Métodos de Ajuste de Semivariogramas a para Modelagem Espacial de Íons de Precipitação Pluvial em Cuiabá, Brasil

http://dx.doi.org/10.5902/2179460X12101The mapping of ion precipitation is of fundamental importance to knowledge and understanding of emission sources of air pollutants. Therefore, spatial interpolation methods should be assessed for support the mapping of these ions. In this context, the aim of this study was to assess the semivariogram modeling methods that best fit the variables pH, electrical conductivity, nitrate and sulfate precipitation in Cuiabá, Mato Grosso, Brazil. We assessed the methods ordinary least squares (OLS) and residual maximum likelihood (REML). The criteria for selecting the best method were the Akaike information criterion (AIC) and the standard deviation of the reduced  errors (SER) generated by cross-validation. The restricted maximum likelihood method was the best for mapping ion precipitation in Cuiabá. Analysis of the structure of the semivariogram was important because it indicated local emission sources (urban) and regional (burning) of aerosol particles and gases.O mapeamento de variáveis químicas da precipitação é de fundamental importância para o conhecimento e compreensão de fontes de emissão de poluentes atmosféricos. Para isso, métodos de interpolação espacial devem ser avaliados para subsidiar o mapeamento destas variáveis químicas. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar métodos de modelagem de semivariograma que melhor se ajustaram às variáveis pH, condutividade elétrica, nitrato e sulfato da precipitação em Cuiabá, Mato Grosso. Foram avaliados os métodos de ajuste dos mínimos quadrados ordinários (OLS-Ordinaty Least Squares) e da máxima verossimilhança restrita (REML-Restricted Maximum Likelihood). Os critérios de seleção do melhor método foram o critério de informação de Akaike (AIC) e o desvio padrão dos erros reduzidos (SER) gerados pela validação cruzada. O método da máxima verossimilhança restrita foi o mais adequado para o mapeamento das variáveis químicas da precipitação em Cuiabá. A análise da estrutura dos semivariogramas foi importante porque indicou fontes de emissão local (urbana) e regional (queimadas) de partículas de aerossóis e gases, considerando a redução do alcance das variáveis analisadas de outubro a fevereiro.

Métodos de Ajuste de Semivariogramas a para Modelagem Espacial de Íons de Precipitação Pluvial em Cuiabá, Brasil

http://dx.doi.org/10.5902/2179460X12101The mapping of ion precipitation is of fundamental importance to knowledge and understanding of emission sources of air pollutants. Therefore, spatial interpolation methods should be assessed for support the mapping of these ions. In this context, the aim of this study was to assess the semivariogram modeling methods that best fit the variables pH, electrical conductivity, nitrate and sulfate precipitation in Cuiabá, Mato Grosso, Brazil. We assessed the methods ordinary least squares (OLS) and residual maximum likelihood (REML). The criteria for selecting the best method were the Akaike information criterion (AIC) and the standard deviation of the reduced  errors (SER) generated by cross-validation. The restricted maximum likelihood method was the best for mapping ion precipitation in Cuiabá. Analysis of the structure of the semivariogram was important because it indicated local emission sources (urban) and regional (burning) of aerosol particles and gases.O mapeamento de variáveis químicas da precipitação é de fundamental importância para o conhecimento e compreensão de fontes de emissão de poluentes atmosféricos. Para isso, métodos de interpolação espacial devem ser avaliados para subsidiar o mapeamento destas variáveis químicas. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar métodos de modelagem de semivariograma que melhor se ajustaram às variáveis pH, condutividade elétrica, nitrato e sulfato da precipitação em Cuiabá, Mato Grosso. Foram avaliados os métodos de ajuste dos mínimos quadrados ordinários (OLS-Ordinaty Least Squares) e da máxima verossimilhança restrita (REML-Restricted Maximum Likelihood). Os critérios de seleção do melhor método foram o critério de informação de Akaike (AIC) e o desvio padrão dos erros reduzidos (SER) gerados pela validação cruzada. O método da máxima verossimilhança restrita foi o mais adequado para o mapeamento das variáveis químicas da precipitação em Cuiabá. A análise da estrutura dos semivariogramas foi importante porque indicou fontes de emissão local (urbana) e regional (queimadas) de partículas de aerossóis e gases, considerando a redução do alcance das variáveis analisadas de outubro a fevereiro.

GEOSTATISTICAL MODELING OF THE TEN-DAY RAINFALL IN MATO GROSSO STATE

Mapping the spatial-temporal distribution of rainfall allows the analysis of tendencies and changes on local and regional scale, which is crucial for the development of environmental and agricultural projects. The objective of this paper is to adjust and choose semivariographic mathematical models to analyze the spatial variability of the 75 percentile rainfall in Mato Grosso State, covering October to March, to subsequently represent it on maps using Kriging techniques. Data from 155 weather stations in Mato Grosso S and around were used, with data for over ten years provided by the National Water Agency. The semivariograms were adjusted using the least squares method and chosen among spherical, exponential, and Gaussian models. The exponential model adjusted best to the experimental semivariograms using the criterion of standard deviation in reduced errors obtained from cross validation and level of dependence. The spatial variability of the rainfall was then mapped using Kriging technique

VARIAÇÃO ESPAÇO-TEMPORAL DA PAR REFLETIDA PELO SOLO E TRANSMITIDA PELO DOSSEL EM FLORESTA INUNDÁVEL NO PANTANAL MATO-GROSSENSE

Ground cover and the vegetation type influence radiative flux through reflectance off the soil beneath the canopy and by transmittance from the canopy. Here, we analyze spatial and temporal variation in reflected photosynthetically active radiation (PAR), from soil in a seasonally flooded forest dominated by Vochysia divergens Pohl in a wetland area of Mato-Grosso State, Brazil. The study area was divided into 5 transects with 11 sampling points, totaling 55 measured points and samples were taken between December 2011 and November 2012. The spatial distribution of reflected PAR was assessed by applying the spherical model to semivariograms. We found a negative correlation between leaf area index and canopy transmittance, PAR below the canopy and PAR reflected by soil, and a positive correlation between PAR below the canopy and PAR reflected by soil. Our results indicate the spatial dependence of reflected PAR during the 9 months of the study. The most common range between the semivariograms was 100 m in December/2011, January/2011 and November/2012, and the greatest range was in June/2012. These variations in reflected PAR are likely caused by differences in topographical elevation, moisture buildup and vegetation differences which have the capacity to alter soil color and/or cover, thereby altering light reflection.A cobertura do solo e o tipo de vegetação influenciam nos fluxos radiativos, na refletância do solo abaixo do dossel e na transmitância do dossel. Neste contexto, este trabalho analisou a variação espacial e temporal da radiação fotossinteticamente ativa refletida pelo solo em uma floresta sazonalmente inundável com dominância de cambará (Vochysia divergens Pohl) no Pantanal Mato-grossense. A área de estudo foi dividida em 5 transectos com 11 pontos amostrais, totalizando 55 pontos medidos de dezembro de 2011 a novembro de 2012. A análise da distribuição espacial da radiação fotossinteticamente ativa refletida pelo solo foi realizada utilizando semivariogramas, aplicando-se o modelo esférico. Encontrou-se correlação negativa das variáveis transmitância do dossel, radiação fotossinteticamente ativa incidente abaixo do dossel e refletida pelo solo com o índice de área foliar e positiva entre radiação fotossinteticamente ativa incidente abaixo do dossel e refletida pelo solo. Os resultados espaciais indicaram dependência espacial da radiação fotossinteticamente ativa refletida nos 9 meses analisados. O efeito pepita foi pequeno nas análises e o alcance mais comum entre os semivariogramas foi 100 m em dezembro∕2011, janeiro∕2012 e novembro∕2012, com o maior alcance ocorrendo no mês de junho/2012. As mudanças da radiação fotossinteticamente ativa refletida podem ser consideradas pela diferença da cota topográfica, ocorrendo acúmulo de umidade no transecto mais baixo, e pela diferença de vegetação encontrada na região, alterando a coloração e/ou cobertura do solo, mudando assim a reflexão