Aplicação de métodos geoestatísticos para identificar a magnitude e a estrutura da variabilidade espacial de variáveis físicas do solo. - Ortiz, Glaucy da Conceição (2002)
O estudo da dependencia espacial de variaveis do solo ou da planta, atraves da teoria das variaveis regionalizadas ou geoestatistica, permite a interpretacao e a projecao dos resultados com base na estrutura da sua variabilidade natural. Com o conhecimento das posicoes relativas das amostragens ou medidas feitas a campo, a variabilidade espacial passa a ser utilizada como um fator positivo identicando interacoes importantes nas conclusoes experimentais. O estudo da variabilidade de um solo, alem de caracterizar uma regiao, pode indicar o numero e a distribuicao de amostras a serem retiradas possibilitando ainda maior detalhamento da area e dos resultados. A base para a adocao dos procedimentos geoestatisticos e sua justicativa e o entendimento e o tratamento da variavel em questao. Para aplicacao desses procedimentos e fundamental a compreensao dos instrumentos e conceitosutilizados, tais como: semivariograma, autocorrelacao, hipotese de estacionaridade, efeito pepita, patamar, alcance, anisotropia, krigagem e outros. Desta maneira o presente trabalho apresenta e discute conceitos e metodos geoestatisticos, analisando o comportamento de dados reais de duas variaveis fisicas do solo: densidade do solo e umidade do solo nas tensoes da capacidade de campo e ponto de murcha permanente, de modo a avaliar a magnitude da variabilidade espacial, as caracteristicas qualitativas ligadas a estrutura do fenomeno natural que elas representam e a estrutura de correlacao existente entre valores tomados em dois pontos adjacentes no espaco. Para tanto, foram obtidas estimativas das estatisticas, gracos e mapas de dispersao e superficie que descrevessem espacial o comportamento da variavel em estudo. Os resultados demonstram a capacidade dos metodos em informar e ajudar a compreender o comportamento dos fenomenos fornecendo informacoes para o planejamento e analise estatistica futuras.