferentes amostragems. Os coeficientes de variação para o índice de cone foram 16,5% a 45,8% e os do conteúdo de umidade do solo variaram entre 8,96% e 21,38%. Os resultados sugeriram elevada correlação entre a resistência do solo, estimada pelo índice de cone e a profundidade do solo. Sem embargo, a relação esperada com a umidade do solo não foi apreciada. Observou-se dependência espacial em 31 de 35 séries de dados de índice de cone e umidade do solo. Esta dependência foi ajustada por modelos exponenciais com efeito pepita variável de 0 a 90% o valor do patamar. em séries de dados o comportamento foi aleatório. Portanto, a técnica das distâncias inversas foi utilizada para cartografar a distribuição das variáveis que não tiveram estrutura espacial. Na krigagem constatou-se uma suavização dos mapas comparados com esses das distâncias inversas. A krigagem indicadora foi utilizada para cartografar a variabilidade espacial do índice de cone e recomendar melhor manejo do solo.
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The spatial variability of mechanical resistance to penetration (PR) and gravimetric moisture (GM) was studied at a depth of 0-0.40 m, in a ferralsol cropped with corn, and under conventional tillage in llha Solteira, Brazil (latitude 20 degrees 17'S, and longitude 52 degrees 25'W). The purpose of this study was to analyse and to try explaining the spatial variability of the mentioned soil physical properties using geostatistics. Soil data was collected at points arranged on the nodes of a mesh with 97 points. Geostatistics was used to analyse the spatial variability of PR and GM at four depths: 0-0. 1, 0.1-0.2, 0.2-0.3 and 0.3-0.4 m. PR showed a higher variability of data, with coefficients of variation of 52.39, 30.54, 16.91, and 15.18%, from the surface layers to the deepest layers. The values of the coefficients of variation for GM were lower: 9.99, 5.13, 5.59, and 5.69%. Correlation between GM and PR for the same soil layers was low. Penetration resistance showed spatial structure only in the 0.30-0.40 m layer, while gravimetric moisture showed spatial structure at all depths except for 0-0. 10 m. All the models of fitted semivariograms were spherical and exponential, with ranges of 10-80 m. Data for the variable 'GM' in the 0.20-0.30 and 0.30-0.40 m layers revealed a trend in data attributed to the occurrence of subsurface water flow. (C) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.
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The objective of this study was to analyze variability, linear and spatial correlations of forage dry mass yield (FDM) and dry matter percentage (DM%) of Brachiaria decumbens with the bulk density (BD), gravimetric (GM) and volumetric (VM) moisture, mechanical resistance to penetration (RP) and organic matter content (OM), at depths 1 (0-0.10 m) and 2 (0.10-0.20 m), in a Red Latosol (Oxisol), in order to select an indicator of soil physical quality and identify possible causes of pasture degradation. The geostatistical grid was installed to collect soil and plant data, with 121 sampling points, over an area of 2.56 ha. The linear correlation between FDM × DM% and FDM × BD2 was low, but highly significant. Spatial correlations varied inversely and positively, respectively. Except for DM% and BD, at both depths, the other attributes showed average to high variability, indicating a heterogeneous environment. Thus, geostatistics emerges as an important tool in understanding the interactions in pasture ecosystems, in order to minimize possible causes of degradation and indicate better alternatives for soil-plant-animal management. The decrease in FDM and increased BD1 are indicators of physical degradation (compaction) of Red Latosol (Oxisol), particularly in the places with the highest concentration of animals and excessive trampling, in Cerrado conditions, in the municipality of Selvíria, Mato Grosso do Sul State, Brazil.
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Este trabalho teve como objetivo avaliar a influência das formas do relevo na variabilidade espacial de atributos físicos e suas relações com a mineralogia da argila de um Latossolo Vermelho eutroférrico, utilizando a técnica da geoestatística. Os solos foram amostrados nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 10 m, nas profundidades de 0,0-0,2 m, 0,2-0,4 m e 0,4-0,6 m para os atributos físicos e 0,6-0,8 m para os atributos mineralógicos. Os valores médios para a densidade do solo e resistência do solo à penetração são maiores no compartimento I onde a relação Ct/Ct+Gb é relativamente maior, indicando a presença de maior teor de caulinita. No compartimento II a condutividade hidráulica e a macroporsidade são maiores, influenciados provavelmente pelo predomínio da gibbsita. Portanto, conclui-se que a identificação das pedoformas é muito eficiente para compreender a variabilidade espacial de propriedades do solo. Sendo que, as variações na forma da paisagem promovem variabilidade espacial diferenciada das propriedades físicas e mineralógicas do solo.
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A emissão de CO2 do solo apresenta alta variabilidade espacial, devido à grande dependência espacial observada nas propriedades do solo que a influenciam. Neste estudo, objetivou-se: caracterizar e relacionar a variabilidade espacial da respiração do solo e propriedades relacionadas; avaliar a acurácia dos resultados fornecidos pelo método da krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana; e avaliar a incerteza na predição da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e demais propriedades utilizando a simulação sequencial gaussiana. O estudo foi conduzido em uma malha amostral irregular com 141 pontos, instalada sobre a cultura de cana-de-açúcar. Nesses pontos foram avaliados a emissão de CO2 do solo, a temperatura do solo, a porosidade livre de água, o teor de matéria orgânica e a densidade do solo. Todas as variáveis apresentaram estrutura de dependência espacial. A emissão de CO2 do solo mostrou correlações positivas com a matéria orgânica (r = 0,25, p < 0,05) e a porosidade livre de água (r = 0,27, p <0,01) e negativa com a densidade do solo (r = -0,41, p < 0,01). No entanto, quando os valores estimados espacialmente (N=8833) são considerados, a porosidade livre de água passa a ser a principal variável responsável pelas características espaciais da respiração do solo, apresentando correlação de 0,26 (p < 0,01). As simulações individuais propiciaram, para todas as variáveis analisadas, melhor reprodução das funções de distribuição acumuladas e dos variogramas, em comparação à krigagem e estimativa E-type. As maiores incertezas na predição da emissão de CO2 estiveram associadas às regiões da área estudada com maiores valores observados e estimados, produzindo estimativas, ao longo do período estudado, de 0,18 a 1,85 t CO2 ha-1, dependendo dos diferentes cenários simulados. O conhecimento das incertezas gerado por meio dos diferentes cenários de estimativa pode ser incluído em inventários de gases do efeito estufa, resultando em estimativas mais conservadoras do potencial de emissão desses gases.
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The objective of this work was to model and diagnose the spatial variability of soil load support capacity (SLSC) in sugar cane crop fields, as well as to evaluate the management impact on São Paulo State soil structure. The investigated variables were: pressure preconsolidation (sigma(p)), apparent cohesion () and internal friction angle (). The conclusions from the results were that the models and spatial dependence maps constitute important tools in the prediction and location of the mechanical internal strength of soils cultivated with sugar cane. They will help future soil management decisions so that soil structure sustainability will not be compromised.
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In this work, the spatial variability model of CO2 emissions and soil properties of a Brazilian bare soil were investigated. Carbon dioxide emissions were measured on three different days at contrasted soil temperature and soil moisture conditions, and soil properties were investigated at the same points where emissions were measured. One spatial variability model of soil CO2 emissions was found for each measurement day, and these models are similar to the ones of soil properties studied in an area of 100 x 100 m. (C) 2000 Elsevier B.V. Ltd. All rights reserved.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Few studies have examined the effects of temperature on spatial and temporal trends in soil CO2-C emissions in Antarctica. In this work, we present in situ measurements of CO2-C emissions and assess their relation with soil temperature, using dynamic chambers. We found an exponential relation between CO2 emissions and soil temperature, with the value of Q10 being close to 2.1. Mean emission rates were as low as 0.026 and 0.072 g of CO2-C m-2 h-1 for bare soil and soil covered with moss, respectively, and as high as 0.162 g of CO2-C m-2 h-1 for soil covered with grass, Deschampsia antarctica Desv. (Poaceae). A spatial variability analysis conducted using a 60-point grid, for an area with mosses (Sannionia uncianata) and D. antarctica, yielded a spherical semivariogram model for CO2-C emissions with a range of 1 m. The results suggest that soil temperature is a controlling factor on temporal variations in soil CO2-C emissions, although spatial variations appear to be more strongly related to the distribution of vegetation types. © 2010 Elsevier B.V. and NIPR.
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The characterization of soil CO2 emissions (FCO2) is important for the study of the global carbon cycle. This phenomenon presents great variability in space and time, a characteristic that makes attempts at modeling and forecasting FCO2 challenging. Although spatial estimates have been performed in several studies, the association of these estimates with the uncertainties inherent in the estimation procedures is not considered. This study aimed to evaluate the local, spatial, local-temporal and spatial-temporal uncertainties of short-term FCO2 after harvest period in a sugar cane area. The FCO2 was featured in a sampling grid of 60m×60m containing 127 points with minimum separation distances from 0.5 to 10m between points. The FCO2 was evaluated 7 times within a total period of 10 days. The variability of FCO2 was described by descriptive statistics and variogram modeling. To calculate the uncertainties, 300 realizations made by sequential Gaussian simulation were considered. Local uncertainties were evaluated using the probability values exceeding certain critical thresholds, while the spatial uncertainties considering the probability of regions with high probability values together exceed the adopted limits. Using the daily uncertainties, the local-spatial and spatial-temporal uncertainty (Ftemp) was obtained. The daily and mean emissions showed a variability structure that was described by spherical and Gaussian models. The differences between the daily maps were related to variations in the magnitude of FCO2, covering mean values ranging from 1.28±0.11μmolm-2s-1 (F197) to 1.82±0.07μmolm-2s-1 (F195). The Ftemp showed low spatial uncertainty coupled with high local uncertainty estimates. The average emission showed great spatial uncertainty of the simulated values. The evaluation of uncertainties associated with the knowledge of temporal and spatial variability is an important tool for understanding many phenomena over time, such as the quantification of greenhouse gases or the identification of areas with high crop productivity. © 2013 Elsevier B.V.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)