Geochemical characterization of heavy metal contaminated area using multivariate factorial kriging

This paper describes a geostatistical method, known as factorial kriging analysis, which is well suited for analyzing multivariate spatial information. The method involves multivariate variogram modeling, principal component analysis, and cokriging. It uses several separate correlation structures, each corresponding to a specific spatial scale, and yields a set of regionalized factors summarizing the main features of the data for each spatial scale. This method is applied to an area of high manganese-ore mining activity in Amapa State, North Brazil. Two scales of spatial variation (0.33 and 2.0 km) are identified and interpreted. The results indicate that, for the short-range structure, manganese, arsenic, iron, and cadmium are associated with human activities due to the mining work, while for the long-range structure, the high aluminum, selenium, copper, and lead concentrations, seem to be related to the natural environment. At each scale, the correlation structure is analyzed, and regionalized factors are estimated by cokriging and then mapped.

Optimization of the sampling scheme for maps of physical and chemical properties estimated by kriging

The sampling scheme is essential in the investigation of the spatial variability of soil properties in Soil Science studies. The high costs of sampling schemes optimized with additional sampling points for each physical and chemical soil property, prevent their use in precision agriculture. The purpose of this study was to obtain an optimal sampling scheme for physical and chemical property sets and investigate its effect on the quality of soil sampling. Soil was sampled on a 42-ha area, with 206 geo-referenced points arranged in a regular grid spaced 50 m from each other, in a depth range of 0.00-0.20 m. In order to obtain an optimal sampling scheme for every physical and chemical property, a sample grid, a medium-scale variogram and the extended Spatial Simulated Annealing (SSA) method were used to minimize kriging variance. The optimization procedure was validated by constructing maps of relative improvement comparing the sample configuration before and after the process. A greater concentration of recommended points in specific areas (NW-SE direction) was observed, which also reflects a greater estimate variance at these locations. The addition of optimal samples, for specific regions, increased the accuracy up to 2 % for chemical and 1 % for physical properties. The use of a sample grid and medium-scale variogram, as previous information for the conception of additional sampling schemes, was very promising to determine the locations of these additional points for all physical and chemical soil properties, enhancing the accuracy of kriging estimates of the physical-chemical properties.

Estimation of croplands using indicator kriging and fuzzy classification

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Transfer function-noise modeling and spatial interpolation to evaluate the risk of extreme (shallow) water-table levels in the Brazilian Cerrados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mapeamento de áreas de risco à saúde pública por meio de métodos geoestatísticos

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

Using geostatistical analysis to evaluate the presence of Rotylenchulus reniformis in cotton crops in Brazil: Economic implications

In recent years, the productivity of cotton in Brazil has been progressively decreasing, often the result of the reniform nematode Rotylenchulus reniformis. This species call reduce crop productivity by up to 40%. Nematodes can be controlled by nematicides but, because of expense and toxicity, application of nematicides to large crop areas may be undesirable. In this Work. a methodology using geostatistics for quantifying the risk of nematicide application to small crop areas is proposed. This risk, in economic terms, can be compared to nematicide cost to develop an optimal strategy for Precision Farming, Soil (300 cm(3)) was sampled in a regular network from a R. reniformis-infested area that was a cotton monoculture for 20 years. The number of nematodes in each sample was counted. The nematode number per volume of soil was characterized using geostatistics, and 100 conditional simulations were conducted. Based on the simulations, risk maps were plotted showing the areas where nematicide should be applied in a Precision Farming context. The methodology developed can be applied to farming in countries that ale highly dependent on agriculture, with useful economic implications.

Variabilidade espacial de atributos químicos de um argissolo para aplicação de insumos à taxa variável em diferentes formas de relevo

A agricultura de precisão implica análise da variabilidade espacial de fatores de produção e a aplicação de insumos de forma localizada. Várias são as causas que condicionam a variabilidade espacial dos solos, sendo o relevo um dos fatores mais importantes. O presente estudo teve por objetivo analisar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo e a elaboração de mapas de necessidade de aplicação de insumos de forma localizada, em áreas com diferentes formas de relevo. Duas parcelas de 1 ha cada foram delimitadas em áreas com topografia côncava e convexa. Foram retiradas, em cada área, 242 amostras de solos em 121 pontos, nas profundidades de solo de 0,00-0,20 m e 0,20-0,40 m. Os resultados de análise química foram submetidos às análises da estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. A área convexa apresentou maior variabilidade espacial do solo em relação a área côncava. A adoção da agricultura de precisão possibilitou economia de aproximadamente 25 kg ha-1 de P2O5 na área côncava.

Spatial variability of soil CO2 emission in a sugarcane area characterized by secondary information

Soil CO2 emission (FCO2) is governed by the inherent properties of the soil, such as bulk density (BD). Mapping of FCO2 allows the evaluation and identification of areas with different accumulation potential of carbon. However, FCO2 mapping over larger areas is not feasible due to the period required for evaluation. This study aimed to assess the quality of FCO2 spatial estimates using values of BD as secondary information. FCO2 and BD were evaluated on a regular sampling grid of 60 m × 60 m comprising 141 points, which was established on a sugarcane area. Four scenarios were defined according to the proportion of the number of sampling points of FCO2 to those of BD. For these scenarios, 67 (F67), 87 (F87), 107 (F107) and 127 (F127) FCO2 sampling points were used in addition to 127 BD sampling points used as supplementary information. The use of additional information from the BD provided an increase in the accuracy of the estimates only in the F107, F67 and F87 scenarios, respectively. The F87 scenario, with the approximate ratio between the FCO2 and BD of 1.00:1.50, presented the best relative improvement in the quality of estimates, thereby indicating that the BD should be sampled at a density 1.5 time greater than that applied for the FCO2. This procedure avoided problems related to the high temporal variability associated with FCO2, which enabled the mapping of this variable to be elaborated in large areas.

Spatial analysis of the distribution of Spodoptera frugiperda (J.E. Smith) (Lepidoptera: Noctuidae) and losses in maize crop productivity using geostatistics

A lagarta-do-cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith), é uma das principais pragas do milho nas Américas. O estudo de sua distribuição espacial é fundamental para a utilização de estratégias de controle, otimização de técnicas de amostragens, determinação de danos econômicos e incorporação de um programa de agricultura de precisão. em uma área cultivada com milho foram realizadas amostragens com intervalo semanal, correspondendo ao estádio vegetativo que compreende desde a germinação até o pendoamento. Foram amostradas 10 plantas ao acaso por parcela, no total de 2000 plantas em cada amostragem. A produtividade foi obtida através da colheita de todas as parcelas que eram pesadas separadamente no campo e em cada parcela foram coletadas 15 espigas aleatoriamente para estimar o comprimento e o diâmetro médio. As análises espaciais, utilizando geoestatística, mostraram que o modelo esférico apresentou o melhor ajuste às lagartas pequenas. À medida que as lagartas foram se desenvolvendo sua distribuição foi tornando aleatória, representada por um modelo ajustado por uma reta, não tendo sido detectado nenhum tipo de dependência espacial nos pontos de amostragem. A produtividade e o diâmetro e comprimento da espiga foram descritos por modelos esféricos, indicando uma variabilidade espacial nos parâmetros de produtividade na área cultivada. A geoestatística mostrou-se promissora para a aplicação de métodos precisos no controle integrado de pragas.

Soil CO2 emission estimated by different interpolation techniques

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

Influência do relevo e erosão na variabilidade espacial de um Latossolo em Jaboticabal (SP)

Com o objetivo de avaliar as relações entre formas de paisagem e erosão em um Latossolo Vermelho eutroférrico (LVef) por meio de técnicas geoestatísticas na Fazenda Santa Isabel, município de Jaboticabal (SP), identificaram-se modelos de paisagem côncavo e linear. Coletaram-se amostras de solo em ambas as formas de paisagem em uma malha regular espaçada de 50 x 50 m em sete transeções na profundidade de 0,00-0,20 m, totalizando 412 pontos em 93 ha. Determinou-se a erodibilidade dos solos pelo método indireto, granulometria, bem como o carbono orgânico para cada ponto da malha, sendo esses valores usados na estimativa do potencial natural de erosão (pne). Os dados obtidos das propriedades de solo, erodibilidade e potencial natural de erosão foram analisados por meio de estatística descritiva e geoestatística com a modelagem de semivariogramas, sendo este utilizado para a confecção de mapas de krigagem. Segundo os resultados, as propriedades do solo e do pne apresentaram maior variabilidade espacial na pedoforma côncava, apesar de esta forma de paisagem apresentar menores perdas de solo por erosão e menor variabilidade espacial da erodibilidade. Deste modo, conclui-se que a erosão não adicionou variabilidade espacial para as propriedades do solo na mesma magnitude do relevo.

Variabilidade espacial de atributos do solo para adoção do sistema de agricultura de precisão na cultura de cana-de-açúcar

O objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos de Latossolos sob cultivo de cana-de-açúcar na região de Jaboticabal (SP). Foram feitas amostragens do solo a intervalos regulares de 50 m, em uma área de 90 ha, nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,60-0,80 m para determinação de pH, CTC, V % e teores de matéria orgânica, P, K+, Ca2+, Mg2+, H + Al e argila. Os dados foram submetidos às análises: estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. Os alcances de dependência espacial para os atributos químicos do solo e teores de argila na camada de 0,60-0,80 m de profundidade foram menores, quando comparados àqueles referentes à camada de 0,00-0,20 m. Estes resultados demonstraram maior descontinuidade na distribuição espacial dos atributos do solo na camada de 0,60-0,80 m de profundidade dos Latossolos, indicando que essa classe de solos não apresentou homogeneidade de seus atributos como conceituadamente a ela foi atribuída. O manejo no solo alterou a dependência espacial dos atributos do solo na camada superficial de forma a diminuir a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo em relação à camada mais profunda. A investigação da variabilidade espacial de atributos químicos e do teor de argila da camada superficial e subsuperficial dos solos proporcionou condições para a definição de zonas homogêneas de manejo, o que permite a adoção do sistema de agricultura de precisão.

Agricultura de precisão: mapeamento da produtividade em pomares cítricos usando geoestatística

A variabilidade espacial de produtividade e tamanho de frutos foi avaliada em pomares de laranja irrigados e não irrigados, localizados no município de Luiz Antônio - SP, utilizando-se de geoestatística. Através dos mapas de krigagem, podem-se determinar as áreas de alta e baixa produtividade dos talhões. Verificou-se maior variabilidade para produtividade e tamanho de frutos nas quadras irrigadas e não irrigadas. Portanto, a geoestatística mostrou-se uma ferramenta extremamente útil para auxiliar em Programas de Agricultura de Precisão.

Distribuição espacial de Huanglongbing (Greening) em citros utilizando a geoestatística

Os objetivos do trabalho foram avaliar a distribuição espacial e a expansão da Huanglongbing (greening) em talhões de citros de uma propriedade agrícola localizada no município de Araraquara-SP, utilizando a geoestatística. Para determinar o número de plantas com greening, foram realizadas inspeções periódicas em intervalos de três meses, no período de março de 2005 a julho de 2007, contando-se, em cada talhão, o número de plantas com os sintomas característicos da doença. Realizou-se a análise descritiva dos dados e, para verificar a distribuição espacial do greening, utilizou-se a geoestatística através do ajuste de semivariogramas e da interpolação dos dados por krigagem. A dependência espacial de plantas com greening apresentou raio de agregação de 300 a 560 m, indicando distribuição agregada da doença. Por meio dos mapas de krigagem, observou-se que o foco inicial de plantas doentes ocorreu nos limites da fazenda, com expansão do greening por toda a área. O intervalo de inspeção de três meses não foi adequado para a redução do greening na fazenda.

Variabilidade espacial da textura de um latossolo vermelho eutroférrico sob cultivo de cana-de-açúcar

Estudos regionais mais detalhados, utilizando modelos de paisagem e geoestatística, têm demonstrado que, em áreas consideradas homogêneas, sob uma única classe de solo, existe dependência espacial de atributos granulométricos. Visando a avaliar a variabilidade espacial de atributos granulométricos em Latossolo Vermelho eutroférrico, foram feitas amostragens do solo em intervalos regulares de 50 m, em forma de malha, totalizando 306 pontos de amostragem. Foram coletadas amostras nas profundidades de 0-0,2 m e 0,6-0,8 m para a determinação da argila, silte, areia total (AT), areia grossa (AG), areia média (AM), areia fina (AF) e areia muito fina (AMF). Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. Os valores do coeficiente de variação apresentaram-se baixos para argila, médios para silte, AT, AF, AM e AMF e altos para AG. Observou-se ocorrência de dependência espacial para todas as variáveis com grau moderado de dependência espacial, com os maiores alcances ocorrendo na profundidade de 0-0,2 m. Os latossolos, apesar de serem homogêneos, mesmo em áreas de mesma classe de solo e manejo, apresentaram variabilidade diferenciada para os atributos granulométricos.