8 resultados para geoestatistical


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As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.

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The objective of this work was to identify the spatial variability of the natural erosion potential, soil loss and erosion risk in two intensely cultivated areas, in order to assess the erosion occurrence patterns. The soil of the area located at Monte Alto, São Paulo state, was classified as Paleudalf (PVA) with moderately slope, with different managements. The soil of the area located at Jaboticabal, São Paulo state, was classified as Haplortox(LV) with gentle slope and cultivated with sugarcane. A irregular grid was imposed on the experimental areas. Soil samples were obtained from 0-0.2 m depth at each grid point: 88 samples in Monte Alto area (1465 ha) and 128 samples at Jaboticabal area (2597 ha). In order to obtain the values of the studied variables USLE was applied at each grid point. Descriptive statistics were calculated, and geoestatistical analyses were performed for defining semivariograms. Kriging techniques to develop map showing spatial patterns in variability of selected soil attributes were used. All variables showed spatial dependence. The PVA soil showed higher erosion risk due to the slope and atual management compared to the soil LV.

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Improper use of pesticides can lead to significant environmental impacts such as, contamination of environmental compartments, being the aquatic compartments the most vulnerable. In this context, the spatialization of pesticides concentrations estimative in groundwater provides important insights for decision making in managing and monitoring pesticides use. This study aimed to spatialize estimatives of groundwater contamination by Tebuthiuron, from different irrigation depths in the Rio Pardo basin, Pardinho-SP, Brazil. The simulations were performed using the ARAquá computer system, considering 0mm, 200 mm and 400 mm annual irrigation depths. Geostatistical techniques were used to obtain the spatial distribution of the simulated estimative. Tebuthiuron maps estimating concentration in groundwater were obtained by Kriging interpolation method, and indicated the areas with high potential for groundwater contamination. Considering all the simulations, it was concluded that there was no risk of groundwater contamination by Tebuthiuron in the study area.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The State of Mato Grosso do Sul is in full growth of this sector, thus the concern about harvesting systems are being studied, and these systems may influence the weed community interference of weeds in the cane sugar. The integrated management tool attached to geostatistics is to avoid productivity losses due to weed interference. The objective of this work was to study the spatial variability of the seed bank of weeds depending on the system for collecting cane sugar (raw and burning). The experiment was conducted in the area of commercial cultivation of the plant ETH Bioenergy S/A Eldorado Unity. Soil samples were taken with auger layer from 0.00 to 0.40 m depth in both cropping systems. The experimental plot was composed by a mesh consisting of 50 points georeferenced with irregular distances. Soil samples were taken to the greenhouse for germination. The number of weed species was analyzed using descriptive statistics and geostatistical techniques. The seeds of B. pilosa, dicots, bitter grass, nutsedge, dayflower monocots and spatial dependence of the seed bank in the collection system with burning of cane sugar. For the system of harvest only the raw sedge species present spatial dependence of distribution in the seed bank. In the harvest green cane enable the mapping of these species through the kriging maps produced, spot applications of herbicides in integrated management of Cyperus rotundus.

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As condições de ambiente térmico e aéreo, no interior de instalações para animais, alteram-se durante o dia, devido à influência do ambiente externo. Para que análises estatísticas e geoestatísticas sejam representativas, uma grande quantidade de pontos distribuídos espacialmente na área da instalação deve ser monitorada. Este trabalho propõe que a variação no tempo das variáveis ambientais de interesse para a produção animal, monitoradas no interior de instalações para animais, pode ser modelada com precisão a partir de registros discretos no tempo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método numérico para corrigir as variações temporais dessas variáveis ambientais, transformando os dados para que tais observações independam do tempo gasto durante a aferição. O método proposto aproximou os valores registrados com retardos de tempo aos esperados no exato momento de interesse, caso os dados fossem medidos simultaneamente neste momento em todos os pontos distribuídos espacialmente. O modelo de correção numérica para variáveis ambientais foi validado para o parâmetro ambiental temperatura do ar, sendo que os valores corrigidos pelo método não diferiram pelo teste Tukey, a 5% de probabilidade dos valores reais registrados por meio de dataloggers.