| Journal: | Boletim goiano de geografia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000392382 |
| ISSN: | 1984-8501 |
| Authors: | Cezare, Cassio Henrique Giusti1 Ferreira, Nilson Clementino1 |
| Institutions: | 1Universidade Federal de Goias, Goiania, Goias. Brasil |
| Year: | 2013 |
| Season: | Ene-Abr |
| Volumen: | 33 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 147-167 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | La gran diversidad de especies de animales y plantas está asociada a la diversidad de ambientes. Mientras la estratificación vertical del Amazonas o de la Selva Mata Atlántica (bosque) proporciona oportunidades diversas para el establecimiento de las especies, en el Cerrado la heterogeneidad espacial seria un factor determinante para que ocurra un variado número de especies. Los recursos computacionales disponibles actualmente proporcionan resultados significativos para las investigaciones geográficas. El presente trabajo tuvo por objetivo avaluar el potencial de la geoestadística para producir un mapa de la vegetación nativa original de Goiás y del Distrito Federal. Para entender la variación espacial, la variable vegetación fue analizada junto con otras tres (suelos, altitud y precipitación anual). Los valores de Error Medio Padrón obtenidos en la Predicción de Errores de Validación Cruzada y en Validación fueron bajos. El modelo esférico y el interpolador cokriging presentaron buenos resultados en la previsión. Se cree que el resultado pueda ser mejor, si es amenizado el hecho de los mayores errores de predicción estén situados en los bordes del área de estudio y/próximo de las zonas con menor densidad de puntos relativos a la cobertura vegetal nativa (ej. Sur y Sur-oeste goiano) o con ausencia de información (ej. Porción de bioma Atlántica en Goiás) |
| English abstract | The great diversity of animal species and plants is associated with the environment diversity. While the Amazon or Atlantic Forest vertical stratification provides many opportunities for species establishment, in Cerrado the spatial heterogeneity seems to be a determining factor for the occurrence of a varied number of species. The currently computational resources available promote significant gains for geographical research. This study aimed to evaluate geostatistics potential to elaborate an original native vegetation map of Goias State and of the Federal District. To understand the spatial variation, the vegetation variable was analyzed along with three others (soil, altitude, and annual precipitation). The Medium Error Standard values obtained in the Cross Validation Prediction Error and in the Validation were low. The spherical model and the cokriging interpolator demonstrated good results in the prediction process. The biggest prediction errors are situated at the edges of the study area and/or close to areas with lower point density related to the native vegetation (e.g. South and Southeast Goias) or with lack of information (e.g. Atlantic Forest biome portion in Goias) |
| Portuguese abstract | A grande diversidade de espécies de animais e plantas está associada à diversidade de ambientes. Enquanto a estratificação vertical da Amazônia ou da Mata Atlântica proporciona oportunidades diversas para o estabelecimento das espécies, no Cerrado a heterogeneidade espacial parece ser um fator determinante para a ocorrência de um variado número de espécies. Os recursos computacionais disponíveis atualmente propiciaram ganhos significativos para as pesquisas geográficas. O presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial da geoestatística para elaborar um mapa da vegetação nativa original de Goiás e do Distrito Federal. Para entender a variação espacial, a variável vegetação foi analisada juntamente com outras três (solos, altitude e precipitação anual). Os valores do Erro Médio Padrão obtidos na Predição de Erros da Validação Cruzada e na Validação foram baixos. O modelo esférico e o interpolador cokrigagem apresentaram bons resultados na predição. Acredita-se que o resultado possa ser melhor, se for amenizado o fato de os maiores erros de predição estarem situados nas bordas da área de estudo e/ou próximos às áreas com menor densidade de pontos relativos à cobertura vegetal nativa (ex. Sul e Sudoeste goiano) ou com ausência de informação (ex. porção do bioma Mata Atlântica em Goiás) |
| Disciplines: | Geografía |
| Keyword: | Cartografía, Geoestadística, Mapeo, Cobertura vegetal, Krigeaje, Goiás, Brasil |
| Keyword: | Geography, Cartography, Geostatistics, Mapping, Plant cover, Kriging, Goias, Brazil |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
