Simulação estocástica das frações granulométricas do solo da Fazenda Experimental Edgárdia - Botucatu-SP

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Nicolete, Donizeti Aparecido Pastori
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Simulação sequencial gaussiana. Krigagem ordinária. Geoestatística. Textura do solo.; Sequential gaussian simulation. Ordinary kriging. Geostatistics. Soil texture.
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/183694

O mapeamento de atributos do solo é essencial para o planejamento conservacionista das terras. A textura, composta pelas frações granulométricas areia, silte e argila, destaca-se dada sua participação em diversos processos físicos, químicos e biológicos, como movimentação e armazenamento de água, decomposição de matéria orgânica, estoque de carbono e disponibilidade de nutrientes. Nesse contexto, a pedometria e a geoestatística, utilizando métodos quantitativos de análise dos solos, possibilita a obtenção de mapeamentos numéricos, onde são estimados valores em locais não amostrados, a partir de um conjunto de dados previamente mensurados. Assim, o presente estudo teve como objetivo o uso de técnicas de geoestatística na espacialização das frações granulométricas do solo para a Fazenda Experimental Edgárdia, Botucatu-SP, buscando uma avaliação dos métodos de predição por krigagem ordinária e por simulação estocástica, no caso, a simulação sequencial gaussiana. O conjunto de dados foi composto por 95 amostras, em superfície e subsuperfície, para as quais foram obtidos os teores de areia, silte e argila, esses consistem em dados composicionais, assim para o seu tratamento foi aplicado, inicialmente, a transformação razão log-aditiva. Aos dados transformados procedeuse o ajuste dos variogramas e posterior interpolação e simulação. Os produtos gerados foram avaliados quanto sua acurácia global, pela performance dos diferentes métodos em reproduzir a estatísticas do conjunto de dados de entrada. Os resultados mostraram que a transformação razão log-aditiva condicionou uma distribuição normal aos dados originais e a análise variográfica dos mesmos indicou a existência de dependência espacial variando de um grau moderado a forte, sendo ajustados os modelos esférico e exponencial, para as transformações em superfície e em subsuperfície, respectivamente. Cada realização individual obtida por simulação sequencial gaussiana apresentou um desempenho superior na reprodução dos dados de entrada em comparação à krigagem ordinária, sendo indicado o uso do mapa médio das realizações na caracterização espacial das frações granulométricas do solo e o conjunto de realizações nas análises das incertezas das predições.