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The estimation of non available soil variables through the knowledge of other related measured variables can be achieved through pedotransfer functions (PTF) mainly saving time and reducing cost. Great differences among soils, however, can yield non desirable results when applying this method. This study discusses the application of developed PTFs by several authors using a variety of soils of different characteristics, to evaluate soil water contents of two Brazilian lowland soils. Comparisons are made between PTF evaluated data and field measured data, using statistical and geostatistical tools, like mean error, root mean square error, semivariogram, cross-validation, and regression coefficient. The eight tested PTFs to evaluate gravimetric soil water contents (Ug) at the tensions of 33 kPa and 1,500 kPa presented a tendency to overestimate Ug 33 kPa and underestimate Ug1,500 kPa. The PTFs were ranked according to their performance and also with respect to their potential in describing the structure of the spatial variability of the set of measured values. Although none of the PTFs have changed the distribution pattern of the data, all resulted in mean and variance statistically different from those observed for all measured values. The PTFs that presented the best predictive values of Ug33 kPa and Ug1,500 kPa were not the same that had the best performance to reproduce the structure of spatial variability of these variables. A estimativa de variáveis do solo não disponíveis, por meio do conhecimento de outras variáveis medidas, pode ser obtida com o uso de funções de pedotransferência (FPT) com economia de tempo e custos. Entretanto, havendo grande diferença entre os solos, o uso desse método pode conduzir a resultados indesejáveis. Neste estudo é discutida a aplicação de FPTs desenvolvidas por alguns autores usando solos de diferentes características, para avaliar a retenção de água em dois solos de várzea brasileiros. As comparações foram feitas entre os dados medidos e estimados pelas FPTs, usando ferramentas estatísticas e da geoestatística, como erro médio, raiz quadrada do erro médio, semivariogramas, validação cruzada e coeficiente de regressão. As oito FPTs testadas para avaliar o conteúdo gravimétrico de água no solo (Ug) sob as tensões de 33 e 1.500 kPa apresentaram tendência em superestimar Ug 33 kPa e em subestimar Ug 1.500 kPa. As FPTs foram classificadas de acordo com seu desempenho e também em relação ao seu potencial em descrever a estrutura de variabilidade espacial do conjunto de dados medidos. Embora nenhuma das FPTs tenha alterado o padrão de distribuição dos dados, todas resultaram em média e variância estatisticamente diferentes daquelas verificadas para o conjunto dos valores medidos. As FPTs com melhor capacidade preditiva dos valores de Ug33 kPa e Ug1.500 kPa não foram as mesmas que tiveram o melhor desempenho para reproduzir a estrutura de variabilidade espacial dessas variáveis.

In the areas where irrigated rice is grown in the south of Brazil, few studies have been carried out to investigate the spatial variability structure of soil properties and to establish new forms of soil management as well as determine soil corrective and fertilizer applications. In this sense, this study had the objective of evaluating the spatial variability of chemical, physical and biological soil properties in a lowland area under irrigated rice cultivation in the conventional till system. For this purpose, a 10 x 10 m grid of 100 points was established, in an experimental field of the Embrapa Clima Temperado, in the County of Capão do Leão, State of Rio Grande do Sul. The spatial variability structure was evaluated by geostatistical tools and the number of subsamples required to represent each soil property in future studies was calculated using classical statistics. Results showed that the spatial variability structure of sand, silt, SMP index, cation exchange capacity (pH 7.0), Al3+ and total N properties could be detected by geostatistical analysis. A pure nugget effect was observed for the nutrients K, S and B, as well as macroporosity, mean weighted diameter of aggregates, and soil water storage. The cross validation procedure, based on linear regression and the determination coefficient, was more efficient to evaluate the quality of the adjusted mathematical model than the degree of spatial dependence. It was also concluded that the combination of classical with geostatistics can in many cases simplify the soil sampling process without losing information quality. Nas áreas cultivadas com arroz irrigado no sul do País, poucos estudos têm sido realizados no intuito de estudar a estrutura de variabilidade espacial dos atributos do solo e, assim, estabelecer novas formas de manejo do solo e uso de corretivos e fertilizantes. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade espacial de atributos químicos, físicos e biológicos num solo de várzea com histórico de arroz irrigado no sistema convencional de cultivo. Para isso, foi estabelecida uma malha de 100 pontos, em arranjo equidistante de 10 x 10 m, em área pertencente à Embrapa Clima Temperado, situada no município do Capão do Leão, RS. A estrutura de variabilidade espacial de cada atributo foi estudada por meio da geoestatística, e a determinação do número de subamostras necessárias para representar cada atributo em estudos futuros foi calculada utilizando-se a estatística clássica. Os resultados mostraram que a geoestatística permitiu detectar a estrutura de variabilidade espacial dos atributos silte, areia, índice SMP, CTC (pH 7,0), Al3+ e N total. Os nutrientes K, S e B e os atributos físicos macroporosidade, diâmetro médio ponderado dos agregados e armazenamento de água disponível apresentaram efeito pepita puro. A validação cruzada, por meio dos coeficientes de determinação e de regressão, foi uma ferramenta mais eficiente na avaliação da qualidade do modelo matemático ajustado do que o grau de dependência espacial. Concluiu-se também que a combinação da estatística clássica com a geoestatística pode, em muitos casos, simplificar o processo de amostragem do solo, mantendo-se a qualidade da informação.

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No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Mauricio_Fornalski.pdf: 2690628 bytes, checksum: e2befdb01ae8864fb80bc95757c1f588 (MD5) Previous issue date: 2018-02-06 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES A demanda da população por água é reconhecidamente um fator ligado a qualidade de vida e pode ser um indicativo de desenvolvimento econômico e social de uma determinada região. O Brasil, a exemplo de outros países em desenvolvimento, apresenta escassez em informações ligadas aos recursos hídricos, embora possua um vasto potencial hidrológico na maior parte do seu território. Neste contexto, a compreensão da dinâmica da água no solo é fundamental no estudo de bacias hidrográficas destacando-se principalmente pela influência em variáveis hidrológicas e hidrossedimentológicas. O monitoramento da umidade do solo em bacias hidrográficas apresenta alta complexidade devido principalmente a sua variabilidade espacial e temporal. Os atributos físico-hídricos fornecem informações importantes para diversas áreas do conhecimento como a estimativa da suscetibilidade do solo à erosão, modelagem hidrológica, projetos de irrigação, etc. Este trabalho teve como objetivo caracterizar nove atributos físico-hídricos e o carbono orgânico do solo visando avaliar a variabilidade espacial inerente à heterogeneidade fisiográfica da paisagem em uma bacia hidrográfica e validar a hipótese intrínseca da geoestatística. O estudo foi conduzido em uma sub-bacia hidrográfica do Arroio Pelotas denominada de Bacia Hidrográfica da Sanga Ellert (BHSE), localizada no município de Canguçu. A bacia possui área de aproximadamente 70ha e a altitude varia de 310,9 a 419,4 metros. As áreas estudadas compreendem basicamente uma classe de solos, os Neossolos. A estatística descritiva e a geoestatística foram utilizadas para se determinar a magnitude e a variabilidade espacial do carbono orgânico e dos seguintes atributos físico-hídricos do solo: Areia, argila, densidade do solo, porosidade total, macroporosidade, microporosidade, capacidade de campo, ponto de murcha permanente e condutividade hidráulica do solo saturado . A análise exploratória dos dados demonstrou ausência de normalidade para a maior parte das variáveis, exceto para o teor de areia, microporosidade e umidade na capacidade de campo. No campo da estatística clássica ainda podemos salientar correlações esperadas para estes atributos demonstradas pela matriz Correlação de Pearson, como para o teor de areia e a capacidade de campo; teor de argila e ponto de murcha permanente; Condutividade hidráulica do solo saturado com a densidade do solo e macroporosidade; e a microporosidade com a capacidade de campo. Para todos os atributos que apresentaram séries não normais foi empregado o estimador robusto de Cressie e Hawkins para a construção dos semivariogramas bem como para os atributos areia e capacidade de campo, que apresentaram outliers em suas séries de dados. Apenas para o atributo microporosidade foi empregado o estimador clássico de Matheron. Os resultados demonstraram que, exceto para os atributos físico-hídricos areia e argila, os demais atributos avaliados no presente trabalho demonstraram continuidade espacial e que a partir da malha amostral proposta foi possível identificar esta condição, bem com realizar a interpolação dos dados empregando a técnica da krigagem ordinária. The population's demand for water is admittedly a factor linked to the quality of life and can be indicative of the economic and social development of a given region. Brazil, like other developing countries, has a shortage of information related to water resources, although it has a vast hydrological potential in most of its territory. In this context, the understanding of soil water dynamics is fundamental in the study of hydrographic basins, emphasizing mainly the influence on hydrological and hydrosedimentological variables. The monitoring of soil moisture in watersheds presents high complexity due mainly to its spatial and temporal variability. Soil hydro-physical attributes provide important information for several areas of knowledge, such as the estimation of soil susceptibility to erosion, hydrological modeling, irrigation projects, etc. The objective of this work was to characterize ten soil hydro-physical attributes in order to evaluate the spatial variability inherent to the physiographic heterogeneity of the landscape in a hydrographic basin and to validate the intrinsic hypothesis of geostatistics. The study was conducted in a sub-basin of Arroio Pelotas called the Sanga Ellert Basin (BHSE), located in the municipality of Canguçu. The basin has an area of approximately 70ha and the altitude varies from 310.9 to 419.4 meters. The studied areas basically comprise a class of soils, the Neosols. Descriptive statistics and geostatistics were used to determine the magnitude and spatial variability of the following soil physical-water attributes: Sand, clay, soil density, total porosity, macroporosity, microporosity, field capacity, permanent wilting point and saturated soil hydraulic conductivity and also to soil organic carbon,. The exploratory analysis of the data showed non-normality for most of the variables, except for the sand content, microporosity and field capacity. Falling on of classical statistics we can still emphasize expected correlations for these attributes demonstrated by the Pearson coefficient, as for the sand content and the field capacity; clay content and permanent wilting point; saturated soil hydraulic conductivity with soil density and macroporosity; and microporosity with field capacity. For all the attributes that presented non-normal series, the robust estimator of Cressie and Hawkins was used for the construction of semivariograms as well as for the attributes sand and field capacity, which presented outliers in their data. Only for the microporosity the Matheron's classical estimator has been used. The results showed that, except for the hydro-physical attributes sand and clay content, the other attributes evaluated in the present study demonstrated spatial continuity and that from the proposed sampling grid is possible to identify this condition, as well as to perform the data interpolation using the ordinary kriging technique.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:36:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_ Alvaro_ Luiz_ Carvalho_ Nebel.pdf: 1615608 bytes, checksum: cf5d12660d9ae82ddc2e973b92c9812e (MD5) Previous issue date: 2009-04-24 The understanding of the dynamics of the water in the soil-plant-atmosphere system, including the water availability to the crops, soil water infiltration, drainage and soil solute movement, depends on the knowledge of the relation between the soil water content and the matric potential, represented by the soil water retention curve (SWRC). However, the establishment of SWRCs is laborious and time consuming, besides being costly. A alternative is its estimate through statistical equations called Pedotransfer Functions (PTFs). The aim of this study was to evaluate the ability of some existing PTFs, in predicting the soil water retention and to capture its spatial variability structure, using geostatistical tools, when applied in a lowland soil of the south region of Brazil. For this, an experimental 10 x 10 m grid was established and soil disturbed and undisturbed samples were collected in the 0-0.20 m soil depth, totaling 100 experimental points. The following soil attributes were determined in each point: soil texture, soil organic carbon, pH, cation exchange capacity, soil bulk density, and the soil water retention curve. Eight developed PTFs for estimating gravimetric soil water content, eight for estimating volumetric water content and five for estimating the van Genuchten model parameters were evaluated using the statistical measures mean error (ME), and the root mean square error (RMSE). Results indicated that the Oliveira et al. (2002) PTF presented the best performance for estimating the gravimetric soil water content at the tension of 33kPa, with mean error (ME) value of 0.0136g.g-1, while for the gravimetric water content at tension of 1500kPa the Pidgeon (1972) FPT was the best, with ME value of -0,0054g.g-1. Concerning to the potential of describing the spatial variability structure the Bell & van Keulen (1995 and 1996) and of Urach (2007) PTFs presented the best performance based on the results from the cross validation technique. For estimating the soil water volumetric content at the tension of 10kPa the Tomasela et al. (2002) was the best (ME of 0.019cm3.cm-3), while Rawls et al. (1982) and van den Berg et al. (1997) PTFs were the best for estimating soil water content at the tension of 33kPa (ME of 0.001cm3.cm-3) and 1500kPa (ME of -0.008cm3.cm-3), respectively. The range and sill geostatistical parameters for the tension of 33kPa were reasonable estimated, while for the tension of 1500kPa they were underestimated by the evaluated PTFs. The Parametric Pedotransfer Function constructed by Vereecken et al.(1989) presented the lowest value of ME (0.0247cm3.cm-3), while the Hodnett and Tomasella (2002) PTF presented the lowest value of RMSE (0.0367 cm3.cm-3). Both PTFs well described the experimental semivariograms of the soil water content at the tensions of 10kPa and 33kPa, however their performance was not good for the tension of 1500kPa. Estudos que envolvem a dinâmica da água no sistema solo-planta-atmosfera tais como disponibilidade de água no solo para as culturas, infiltração, drenagem e movimento de solutos no solo necessitam do conhecimento da relação entre o conteúdo de água no solo e o potencial matricial, representada pela curva de retenção de água no solo. No entanto, sua execução é laboriosa, demanda considerável tempo e custos. Uma alternativa é sua estimativa através de equações estatísticas denominadas Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de funções de pedotransferência em estimar a retenção de água no solo e capturar a sua estrutura de variabilidade espacial, usando ferramentas geoestatísticas, quando aplicadas em um solo de várzea da região sul do Brasil. Para isto, uma malha experimental de 10m x 10m foi estabelecido e amostras deformadas e indeformadas do solo foram coletadas representativas da camada de 0 0,20m, totalizando 100 pontos amostrais. Os seguintes atributos do solo foram determinados em cada ponto: textura, carbono orgânico, pH, capacidade de troca de cátions, densidade do solo e a curva de retenção de água no solo. Oito FPTs desenvolvidas para estimar o conteúdo gravimétrico de água no solo, oito para estimar o conteúdo volumétrico e cinco para estimar os parâmetros do modelo de van Genuchten foram avaliadas, usando as medidas estatísticas erro médio (ME) e raiz quadrada do erro médio ao quadrado (RMSE). Os resultados obtidos para a estimativa do conteúdo de água gravimétrico mostram que a FPT de Oliveira et al. (2002) apresentou o melhor desempenho para a tensão de 33kPa, com erro médio (ME) de 0,0136g.g-1, enquanto para a tensão de 1500kPa a FPT de Pidgeon (1972) foi melhor, com ME de -0,0054g.g-1. Com relação ao potencial de descrever a estrutura de variabilidade espacial do conjunto de dados medidos, as FPTs desenvolvidas por Bell & van Keulen (1995 e 1996) e Urach (2007) foram as que apresentaram melhor desempenho baseado nos resultados da validação cruzada. Para o conteúdo volumétrico de água retida no solo, os melhores desempenhos foram obtidos pela FPT de Tomasela et al.(2003) para a tensão de 10kPa, Rawls et al. (1982) para 33kPa e van den Berg et al.(1997) para 1500kPa, com ME iguais a 0,019cm3.cm-3, 0,001cm3.cm-3 e -0,008cm3.cm-3, respectivamente. Os parâmetros da estrutura de dependência espacial, alcance e patamar, para a tensão de 33kPa foram razoavelmente estimados, enquanto para a tensão de 1500kPa foram subestimados pelas FPTs avaliadas. A FPT paramétrica desenvolvida por Vereecken et al. (1989) apresentou o menor valor de ME (0,0247cm3.cm-3), enquanto a FPT de Hodnett e Tomasella (2002) apresentou o menor valor de RMSE (0,0367 cm3.cm-3). Ambas FPTs descreveram bem os semivariogramas experimentais do conteúdo de água retido no solo a 10kPa e 33kPa, entretanto para a tensão de 1500kPa nenhuma das FPTs testadas apresentou bom desempenho.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ademir Natal Correa.pdf: 1505539 bytes, checksum: fd8e294f5766bf4043789d75eba28f1f (MD5) Previous issue date: 2007-07-16 The objective of this study was to assess the relationship among soil physical attributes and their influences on wheat yield. For this purpose an estimating method, called State-Space Model or dynamic linear regression model, was used and compared to simple and multiple regression models of classical statistics. Experimental data were obtained at a Rhodic Ferralsol, originated from UNIOESTE Agricultural Engineering Experimental Nucleus Cascavel Campus, in an area where wheat was grown. In this area, 3 equally spaced transects, with 97 sampling points, 3.0 meters away from each other, were delimited. The State-Space approach was used to assess wheat yield estimate on position i, influenced by wheat yield, bulk density, soil compaction degree and soil resistance to penetration on position i-1 in different combination between data series of these variables. Applying the State-Space approach, all the response variables presented significant correlation with the dependent variable: soil resistance to penetration was the attribute with the best correlation, presenting R2 coefficient equal to 0.849. The other attributes had R2 coefficient of around 0.800. Comparing to conventional static models, soil resistance to penetration attribute had R2 coefficient equal to 0.102. The other attributes had R2 coefficient equal or less than 0.087, in conventional regression. Utilizing the State-Space approach, the two combinations that indicated the best results were: 1) between wheat yield and soil resistance to penetration that showed the best estimate to wheat yield with R2 coefficient equal to 0.849, while the same combination in conventional regression presented R2 equal to 0.102; 2) between wheat yield, soil compaction degree and soil resistance to penetration, with R2 coefficient equal to 0.836, while the same combination in classical regression presented R2 equal to 0.217. Thus, it is possible to show the advantage of the State-Space approach in relation to other more conventional regression methods for estimating and forecasting in soil-plant system relationship. Este trabalho foi realizado com o objetivo de estudar o relacionamento entre os atributos físicos do solo e a influência destes na produtividade de trigo. Para isso, utilizou-se o método de estimação chamado de Modelo de Espaço de Estados ou modelo de regressão linear dinâmico, comparando-o aos modelos de regressão simples e múltipla da estatística clássica. Os dados experimentais foram obtidos em um Latossolo Vermelho-Escuro pertencente ao Núcleo Experimental de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual do Oeste do Paraná Campus de Cascavel, em uma área cultivada com trigo. Foram demarcadas 3 transeções com 97 pontos de amostragem espaçados de 3 m entre si. A abordagem de Espaço de Estados foi usada para avaliar a estimativa da produtividade do trigo na posição i, influenciada por medidas da produtividade do trigo, da densidade do solo, do grau de compactação do solo e da resistência do solo à penetração na posição i-1, em diferentes combinações entre as séries de dados dessas variáveis. Com a aplicação da abordagem de Espaço de Estados, todas as variáveis explicativas utilizadas apresentaram correlação significativa com a variável dependente: a resistência do solo à penetração foi o atributo com a melhor correlação, apresentando o coeficiente de ajuste R2 igual a 0,849. Os demais atributos tiveram os coeficientes R2 em torno de 0,800. Comparando-se com os modelos estáticos convencionais, o atributo resistência do solo à penetração teve o coeficiente de ajuste R2 igual a 0,102 e os demais atributos tiveram os seus coeficientes R2 abaixo de 0,087, na regressão convencional. Utilizando a metodologia de Espaço de Estados, as duas combinações que indicaram os melhores resultados foram a combinação entre produtividade do trigo e resistência do solo à penetração, que apresentou a melhor estimativa para produtividade do trigo, com coeficiente R2 igual a 0,849. A mesma combinação na regressão convencional resultou em R2 igual a 0,102. A segunda melhor combinação ocorreu entre os atributos: produtividade do trigo, grau de compactação do solo e resistência do solo à penetração, com R2 igual a 0,836, sendo que a mesma combinação na regressão clássica teve o coeficiente R2 igual a 0,217. Com isso é possível mostrar-se a vantagem da abordagem de Espaço de Estados em relação a outros métodos de estimativa e previsão para o relacionamento no sistema solo-planta.