Купить СНПЧ А7 Архангельск, оперативня доставка

Modelos de Predição do Estoque de Carbono do Solo

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/I-SGEA-a25

 

downloadpdf

Jaime F. M. Sotomayor1, Hilton T. Z. Couto2, Jefferson L. Polizel3 & Melissa O. Souza4

 

Resumo: Testou-se o uso da geoestatística como ferramenta para predição do estoque de carbono de solos nas profundidades 0-10 cm e 10-20 cm numa área heterogênea com cobertura de Eucalipto, Floresta Nativa e Pastagem, paisagens comuns do estado de São Paulo, Brasil. Por meio do Critério de Akaike determinaram-se quais modelos dentre o exponencial, esférico e Matérn com kappa 1 e 2 podem ser usados na predição da variável. Segundo a diferença do AIC os modelos esféricos e exponenciais não apresentaram diferenças para serem usados na krigagem na profundidade 0-10 cm, enquanto que todos os modelos testados podem ser usados na profundidade 10-20 cm. O modelo exponencial apresenta maior alcance prático comparado com os outros modelos. O alcance prático é maior na profundidade 0-10 cm, onde foi realizado o mapa de predição. Conclui-se que a geoestatística é uma ferramenta prática na determinação do estoque de carbono dos solos, e que seu uso para interpolação de dados depende do desenho amostral empregado no estudo.

Palavras-chave: geoestatística, krigagem

 

Abstract: This study used geostatistics to predict soil carbon stock at two depths: 0-10 and 10-20 cm inside a heterogeneous area with eucalyptus, native forest and pasture, common landscapes in São Paulo State, Brazil. Using the Akaike Information Criterion it was determined which models, among exponential spherical, Matérn and kappa 1 and 2 can be used to predict the variable. According to the AIC difference the spherical and exponential models have not differences and can be used in kriging at 0-10 cm depth, whereas all the tested models can be used to analyze 10-20 cm depth. The practical range is higher in 0-10 cm depth where the prediction map was made. This research work concludes that geostatistics is a practical tool in the carbon stock determination of soils, and that its kriging usage depends on the survey designed for each study.

Key words: geostatistics, kriging.

 

1 Mestrando em Ecologia Aplicada, CMQ/ESALQ-USP, Av. Paduas Dias 11, sotomayo@esalq.usp.br
2 Prof. Dr. LCF/ESALQ-USP, htzcouto@esalq.usp.br
3 Especialista em Geoprocessamento, LCF/ESALQ-USP, jlpolize@esalq.usp.br
4 Doutoranda em Recursos Florestais, LCF/ESALQ-USP, melissa@esalq.usp.br

 

Literatura Citada

BOX, G.E.P. COX, D.R. An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, v. 16, n. 2, p. 211-252, 1964.

BROWN, S. Measuring, Monitoring, and verification of carbon benefits for Forest-based projects. Phil. Trans. R. Soc. Lond. A, V: 360, p. 1669-1683. 2002.

CANTARELLA, H. QUAGGIO, J.A. RAIJ, B.VAN. Determinação da matéria orgânica. In: RAIJ, B.VAN. ANDRADE, J.C. de. CANTARELLA, H. QUAGGIO, J.A. (Ed). Análise química para avaliação da fertilidade de solos tropicais. Campinas: Instituto Agronômico, 2001. p. 173-180.

CHAVES, L.H.G FARIAS, C.H.A. Variabilidade espacial do estoque de carbono nos Tabuleiros Costeiros da Paraíba: Solo cultivado com cana-de-açúcar. Agrária, v.3, n. 1, p.20-25, 2008.

CRÉPIN, J. JOHNSON, R.L. Soil Sampling for environmental assessment. In: CARTER, M.R. (Ed.). Soil sampling and methods of Analysis. Boca Raton: Lewis Publisher, 1993. p. 5-18.

EMBRAPA. Serviço Nacional de Levantamentos e Conservação de Solos. Manual de Métodos de Análise de solo. Rio de Janeiro: Embrapa, 1979. 247 p.

GOOVAERTS, P. Geostatistical in soil science: state-of-the-art and perspectives. Geoderma, v. 89, n. 1-2, p. 1-45, 1999.

IPCC. Good Practice Guidance for Land use, Land-Use Change and Forestry. Japan: Institute for Global Environmental Strategies, 2003, não paginado.

MASON, B.J. Preparation of soil sampling protocols: sampling techniques and strategies. US-EPA, Las Vegas,1992, não paginado.

McBRATNEY, A.B. WEBSTER, R. Choosing functions for semi-variograms of soil properties and fitting them to sampling estimates. Journal of Soil Science, v. 37, n. 4, p. 617-639, 1986.

PALMER, C. J. Techniques to measure and strategies to monitor Forest Soil Carbon. In: KIMBLE, J. M. HEATH, L. BIRDSER, R. A. LAL, R. The potential of U.S. forest soils to sequester carbon and mitigate the greenhouse effect. Boca Raton: Lewis Publishers, 2002. p. 73-90.

R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, 2008.

RIBEIRO JUNIOR, P.J. DIGGLE, P.J. geoR: a package for geostatistical analysis R-NEWS, Austria, v. 1, n. 2, p. 15-18, 2001.

TRANGMAR, B.B. YOST, R.S. UEHARA, G. Application of geostatistics to spatial studies of soil properties. Advances in Agronomy, v. 38, p. 45-94, 1985.