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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1779

Title: Uso de um Sistema de Informação Geográfica para análise geoestatística em solos
???metadata.dc.creator???: Faria, Glaucia Amorim
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Scalon, João Domingos
???metadata.dc.contributor.advisor-co???: Melo Filho, José Fernandes de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Mello, Carlos Rogério de
Oliveira, Marcelo Silva de
???metadata.dc.description.concentration???: Estatística Experimental
Keywords: Variabilidade espacial
SIG (Sistema de computador)
Solos
Krigagem
Soils
kriging
???metadata.dc.date.submitted???: 2-Aug-2013
Issue Date: 24-Jun-2014
Citation: FARIA, G. A. Uso de um Sistema de Informação Geográfica para análise geoestatística em solos. 2013. 113 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
???metadata.dc.description.resumo???: A geoestatística é baseada na teoria de variáveis regionalizadas, em que o valor de uma dada variável em um ponto do campo depende de sua localização, a caracterização espacial de uma variável de interesse é realizada por meio do estudo de sua distribuição e das variabilidades espaciais, com determinação das incertezas associadas. O objetivo deste trabalho foi utilizar um Sistema de Informação Geográfica (SIG) como ferramenta para realizar a análise de dados por meio de métodos estatísticos multivariados para caracterizar a variabilidade espacial das propriedades físico-hídricas do solo de uma reserva de Mata Atlântica, situada no Município de Cruz das Almas, Bahia. As propriedades analisadas foram: macroporosidade, densidade do solo, condutividade hidráulica do solo saturado, relação umidade volumétrica retida a - 33 kPa / porosidade total (Uv33/PT) e relação água disponível / porosidade total (AD/PT), pH, capacidade de troca catiônica (CTC), percentagem de saturação por bases (V%), percentagem de saturação por alumínio (m%) e matéria orgânica (MO). Para analisar a variabilidade espacial foram utilizadas técnicas de geoestatística multivariada, por meio da análise de semivariogramas, interpolação dos dados e construção de mapas de predição. As análises foram realizadas pelo programa ArcGIS 9.3. Foi realizada a análise exploratória dos dados, bem como a construção de semivariogramas, e os dados foram interpolados para verificar a dependência espacial das variáveis. Para análise Geoestatística multivariada foi realizada análise de componentes principais, construídos semivariogramas e realizada a interpolação para verificar a dependência espacial das variáveis. Verificou-se que todas as variáveis estudadas apresentaram grau de dependência espacial de médio a forte, sugerindo o uso da geoestatística. A integração de geoprocessamento com técnicas geoestatísticas multivariadas, como a Cokrigagem Ordinária Multivariada, permite definir com boa precisão a espacialização de valores preditos das variáveis estudadas. A análise de componentes principais resultou em estimativas adequadas com explicação de 69,85% da variância total.
Geostatistics is based on the regionalized variables theory, in which the value of a given variable on a point of the field depends on its location. The spatial characterization of a variable of interest is performed through the study of its distribution and spatial variability, determining the associated uncertainties. The objective of this study was to use a Geographic Information System ( GIS ) as a tool in order to analyze data using multivariate statistical methods to characterize the spatial variability of the physical and hydraulic properties of the soil in an Atlantic forest reserve, located in the Municipality of Cruz das Almas, Bahia, Brazil. The properties analyzed were : macroporosity, soil density, hydraulic conductivity of a saturated soil, relation between retained soil moisture (33 kPa) / total porosity ( Uv33/PT ) and available water/total porosity (AD / PT) relation, pH, cation exchange capacity (CTC), base saturation percentage (V %), aluminum saturation percentage (m %) and organic matter (OM). In order to analyze the spatial variability, we used multivariate geostatistics techniques, by means of analyzing semi-variograms, data interpolation and the construction of prediction maps. The analyses were performed by the ArcGIS 9.3 program. We performed an exploratory analysis of the data, as well as the construction of semi-variograms, and the data were interpolated to verify the spatial dependence of the variables. For the multivariate geostatistics analysis we performed the principal component analysis, constructed semi-variograms and performed the interpolation performed in order to verify the spatial dependence of the variables. We verified that all the studied variables presented from medium to strong spatial dependence degree, suggesting the use of geostatistics. The integration of geoprocessing with the multivariate geostatistics techniques such as Multivariate Ordinary Cokriging allows us to define, with good precision, the spatial distribution of predicted values of the variables. The principal component analysis resulted in adequate estimates with 69.85 % explanation of the total variance.
Description: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística Experimental, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1779
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
Appears in Collections:DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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