40 resultados para Cokrigagem ordinária

em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"


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The objective of this research was to estimate the productivity (PRODUT) in sc/ha of coffee conilon through the technique of cokriging, using as covariate the production of humid coffee (PROD) in kg and compare the results with estimates obtained by kriging ordinary. The study was conducted in a commercial area of conilon coffee, Coffea canephora Pierre var. conilon, located in São Mateus Municipality, Espirito Santo State. For the field work was sampled the humid coffee production in a sampling grid irregular of 18.5 ha, 87 sampling points in the total. We also determined the production of dry coffee beans and coffee benefited 12% moisture, to obtain the PRODUT variable. After exploratory data analysis, which showed the correlation between variables in the order of 0.899, was performed variogram analysis. Were adjusted theoretical variograms to PROD and PRODUT and cross variogram between two variables. Finally we estimated the value of productivity, both by ordinary kriging as per cokriging. The validation of the estimation by cokriging not shows, however, significant gains in relation to validation by ordinary kriging.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The purpose of this work was the study of numerical methods for differential equations of fractional order and ordinary. These methods were applied to the problem of calculating the distribution of the concentration of a given substance over time in a given physical system. The two compartment model was used for representation of this system. Comparison between numerical solutions obtained were performed and, in particular, also compared with the analytical solution of this problem. Finally, estimates for the error between the solutions were calculated

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

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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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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Os minerais da fração argila, goethita e hematita, são óxidos de ferro (Fe) indicadores pedoambientais com grande influência nos atributos físicos e químicos do solo. O conhecimento dos padrões espaciais desses óxidos auxilia a compreensão das interrelações de causa e efeito com os atributos do solo. Nesse sentido, a qualidade das estimativas espaciais produzidas pode alterar os resultados obtidos e, por consequência, as interpretações dos padrões espaciais obtidos. O presente estudo teve o objetivo de avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos de estimativas (KO) e simulações sequenciais gaussianas (SSG) na caracterização espacial de teores de óxidos de Fe, goethita (Gt) e hematita (Hm), em uma pedoforma côncava e outra convexa. Foram coletadas 121 amostras de solos em cada pedoforma de um Argissolo em pontos com espaçamentos regulares de 10 m. Os teores de óxidos de Fe foram obtidos por meio de difração de raios-X. Os dados foram submetidos a análises geoestatísticas por meio da modelagem do variograma e posterior interpolação por KO e SSG. A KO não refletiu a verdadeira variabilidade dos óxidos de Fe, hematita e goethita, demonstrando ser inapropriada para a caracterização espacial dos teores dos óxidos de Fe. Assim, o uso da SSG é preferível à krigagem quando a manutenção dos altos e baixos valores nas estimativas espaciais é necessária. O desempenho dos métodos geoestatísticos foi influenciado pelas pedoformas. Os mapas E-type devem ser recomendados em vez de mapas de KO para os óxidos de Fe, por serem ricos em detalhes e práticos na definição de zonas homogêneas para o manejo localizado em frente de KO, sobretudo em pedoforma côncava.

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The air temperature is a climatic element of interest for several agricultural related studies. Hence, daily air temperature from two locations in Brazil (Botucatu and Petrolina, with different climate classification), hourly recorded from January 2004 to December 2005, were analysed to verify if 24 h long air temperature variation can be predicted with 6 h interval records. Three data set were selected, with different first time record of air temperature, and analyses performed using geoestatistics to confirm the temporal dependency of records. Then, ordinary krigging was used to model air temperature variation within 1 h interval, and spherical model presented the best approach, with range of 11.6 h for Botucatu and 12.7 for Petrolina. For both locations, the time of air temperature recording was the most importnat factor on accuracy of estimation of air temperature variation. Records at 2, 8, 14 and 20 h and at 4, 10, 16 and 22 h presented the best approaches, but for records at 9, 15 and 21 h, the approach was worst.

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The rain occurrence is one of the most important phenomena to determinate the climate and, as most of the other climatic phenomena, shows a continuous spatial variability that can be detected through special geostatistical methods. Besides the great influence of the topographic relief on the specific climate of each region, it is normal to expect spatial correlations of this variable with the precipitations; the determinism of this correlation may help to elaborate more precise conclusions involving these phenomena. In this paper, the spatial variability of altitude and of the pluviometric precipitations was rigorously analyzed, besides the existing correlation between these variables. It was concluded that these variables show strong spatial dependence and they are directly correlated. The mapping of the occurrence of both the phenomena was done by geostatistical methods pased on the infomiation concerning the spatial variability of each one.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Direito - FCHS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)