Prediction and spatial variability of soil dynamic properties in sugar cane fields of São Paulo State Brazil

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.

Spatial pattern detection modeling of thrips (Thrips tabaci) on onion fields

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Spatial variability of soil CO2 emission in different topographic positions

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

How to not inflate population estimates? Spatial density distribution of white-lipped peccaries in a continuous Atlantic forest

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

Métodos geoestatísticos na modelagem espacial do diâmetro médio do cristal da goethita

Uma das necessidades da agricultura de precisão é avaliar a qualidade dos mapas dos atributos dos solos. Neste sentido, o presente trabalho objetivou avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos: krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana na predição espacial do diâmetro médio do cristal da goethita com 121 pontos amostrados em uma malha de 1 ha com espaçamentos regulares de 10 em 10 m. Após a análise textural e da concentração dos óxidos de ferro, calcularam-se os valores do diâmetro médio do cristal da goethita os quais foram analisados pela estatística descritiva e geoestatística; em seguida, foram utilizadas a krigagem ordinária e a simulação sequencial gaussiana. Com os resultados avaliou-se qual foi o método mais fiel para reproduzir as estatísticas, a função de densidade de probabilidade acumulada condicional e a estatística epsilon εy da amostra. As estimativas E-Type foram semelhantes à krigagem ordinária devido à minimização da variância. No entanto, a krigagem deixa de apresentar, em locais específicos, o grau de cristalinidade da goethita enquanto o mapa E-Type indicou que a simulação sequencial gaussiana deve ser utilizada ao invés de mapas de krigagem. Os mapas E-type devem ser preferíveis por apresentar melhor desempenho na modelagem.

Modelagem espacial de áreas de recarga subterrânea em região de afloramento do sistema aquífero guarani (sag), em Brotas/SP

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Mapping of clay, iron oxide and adsorbed phosphate in Oxisols using diffuse reflectance spectroscopy

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

Correlação espacial entre os atributos do solo e o índice espectral de vegetação na cultura de cana-de-açúcar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Técnicas indiretas na identificação de áreas de manejo específico para cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Sustentabilidade estrutural de um solo na região do alto Paranapanema/SP, submetido a dois sistemas de cultivo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Agricultura de precisão por metodologia geoestatística: aplicação em solo do Estado de Rondônia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sampling density and proportion for the characterization of the variability of Oxisol attributes on different materials

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

Cultivo de milho verde em sucessão ao arroz no Vale do Ribeira, SP: subsídios para adoção de zonas de manejo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Caracterização clínica epidemiológica e geográfica da hanseníase em município hiperendêmico do Brasil

Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB

Mapping soil pollution by spatial analysis and fuzzy classification

Spatial analysis and fuzzy classification techniques were used to estimate the spatial distributions of heavy metals in soil. The work was applied to soils in a coastal region that is characterized by intense urban occupation and large numbers of different industries. Concentrations of heavy metals were determined using geostatistical techniques and classes of risk were defined using fuzzy classification. The resulting prediction mappings identify the locations of high concentrations of Pb, Zn, Ni, and Cu in topsoils of the study area. The maps show that areas of high pollution of Ni and Cu are located at the northeast, where there is a predominance of industrial and agricultural activities; Pb and Zn also occur in high concentrations in the northeast, but the maps also show significant concentrations of Pb and Zn in other areas, mainly in the central and southeastern parts, where there are urban leisure activities and trade centers. Maps were also prepared showing levels of pollution risk. These maps show that (1) Cu presents a large pollution risk in the north-northwest, midwest, and southeast sectors, (2) Pb represents a moderate risk in most areas, (3) Zn generally exhibits low risk, and (4) Ni represents either low risk or no risk in the studied area. This study shows that combining geostatistics with fuzzy theory can provide results that offer insight into risk assessment for environmental pollution.