Simulação geoestatística na caracterização espacial de óxidos de ferro em diferentes pedoformas

Abstract

Os minerais da fração argila, goethita e hematita, são óxidos de ferro (Fe) indicadores pedoambientais com grande influência nos atributos físicos e químicos do solo. O conhecimento dos padrões espaciais desses óxidos auxilia a compreensão das interrelações de causa e efeito com os atributos do solo. Nesse sentido, a qualidade das estimativas espaciais produzidas pode alterar os resultados obtidos e, por consequência, as interpretações dos padrões espaciais obtidos. O presente estudo teve o objetivo de avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos de estimativas (KO) e simulações sequenciais gaussianas (SSG) na caracterização espacial de teores de óxidos de Fe, goethita (Gt) e hematita (Hm), em uma pedoforma côncava e outra convexa. Foram coletadas 121 amostras de solos em cada pedoforma de um Argissolo em pontos com espaçamentos regulares de 10 m. Os teores de óxidos de Fe foram obtidos por meio de difração de raios-X. Os dados foram submetidos a análises geoestatísticas por meio da modelagem do variograma e posterior interpolação por KO e SSG. A KO não refletiu a verdadeira variabilidade dos óxidos de Fe, hematita e goethita, demonstrando ser inapropriada para a caracterização espacial dos teores dos óxidos de Fe. Assim, o uso da SSG é preferível à krigagem quando a manutenção dos altos e baixos valores nas estimativas espaciais é necessária. O desempenho dos métodos geoestatísticos foi influenciado pelas pedoformas. Os mapas E-type devem ser recomendados em vez de mapas de KO para os óxidos de Fe, por serem ricos em detalhes e práticos na definição de zonas homogêneas para o manejo localizado em frente de KO, sobretudo em pedoforma côncava.

The clay minerals goethite and hematite are iron oxides serving as indicators of the soil environment, with great influence on the soil physical and chemical properties. Knowledge of spatial patterns of these oxides can help understand the interrelationships of cause and effect with soil properties. In this sense, the quality of the spatial estimates can affect the results and consequently the interpretation of the spatial patterns. This study aimed to evaluate the performance of the geostatistical estimation methods by ordinary kriging (OK) and conditional stochastic simulations (SGS) in the characterization of spatial concentration of the iron oxides goethite (Gt) and hematite (Hm) in a concave and in a convex landform. From each landform, 121 soil samples of an Alfisol were collected at points with a regular spacing of 10 m. The iron oxide content was obtained by X-ray diffraction. The data were subjected to geostatistical analysis by modeling the variogram and later interpolation by OK and SGS. The OK did not reflect the true variability of the iron oxides hematite and goethite and is therefore inappropriate for the spatial characterization of the iron oxide concentrations. Thus, the use of SGS is preferable to kriging when the maintenance of high and low values in the spatial estimates is required. The performance of the geostatistical methods was influenced by the landform. For iron oxides, E-type maps should be recommended instead of OK maps, for being rich in detail and practical to define homogenous zones for localized managing for OK, particularly in concave landforms.