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Title: Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas
Other Titles: Modeling and quantification of available potassium spatialuncertainty in the soil by stochastic simulations
Authors: OLIVEIRA, Ismênia Ribeiro de
TEIXEIRA, Daniel De Bortoli
PANOSSO, Alan Rodrigo
MARQUES JÚNIOR, José
PEREIRA, Gener Tadeu
Keywords: Fertilidade do solo
Geoestatística
Krigagem
Imulação sequencial gaussiana
Simulação sequencial indicatriz
Variabilidade espacial
Soil fertility
Geostatistics
Kriging
Sequential Gaussian simulation
Sequential indicator simulation
Spatial variability
Issue Date: 2014
Publisher: Embrapa
Citation: OLIVEIRA, I. R. et al. Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.49, n.9, p.708-718, set. 2014. DOI: 10.1590/S0100-204X2014000900007
Abstract: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da simulação sequencial indicatriz (SSI) na modelagem da incerteza das predições do K disponível em área de cana-de-açúcar, e comparar as simulações com o método já consagrado de krigagem ordinária (KO). Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em área de 200 ha, no Município de Tabapuã, em São Paulo. As simulações reproduziram a variabilidade dos dados amostrais de K disponível, enquanto a KO superestimou os baixos teores de K e subestimou os altos. O mapa de desvio-padrão obtido a partir da KO mostrou menor variação ao longo da área de estudo, quando comparado aos mapas obtidos a partir das simulações. A SSI obteve acurácia 22% superior à obtida pela SSG, na modelagem da função de distribuição condicional do K. As simulações apresentam maior eficiência que a KO para modelar incerteza na distribuição espacial do K. A SSI apresenta melhor desempenho que a SSG na estimativa dos teores de K disponível, em área de cana-de-açúcar. ____________ ABSTRACT: The objective of this work was to evaluate the performance of the sequential Gaussian simulation (SGS) and the sequential indicator simulation (SIS) for modeling the uncertainty of available K predictions in a sugarcane area, and to compare both simulations to the already established method of ordinary kriging (OK). A sampling grid with 626 points was installed in an area of 200 ha, in the municipality of Tabapuã, in the state of São Paulo, Brazil. The simulations reproduced the variability in the available K sample data, whereas OK overestimated the low K levels and underestimated the high ones. The standard deviation map obtained from OK showed less variation along the studied area when compared to the maps obtained from the simulations. SIS achieved an accuracy 22% higher than that obtained by SGS for modeling the conditional distribution function of K. The simulations have higher efficiency than OK for modeling the uncertainty in the spatial distribution of K. SIS has better performance than SGS for estimating the levels of available K in sugarcane area.
Description: CC BY-NC 3.0
URI: http://hdl.handle.net/123456789/735
ISSN: 0100-204X
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