166 resultados para krigagem


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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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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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A análise do comportamento da precipitação em uma bacia hidrográfica é fundamental para a engenharia e gerenciamento dos recursos hídricos. A Região Hidrográfica Tocantins-Araguaia (RHTA) pela sua ocupação recente e potencialidades econômicas, ganha destaque no cenário nacional. Este trabalho avalia quantitativamente a dinâmica espaço-temporal da precipitação anual nesta região durante um período de 30 anos de dados. A dinâmica da precipitação pode ser analisada pelo cálculo da precipitação média em uma dada área, compondo assim mapas de isoietas de precipitação anual. No entanto, a confecção destes mapas requer um método de interpolação que melhor represente as características pluviométricas em locais não amostrados para posterior análise quantitativa do comportamento da precipitação. Para tanto, foram realizados análises exploratórias descritivas amostral e espacial como requisito de estacionaridade do método de interpolação geoestatístico, ajuste e validação do modelo teórico que se adéque ao variograma de precipitação anual. Após a confecção do mapa de isoietas pelo método de Krigagem Ordinária (sem tendência) e Krigagem Universal (com tendência) foi realizado o cálculo do volume precipitado na região hidrográfica pelo método dos contornos. A dinâmica espacial da precipitação foi realizada com base na análise da estatística descritiva, mapa de isoietas, mapa hipsométrico, Índice de Irregularidade Meteorológica (IMM) e Coeficiente de Variação. A dinâmica temporal foi analisada pela distribuição dos totais anuais de precipitação volumétrica para cada sub-bacia da RHTA, pelo Índice de Anomalia Padronizada, na variação interanual de precipitação e teste de tendência e magnitude representados respectivamente pelo Teste de Mann Kendall e Sen’s. Os resultados correlacionados com as anomalias meteorológicas do Oceano Atlântico (Dipolo) e Pacífico (ENOS) indicam o comportamento da precipitação bastante heterogêneo e com grande variabilidade temporal principalmente na sub-bacia Tocantins-Alto (TOA) (14%). Diminuição da amplitude pluviométrica, em anos de anomalia meteorológica intensa ocasionando um incremento de precipitação ao sul das sub-bacias TOA e ARA e diminuição da precipitação na sub-bacia TOB, em eventos de El Niño. Não se pode comprovar pelo teste de Mann Kendall que há uma tendência estatisticamente significativa no volume precipitado na RHTA, mas o estimador Sen’s dá indícios de queda na precipitação na sub-bacia TOA (-1,24 Km³/ano) e Araguaia (ARA) (-1,13 Km³/ano) e aumento da precipitação na sub-bacia do Tocantins Baixo (TOB) (0,53 Km³/ano) e para a RHTA (-1,5 Km³/ano). Assim a variabilidade espacial e temporal nas sub-bacias está intimamente relacionada aos eventos de anomalia meteorológica, na qual, a sua ação ocorre de maneira irregular ao longo da área de estudo e pode influenciar as diversas atividades sócio-econômicas na RHTA de acordo com sua magnitude e área de ocorrência.

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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

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Os solos são classificados por seus horizontes e atributos diagnósticos para que possam ser agrupados por semelhanças e fornecer informações relativas a sua utilização. Conhecer a variabilidade espacial dos atributos diagnósticos utilizados na classificação do solo é importante na definição do manejo do solo. O objetivo desse trabalho foi verificar a dependência espacial dos atributos diagnósticos na classificação de solos (índice de avermelhamento, gradiente textural e V%) e identificar os limites entre classes de solos. O índice de avermelhamento, gradiente textural e V% do solo foram determinados nos horizontes A e B de uma grade amostral de 65 pontos coletados no Horto da cidade de Mogi-Guaçu, SP. A análise da variabilidade espacial dos atributos estudados foi realizada por meio da geoestatística, considerando a dependência espacial no intervalo de amostragem. Todos os atributos do Horto de Mogi-Guaçu apresentaram dependência espacial e foram interpolados pela krigagem ordinária para obtenção dos mapas temáticos. Com base nos mapas de índice de avermelhamento, gradiente textural e V% foi possível gerar o mapa de classes de solos. Na área de estudo houve maior ocorrência de solos Vermelho Amarelo sem migração de argila do horizonte A para o B e Distrófico.

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O presente trabalho tem por objetivo avaliar a distribuição espacial, por geoestatística, da produção de água gerada pelo modelo hidrológico matemático SWAT 2009 (Soil and Water Assessment Tool, versão 2009), da parte inicial da bacia hidrográfica do Rio Pardo – SP. Foi utilizado um Sistema de Informação Geográfica (SIG) associado a uma interface com o modelo SWAT para a confecção do banco de dados. Para isto, as informações de entrada necessárias para avaliar a produção de lâmina de água (mm), que infiltrou e armazenou em cada sub-bacia gerada pelo SWAT, referem-se a dados tabulares climáticos e de parâmetros físicos e químicos de solo e a planos de informações como: o Modelo Numérico do Terreno (MNT), Mapa de Uso do Solo e Mapa de Solos. A amostragem geoestatística foi representada por uma malha irregular georreferenciada com 43 pontos localizados na parte central de cada sub-bacia representando a quantidade de água produzida. A análise geoestatística foi realizada pela construção dos variogramas e posteriormente a confecção dos mapas interpolados por krigagem. Do resultado obtido observou-se que a produção de água apresentou dependência espacial e que esta ocorreu de forma homogênea, tanto para os maiores como para os menores valores de produção de água encontrados na bacia.

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No presente estudo foi avaliada a distribuição espacial do percentil 75 da precipitação decendial para o Estado de São Paulo, utilizando-se um total de 136 postos pluviométricos com séries acima de 27 anos de registros. Em um estágio preliminar os valores dos percentis 75 da precipitação decendial foram georeferenciados, permitindo a utilização de técnicas da geoestatística para proceder à interpolação dos dados. Modelos experimentais de semivariogramas padronizados foram obtidos, utilizando-se a variância amostral como fator de escalonamento, permitindo a verificação de proporcionalidade entre os modelos e agrupando-os sob a mesma tendência. O modelo teórico exponencial foi o que melhor se ajustou aos semivariogramas experimentais, seguido pelo modelo esférico. Os parâmetros estimados para os modelos, efeito pepita, patamar e alcance foram utilizados para a realização da krigagem e confecção dos mapas de isolinhas. A distribuição espacial dos percentis 75 da precipitação decendial reflete o comportamento da circulação atmosférica no Estado, apresentando alta variabilidade. As regiões oeste , sudoeste e noroeste apresentaram as menores intensidades de precipitação e foram variáveis de acordo com os níveis temporais na primavera. A região litorânea apresentou as maiores intensidades de precipitação para quase todos os níveis temporais estudados, diferenciando-se das demais regiões do Estado. A exceção foi à região nordeste no final da primavera que apresentou valores de intensidades maiores do que os registrados no litoral. A faixa litorânea apresentou comportamento homogêneo, detectado pelo forte agrupamento das isolinhas em quase todos os decêndios analisados.

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Foi estudada a variabilidade espacial da umidade do solo num sistema de irrigação por gotejamento em uma estufa (5,0 x 20,0m) na Fazenda Experimental São Manuel, da Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Estado de São Paulo, Brasil. Foi estabelecida a malha de amostragem no espaçamento de 1,0 x 0,5m, acrescida de quatro adensamentos de 0,25m. Foram utilizados dados da umidade do solo em 178 pontos. A análise da dependência espacial foi obtida com o auxílio do Programa GS+. Foi construído o variograma experimental e definido o modelo de ajuste, de modo que a curva que melhor se ajustou aos pontos obtidos representasse a magnitude, alcance e intensidade da variabilidade espacial da variável estudada. A umidade do solo apresentou distribuição espacial anisotrópica. Para a direção 0°, pode-se notar uma dependência espacial caracterizada como alta, com o alcance de aproximadamente 3,30m, no sentido do comprimento da estufa. Entretanto, no sentido da largura da estufa, não foi possível ajustar modelos. Utilizando a representação gráfica da superfície, a área estudada apresentou um maior teor de água na parte inicial e menor na parte final das linhas de distribuição de água. A krigagem mostrou-se um bom interpolador para mapeamento da umidade do solo.

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

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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.

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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.

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Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.