Variabilidade de solos hidromórficos: uma abordagem de espaço de estados
Made available in DSpace on 2014-08-20T14:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Leandro_Sanzi_Aquino.pdf: 2633860 bytes, checksum: eeb09c0678ebe75556f513e8a4e089b7 (MD5) Previous issue date: 2010-02-25 === Soil land leveling is a technique used in low land areas and has the objective to...
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Universidade Federal de Pelotas
2014
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Solos de várzeas Modelos autoregressivos Espaço de estados Sistematização Estrutura de dependência espacial Atributos do solo Lowland soils Autoregressive state space models Land leveling Spatial dependence structure Soil attributes CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA |
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Solos de várzeas Modelos autoregressivos Espaço de estados Sistematização Estrutura de dependência espacial Atributos do solo Lowland soils Autoregressive state space models Land leveling Spatial dependence structure Soil attributes CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA Aquino, Leandro Sanzi Variabilidade de solos hidromórficos: uma abordagem de espaço de estados |
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Made available in DSpace on 2014-08-20T14:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2010-02-25 === Soil land leveling is a technique used in low land areas and has the objective to
improve agricultural use to facilitate the management of water both for irrigation and
drainage operations, for the establishment of agricultural practices and crop harvest.
However, it causes changes in the physical environment where the plant grows, and
many studies have sought to identify the effect of this practice in the structure of soil
spatial variability and in the relationship between the hydric-physical and chemical
soil attributes. Thus, the objective of this study was to identify and characterize the
structure of spatial variability of soil hydric-physical and chemical attributes of a low
land soil, before and after land leveling, and to study the relationship between these
soil attributes through an autoregressive state space model. In an experimental area
of 0.81 ha belongs to Embrapa Clima Temperado situated in Capão do Leão county,
state of Rio Grande do Sul, Brazil, was established a regular grid of 100 points
spaced 10 m apart in both directions. At each point, soil disturbed and undisturbed
samples were collected at the depth of 0-0.20 m to determine, before and after land
leveling, the following soil attributes: clay, silt and sand contents, soil macroporosity,
soil microporosity and soil total porosity, soil bulk density and soil water content at
field capacity and permanent wilting point, soil organic carbon and cation exchange
capacity. All data sets were organized into a spreadsheet in the form of a spatial
transect consisting of 100 points and they were ordered following the gradient slope
area resulting from the soil land leveling. Autocorrelograms and crosscorrelograms
were built to evaluate the structure of spatial correlation of all soil attributes having
served as a subsidy for the selection of variables in each autoregressive state-space
model. The results show that the soil land leveling changed the structure of soil
spatial dependence of all variables and between them as well. The soil cation
exchange capacity and soil microporosity variables were the variables that made up
the largest number of state space models, before and after soil land leveling. The
contribution of the each variable at position i-1 to estimate its value at position
increased to the sand content, silt content, soil bulk density, soil microporosity, soil
macroporosity, soil water content at permanent wilting point, soil organic carbon and
cation exchange capacity variables and decreased to soil water content at field
capacity variable after land leveling. Soil land leveling improved the state space
model performance for soil organic carbon content, sand content, soil bulk density,
soil total porosity and soil water content at field capacity and permanent wilting point
variables. The worst state space model performances, after soil land leveling, were
found taking silt content, soil microporosity and cation exchange capacity variables
as response variables. The best state space model performance, before land
leveling, was obtained taking the soil total porosity as response variable. === A sistematização do solo é uma técnica utilizada em regiões planas, com
características de várzea, e tem por objetivo aperfeiçoar o uso agrícola facilitando o
manejo da água tanto de irrigação como de drenagem, as operações de implantação
da lavoura, de tratos culturais e de colheita. No entanto, a sistematização do solo
provoca alterações no ambiente físico onde a planta se desenvolve, sendo que
muitos estudos têm buscado identificar o efeito dessa prática na estrutura de
variabilidade espacial e no relacionamento entre os atributos físico-hídricos e
químicos do solo. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi identificar e caracterizar
a estrutura de variabilidade espacial dos atributos físico-hídricos e químicos de um
solo de várzea, antes e depois da sistematização, assim como estudar o
relacionamento entre esses atributos por meio de um modelo autoregressivo de
espaço de estados. Em uma área experimental de 0,81 ha pertencente a Embrapa
Clima Temperado, Capão do Leão-RS, foi estabelecida uma malha regular de 100
pontos, espaçados de 10 m entre si em ambas as direções. Em cada ponto foram
coletadas amostras de solo deformadas e com estrutura preservada na profundidade
de 0-0,20 m para a determinação, antes e depois da sistematização, dos teores de
argila, silte e areia, macroporosidade, microporosidade e porosidade total, densidade
do solo, conteúdo de água retido na capacidade de campo e ponto de murcha
permanente, carbono orgânico e capacidade de troca de cátions. Os dados foram
organizados em uma planilha de cálculo na forma de uma transeção espacial
composta de 100 pontos e foram ordenados seguindo o gradiente de declividade da
área resultante do processo de sistematização do solo. Para avaliar a estrutura de
correlação espacial foram construídos autocorrelogramas e crosscorrelogramas que
serviram de subsídio para a seleção de variáveis em cada um dos modelos
autoregressivos de espaço de estados. Os resultados mostram que a sistematização
do solo alterou a estrutura de dependência espacial tanto da variável como entre as
variáveis deste estudo. A capacidade de troca de cátions e a microporosidade do
solo foram as variáveis que compuseram o maior número de modelos de espaço de
estados, antes e depois da sistematização. A contribuição da variável na posição i-1
na estimativa na posição i, por meio do modelo autoregressivo de espaço de
estados, aumentou com a sistematização para as variáveis teor de areia, teor de
silte, densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, conteúdo de água no
solo retido no ponto de murcha permanente, carbono orgânico e da capacidade de
troca de cátions; e diminuiu para a variável conteúdo de água no solo retido na
capacidade de campo.A sistematização do solo melhorou a estimativa, por meio dos
modelos de espaço de estados, das variáveis carbono orgânico, teor de areia,
densidade do solo, macroporosidade e do conteúdo de água no solo retido na
capacidade de campo e no ponto de murcha permanente, sendo o modelo da
variável porosidade total, antes da sistematização, que apresentou o melhor
desempenho. Já os piores desempenhos dos modelos, depois da sistematização do
solo, foram encontrados quando utilizadas as variáveis teor de silte, microporosidade
e capacidade de troca de cátions como resposta. |
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CPF:42467870006 Aquino, Leandro Sanzi |
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No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Leandro_Sanzi_Aquino.pdf: 2633860 bytes, checksum: eeb09c0678ebe75556f513e8a4e089b7 (MD5) Previous issue date: 2010-02-25 Soil land leveling is a technique used in low land areas and has the objective to improve agricultural use to facilitate the management of water both for irrigation and drainage operations, for the establishment of agricultural practices and crop harvest. However, it causes changes in the physical environment where the plant grows, and many studies have sought to identify the effect of this practice in the structure of soil spatial variability and in the relationship between the hydric-physical and chemical soil attributes. Thus, the objective of this study was to identify and characterize the structure of spatial variability of soil hydric-physical and chemical attributes of a low land soil, before and after land leveling, and to study the relationship between these soil attributes through an autoregressive state space model. In an experimental area of 0.81 ha belongs to Embrapa Clima Temperado situated in Capão do Leão county, state of Rio Grande do Sul, Brazil, was established a regular grid of 100 points spaced 10 m apart in both directions. At each point, soil disturbed and undisturbed samples were collected at the depth of 0-0.20 m to determine, before and after land leveling, the following soil attributes: clay, silt and sand contents, soil macroporosity, soil microporosity and soil total porosity, soil bulk density and soil water content at field capacity and permanent wilting point, soil organic carbon and cation exchange capacity. All data sets were organized into a spreadsheet in the form of a spatial transect consisting of 100 points and they were ordered following the gradient slope area resulting from the soil land leveling. Autocorrelograms and crosscorrelograms were built to evaluate the structure of spatial correlation of all soil attributes having served as a subsidy for the selection of variables in each autoregressive state-space model. The results show that the soil land leveling changed the structure of soil spatial dependence of all variables and between them as well. The soil cation exchange capacity and soil microporosity variables were the variables that made up the largest number of state space models, before and after soil land leveling. The contribution of the each variable at position i-1 to estimate its value at position increased to the sand content, silt content, soil bulk density, soil microporosity, soil macroporosity, soil water content at permanent wilting point, soil organic carbon and cation exchange capacity variables and decreased to soil water content at field capacity variable after land leveling. Soil land leveling improved the state space model performance for soil organic carbon content, sand content, soil bulk density, soil total porosity and soil water content at field capacity and permanent wilting point variables. The worst state space model performances, after soil land leveling, were found taking silt content, soil microporosity and cation exchange capacity variables as response variables. The best state space model performance, before land leveling, was obtained taking the soil total porosity as response variable. A sistematização do solo é uma técnica utilizada em regiões planas, com características de várzea, e tem por objetivo aperfeiçoar o uso agrícola facilitando o manejo da água tanto de irrigação como de drenagem, as operações de implantação da lavoura, de tratos culturais e de colheita. No entanto, a sistematização do solo provoca alterações no ambiente físico onde a planta se desenvolve, sendo que muitos estudos têm buscado identificar o efeito dessa prática na estrutura de variabilidade espacial e no relacionamento entre os atributos físico-hídricos e químicos do solo. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi identificar e caracterizar a estrutura de variabilidade espacial dos atributos físico-hídricos e químicos de um solo de várzea, antes e depois da sistematização, assim como estudar o relacionamento entre esses atributos por meio de um modelo autoregressivo de espaço de estados. Em uma área experimental de 0,81 ha pertencente a Embrapa Clima Temperado, Capão do Leão-RS, foi estabelecida uma malha regular de 100 pontos, espaçados de 10 m entre si em ambas as direções. Em cada ponto foram coletadas amostras de solo deformadas e com estrutura preservada na profundidade de 0-0,20 m para a determinação, antes e depois da sistematização, dos teores de argila, silte e areia, macroporosidade, microporosidade e porosidade total, densidade do solo, conteúdo de água retido na capacidade de campo e ponto de murcha permanente, carbono orgânico e capacidade de troca de cátions. Os dados foram organizados em uma planilha de cálculo na forma de uma transeção espacial composta de 100 pontos e foram ordenados seguindo o gradiente de declividade da área resultante do processo de sistematização do solo. Para avaliar a estrutura de correlação espacial foram construídos autocorrelogramas e crosscorrelogramas que serviram de subsídio para a seleção de variáveis em cada um dos modelos autoregressivos de espaço de estados. Os resultados mostram que a sistematização do solo alterou a estrutura de dependência espacial tanto da variável como entre as variáveis deste estudo. A capacidade de troca de cátions e a microporosidade do solo foram as variáveis que compuseram o maior número de modelos de espaço de estados, antes e depois da sistematização. A contribuição da variável na posição i-1 na estimativa na posição i, por meio do modelo autoregressivo de espaço de estados, aumentou com a sistematização para as variáveis teor de areia, teor de silte, densidade do solo, microporosidade, macroporosidade, conteúdo de água no solo retido no ponto de murcha permanente, carbono orgânico e da capacidade de troca de cátions; e diminuiu para a variável conteúdo de água no solo retido na capacidade de campo.A sistematização do solo melhorou a estimativa, por meio dos modelos de espaço de estados, das variáveis carbono orgânico, teor de areia, densidade do solo, macroporosidade e do conteúdo de água no solo retido na capacidade de campo e no ponto de murcha permanente, sendo o modelo da variável porosidade total, antes da sistematização, que apresentou o melhor desempenho. 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