Abril 2015 vol. 1 num. 1 - Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria

Artigo Completo - Open Access.

Idioma principal | Segundo idioma

GEOESTATÍSTICA MULTIVARIADA DA EMISSÃO DE CO2 EM ÁREA AGRÍCOLA

MULTIVARIATE GEOSTATISTIC OF SOIL CO2 EMISSION IN AGRICULTURAL AREAS

Brancaglioni, Vivian Aparecida ; Terçariol, Maira Caroline ; Montanari, Rafael ; Júnior, Newton La Scala ; Ferraudo, Antônio Sérgio ; Pereira, Gener Tadeu ; Panosso, Alan Rodrigo ;

Artigo Completo:

A caracterização dos padrões espaciais da emissão de CO2 do solo (FCO2) em áreas agrícolas é uma tarefa importante, uma vez que esse gás é o principal responsável pelo efeito estufa adicional. O processo de perda de carbono do solo para a atmosfera é resultante da atividade microbiana (oxidação química) e respiração das raízes, considerada, atrás apenas dos oceanos, a segunda maior fonte de CO2 para atmosfera. O objetivo do trabalho foi caracterizar os padrões espaçotemporais de FCO2, por meio de técnicas geoestatísticas e multivariadas, e suas relações com os atributos físico-químicos do solo. Foi instalado um gradeado amostral em área de rotação de culturas (milho/feijão) no sistema de plantio direto localizadas nas proximidades do município de Ilha Solteira, SP, com menores distâncias de separação de 0,5 m, totalizando 133 pontos. Para a coleta dos dados foram utilizados os sitemas LI-COR (LI-8100) e TDR. Inicialmente a variabilidade dos atributos foi analisada por meio das técnicas de estatística descritiva, correlação linear simples e regressão linear múltipla, apresentando valores médios de 2,14 µmol m-2 s-1, 27,38 ºC e 15,36 % volume, para o FCO2, a temperatura e a umidade, respectivamente. Dentre as variáveis estudadas a que apresentou menor variabilidade foi a temperatura, enquanto que a FCO2 apresentou grande variabilidade. A análise geoestatística foi realizada a partir do cálculo da semivariância em função da distância de separação. A maior parte dos modelos de variabilidade espacial foram exponenciais e esféricos. A estrutura multivariada do conjunto original dos dados foi avaliada pela análise de componentes principais. Resultados preliminares indicam que os três primeiros componentes principais (CP1, CP2 e CP3) captaram 76,2% da variabilidade dos dados originais, sendo os atributos físicos macroporosidade e porosidade total aquele com maior importância em CP1. FCO2 apresentou maior importância somente em CP3.

Artigo Completo:

The characterization of the spatial patterns of soil CO2 emission (FCO2) in agricultural areas is an important task, since that is the main gas responsible for the greenhouse effect. The process of loss of soil carbon to the atmosphere is the result of microbial activity (chemical oxidation) and root respiration, considered, behind only the oceans, the second largest source of CO2 to the atmosphere. The aim of this study was to characterize spatio-temporal pattern of CO2, by means of techniques geostatistics and multivariate techniques, and their relationships with the physical and chemical soil attributes. A sampling grating was installed in the area of crop rotation (corn / bean) in no- tillage system located near the municipality of Ilha Solteira, SP, with smaller separation distances of 0.5 m, totaling 133 points. For data collection, were used the LI-COR (LI-8100) system and TDR. Initially the variability of attributes was analyzed by the techniques of descriptive statistics, simple linear correlation and multiple linear regression, presenting mean values of 2,14 µmol m-2 s-1, 27,38 ºC and 15.36 volume%, for FCO2, temperature and humidity, respectively. Among the studied variables the one that showed less variability was the temperature, while the FCO2 showed great variability. The geostatistical analysis was performed from the calculating the semivariance depending on the distance of separation. The most part of models of spatial variability were exponential and spherical. The multivariate structure the original set of data was evaluated by principal component analysis. Preliminary results indicate that the first three principal components (CP1, CP2 and CP3) captured 76.2% of the variability of the original data, being the physical attributes macroporosity and total porosity that the most important in CP1. FCO2 showed greater importance only in CP3.

Download (PDF)

Palavras-chave: Respiração do Solo, Dependência Espacial, Componentes Principais, Soil respiration, spatial dependence, principal components,

Palavras-chave: ,

DOI: 10.5151/mathpro-cnmai-0062

Referências bibliográficas
  • [1] Allaire, S. E.; Lange, S. F.; Lafond, J. A.; Pelletier, B.; Cambouris, A. N.; Dutilleul, P. 2012. Multiscale spatial variability of CO2 emissions and correlations with physico-chemical soil properties. Geoderma, v. 170, n., p. 251- 260.
  • [2] Cambardella, C. A.; Moorman, T. B.; Novak, J. M.; Parkin, T. B.; Karlen, D. L.; Turco, R. F.; Konopka, A. E. 1994. Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, v. 58, n. 5, p. 1501-1511.
  • [3] Embrapa. 1997. Manual de métodos de análise de solo. 2 ed. Brasília: Ministério da Agricultura e do Abastecimento / EMBRAPA-CNPS, 212 p.
  • [4] Embrapa. 2006. Sistema brasileiro de classificação de solos. Brasília, 412 p.
  • [5] Gamma Design Software. 1998. GS+: geostatistics for the environmental sciences. Version 3.07 ed. Michigan: Gamma Design Software, p.
  • [6] Herbst, M.; Prolingheur, N.; Graf, A.; Huisman, J. A.; Weihermuller, L.; Vanderborght, J.; Vereecken, H. 2010. Multivariate conditional stochastic simulation of soil heterotrophic respiration at plot scale. Geoderma, v. 160, n. 1, p. 74-82.
  • [7] IPCC. 200 Climate change 2007: The physical science basis. Summary for policymakers. Geneva, Suíça, p.
  • [8] Kaiser, H. F. 195 The varimax criterion for analytic rotation in factor-analysis. Psychometrika, v. 23, n. 3, p. 187-200.
  • [9] Kosugi, Y., Mitani, T., Ltoh, M., Noguchi, S., Tani, M., Matsuo, N., Takanashi, S., Ohkubo, S., Nik, A. R., 2007. Spatial and temporal variation in soil respiration in a Southeast Asian tropical rainforest. Agric. Forest Meteorol. 147, 35-47.
  • [10] La Scala, N.; Marques, J.; Pereira, G. T.; Cora, J. E. 2000. Short-term temporal changes in the spatial variability model of CO2 emissions from a Brazilian bare soil. Soil Biology Andamp; Biochemistry, v. 32, n. 10, p. 1459-1462.
  • [11] Ohashi, M., Gyokusen, K., 2007. Temporal change in spatial variability of soil respiration on a slope of Japanese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) forest. Soil Biol. Biochem. 32, 1130-1138.
  • [12] Panosso, A. R.; Perillo, L. I.; Ferraudo, A. S.; Pereira, G. T.; Miranda, J. G. V.; La Scala Jr, N. Fractal dimension and anisotropy of soil CO2 emission in a mechanically harvested sugarcane production area. Soil Andamp; Tillage Research, v. 124, n., p. 8-16, 20
  • [13] Panosso, A. R.; Ribeiro, C. E. R.; Zanini, J. R.; Pavani, L. C.; Pereira, G. T.; La Scala, N. 2009a. Spatial variability of CO2 emission, temperature and moisture of a bare oxisol submitted to different wetting levels. Semina-Ciencias Agrarias, v. 30, n., p. 1017-1033.
  • [14] Panosso, A. R.; Marques, J.; Pereira, G. T.; La Scala, N. 2009b. Spatial and temporal variability of soil CO2 emission in a sugarcane area under green and slash-and-burn managements. Soil Andamp; Tillage Research v. 105, p. 275-282
  • [15] R Development Core Team. A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/.
  • [16] Tedeschi, V.; Rey, A.; Manca, G.; Valentini, R.; Jarvis, P. L.; Borghetti, M., 2006. Soil respiration in a Mediterranean oak forest at different development stages after coppicing. Global Change Biol. v. 12, p. 110-121.
  • [17] Teixeira, D. B.; Bicalho, E. S.; Cerri, C. E. P.; Panosso, A. R.; Pereira, G. T.; La Scala Jr, N. 2013. Quantification of uncertainties associated with space-time estimates of short-term soil CO2 emissions in a sugar cane area. Agriculture, Ecosystems and Environment, v. 167, n., p. 33-37.
  • [18] Warrick, A. W.; Nielsen, D. R., 1980. Spatial variability of soil physical properties in the field. In: Hillel, D. (Ed.). Applications of Soil Physics. Academic Press, New York.
  • [19] Webster, R.; Oliver, M. A. 1990. Statistical methods in soil and land resource survey. New York: Oxford University Press, 328 p.
Como citar:

Brancaglioni, Vivian Aparecida; Terçariol, Maira Caroline; Montanari, Rafael; Júnior, Newton La Scala; Ferraudo, Antônio Sérgio; Pereira, Gener Tadeu; Panosso, Alan Rodrigo; "GEOESTATÍSTICA MULTIVARIADA DA EMISSÃO DE CO2 EM ÁREA AGRÍCOLA", p. 357-364 . In: Anais do Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria [= Blucher Mathematical Proceedings, v.1, n.1]. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN em b-reve, DOI 10.5151/mathpro-cnmai-0062

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações