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Simulação Gaussiana Sequencial na Determinação do Cenário Crítico da Resistência do Solo à Penetração

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/IV-SGEA-a22

 

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Sartori1, A. A. C.; Moraes2, D. A. C.; Zimback3, C. R. L.

 

Resumo: Neste trabalho foi determinado o cenário crítico dos valores de Resistência do solo à Penetração (RP), verificando a probabilidade deste exceder o limite para o desenvolvimento radicular da cana-de-açúcar, por meio da simulação gaussiana sequencial (SGS). Determinou-se uma média dos valores de (RP) para as camadas de 0,0 a 0,2 m e todas medições foram executadas em grade fixa a uma distância de 0,30 m da linha de plantio e posteriormente realizada a análise estatística e variográfica, validação cruzada e os procedimentos da SGS. O número de realizações da SGS foi de 100 realizações. O pós-processamento foi aplicado às realizações, de forma a obter os maiores valores de RP para cada pixel, e posteriormente, a espacialização em probabilidade de ocorrência (%) na área de estudo. A espacialização do cenário crítico em valores máximos de cada pixel e em probabilidade (%) de ocorrência da RP ficou mais explícita às áreas que estão acima da faixa crítica de 2,0 a 2,5 MPa. O uso da SGS permitiu a obtenção do cenário mais crítico em valores máximos de cada pixel e em probabilidade (%) de ocorrência da RP em área cultivada com cana-de-açúcar.

Palavras-chave: simulação estocástica; cana-de-açúcar; espacialização.

 

Abstract: The critical scenario of the soil penetration resistance values of the (RP) was determined, by checking the probability that exceed the limit for root development of sugarcane crop, through the Sequential Gaussian Simulation (SGS). An average of values (RP) for the layer 0.0 to 0.2 m was performed. All measurements were performed in a fixed grid at a distance of 0.30 m from the crop row. After was realized statistical and geostatistical analysis, cross validation and SGS procedures. The realizations were set at 100. The post-processing is applied to obtain the highest RP values for each pixel and then the spatialization in probability of occurrence (%) in the study area was more explicit areas that are above the critical range from 2.0 to 2.5 MPa. The use of SGS allowed obtaining the most critical scenario in maximum values of each pixel and probability (%) of occurrence of RP in area cultivated with sugarcane.

Key words: stochastic simulation; sugarcane; spatialization.

 

1 Doutor em Agronomia-Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: 18610-307 Botucatu, SP – Brasil. Caixa-Postal: 237, sartori80@gmail.com
2 Doutorando em Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: 18610-307 Botucatu, SP – Brasil. Caixa-Postal: 237, diegomoraes@fca.unesp.br
3 Prof. Adjunto do Departamento de Recursos Naturais, FCA/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: 18610-307 Botucatu, SP – Brasil. Caixa-Postal: 237, czimback@gmail.com.

 

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