Incertezas na estimativa da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e propriedades edáficas em área de cana crua

• Autor(a) principal: Teixeira, Daniel De Bortoli [UNESP]
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/88232
• topic: Soil respiration; Geostatistics; Solo; Geologia - Métodos estatísticos

A emissão de CO2 do solo (FCO2) apresenta alta variabilidade espacial, sendo devida a grande dependência espacial existente nas propriedades do solo que a influenciam. Neste estudo objetivou-se (i) caracterizar e relacionar a variabilidade e a distribuição espacial da FCO2, temperatura do solo, porosidade livre de água (PLA), teor de matéria orgânica do solo (MO) e densidade do solo (Ds), (ii) avaliar a acurácia dos resultados fornecidos pelo método da krigagem ordinária (KO) e simulação sequencial Gaussiana (SSG), e (iii) avaliar a incerteza na predição da variabilidade espacial das FCO2 e demais propriedades utilizando a SSG. O estudo foi conduzido em uma malha amostral regular de 60 x 60 m2 com 141 pontos, com espaçamento mínimo variando de 0,50 a 10 m, instalada em área de cana-de-açúcar. Nestes pontos foram avaliados a FCO2, temperatura do solo, PLA, determinadas com base na média de 07 dias de avaliação, MO e Ds. Todas as variáveis apresentaram estrutura de dependência espacial, sendo ajustados modelos Gaussianos, esféricos e exponenciais. A configuração da malha amostral e possivelmente a presença de espessa camada de resíduos da cultura sobre o solo influenciaram a estrutura de variabilidade espacial da FCO2, temperatura e MO. FCO2 apresentou correlações positivas com a MO (r = 0,25, p < 0,05) e PLA (r = 0,27, p < 0,01) e negativa com a Ds (r = - 0,41, p < 0,01). No entanto, quando os valores digitais estimados espacialmente (N=8.833) são considerados, a PLA passa a ser a principal variável responsável pelas características espaciais da FCO2, apresentando correlação de 0,26 (p < 0,01). As simulações individuais propiciaram, para todas as variáveis analisadas, melhor reprodução das funções de distribuição acumuladas (fdac), e dos variogramas em comparação...