Simulação sequencial de atributos diagnósticos do solo

Abstract

A simulação sequencial gera um conjunto de imagens equiprováveis com a mesma variabilidade espacial dos valores experimentais. O objetivo deste estudo foi analisar a dependência espacial dos atributos diagnósticos do solo e aplicar a simulação sequencial para caracterizar a distribuição de probabilidade local dos atributos e verificar as zonas de incerteza. A área de estudo, com 1.200,32 ha, compreende a fazenda experimental Edgardia da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, Botucatu, SP. Os atributos do solo foram obtidos a partir de uma grade de amostragem de 90 pontos. A partir do modelo de dependência espacial foi realizada a simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa. Os atributos do solo apresentaram dependência espacial com diferentes direções para menor e maior alcance. A simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa possibilitaram a avaliação da incerteza da distribuição espacial das variáveis categóricas e contínuas do solo a qual pode ser utilizada para definir, com mais confiança, as classes de solo e para integrar estudos de planejamento amostral em locais em que a variabilidade é mais acentuada.

Mapping units based on spatial uncertainty of magnetic susceptibility and clay content

“…In this sense, techniques that assess and incorporate the uncertainties associated with information from soil maps promote an advance in knowledge of mapping errors (Castrignanò et al, 2008;Brevik et al, 2016). The identification and determination of uncertainties can be performed directly on the mapping units using fuzzy logic (Zhu, 1997) and indicative simulation techniques (Silva et al, 2015), or on soil attributes, especially by means of geostatistical simulations (Grunwald et al, 2007;Castrignanò et al, 2008;Teixeira et al, 2012;Viscarra-Rossel et al, 2014) and error propagation techniques (Hengl et al, 2014).…”

“…The uncertainties determined in soil units are used to identify the probability of certain class be correctly defined (Phillips, 2013). Its use is difficult since it is necessary the knowledge of a great number of modal pedons for its determination (Silva et al, 2015). In its turn, the uncertainty in spatial assessment of soil attributes is used for identifying sites that require increased number of samples (Teixeira et al, 2012), constructing estimating scenarios (Grunwald et al, 2007), and providing an indirect measure of the estimate quality generated at each site (Viscarra-Rossel et al, 2014).…”

“…The definition of the attributes to be used in the identification of uncertainties is of great importance. Silva et al (2015) proposes the uncertainty assessment for soil diagnostic attributes (color, texture gradient, base saturation, clay and sand content and soil organic carbon). For tropical soils, soil mineralogy and clay content have great relationship with the taxonomic classes of soil (Costa et al, 1999) and directly influence the definition of mapping units (Marques Jr. et al, 2014;Siqueira et al, 2015).…”

Variabilidade Espacial De Atributos Físicos Do Solo Em Uma Sub-Bacia Às Margens Do Rio Mogi Guaçu (Sp)

“…A grande popularidade da krigagem vem do fato de que suas estimativas nos pontos não amostrados são confiáveis, ou seja, sem parcialidade e com variância mínima, bem como sem erros de excessos (Oliver & Webster, 2014). Segundo Silva et al (2015), no que se refere à interpolação de atributos do solo, a K.O. é o método mais utilizado.…”

Stochastic simulations of calcium contents in sugarcane area

“…As alternatives for the smoothness promoted by OK and the incapacity to reproduce the uncertainties through its variance, stochastic simulations have been widely applied for the most diverse purposes in the last years, among which some stand out: simulation of distribution and spatial variability of heavy metals in the soil, for the identification of polluted areas (Lin, 2008); evaluation of uncertainties of soil chemical (Oliveira et al, 2013) and mineralogical attributes (Silva Júnior et al, 2013), and soil classes (Silva et al, 2015); construction of different scenarios of estimates for soil CO 2 (Teixeira et al, 2012) and demarcation of erosion-prone areas (Delbari et al, 2009).…”