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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Territorial - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2015
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: GREGO, C. R.
GREGO, S.
RODRIGUES, C. A. G.
VAZ, C. M. P.
HURTADO, S. M. C.
Additional Information: CELIA REGINA GREGO, CNPM; SIMONE GREGO, ESALQ/USP; CRISTINA APARECIDA G RODRIGUES, CNPM; CARLOS MANOEL PEDRO VAZ, CNPDIA; SANDRO, M. C. HURTADO, DUPONT-DIVISÃO PIONEER SEMENTES.
Title: Modelo de correlação espacial gaussiana para cana-de-açúcar em relação aos atributos do solo.
Publisher: In: SIMPOSIO DE GEOESTATISTICA EM CIÊNCIAS - SGeA, 4., 2015, Botucatu, SP. [Anais...] Botucatu, SP: UNESP, 2015.
Language: pt_BR
Keywords: Covariáveis
Geoestatística
Variabilidade espacial
Cana-de-açúcar.
Description: A análise geoestatística é utilizada principalmente para acomodar padrões espaciais em adição aos efeitos das covariáveis atributos do solo. O objetivo deste trabalho foi utilizar a análise geoestatística para quantificar o grau de dependência espacial do número de colmos da cana-de-açúcar em relação à correlação dos atributos do solo em Mogi Mirim, SP. Foram determinadas a densidade (g cm-3), umidade (g g-1) do solo, nas profundidades de 15cm e de 30cm, a resistência de penetração em MPa (0-10, 10-20, 20-30, 30-40, 40-50, 50-60 cm) e a quantidade de colmos da cana-de-açúcar por m2 nos 90 pontos de amostragem georreferenciados. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e métodos de geoestatística utilizando a função de correlação gaussiana entre as covariáveis do solo e a variável quantidade de colmos. Verificou-se a existência de variabilidade espacial para a variável quantidade de colmos e o padrão espacial foi suavizado devido a normalização considerando as covariáveis significativas (densidade do solo 0-15cm, densidade do solo 15-30cm e resistência à penetração 20-30cm), as quais foram utilizadas no modelo geoestatístico gaussiano.
Thesagro: Solo.
Data Created: 2016-01-15
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPM)

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