Spatial variability patterns of some Vertisol properties at a field scale using standardized data

Spatial variability of Vertisol properties is relevant for identifying those zones with physical degradation. In this sense, one has to face the problem of identifying the origin and distribution of spatial variability patterns. The objectives of the present work were (i) to quantify the spatial structure of different physical properties collected from a Vertisol, (ii) to search for potential correlations between different spatial patterns and (iii) to identify relevant components through multivariate spatial analysis. The study was conducted on a Vertisol (Typic Hapludert) dedicated to sugarcane (Saccharum officinarum L.) production during the last sixty years. We used six soil properties collected from a squared grid (225 points) (penetrometer resistance (PR), total porosity, fragmentation dimension (Df), vertical electrical conductivity (ECv), horizontal electrical conductivity (ECh) and soil water content (WC)). All the original data sets were z-transformed before geostatistical analysis. Three different types of semivariogram models were necessary for fitting individual experimental semivariograms. This suggests the different natures of spatial variability patterns. Soil water content rendered the largest nugget effect (C0 = 0.933) while soil total porosity showed the largest range of spatial correlation (A = 43.92 m). The bivariate geostatistical analysis also rendered significant cross-semivariance between different paired soil properties. However, four different semivariogram models were required in that case. This indicates an underlying co-regionalization between different soil properties, which is of interest for delineating management zones within sugarcane fields. Cross-semivariograms showed larger correlation ranges than individual, univariate, semivariograms (A ≥ 29 m). All the findings were supported by multivariate spatial analysis, which showed the influence of soil tillage operations, harvesting machinery and irrigation water distribution on the status of the investigated area.

Estimación de biomasa forestal mediante el uso de imágenes radar.

La importancia de la Biomasa a nivel mundial, ha llevado a que más de 130 países celebren el protocolo de Kioto sobre el cambio climático dictaminando como objetivo la reducción de las emisiones de seis gases de efecto invernadero y tres gases industriales fluorados, así como la incorporación de la fijación del CO2 como un objetivo dentro de los criterios de gestión de bosques. Entre las metodologías no destructivas para estimación de biomasa, aquí desarrolladas se describen tres técnicas que varios autores han propuesto para calcular los valores de biomasa y carbono, tal como el uso de ecuaciones alométricas por medio de la medición de variables dasométricas como el DAP, la aplicación de la teoría de huecos (v.g. DHP, TRAC), y la obtención de biomasa mediante información radar. Las imágenes radar proporcionan una clara ventaja al poder ser adquiridas en cualquier momento del día e independientemente de las condiciones climatológicas. Se han adquirido dos imágenes de sensores diferentes, tal como ALOSPALSAR que trabaja en la banda L y RADARSAT-2 que trabaja en la banda C, se aplica la metodología descrita por Saatchi et al. (2007), desarrollando los algoritmos semiempíricos propuestos para la estimación de biomasa del fuste (Ws) y biomasa de la copa (Wc), obteniendo los coeficientes a partir de información adquirida en campo. ABSTRACT The importance of biomass worldwide has led to more than 130 countries to celebrate the Kyoto Protocol, aimed at reducing emissions of six greenhouse gases and three fluorinated industrial gases, and the incorporation of the fixation of CO2 as an objective within forest management criteria. Among the non-destructive methods for estimating biomass, three techniques were developed. These have been described by some authors, as the use of allometric equations by measuring forest variables such as the DAP, the application of the Gap Theory (e.g. DHP, TRAC), as well as deriving biomass by radar information. The radar images provide a clear advantage since they can be gathered at any time of the day regardless of the weather conditions. For this purpose, two radar products have acquired from different sensors, such as ALOSPALSAR operating on L frequency band and RADARSAT-2 operating on C frequency band. The methodology applied in this work is described in Saatchi et al. (2007), that develop semiempirical algorithms for estimating stem biomass (Ws) and crown biomass (Wc). The corresponding coefficients are determined by means of regression procedures using field information derived from allometric and radiation measurements.

Associação do sobrepeso, obesidade I e II e circunferência da cintura com sintomas de ansiedade e depressão

Este estudo objetivou associar o sobrepeso, obesidade I e II e Circunferência da Cintura (CC) com sintomas de ansiedade e depressão em adultos que buscavam primeiro atendimento médico nutricional para emagrecimento em consultório do município de Santos São Paulo - Brasil, mesmo os que já haviam tentado emagrecer anteriormente. Para coletar dados, foi utilizada uma ficha para caracterização do participante, Inventário IDATE para ansiedade traço estado, Inventário de Beck (BDI) para depressão, balança antropométrica para aferição do peso, altura e cálculo do Índice de Massa Corporal (IMC), fita métrica inelástica para aferir CC. Os dados dos 81 participantes demonstraram que 38% eram jovens, 36% casados, 63% possuíam nível superior completo, 45% alta renda familiar. Estavam em sobrepeso 56% e obesidade I 28%, e 64% apresentavam 77 a 100 cm de CC. A análise simples da distribuição dos sintomas de ansiedade e depressão na elevação do IMC e da CC demonstra que, conforme estes aumentam, a ansiedade e depressão diminuem. Houve alta ocorrência de sintomas de ansiedade traço (75%) estado (70%) de intensidade média baixa e de depressão mínima (64%) que decaem de freqüência conforme eleva o IMC e a CC, bem como redução de freqüência às consultas conforme eleva o IMC. Não houve casos de depressão grave. A análise estatística de Pearson não encontrou correlação entre IMC e CC com sintomas de ansiedade e depressão, o mesmo ocorrendo com o teste para associação Qui-quadrado. Os resultados sugerem ocorrer uma acomodação emocional do indivíduo às pressões causadas pela elevação do peso corporal e os participantes apresentavam-se, em sua maioria, hiporreativos, indiferentes ou insensíveis aos acontecimentos, com desinteresse geral ou falta de desejos aparentando resistência ao tratamento e apatia.