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Resumo

A caracterização das emissões de CO2 no solo (FCO2) é importante para o estudo do ciclo global do carbono. Este fenômeno apresenta grande variabilidade no espaço e no tempo, uma característica que faz tentativas de modelagem e previsão do desafio do FCO2. Embora as estimativas espaciais tenham sido realizadas em vários estudos, a associação destas estimativas com as incertezas inerentes aos procedimentos de estimativa não é considerada. Este estudo teve como objetivo avaliar as incertezas locais, espaciais, locais-temporais e espaciais-temporais do FCO2 de curto prazo após o período de colheita em uma área de cana-de-açúcar. O FCO2 foi apresentado em uma grade de amostragem de 60 x 60 m contendo 127 pontos com distâncias mínimas de separação de 0,5 a 10 m entre pontos. O FCO2 foi avaliado 7 vezes em um período total de 10 dias. A variabilidade do FCO2 foi descrita por estatística descritiva e modelagem variográfica. Para calcular as incertezas, foram realizadas 300 realizações feitas por simulação gaussiana seqüencial. As incertezas locais foram avaliadas usando os valores de probabilidade que excedem certos limiares críticos, enquanto as incertezas espaciais considerando a probabilidade de regiões com valores de alta probabilidade exceder os limites adotados. Utilizando as incertezas diárias, obteve-se a incerteza local-espacial e espacial-temporal (Ftemp). As emissões diárias e médias mostraram uma estrutura de variabilidade que foi descrita por modelos esféricos e gaussianos. As diferenças entre os mapas diários foram relacionadas a variações na magnitude do FCO2, cobrindo valores médios variando de 1.28 ± 0.11 mol m-2s-1 (F197) a 1.82 ± 0.07 mol m-2s-1 (F195). O Ftemp mostrou baixa incerteza espacial, juntamente com altas estimativas de incerteza local. A emissão média mostrou grande incerteza espacial dos valores simulados. A avaliação das incertezas associadas ao conhecimento da variabilidade temporal e espacial é uma ferramenta importante para a compreensão de muitos fenômenos ao longo do tempo, como a quantificação de gases de efeito estufa ou a identificação de áreas com alta produtividade.