Variabilidade espacial de atributos químicos do solo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cruz, Franciely Lopes da
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFGD
Texto Completo: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/3175
Resumo: A conciliação de dados espacialmente distribuídos na área agrícola, através de suas análises constitui importante ferramenta de diagnóstico para uso mais eficiente das informações, possibilitando melhor manejo da variabilidade no campo. Objetivou-se com este trabalho estudar, mediante a geoestatística, a variabilidade espacial de atributos químicos do solo após a colheita do milho safrinha. A pesquisa foi desenvolvida na Fazenda Água Boa localizada no munícipio de Antônio João /MS. Coletaram-se dados do solo, dispostos segundo uma malha de 153 pontos amostrais, espaçados de 70 m, em uma camada de 0 - 0,20m. Após análises laboratoriais os dados foram explorados no programa GS+®. Foram determinadas as seguintes variáveis PH CaCl2, PH H2O, P e K disponíveis; Ca, Mg e Al trocáveis, H + Al. Calcularam-se a saturação por bases (V %), CTCtotal (T) e soma de bases (SB). Os dados foram avaliados por estatística descritiva e pela análise de dependência espacial, com base no ajuste de semivariogramas, foi feita interpolação dos dados por krigagem e construção de mapas de isolinhas. A maioria dos atributos apresentou coeficiente de variação (CV) médio, sendo o maior encontrado para Al, 96,75 %, e o menor, para pH CaCl2, pH H2O. A grande maioria dos atributos avaliados mostrou dependência espacial, a qual foi classificada como moderada e forte. Maior parte dos dados se ajustou ao semivariograma de modelo Esférico, seguido pelo Gaussiano e exponencial.
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A pesquisa foi desenvolvida na Fazenda Água Boa localizada no munícipio de Antônio João /MS. Coletaram-se dados do solo, dispostos segundo uma malha de 153 pontos amostrais, espaçados de 70 m, em uma camada de 0 - 0,20m. Após análises laboratoriais os dados foram explorados no programa GS+®. Foram determinadas as seguintes variáveis PH CaCl2, PH H2O, P e K disponíveis; Ca, Mg e Al trocáveis, H + Al. Calcularam-se a saturação por bases (V %), CTCtotal (T) e soma de bases (SB). Os dados foram avaliados por estatística descritiva e pela análise de dependência espacial, com base no ajuste de semivariogramas, foi feita interpolação dos dados por krigagem e construção de mapas de isolinhas. A maioria dos atributos apresentou coeficiente de variação (CV) médio, sendo o maior encontrado para Al, 96,75 %, e o menor, para pH CaCl2, pH H2O. A grande maioria dos atributos avaliados mostrou dependência espacial, a qual foi classificada como moderada e forte. Maior parte dos dados se ajustou ao semivariograma de modelo Esférico, seguido pelo Gaussiano e exponencial.The reconciliation of spatially distributed data in the agricultural area through its analyzes is an important diagnostic tool for a more efficient use of information, allowing a better management of variability in the field. The objective of this work was to study, through geostatistics, the spatial variability of chemical attributes of the soil after the harvest of the corn crop. The research was developed at Fazenda Água Boa located in the municipality of Antônio João / MS. Soil data were collected according to a mesh of 153 sample points spaced 70 m in a 0-20 m layer. After laboratory analysis the data were explored in the GS + ® program. The following PH variables CaCl2, PH H2O, P and K were determined; Ca, Mg and Al, H + Al. Base saturation (V%), CTCtotal (T) and base sum (SB) were calculated. The data were evaluated by descriptive statistics and spatial dependence analysis, based on semivariograms adjustment, interpolation of data by kriging and construction of isoline maps. Most of the attributes presented a mean coefficient of variation (CV), the highest one found for Al, 96.75%, and the lowest for pH CaCl2, pH H2O. The great majority of the evaluated attributes showed spatial dependence, which was classified as moderate and strong. Most of the data conformed to the semivariogram of the Spherical model, followed by the Gaussian and exponential.Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-06-01T12:28:28Z No. of bitstreams: 1 FrancielyLopesdaCruz.pdf: 1051537 bytes, checksum: bda761b76b8bb11b4fd77b7826c818ee (MD5)Made available in DSpace on 2020-06-01T12:28:28Z (GMT). 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