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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/129287
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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSilva, Alessandra F. da-
dc.contributor.authorPereira, Maria J.-
dc.contributor.authorZimback, Celia R. L.-
dc.contributor.authorLandim, Paulo M. B.-
dc.contributor.authorSoares, Amilcar-
dc.date.accessioned2015-10-21T20:45:56Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T21:08:49Z-
dc.date.available2015-10-21T20:45:56Z-
dc.date.available2016-10-25T21:08:49Z-
dc.date.issued2015-05-01-
dc.identifierhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662015000500418&lng=pt&nrm=iso&tlng=en-
dc.identifier.citationRevista Brasileira De Engenharia Agricola E Ambiental. Campina Grande Pb: Univ Federal Campina Grande, v. 19, n. 5, p. 418-425, 2015.-
dc.identifier.issn1807-1929-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/129287-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/129287-
dc.description.abstractThe sequential simulation generates a set of equiprobable images with the same spatial variability of the experimental values. The aim of this study was to determine the spatial dependence of the diagnostic attributes of soil and use the sequential simulation to characterize the probability distribution of the location attribute and verify areas of uncertainty. The study area, with 1200.32 ha, was the experimental farm Edgardia belonging to the Faculdade de Ciencias Agronomicas da Universidade Estadual Paulista, Botucatu, SP. The soil properties were obtained from a sampling grid of 90 points. From the spatial dependency model the direct sequential simulation and sequential indicative simulation was performed. Soil attributes show spatial dependence with different directions to lesser and greater range. The direct sequential simulation and sequential indicative simulation allowed the evaluation of the spatial distribution of the uncertainty of continuous and categorical variables and soil, which can be used to define, with more confidence, soil classes and to integrate studies of sample planning in places where the variability is most pronounced.en
dc.description.abstractA simulação sequencial gera um conjunto de imagens equiprováveis com a mesma variabilidade espacial dos valores experimentais. O objetivo deste estudo foi analisar a dependência espacial dos atributos diagnósticos do solo e aplicar a simulação sequencial para caracterizar a distribuição de probabilidade local dos atributos e verificar as zonas de incerteza. A área de estudo, com 1.200,32 ha, compreende a fazenda experimental Edgardia da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, Botucatu, SP. Os atributos do solo foram obtidos a partir de uma grade de amostragem de 90 pontos. A partir do modelo de dependência espacial foi realizada a simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa. Os atributos do solo apresentaram dependência espacial com diferentes direções para menor e maior alcance. A simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa possibilitaram a avaliação da incerteza da distribuição espacial das variáveis categóricas e contínuas do solo a qual pode ser utilizada para definir, com mais confiança, as classes de solo e para integrar estudos de planejamento amostral em locais em que a variabilidade é mais acentuada.pt
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
dc.format.extent418-425-
dc.language.isopor-
dc.publisherUniv Federal Campina Grande-
dc.sourceWeb of Science-
dc.subjectDirect sequential simulationen
dc.subjectSequential indicative simulationen
dc.subjectCategorical variableen
dc.titleSimulação sequencial de atributos diagnósticos do solopt
dc.title.alternativeSequential simulation of diagnostic soil attributesen
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual do Norte do Paraná (UENP)-
dc.contributor.institutionUniv Tecn Lisboa-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.description.affiliationUniv Estadual Norte Parana, Dept Engn Rural, Bandeirantes, PR, Brazil-
dc.description.affiliationUniv Tecn Lisboa, Inst Super Tecn Lisboa, Ctr Recursos Nat &Ambiente, P-1096 Lisbon, Portugal-
dc.description.affiliationUniv Estadual Paulista, Fac Ciencias Agron, Dept Solos &Recursos Ambientais, Botucatu, SP, Brazil-
dc.description.affiliationUniv Estadual Paulista, Inst Geociencias &Ciencias Exatas, Dept Geol Aplicada, Rio Claro, SP, Brazil-
dc.description.affiliationUnespDepartamento de Solos e Recursos Ambientais/Faculdade de Ciências Agronômicas/Univervidade Estadual Paulista. Botucatu, SP-
dc.description.affiliationUnespDepartamento de Geologia Aplicada/Instituto de Geociências e Ciências Exatas/Univervidade Estadual Paulista. Rio Claro, SP-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v19n5p418-425-
dc.identifier.scieloS1415-43662015000500418-
dc.identifier.wosWOS:000356040700002-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileS1415-43662015000500418.pdf-
dc.relation.ispartofRevista Brasileira De Engenharia Agricola E Ambiental-
Appears in Collections:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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