Parâmetros fractais e geoestatística do microrrelevo do solo em função de chuva acumulada
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2010 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Scientia Agrícola (Online) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22552 |
Resumo: | A rugosidade da superfície pode ser influenciada pelo tipo e pela intensidade do preparo do solo entre outros fatores. A vantagem de se usar índices fractais em estudos de microrrelevo é que eles permitem a partição das características da rugosidade em propriedades ou que dependem exclusivamente da escala ou que independem totalmente dela. Por outro lado, a geoestatística prove algumas ferramentas que podem ser úteis no estudo da dinâmica da variabilidade da superfície do solo, diferentes daquelas avaliadas pela dimensão fractal. Verificou-se se é possível aplicar geoestatística na análise da variação do microrrelevo de um Latossolo sob seis tratamentos de preparo do solo, a saber: grade de discos, arado de discos, escarificador, grade de discos+grade niveladora, arado de discos+grade niveladora e escarificador+grade niveladora. As medidas foram feitas logo após o preparo do solo e subseqüentemente após cumulativos eventos de chuva natural. Medições duplicadas foram feitas em cada tratamento para cada data, produzindo um total de 48 superfícies. Um rugosímetro de agulhas foi utilizado para as medidas da rugosidade da superfície. A área de cada parcela era 1,35 m por 1,35 m e as medidas espaçadas de 0,25 m, produzindo um total de 3025 pontos por parcela. Tendência devido à inclinação do terreno e causadas pelo preparo do solo foi removida dos dados experimentais. Foram ajustados modelos aos semivariogramas de cada superfície e os parâmetros desses modelos analisados e relacionados aos parâmetros de dimensão fractal. Foi encontrada relação entre a dimensão fractal, D, e os parâmetros dos modelos dos semivariogramas. O parâmetro de auto-afinidade, l, não mostrou relação forte com parâmetros dos modelos dos semivariogramas apesar de ter tido uma relação de potência entre D e l. |
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Parâmetros fractais e geoestatística do microrrelevo do solo em função de chuva acumulada Fractal dimension and geostatistical parameters for soil microrelief as a function of cumulative precipitation Oxisoltillagesoil surface roughnesssemivariogramcrossover lengthLatossolopreparo do solorugosidade da superfície do solosemivariogramaíndices de rugosidade A rugosidade da superfície pode ser influenciada pelo tipo e pela intensidade do preparo do solo entre outros fatores. A vantagem de se usar índices fractais em estudos de microrrelevo é que eles permitem a partição das características da rugosidade em propriedades ou que dependem exclusivamente da escala ou que independem totalmente dela. Por outro lado, a geoestatística prove algumas ferramentas que podem ser úteis no estudo da dinâmica da variabilidade da superfície do solo, diferentes daquelas avaliadas pela dimensão fractal. Verificou-se se é possível aplicar geoestatística na análise da variação do microrrelevo de um Latossolo sob seis tratamentos de preparo do solo, a saber: grade de discos, arado de discos, escarificador, grade de discos+grade niveladora, arado de discos+grade niveladora e escarificador+grade niveladora. As medidas foram feitas logo após o preparo do solo e subseqüentemente após cumulativos eventos de chuva natural. Medições duplicadas foram feitas em cada tratamento para cada data, produzindo um total de 48 superfícies. Um rugosímetro de agulhas foi utilizado para as medidas da rugosidade da superfície. A área de cada parcela era 1,35 m por 1,35 m e as medidas espaçadas de 0,25 m, produzindo um total de 3025 pontos por parcela. Tendência devido à inclinação do terreno e causadas pelo preparo do solo foi removida dos dados experimentais. Foram ajustados modelos aos semivariogramas de cada superfície e os parâmetros desses modelos analisados e relacionados aos parâmetros de dimensão fractal. Foi encontrada relação entre a dimensão fractal, D, e os parâmetros dos modelos dos semivariogramas. O parâmetro de auto-afinidade, l, não mostrou relação forte com parâmetros dos modelos dos semivariogramas apesar de ter tido uma relação de potência entre D e l. Surface roughness isinfluenced by type and intensity of soil tillage among other factors, and it changes considerably with rain. In microrelief studies the advantages of using indices such as the fractal dimension, D, and the crossover length, l, is that they allow the partition of the roughness characteristics into properties that depend purely on the scale and on a scale free component, respectively. On the other hand, some geostatistical parameters may provide different ways to understand soil surface variability not addressed with fractal parameters. Changes in fractal dimension and semivariogram parameters for surface roughness evolution were evaluated as a function of cumulative rainfall on Oxisol samples over six tillage treatments, namely, disc harrow, disc plow, chisel plow, disc harrow+disc level, disc plow+disc level and chisel plow+disc level. Measurements were taken in each tillage treatment after rainfall events yielding a total of 48 experimental surfaces measured with a pin microrelief meter. The plot had 135 cm by 135 cm and the sample spacing was 25 mm. Trends due to plot slope component with its concavities and convexities and to agricultural practices were removed from field data sets. A semivariogram model was fitted to each of the surfaces and the model parameters were analyzed and related to the fractal dimension, D, and crossover length, l. A relationship was found between the fractal dimension, D, and semivariogram model parameters. The cross over length, l,did not show as strong relationships with the semivariogram model parameters, even though there was a power relation between D and l. Universidade de São Paulo. Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz2010-02-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/2255210.1590/S0103-90162010000100011Scientia Agricola; v. 67 n. 1 (2010); 78-83Scientia Agricola; Vol. 67 Núm. 1 (2010); 78-83Scientia Agricola; Vol. 67 No. 1 (2010); 78-831678-992X0103-9016reponame:Scientia Agrícola (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPenghttps://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22552/24576Copyright (c) 2015 Scientia Agricolainfo:eu-repo/semantics/openAccessVázquez, Eva VidalVieira, Sidney RosaDe Maria, Isabella ClericiGonzález, Antonio Paz2015-07-07T18:50:11Zoai:revistas.usp.br:article/22552Revistahttp://revistas.usp.br/sa/indexPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpscientia@usp.br||alleoni@usp.br1678-992X0103-9016opendoar:2015-07-07T18:50:11Scientia Agrícola (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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