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Estimativa de conteúdo de óxidos de ferro usando geoestatística em duas curvaturas de Alfisol sob cultivo de cana-de-açúcar

Autor: João Fernandes da Silva Júnior1, José Marques Júnior, Livia Arantes Camargo, Daniel De Bortoli Teixeira, Alan Rodrigo Panosso, Gener Tadeu Pereira

Palavras-chave: Mapeamento; Pedometria; Krigagem robusta; Goethita; Hematita.

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Resumo

A caracterização espacial dos óxidos de Fe (hematita e teor de goethita) geralmente foi feita por krigagem normal (OK) considerando os parâmetros variográficos. No entanto, OK suaviza detalhes locais da variação espacial, superestimando valores pequenos e subestimando os altos. Assim, o Kriging Trans-Gaussiano (TGK) torna-se uma alternativa para ter uma estimativa robusta do variograma, reduzindo os efeitos anormais. O objetivo deste estudo foi avaliar os desempenhos de algoritmos de OK e TGK na estimativa e mapeamento de óxidos de ferro de goethita e hematita em duas curvaturas de colinas em um Alfisol em Catanduva, Estado de São Paulo, Brasil. Foram selecionadas duas áreas de amostragem, uma paisagem côncava e outra paisagem convexa. Em seguida, em cada área, foi selecionada uma grade de amostra de 1 ha com espaçamento regular de 10 × 10 m, totalizando 121 pontos amostrais de solo por área. A análise mineralógica foi realizada em cada amostra para determinar o teor de hematita e goethite. Além disso, os critérios de TGT, os dados foram previamente convertidos em transformação normal padrão, enquanto os dados OK não foram transformados. As estimativas de TGK apresentaram mapeamento de precisão melhorado de 0,84 a 11,1% para o Gt e de 8,23 para 0,76% para o conteúdo de Hm em curvatura de encosta côncava e convexa, respectivamente. Em geral, as estimativas de TGK reproduziram os melhores resultados. Além disso, a função de distribuição cumulativa condicional e o variograma experimental foram melhor reproduzidos pelas estimativas de TGK do que o OK. O TGK é recomendado para estimar um variograma robusto mais estável no mapeamento de óxido de Fe com forte variabilidade, quando é necessária maior eficiência e precisão. As curvaturas de Hillslope influenciaram a eficiência de interpolação e a precisão da interpolação. A classificação de alívio é tão importante como a modelagem variográfica para uma maior eficiência e melhoraria a modelagem digital de óxidos de Fe. Os mapas OK para os óxidos de Fe devem ser usados ​​cautelos devido à sua incerteza, especialmente em diferentes mapeamentos de curvaturas de colinas.