| Revista: | Bragantia |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000348623 |
| ISSN: | 0006-8705 |
| Autores: | Bonnin, Juan Jose1 Miras-Avalos, Jose Manuel2 Lancas, Kleber Pereira1 Gonzalez, Antonio Paz2 Vieira, Sidney Rosa3 |
| Instituciones: | 1Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho", Faculdade de Ciencias Agronomicas, Botucatu, Sao Paulo. Brasil 2Universidad de La Coruña, Facultad de Ciencias, La Coruña. España 3Instituto Agronomico, Campinas, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2010 |
| Volumen: | 69 |
| Paginación: | 163-173 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | The aim of this work was to analyze the spatial distribution of soil compaction and the influence of soil water content on the resistance to penetration. The latter variable was described by the cone index. The soil at the study site was a Nitisol and the cone index data were obtained using a penetrometer. Soil resistance was assessed at 5 different depths, i.e. 0-10 cm, 10-20 cm, 20-30 cm, 30-40 cm and deeper than 40 cm, whereas soil water content was measured at 0-20 cm and 20-40 cm. Soil water conditions varied during the different samplings. Coefficients of variation for cone index ranged from 16.5% to 45.8% while those for soil water content varied from 8.96% to 21.38%. Results suggested a high correlation between soil resistance, as assessed by the cone index, and soil depth. However, the expected relation with soil water content was not observed. Spatial dependence was observed in 31 out of 35 data series, both cone index and soil water content. This structure was fitted to exponential models with nugget effect varying from 0 to 90% of the sill value. Four of the data series showed a random behaviour. Inverse distance technique was used in order to map the distribution of the variables when no spatial structure was observed. Ordinary kriging showed a smoothing of the maps compared to those from inverse distance weighing. Indicator kriging was used to map the cone index spatial distribution for recommendation of further soil management |
| Resumen en portugués | O objetivo deste trabalho foi analizar a distribuição espacial da compactação do solo e a influência da umidade do solo na resistência à penetração. Esta última variável foi descrita pelo índice de cone. O solo estudado foi Nitossolo e os dados de índice de cone foram obtidos usando um penetrômetro. A resistência do solo foi avaliada a 5 profundidades diferentes, 0-10 cm, 10-20 cm, 20-30 cm, 30-40 cm e mais de 40 cm, porém o conteúdo de umidade do solo foi medido a 0-20 cm e 20-40 cm. As condições hídricas do solo variaram nas diferentes amostragems. Os coeficientes de variação para o índice de cone foram 16,5% a 45,8% e os do conteúdo de umidade do solo variaram entre 8,96% e 21,38%. Os resultados sugeriram elevada correlação entre a resistência do solo, estimada pelo índice de cone e a profundidade do solo. Sem embargo, a relação esperada com a umidade do solo não foi apreciada. Observouse dependência espacial em 31 de 35 séries de dados de índice de cone e umidade do solo. Esta dependência foi ajustada por modelos exponenciais com efeito pepita variável de 0 a 90% o valor do patamar. Em séries de dados o comportamento foi aleatório. Portanto, a técnica das distâncias inversas foi utilizada para cartografar a distribuição das variáveis que não tiveram estrutura espacial. Na krigagem constatou-se uma suavização dos mapas comparados com esses das distâncias inversas. A krigagem indicadora foi utilizada para cartografar a variabilidade espacial do índice de cone e recomendar melhor manejo do solo |
| Disciplinas: | Química, Agrociencias, Matemáticas |
| Palabras clave: | Fisicoquímica y química teórica, Suelos, Matemáticas aplicadas, Indice de cono, Indicador kriging, Compactación del suelo, Distribución espacial, Geoestadística |
| Keyword: | Chemistry, Agricultural sciences, Mathematics, Physical and theoretical chemistry, Soils, Applied mathematics, Cone index, Kriging, Soil compaction, Spatial distribution, Geostatistics |
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