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metadata.artigo.dc.title: Spatial distribution of climatic variables in Tocantins State, Brazil
metadata.artigo.dc.title.alternative: Distribuição espacial de variáveis climáticas no Estado do Tocantins
metadata.artigo.dc.creator: Ávila, Léo Fernandes
Cassalho, Felício
Viola, Marcelo Ribeiro
Beskow, Samuel
Coelho, Gilberto
Nardes, Kleudson da Silva
metadata.artigo.dc.subject: Climatic variables
Análise variográfica
Gestão de recursos naturais
Uso do solo - Planejamento
Variáveis climáticas
Variographic analysis
Natural resource management
Land use - Planning
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Estadual Paulista
metadata.artigo.dc.date.issued: 2019
metadata.artigo.dc.identifier.citation: ÁVILA, L. F. et al. Spatial distribution of climatic variables in Tocantins State, Brazil. Científica, Jaboticabal, v. 47, n. 3, p. 269-277, 2019.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O reconhecimento da distribuição espacial de variáveis climáticas é essencial para o planejamento do uso e da ocupação do solo. Isto é especialmente relevante em regiões de expansão da fronteira agrícola, como é o caso do Estado do Tocantins. Uma das ferramentas amplamente empregadas na espacialização de variáveis ambientais é a geoestatística, que possibilita a identificação da dependência espacial dessas variáveis. Nesse contexto, objetivou-se avaliar o desempenho dos interpoladores geoestatísticos krigagem ordinária (OK) e co-krigagem (CK), por meio do ajuste de diferentes modelos de semivariograma, e a posterior espacialização das variáveis temperatura média do ar, insolação, umidade relativa do ar e evapotranspiração potencial mensais para o Estado do Tocantins. Os principais resultados e conclusões foram: i) a análise variográfica é essencial para melhorar os resultados do mapeamento de cada variável; ii) a validação cruzada mostrou erros aceitáveis, indicando confiabilidade dos resultados; iii) o desempenho da OK sobressaiu-se ao da CK, o que pode ser explicado pela boa estrutura de dependência espacial apresentada pela variável primária, e iv) os mapas produzidos podem corroborar a gestão de recursos naturais e o planejamento do uso do solo no Estado do Tocantins.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The recognition of spatial distribution of climatic variables is essential for planning land use and occupation. This is especially relevant in regions where the agricultural frontier is expanding, as it is the case of Tocantins State, Brazil. One of the tools widely used for spatialization of environmental variables is geostatistics, which allows the identification of the spatial dependence of these variables. In this context, this study evaluates the performance of geostatistical interpolators ordinary kriging (OK) and cokriging (CK) by adjusting different semivariogram models, and the subsequent spatialization of the variables mean air temperature, insolation, air relative humidity, and potential evapotranspiration for Tocantins State. The main results and conclusions were: i) variogram analysis is essential to improve the mapping results of each variable; ii) cross-validation showed acceptable errors, indicating reliability of results; (iii) the OK outperformed CK, which can be explained by the good spatial dependence structure presented by the primary variable; and iv) the maps produced can corroborate the management of natural resources and land use planning in Tocantins State.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/40133
metadata.artigo.dc.language: en_US
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