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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3575

Title: Levantamento pedológico de hortos florestais e mapeamento digital de atributos físicos do solo para estudos hidrológicos
Other Titles: Soil survey in forest gardens and digital soil mapping of physical attributes for hydrologic studies
???metadata.dc.creator???: Menezes, Michele Duarte de
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Curi, Nilton
???metadata.dc.contributor.advisor-co???: Marques, João José Granate de Sá e Melo
???metadata.dc.contributor.referee1???: Mello, Carlos Rogério de
Motta, Paulo Emílio Ferreira da
Oliveira, Geraldo César de
???metadata.dc.description.concentration???: Recursos Ambientais e Uso da Terra
Keywords: Mapeamento digital do solo
Solos - Manejo
Geologia - Métodos estatísticos
Lógica fuzzy
Hidrologia
Fuzzy logics
Soil management
???metadata.dc.date.submitted???: 16-Aug-2011
Issue Date: 5-Sep-2014
Citation: MENEZES, M. D. de. Levantamento pedológico de hortos florestais e mapeamento digital de atributos físicos do solo para estudos hidrológicos. 2011. 223 p. Tese (Doutorado em Ciência do Solo)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.
???metadata.dc.description.resumo???: Esta tese é composta por três capítulos, cujos estudos foram realizados em áreas localizadas em dois estados do Brasil, com diferentes finalidades. No entanto, os capítulos estão relacionados ao uso de técnicas de mapeamento digital de solos, tanto na predição de atributos físicos ou potencialidade de recarga de aquíferos, quanto no auxílio ao mapeamento de solos e manipulação de informações a partir dele. O primeiro capítulo contém um levantamento de solos em escala semidetalhada, o qual foi utilizado para o estabelecimento de unidades de manejo para o cultivo de eucalipto, no Estado do Rio Grande do Sul. As classes de solos com maior expressão geográfica foram: Argissolo Vermelho (16.900 ha), Cambissolo Háplico (9.668 ha), Argissolo Vermelho-Amarelo (7.618 ha), Argissolo Amarelo (4.289 ha). Com relação às unidades de manejo, 20% das áreas foram enquadradas como adequadas, 27% como regulares, 51% como restritas e 2% como inadequadas ao plantio de eucalipto. As principais limitações das classes de solo foram a suscetibilidade à erosão e o risco de anoxia. O segundo capítulo aborda o uso de técnicas de predição de atributos físicos do solo, comparando a acurácia da krigagem ordinária, krigagem combinada com regressão e lógicas fuzzy, em duas sub-bacias hidrográficas no estado de Minas Gerais. As lógicas fuzzy, baseadas no conhecimento das relações do solo com a paisagem e podem ser consideradas como transformações não lineares dos dados, apresentaram melhor desempenho na sub-bacia do Ribeirão Marcela (MCW), cuja variabilidade espacial segue um padrão de distribuição sistemático, devido à pedogênese. A krigagem com regressão apresentou melhor desempenho na sub-bacia do Ribeirão Lavrinha (LCW), o que sugere um maior poder de previsão desta técnica quando as formas do relevo são mais contemporâneas (predomínio de Cambissolos). O uso atual dos solos teve grande influência na variabilidade espacial dos atributos físicos. O terceiro capítulo propõe a criação de índices relacionados com a potencialidade de recarga de aquíferos, utilizando uma metodologia que integra o conhecimento do fenômeno com modelos digitais do terreno, mapas de uso atual, classes de solos e lógicas fuzzy. Para validação dos índices, indicadores hidrológicos foram analisados. Os índices propostos e sua predição espacial mostraram-se adequados para representar o potencial de recarga ao longo da paisagem, estando de acordo com os indicadores hidrológicos. A LCW apresentou uma maior potencialidade de recarga, devido ao papel da Mata Atlântica e maior regime de precipitação. Embora a MCW tenha melhores condições pedológicas para recarga, o uso atual e a pior distribuição de chuvas colaboraram para a menor potencialidade de recarga de aquíferos.
This thesis consists of three chapters, whose studies were performed in two states in Brazil with different purposes. However, the chapters are related to digital soil mapping, either for prediction of physical properties, or as an auxiliary in soil mapping and manipulation of information from it. The first chapter contains a soil survey in semi-detailed scale, which was used to establish management units for eucalyptus, in the state of Rio Grande do Sul. The soil classes with largest geographical expression were Red Argisol (16.900 ha), Haplic Cambisol (9.668 ha), Red-Yellow Argisol (7.618 ha), Yellow Argisol (4.289 ha). With respect to management units, 20% of the areas were classified as adequate, 27% as regular, 51% as restricted, and 2% as inadequate for eucalyptus cultivation. The highest limitations were imposed by erosion susceptibility and oxygen deficiency. The second chapter addresses different prediction techniques of soil physical properties, comparing the accuracy of ordinary kriging, regression kriging and fuzzy logics in two watersheds in the state of Minas Gerais. The fuzzy logic, which is based on the knowledge of relationships between soil and landscape, and can be considered as a non-linear transformation of data, showed better performance in Marcela creek watershed. The spatial variability of physical properties at this watershed seems to follow a systematic pattern of distribution due to pedogenesis. The regression kriging showed better performance at LCW, what suggests higher prediction power of this technique when the landforms are more contemporary (less weathered soils). Besides the soil classes and terrain, the land use also influenced the spatial variability of physical properties. The third chapter proposes indexes related to groundwater aquifer recharge, applying a method based on knowledge of this phenomenon along with digital terrain models, land use, soil maps and fuzzy logics. Hydrologic indicators were analyzed for the validation as well as better understanding of recharge dynamic. The indexes and their continuum spatial prediction showed to be suitable for representing the potential of groundwater recharge along the landscape, and they are in agreement with hydrologic indicators. LCW showed higher potential of groundwater recharge due to the role of Atlantic Forest and larger rainfalls. Although MCW has the better pedological conditions for recharge, the land use and worse rainfalls distribution contributed for lower potential of groundwater recharge at this watershed.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3575
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
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