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Modelagem geoestatística da distribuição espacial da salinidade nas lavouras de arroz irrigado na porção leste do RS

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Modelagem geoestatística da distribuição espacial da salinidade nas lavouras de arroz irrigado na porção leste do RS

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Estatísticas

Título Modelagem geoestatística da distribuição espacial da salinidade nas lavouras de arroz irrigado na porção leste do RS
Autor Vargas, Fernanda Rodrigues
Orientador Pulgati, Fernando Hepp
Data 2010
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Departamento de Estatística. Curso de Estatística: Bacharelado.
Assunto Estatística aplicada
Estatistica espacial : Analise de dados espaciais : Estudo quantitativos de fenomenos no espaco
Geoestatistica
Resumo A Laguna dos Patos é a principal fonte de água para irrigação das lavouras nas planícies costeiras do Estado do RS. Devido à ligação da Laguna com o Oceano Atlântico essa água pode ocasionar o depósito de quantidades excessivas de sódio no solo, podendo prejudicar o estabelecimento da lavoura nos anos seguintes. No presente estudo, amostras de solo foram coletadas entre os meses de julho e setembro de 2008 e maio e agosto de 2009, a região de estudo compreendida entre os municípios de Rio Grande, localizado às margens da extremidade sul da Laguna dos Patos, e Torres, último município do Litoral Norte do Rio Grande do Sul, na divisa com Santa Catarina. A metodologia geoestatística foi utilizada para modelar a ocorrência de solos afetados pela salinidade pela análise das variáveis químicas representadas pelo teor de sódio trocável (Na), percentagem de sódio trocável (PST) e condutividade elétrica do extrato saturado (CE). A estrutura espacial foi explorada com o uso do semivariograma. Diferentes modelos foram ajustados através dos métodos de estimação de Mínimos Quadrados Ordinários e Ponderados, de Máxima Verossimilhança e Máxima Verossimilhança Restrita. A validação cruzada foi a técnica utilizada para comparar e verificar a qualidade da modelagem. As estimativas dos parâmetros do modelo selecionado foram usadas para predizer valores nos locais não amostrados através do método da Krigagem Ordinária. A influência da distância da margem da Laguna sobre os dados foi adicionada ao modelo como uma covariável, por isso a modelagem foi feita com e sem a covariável. O modelo Gaussiano foi escolhido para representar a dependência espacial dos dados. A significância estatística da covariável foi verificada para as variáveis Na e CE. Dentre os métodos utilizados, o de Máxima Verossimilhança Restrita apresentou o melhor resultado para as três variáveis.
Abstract The Laguna dos Patos is the main source of water for irrigating crops in the coastal plains of RS state. Due to the connection of this Laguna with the Atlantic Ocean this water may contribute with excessive amounts of sodium deposition in soil that can hinder crop establishment in subsequent years. In the present study, soil samples were collected between July and September 2008 and May and August 2009, in an area extended between the municipalities of Rio Grande, located on the shores of the southern tip of Laguna dos Patos and Torres, last municipality of the North Coast of Rio Grande do Sul, on the border of Santa Catarina. The geostatistical methodology was used to model the occurrence of soils affected by salinity in the region through the analysis of the chemical variables represented by the content of exchangeable sodium (Na), exchangeable sodium percentage (ESP) and electrical conductivity of saturated extract (EC). The spatial structure was explored using the semivariogram. Different models were fitted using the estimation method of least squares Ordinary and the Weighted, Maximum Likelihood and Restricted Maximum Likelihood. Cross-validation technique was used to compare and verify the quality of modeling. The parameters of the selected model were used to predict values in areas not sampled by the method of Ordinary Kriging. The influence of distance from the edge of Laguna on the data was added to the model as a covariate, so the modeling was done with and without the covariate. The Gaussian model was chosen to represent the spatial dependence of data. Statistical significance of the covariate variables was observed for Na and CE. Among the different methods adopted, the Restricted Maximum Likelihood method showed the best result for all three variables.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/29101
Arquivos Descrição Formato
000775349.pdf (2.003Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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