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dc.contributor.authorNeves, Hugo Hermsdorff das
dc.date.accessioned2023-12-21T18:34:57Z-
dc.date.available2023-12-21T18:34:57Z-
dc.date.issued2017-02-22
dc.identifier.citationNEVES, Hugo Hermsdorff das. Análise espaço-temporal e predição de atributos do solo em Seropédica - RJ. 2017. 100 f. Tese (Doutorado em Agronomia, Ciência do Solo) - Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica - RJ, 2017.por
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9149-
dc.description.abstractA necessidade de aumentar a eficiência do uso dos recursos naturais na agricultura e a necessidade de otimizar a geração de dados tem levado ao desenvolvimento de tecnologias que consideram a importância da variabilidade espacial e temporal no planejamento do manejo do solo e no desenvolvimento de ferramentas matemáticas que objetivem a geração de dados com um menor custo com maior rapidez. Os objetivos deste trabalho foram: analisar a variabilidade espaço-temporal da umidade do solo em uma área de produção agrícola; estudar os fatores que contribuem na variabilidade espacial do carbono, através da análise dos semivariogramas, análise espectral e “state space”; desenvolver uma função de pedotransferência para estimar a capacidade de retenção de água nos solos de Seropédica-RJ. No Capítulo I foi realizado o monitoramento da umidade do solo através de um grid amostral, em três profundidades considerando o espaço e o tempo. A umidade do solo apresentou um padrão de distribuição espacial ao longo do tempo. A correlação entre o conteúdo de água no solo e conteúdo de argila variou com a profundidade e com a magnitude do conteúdo de água do solo. Durante a estação úmida é necessário intensificar a densidade de amostragem a fim de estimar o conteúdo médio de água no solo. Capítulo II: amostras de solo foram coletadas na forma de um transecto, onde se analisaram características químicas e a distribuição de partículas. A variabilidade espacial do carbono e a influência dos demais atributos do solo e da paisagem em sua distribuição foi analisada através da semivariância, análise espectral e da análise “state space”. Elevação, carbono e argila apresentaram autocorrelação no espaço independente da direção do transecto analisada. Os valores prévios de argila apresentaram as melhores predições quando comparadas com os as predições realizadas com os outros atributos. Estes resultados apontam a aplicabilidade do uso destas técnicas estatísticas no estudo das variáveis do solo na paisagem agrícola. Capítulo III: elaboraram-se funções de pedotransferência com a finalidade de se estimar a retenção da água na capacidade de campo, retenção à 80 kPa e no ponto de murcha permanente. Os atributos elevação, argila e areia apresentaram boa correlação com a retenção de água. A capacidade de predição da função não variou com o número de pontos utilizados para se gerar a função. Não houve diferença significativa dos coeficientes de determinação das equações que utilizaram um maior número de atributos das equações que utilizaram menor número de atributos. As funções mostraram boa capacidade de predizer as características físico-hídricas da região.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES, Brasil)por
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectCarbonopor
dc.subjectÁgua no solopor
dc.subjectEstabilidade temporalpor
dc.subjectAnálise espectralpor
dc.subjectState Spacepor
dc.subjectFunções de pedotransferênciapor
dc.subjectSoil organic carboneng
dc.subjectSoil water contenteng
dc.subjectSpectral analysiseng
dc.subjectPedotransfer functionseng
dc.titleAnálise espaço-temporal e predição de atributos do solo em Seropédica - RJpor
dc.title.alternativeSpatio-temporal analysis and prediction of soil attributeseng
dc.typeTesepor
dc.description.abstractOtherIn order to increase the natural resources efficiency use in agriculture and optimize the dataset generation, the soil science is developing technologies that consider the importance of spatial and temporal variability in soil management planning and developing mathematical tools to estimate soil attributes at low costs and fast. The aims of this study were: understand the spatial and temporal variability of soil water content in an agricultural area; describe and understand the factors which contribute to the spatial distribution of SOC using autoregressive state space models and spectral analysis; to elaborate functions in order to estimate the soil moisture related to the field capacity, 80 kPa and permanent wilting point. Chapter I: soil moisture was monitored in a regular grid, at three depths considering space and time. Chapter II: soil samples were collected in a transect scheme. The soil fertility and texture were analyzed. The spatial variability of soil organic carbon was influenced by texture and the position at the landscape. It was analyzed using semivariograms, spectral analysis and state space. Elevation, soil organic carbon and clay content showed autocorrelation over the space. Previous values of clay exhibited best prediction quality compared to other soil attributes. These results demonstrated the applicability of state space and spectral analysis in studying the soil attributes in the landscape. Chapter III: a pedotransfer function was developed in order to estimate the soil moisture related to the field capacity, 80 kPa and permanent wilting point. Elevation, clay and sand content showed a correlation with soil water retention. The number of data used to generate the function did not change the function ability to estimate the soil water retention. We did not observe difference between determination coefficients of the equations which used more attributes than the equations that used a few attributes. These results demonstrated the applicability of the elaborated equations in predicting soil water retention. Soil Water Content exhibited temporal stability and the correlation between SWC and clay content varied both with the depth and the magnitude of SWC. During the wet season it is necessary to intensify the sampling density to estimate the SWC.eng
dc.contributor.advisor1Ceddia, Marcos Bacis
dc.contributor.advisor-co1Carvalho, Daniel Fonseca de
dc.contributor.advisor-co2Wendroth, Ole
dc.contributor.referee1Ceddia, Marcos Bacis
dc.contributor.referee2Pereira, Marcos Gervásio
dc.contributor.referee3Pinheiro, Helena Saraiva Koenow
dc.contributor.referee4Vasques, Gustavo de Mattos
dc.contributor.referee5Donagemma, Guilherme Kangussu
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3633615669658948por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Agronomiapor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solopor
dc.subject.cnpqAgronomiapor
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufrrj.br/retrieve/64636/2017%20-%20Hugo%20Hermsdorff%20das%20Neves.pdf.jpg*
dc.originais.urihttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/4536
dc.originais.provenanceSubmitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2021-04-14T17:12:30Z No. of bitstreams: 1 2017 - Hugo Hermsdorff das Neves.pdf: 2292389 bytes, checksum: 3ddff1dd117ab6de5e8e0fd03203ebed (MD5)eng
dc.originais.provenanceMade available in DSpace on 2021-04-14T17:12:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017 - Hugo Hermsdorff das Neves.pdf: 2292389 bytes, checksum: 3ddff1dd117ab6de5e8e0fd03203ebed (MD5) Previous issue date: 2017-02-22eng
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