Funções de predição espacial de propriedades do solo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Rosa, Alessandro Samuel lattes
Orientador(a): Dalmolin, Ricardo Simão Diniz lattes
Banca de defesa: Minella, Jean Paolo Gomes lattes, Caten, Alexandre Ten lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Santa Maria
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo
Departamento: Agronomia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5551
Resumo: The possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions (SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic surface? What would be considered a good performance in such situation and what alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy, would they be worthy of receiving any attention?
id UFSM-20_9f270dc0e3e2a8e08e9ccadcdfae9254
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsm.br:1/5551
network_acronym_str UFSM-20
network_name_str Manancial - Repositório Digital da UFSM
repository_id_str
spelling 2017-03-162017-03-162012-01-27ROSA, Alessandro Samuel. Spatial prediction functions of soil properties. 2012. 195 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2012.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5551The possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions (SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic surface? What would be considered a good performance in such situation and what alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy, would they be worthy of receiving any attention?A possibilidade de mapear as propriedades dos solos através do uso de funções de predição espacial de solos (FPESe) é uma realidade. Mas seria possível construir FPESe para estimar propriedades como a distribuição do tamanho de partículas do solo (dtp) em um superfície geomorfológica jovem e instável, com elevada complexidade geológica e pedológica? O que seria considerado um bom desempenho nessas condições e que alternativas temos para melhorá-lo? Com esse trabalho tento encontrar respostas para essas questões. Para isso utilizei um conjunto de 339 amostras de solo de uma pequena bacia hidrográfica de encosta da região Central do RS. Modelos de regressão linear múltiplos foram construídos com atributos de terreno (elevação, índice de convergência, índice de potência de escoamento). As FPESe explicaram mais da metade da variância dos dados. Tal desempenho é semelhante àquele da abordagem tradicional de mapeamento de solos. Para algumas frações de tamanho o desempenho das FPESe pode chegar a 70%. As maiores incertezas ocorrem nas áreas de maior heterogeneidade geológica. Assim, melhorias significativas nas predições somente poderão ser alcançadas se dados geológicos acurados forem disponibilizados. Enquanto isso, FPESe construídas a partir de atributos de terreno são eficientes em estimar a dtp de solos de regiões com geologia complexa e elevada instabilidade. Mas restam dúvidas que não consegui resolver! O mapeamento de solos é importante para a resolução dos principais problemas sociais e ambientais do nosso tempo? E se nossas atividades estivessem submetidas ao controle da população como em uma democracia direta, seriam elas dignas de receber atenção?Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal de Santa MariaPrograma de Pós-Graduação em Ciência do SoloUFSMBRAgronomiaMapeamento digital de solosAtributos de terrenoIncertezaValidação cruzadaLog-razão aditivaDigital soil mappingLand-surface parametersUncertaintyCross-validationAdditive log-ratioCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLOFunções de predição espacial de propriedades do soloSpatial prediction functions of soil propertiesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDalmolin, Ricardo Simão Dinizhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760008Z3Minella, Jean Paolo Gomeshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760855H0Caten, Alexandre Tenhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4794146Z9http://lattes.cnpq.br/1609751519717461Rosa, Alessandro Samuel5001001000054005003005003000845916a-ab9b-4bc9-a3d6-f1d2b58563e3c2a0a4d5-3b00-4aa1-a8df-62afe623ddea8f6d9e14-df03-454b-9e39-d3fdde572819d130ba3f-4dd4-4c4a-92f9-1c481691006ainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMORIGINALROSA, ALESSANDRO SAMUEL.pdfapplication/pdf6871986http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/1/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf99f06509ff5fd0b1b4eaf416ba17865eMD51TEXTROSA, ALESSANDRO SAMUEL.pdf.txtROSA, ALESSANDRO SAMUEL.pdf.txtExtracted texttext/plain402376http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/2/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf.txt34cf65dedff4766a258e9fdcf67dd867MD52THUMBNAILROSA, ALESSANDRO SAMUEL.pdf.jpgROSA, ALESSANDRO SAMUEL.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4723http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/3/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf.jpg275bcda47a076d847aa6b08725c7a9d7MD531/55512022-06-27 12:28:52.617oai:repositorio.ufsm.br:1/5551Repositório Institucionalhttp://repositorio.ufsm.br/PUBhttp://repositorio.ufsm.br/oai/requestopendoar:39132022-06-27T15:28:52Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
dc.title.por.fl_str_mv Funções de predição espacial de propriedades do solo
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Spatial prediction functions of soil properties
title Funções de predição espacial de propriedades do solo
spellingShingle Funções de predição espacial de propriedades do solo
Rosa, Alessandro Samuel
Mapeamento digital de solos
Atributos de terreno
Incerteza
Validação cruzada
Log-razão aditiva
Digital soil mapping
Land-surface parameters
Uncertainty
Cross-validation
Additive log-ratio
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO
title_short Funções de predição espacial de propriedades do solo
title_full Funções de predição espacial de propriedades do solo
title_fullStr Funções de predição espacial de propriedades do solo
title_full_unstemmed Funções de predição espacial de propriedades do solo
title_sort Funções de predição espacial de propriedades do solo
author Rosa, Alessandro Samuel
author_facet Rosa, Alessandro Samuel
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Dalmolin, Ricardo Simão Diniz
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760008Z3
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Minella, Jean Paolo Gomes
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760855H0
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Caten, Alexandre Ten
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4794146Z9
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/1609751519717461
dc.contributor.author.fl_str_mv Rosa, Alessandro Samuel
contributor_str_mv Dalmolin, Ricardo Simão Diniz
Minella, Jean Paolo Gomes
Caten, Alexandre Ten
dc.subject.por.fl_str_mv Mapeamento digital de solos
Atributos de terreno
Incerteza
Validação cruzada
Log-razão aditiva
topic Mapeamento digital de solos
Atributos de terreno
Incerteza
Validação cruzada
Log-razão aditiva
Digital soil mapping
Land-surface parameters
Uncertainty
Cross-validation
Additive log-ratio
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO
dc.subject.eng.fl_str_mv Digital soil mapping
Land-surface parameters
Uncertainty
Cross-validation
Additive log-ratio
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO
description The possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions (SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic surface? What would be considered a good performance in such situation and what alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy, would they be worthy of receiving any attention?
publishDate 2012
dc.date.issued.fl_str_mv 2012-01-27
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-03-16
dc.date.available.fl_str_mv 2017-03-16
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv ROSA, Alessandro Samuel. Spatial prediction functions of soil properties. 2012. 195 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2012.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5551
identifier_str_mv ROSA, Alessandro Samuel. Spatial prediction functions of soil properties. 2012. 195 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2012.
url http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5551
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.cnpq.fl_str_mv 500100100005
dc.relation.confidence.fl_str_mv 400
500
300
500
300
dc.relation.authority.fl_str_mv 0845916a-ab9b-4bc9-a3d6-f1d2b58563e3
c2a0a4d5-3b00-4aa1-a8df-62afe623ddea
8f6d9e14-df03-454b-9e39-d3fdde572819
d130ba3f-4dd4-4c4a-92f9-1c481691006a
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSM
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Agronomia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Manancial - Repositório Digital da UFSM
instname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron:UFSM
instname_str Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron_str UFSM
institution UFSM
reponame_str Manancial - Repositório Digital da UFSM
collection Manancial - Repositório Digital da UFSM
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/1/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf
http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/2/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf.txt
http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5551/3/ROSA%2c%20ALESSANDRO%20SAMUEL.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 99f06509ff5fd0b1b4eaf416ba17865e
34cf65dedff4766a258e9fdcf67dd867
275bcda47a076d847aa6b08725c7a9d7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1794524324832477184