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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Variabilidade espacial de atributos físico-químicos do solo no perímetro irrigado baixo-açu
metadata.dc.creator: Justo, Jader Felipe Araújo
metadata.dc.contributor.advisor1: Ferreira Neto, Miguel
metadata.dc.contributor.referee1: Dias, Nildo da Silva
metadata.dc.contributor.referee2: Barreto, Artênio Cabral
metadata.dc.description.resumo: O manejo inadequado dos recursos naturais pode causar impactos ambientais negativos, comprometendo a sua disponibilidade. A salinização é um problema limitante para o desenvolvimento de culturas, diminuindo a produtividade e ocasionando relevantes impactos ambientais, sociais e econômicos. Nesse contexto, a identificação e caracterização dos solos in loco é oneroso e demanda muito tempo, dessa forma, a modelagem geoestatística se configura como uma ferramenta prática que viabiliza estudos de diagnósticos em diversas áreas afetadas pelo excesso de sais contribuído para a análise de dependência ou não entre pontos. Deste modo, objetivou-se analisar o padrão da dependência espacial de atributos físico-químicos dos solos relacionados a salinidade do Distrito Irrigado do Baixo Açu – DIBA utilizando modelagem geoestatistica. Foi selecionado o lote 79 e, estabeleceu-se uma malha com 5 linhas e 9 colunas com a finalidade de realizar coleta dos solos nos pontos de intercessão, totalizando 45 pontos coletados a profundidade 0,30 cm equidistantes em 40 m. As amostras foram encaminhadas ao Laboratório de solo, água e planta para a caracterização físico-química. Para estudo geoestatístico, avaliou-se dependência espacial, curtose, assimetria, coeficiente de determinação e o melhor modelo aplicado (esférico, exponencial ou gaussiano).Os resultados mostram que, o modelo que melhor explicou a distribuição dos dados dos atributos químicos foi o exponencial, com a maioria dos dados classificados com moderada dependência espacial. As maiores concentrações de sódio e cálcio e, Condutividade elétrica do solo foram encontradas nas áreas mais baixas. Em relação aos micronutriente, os modelos esférico e gaussiano foram os que melhor explicaram o comportamento destes atributos no solo. O ferro e o cobre tiveram relação direta com o relevo, onde as maiores concentrações foram encontradas nas áreas mais altas da área de estudo. Para a granulometria, o modelo esférico foi o melhor para explicar a variação das partículas no solo e, nas áreas mais baixas notou-se maior concentração das partículas de areia. Os atributos analisados apresentaram dependência espacial, o que demonstra a importância desses estudos afim de executar correto manejo nas áreas avaliadas e suas diferentes necessidades. A krigagem se mostrou uma ferramenta importante no conhecimento da dinâmica espacial do solo e seus atributos, podendo ser utilizada para gerir e tomar decisões para manter a conservação e qualidade do solo.
Abstract: The management of natural resources can cause environmental damage, compromising their availability. Salinization is a limiting problem for the development of cultures, reducing research and causing environmental, social and economic impacts. In this context, the identification and characterization of soils at the site is costly and requires a lot of time, thus, a geostatistical modeling is configured as a useful tool to enable diagnostic studies in several areas affected by the excessive contribution of taxpayers to an evaluation analysis. or not between points. In this way, the objective is to analyze or define the distribution pattern of physical-chemical factors of products related to the salinity of the Irrigated District of Baixo Açu - DIBA using geostatistical modeling. It was selected in lot 79 and a mesh with 5 rows and 9 columns was established with the possibility of collecting the soil at the points of intercession, totaling 45 points collected at a depth of 0.30 cm equidistant in 40 m. As adhesives, they were sent to the soil, water and plant laboratory for physical-chemical characterization. For geostatistical study, with space restriction, kurtosis, asymmetry, coefficient of determination and the best applied model (spherical, exponential or Gaussian). The results show that, or the model that best shows the distribution of data of exponential chemical use, with most data classified with moderate spatial dependence. The higher the levels of sodium and calcium, the electrical conductivity of the soil is also found in the lower areas. Regarding micronutrients, the spherical and Gaussian models were the ones that best explained the behavior of these characters in the soil. Iron and copper were directly related to the relief, where the largest were identified in the higher areas of the study area. For a granulometry, the spherical model was the best to explain the variation of variations in the soil and, in the lower areas, except for the highest concentration of sands. The analyzed attributes, which are subject to spatial restrictions, which demonstrates the importance of these studies to correctly perform the management in the evaluated areas and their different needs. If you have shown an important tool in the knowledge of space and its attributes, it can be used to use and make decisions to maintain soil conservation and quality.
Keywords: Geoestatística
Semivariograma
Dependência espacial
Krigagem
Geostatistics
Semivariogram
Spatial dependence
Kriging
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Semi-Árido
metadata.dc.publisher.initials: UFERSA
metadata.dc.publisher.department: Centro de Ciências Agrárias - CCA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Manejo de Solo e Água
Citation: Citação com autor incluído no texto: Justo (2020) Citação com autor não incluído no texto: (JUSTO, 2020)
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5446
Issue Date: 31-Jan-2020
Appears in Collections:MESTRADO EM MANEJO DE SOLO E ÁGUA

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