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Incerteza da Distribuição Espacial do Fósforo Disponível Usando Simulações Geoestatísticas

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/III-SGEA-a32

 

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Ismênia R. Oliveira1, Daniel B. Teixeira2, José Marques Júnior3 & Gener T. Pereira4

 

Resumo: O fósforo (P) é um dos principais nutrientes que limitam o desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar. Avaliar a incerteza das predições associada à distribuição espacial do fósforo disponível é importante para otimizar o uso dos fertilizantes fosfatados nesta cultura. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da simulação sequencial indicatriz (SSI) na modelagem da incerteza das predições do P disponível. Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em uma área experimental de cana-de-açúcar no município de Tabapuã, São Paulo. A estatística G e o mapa de desvio-padrão fornecidos pela SSG e SSI foram utilizados para avaliar a incerteza da distribuição espacial do fósforo disponível. A modelagem da incerteza local do fósforo disponível, usando a estatística G e o gráfico de acurácia, indicou que o modelo probabilístico provido pela SSI foi mais acurado do que o provido pela SSG. As incertezas locais, obtidas pela SSG, foram menores do que as obtidas pela SSI, principalmente nas áreas nas quais foram medidos valores baixos e intermediários de fósforo. A análise da incerteza do fósforo disponível no solo, feita por meio do conjunto de realizações geradas a partir das técnicas de interpolação simulação sequencial gaussiana (SSG) e simulação sequencial indicatriz (SSI), pode ser utilizada para diminuir o risco ao definir áreas de manejo específico e para o planejamento amostral da área.

Palavras-chave: variabilidade espacial; simulação sequencial gaussiana; simulação sequencial indicatriz.

 

Abstract: Phosphorus (P) is one of the nutrients that limit sugarcane crop development Aassess the uncertainty of predictions associated with the spatial distribution of available phosphorus is important to optimize the use of phosphate fertilizers in this culture. The aim of this study was to evaluate the performance of the sequential Gaussian simulation (SGS) and sequential indicator simulation (SIS) in the uncertainty modeling of of available P predictions. A sampling grid with 626 points was installed in an experimental area of sugarcane in Tabapuã, São Paulo. The statistic G and the map of standard deviation provided by SGS and SIS were used to assess the uncertainty of the spatial distribution of available phosphorus. The local uncertainty modeling of available phosphorus using accuracy plots and statistical G indicated the probabilistic model provided by SIS was more accurate than the one provided by the SGS. The local uncertainties obtained by SSG were lower than those obtained by the SSI, mainly for parts of study area where phosphorous levels were measured as small to intermediate. The uncertainty analysis of available phosphorus in the soil, performed by the set of realizations generated from the interpolation techniques sequential Gaussian simulation (SGS) and sequential indicator simulation (SIS) can be used to decrease risks in defining specific management areas and for sampling planning in the area.

Key words: spatial variability; sequential Gaussian simulation; sequential indicator simulation.

 

1 Bacharel em Ciência da Computação, doutoranda em Agronomia (Ciência do Solo), UNESP/ Departamento de Ciências Exatas, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane s/n - Jaboticabal/SP - CEP 14884-900, ismenia@ufma.br
2 Engo agrônomo, doutorando em Agronomia (Ciência do Solo), UNESP Jaboticabal – SP, daniel.dbt@hotmail.com
3 Engo Agrônomo, Depto Solos e Adubos, UNESP Jaboticabal – SP, marques@fcav.unesp.br
4 Estatístico, Prof. Depto de Ciências Exatas, UNESP Jaboticabal, genertp@fcav.unesp.br

 

Literatura Citada

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