Análise de dados de solo via métodos de espaço de estado: regressão com coeficientes variáveis

A avaliação da relação entre certas variáveis representando propriedades do solo (tais como nitrogênio total e carbono orgânico) coletadas ao longo de linhas chamadas "transects", é assunto de grande interesse em experimentação agrícola. Este problema tem sido usualmente abordado através de modelos estatísticos padrão de espaço de estado por alguns autores na literatura de ciência do solo. As mais importantes limitações dos procedimentos utilizados na prática são apontados e discutidos neste artigo, sendo relacionadas ao significado dos parâmetros do modelo e a sua interpretação prática. A abordagem padrão de espaço de estado, que é baseada em uma estrutura autoregressiva, não apresenta nenhum parâmetro que expressa a relação entre as variáveis no mesmo ponto do espaço, mas somente em pontos defasados. Além disso, os parâmetros do modelo (na matriz de transição) tem um significado global e não local, não expressando diretamente a heterogeneidade do solo. Desta forma, o objetivo aqui é propor uma abordagem alternativa de espaço de estado, baseada em modelos de regressão com coeficientes variando ao longo do espaço de modo a evitar estas limitações. Dados de nitrogênio total e carbono orgânico do solo foram coletados de um Latossolo. Eles foram medidos na camada de 0 – 0,20 m ao longo de uma transeção de 194 m, totalizando 97 amostras espaçadas entre si de 2 m, entre duas curvas de contorno adjacentes. Os resultados mostram as vantagens comparativas do método proposto em relação ao método de espaço de estados padrão. Tais vantagens estão relacionadas a uma mais adequada incorporação da heterogeneidade do solo ao longo da transeção espacial resultando em um melhor ajuste do modelo e a uma maior flexibilidade no processo de construção do modelo permitindo uma fácil interpretabilidade dos coeficientes estimados.The assessment of the relationship among soil properties (such as total nitrogen and organic carbon) taken along lines called transects is a subject of great interest in agricultural experimentation. This question has been usually approached through standard state-space methods by some authors in the soil science literature. Important limitations of the mentioned procedures used in practice are pointed out and discussed in this paper, specially those related to the model parameters, meaning and practical interpretation. In the standard state-space approach, based on an autoregressive structure, it does not present any parameters that express the variables relationship at the same point in space, but only at lagged points. Also, its model parameters (in the transition matrix) have a global meaning and not a local one, not expressing more directly the soil heterogeneity. Therefore, the objective here is to propose an alternative state-space approach, based on dynamic (space-varying parameters) regression models in order to avoid the mentioned drawbacks. Soil total nitrogen and soil organic carbon samples were collected on a Typic Haplustox. Samples were taken along a line (transect) located in the middle of two adjacent contour lines. The transect samples, totaling 97, were collected in the plow layer (0-0.20 m) at points spaced 2 meters appart. Results show the comparative advantages of the proposed method (based on an alternative state-space approach) in relation to the standard state-space analysis. Such advantages are related to a more adequate incorporation of soil heterogeneity along the spatial transect resulting in a better model fitting, and greater flexibility of the model's building process with an easier interpretability of the local model coefficients

Análise de dados de solo via métodos de espaço de estado: regressão com coeficientes variáveis

The assessment of the relationship among soil properties (such as total nitrogen and organic carbon) taken along lines called transects is a subject of great interest in agricultural experimentation. This question has been usually approached through standard state-space methods by some authors in the soil science literature. Important limitations of the mentioned procedures used in practice are pointed out and discussed in this paper, specially those related to the model parameters, meaning and practical interpretation. In the standard state-space approach, based on an autoregressive structure, it does not present any parameters that express the variables relationship at the same point in space, but only at lagged points. Also, its model parameters (in the transition matrix) have a global meaning and not a local one, not expressing more directly the soil heterogeneity. Therefore, the objective here is to propose an alternative state-space approach, based on dynamic (space-varying parameters) regression models in order to avoid the mentioned drawbacks. Soil total nitrogen and soil organic carbon samples were collected on a Typic Haplustox. Samples were taken along a line (transect) located in the middle of two adjacent contour lines. The transect samples, totaling 97, were collected in the plow layer (0-0.20 m) at points spaced 2 meters appart. Results show the comparative advantages of the proposed method (based on an alternative state-space approach) in relation to the standard state-space analysis. Such advantages are related to a more adequate incorporation of soil heterogeneity along the spatial transect resulting in a better model fitting, and greater flexibility of the model's building process with an easier interpretability of the local model coefficients.A avaliação da relação entre certas variáveis representando propriedades do solo (tais como nitrogênio total e carbono orgânico) coletadas ao longo de linhas chamadas transects, é assunto de grande interesse em experimentação agrícola. Este problema tem sido usualmente abordado através de modelos estatísticos padrão de espaço de estado por alguns autores na literatura de ciência do solo. As mais importantes limitações dos procedimentos utilizados na prática são apontados e discutidos neste artigo, sendo relacionadas ao significado dos parâmetros do modelo e a sua interpretação prática. A abordagem padrão de espaço de estado, que é baseada em uma estrutura autoregressiva, não apresenta nenhum parâmetro que expressa a relação entre as variáveis no mesmo ponto do espaço, mas somente em pontos defasados. Além disso, os parâmetros do modelo (na matriz de transição) tem um significado global e não local, não expressando diretamente a heterogeneidade do solo. Desta forma, o objetivo aqui é propor uma abordagem alternativa de espaço de estado, baseada em modelos de regressão com coeficientes variando ao longo do espaço de modo a evitar estas limitações. Dados de nitrogênio total e carbono orgânico do solo foram coletados de um Latossolo. Eles foram medidos na camada de 0 – 0,20 m ao longo de uma transeção de 194 m, totalizando 97 amostras espaçadas entre si de 2 m, entre duas curvas de contorno adjacentes. Os resultados mostram as vantagens comparativas do método proposto em relação ao método de espaço de estados padrão. Tais vantagens estão relacionadas a uma mais adequada incorporação da heterogeneidade do solo ao longo da transeção espacial resultando em um melhor ajuste do modelo e a uma maior flexibilidade no processo de construção do modelo permitindo uma fácil interpretabilidade dos coeficientes estimados.37137

Relação entre a adubação nitrogenada e as condições hídricas do solo para um cafezal de Piracicaba, SP

Although the management of the coffee crop is well established in Brazil, there is still room for its improvement in relation natural resources available in each region, aiming the increase in productivity. Here are presented results regarding the fate of the fertilizer nitrogen (N) applied to a coffee plantation related to the prevailing soil water conditions. Soil water balances are discussed, which allowed evaluation of the root distribution, determinations of the crop coefficient and of the soil water conditions during the development of the crop. Approximately, 60% of the root system was distributed in the 0-0.3 m soil layer and the average crop coefficient was 1.1 for 3 to 5 year old plants. Using an N label, the 15N, it was possible to study the distribution of N in the plant and in the soil and establishes general N balances, which also include losses like leaching and volatilization. After two years of ammonium sulfate application, at rates of 280 (1st year) and 350 (2nd year) kg.ha-1 of N, in four equal application performed during the period of positive growth rate, the recuperation of fertilizer N were 19.1% by the aerial plant part and 9.4% by the roots, 12.6% remained in the soil and 11.2% in the litter; 0.9% was lost by volatilization and 2.3% by leaching; 26.3% was exported through harvesting and 18.2% remained in non evaluated compartments. From the applied 630 kg.ha-1 of N during the two years, 180 kg.ha-1 of N were found in the plant (shoot and root), which corresponds to 28.6%; 150 kg.ha-1 of N remained available for the next years (soil and litter), and only 20 kg.ha-1 of N were effectively lost (volatilization and leaching). Apesar do manejo da cultura do café já estar bem estabelecido no Brasil, ainda existe espaço para sua melhoria no que se refere ao uso dos recursos naturais disponíveis em cada região produtora, visando ao aumento de produtividade. Aqui são apresentados resultados sobre o destino do nitrogênio (N) do fertilizante aplicado a um cafezal, relacionados às condições hídricas prevalecentes. São discutidos balanços hídricos que permitiram avaliações da distribuição radicular, do coeficiente de cultura e das condições hídricas do solo durante o desenvolvimento da cultura. Cerca de 60% do sistema radicular se distribui na camada 0-0,3 m e o coeficiente médio de cultura foi de 1,1 para plantas de 3 a 5 anos de idade. Pelo uso do marcador de nitrogênio -15N - pôde-se estudar a distribuição do N do fertilizante dentro da planta e do solo, bem como estabelecer balanços gerais de N que também incluem as perdas, como a lixiviação e a volatilização. Após dois anos de aplicação de sulfato de amônio, em doses de 280 (1º ano) e 350 (2º ano) kg.ha-1 de N, em quatro aplicações iguais realizadas no período de taxas de crescimento positivo, as recuperações do N do fertilizante foram 19,1% pela parte aérea e 9,7% pelas raízes, restando 12,6% no solo e 11,2% na serrapilheira; 0,9% foi perdido por volatilização e 2,3% por lixiviação; 26,3% foram exportados pela colheita e 18,2% permaneceram em compartimentos não avaliados. Dos 630 kg.ha-1 de N aplicados nos dois anos, ao final 180 se encontravam na planta (parte aérea mais raiz), o que equivale a 28,5%; 150 kg.ha-1 de N ficaram disponíveis para os próximos anos (solo e serrapilheira) e apenas 20 kg.ha-1 de N foram efetivamente perdidos (volatilização e lixiviação).

Redes neurais e modelos de espaço de estados para o estudo da relação entre propriedades do solo

O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo.The study of soil property relationships is of great importance in agronomy aiming for a rational management of environmental resources and an improvement of agricultural productivity. Studies of this kind are traditionally performed using static regression models, which do not take into account the involved spatial structure. This work has the objective of evaluating the relation between a time-consuming and "expensive" variable (like soil total nitrogen) and other simple, easier to measure variables (as for instance, soil organic carbon, pH, etc.). Two important classes of models (linear state-space and neural networks) are used for prediction and compared with standard uni- and multivariate regression models, used as reference. For an oat crop cultivated area, situated in Jaguariuna, SP, Brazil (22º41' S, 47º00' W) soil samples of a Typic Haplustox were collected from the plow layer at points spaced 2 m apart along a 194 m spatial transect. Recurrent neural networks and standard state-space models had a better predictive performance of soil total nitrogen as compared to the standard regression models. Among the standard regression models the Vector Auto-Regression model had a better predictive performance for soil total nitrogen

Características físico-hídricas de substratos formulados com lodo de esgoto na produção de mudas de acácia-negra

This work evaluated the effect of water retention of plant substrates formulated with different proportions of solarized sewage sludge (SS) in the production of black wattle (Acacia mearnsii) seedlings. The study was conducted in a greenhouse and in the Laboratory of Soil Physics at the Lowland Experimental Station of Embrapa Clima Temperado. The SS was collected in drying beds at an aerobic sewage water treatment plant from Rio Grande, Rio Grande do Sul state. The treatments consisted of five doses of SS-solarized combined with rice husk ash and vermiculite in different proportions (20:40:40, 30:35:35, 40:30:30, 50:25:25 and 60:20:20) and two commercial substrates (controls) (Beifort® S10 B and Mec Plant®).The experimental design was randomized blocks.The following physico-hydric atributes were determined easily available water, buffer water, remaining water and water retention capacity. The following variables were evaluated: dry mass of aerial parts and the dry mass of roots. The substrate with 20% of SS-solarized, 40% of vermiculite and 40% of rice husk ash presented the best physico-hydric condition for the development of black wattle seedlings.Avaliou-se o efeito da retenção de água de substratos para plantas formulados a partir de diferentes proporções de lodo de esgoto (LETE) solarizado, na produção de mudas de acácia-negra (Acacia mearnsii). O experimento foi conduzido em casa de vegetação e no Laboratório de Física do Solo da Embrapa Clima Temperado. O LETE utilizado foi coletado em leitos de secagem de uma Estação de Tratamento de Esgoto aeróbio de Rio Grande - RS. Os tratamentos consistiram de cinco doses de LETE solarizado, combinadas com cinza de casca de arroz e vermiculita em diferentes proporções (20:40:40, 30:35:35, 40:30:30, 50:25:25 e 60:20:20) e dois substratos comerciais (Beifort® S10 B e Mec Plant®). O delineamento experimental foi de blocos casualizados. Foram avaliadas as características físico-hídricas: água facilmente disponível, água tamponante, água remanescente e capacidade de retenção de água. As variáveis de crescimento avaliadas foram: massa fresca da parte aérea e do sistema radicular. O substrato com 20% de LETE solarizado, 40% vermiculita e 40% cinza de casca de arroz apresentou a melhor condição físico-hídrica para o desenvolvimento de mudas de acácia-negra

Funções de pedotransferência relacionadas à variabilidade espacial da retenção de água em solos de várzea

The estimation of non available soil variables through the knowledge of other related measured variables can be achieved through pedotransfer functions (PTF) mainly saving time and reducing cost. Great differences among soils, however, can yield non desirable results when applying this method. This study discusses the application of developed PTFs by several authors using a variety of soils of different characteristics, to evaluate soil water contents of two Brazilian lowland soils. Comparisons are made between PTF evaluated data and field measured data, using statistical and geostatistical tools, like mean error, root mean square error, semivariogram, cross-validation, and regression coefficient. The eight tested PTFs to evaluate gravimetric soil water contents (Ug) at the tensions of 33 kPa and 1,500 kPa presented a tendency to overestimate Ug 33 kPa and underestimate Ug1,500 kPa. The PTFs were ranked according to their performance and also with respect to their potential in describing the structure of the spatial variability of the set of measured values. Although none of the PTFs have changed the distribution pattern of the data, all resulted in mean and variance statistically different from those observed for all measured values. The PTFs that presented the best predictive values of Ug33 kPa and Ug1,500 kPa were not the same that had the best performance to reproduce the structure of spatial variability of these variables.A estimativa de variáveis do solo não disponíveis, por meio do conhecimento de outras variáveis medidas, pode ser obtida com o uso de funções de pedotransferência (FPT) com economia de tempo e custos. Entretanto, havendo grande diferença entre os solos, o uso desse método pode conduzir a resultados indesejáveis. Neste estudo é discutida a aplicação de FPTs desenvolvidas por alguns autores usando solos de diferentes características, para avaliar a retenção de água em dois solos de várzea brasileiros. As comparações foram feitas entre os dados medidos e estimados pelas FPTs, usando ferramentas estatísticas e da geoestatística, como erro médio, raiz quadrada do erro médio, semivariogramas, validação cruzada e coeficiente de regressão. As oito FPTs testadas para avaliar o conteúdo gravimétrico de água no solo (Ug) sob as tensões de 33 e 1.500 kPa apresentaram tendência em superestimar Ug 33 kPa e em subestimar Ug 1.500 kPa. As FPTs foram classificadas de acordo com seu desempenho e também em relação ao seu potencial em descrever a estrutura de variabilidade espacial do conjunto de dados medidos. Embora nenhuma das FPTs tenha alterado o padrão de distribuição dos dados, todas resultaram em média e variância estatisticamente diferentes daquelas verificadas para o conjunto dos valores medidos. As FPTs com melhor capacidade preditiva dos valores de Ug33 kPa e Ug1.500 kPa não foram as mesmas que tiveram o melhor desempenho para reproduzir a estrutura de variabilidade espacial dessas variáveis.ICTP (Trieste-Italy)Ghent University (Ghent-Belgium)CNPqCoordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior (CAPES)EMBRAPA - Clima Temperad

Padrões espacial e temporal de mudanças da umidade e densidade do solo no campo

Soil water content (theta) and bulk density (rhos) greatly influence important soil and plant processes, such as water movement, soil compaction, soil aeration, and plant root system development. Spatial and temporal variability of theta and rhos during different periods of the year and different phases of crops are of fundamental interest. This work involves the characterization of spatial and temporal patterns of theta and rhos during different climatic periods of year, aiming to verify whether there are significant temporal changes in rhos at the soil surface layer when submitted to wetting and drying cycles. The field experiment was carried out in a coffee plantation, Rhodic Kandiudalf soil, clayey texture. Using a neutron/gamma surface probe, theta and rhos were measured meter by meter along a 200 m spatial transect, along an interrow contour line. During the wet period there was no difference of spatial patterns of theta while during the dry period differences were observed, and can be associated to precipitation events. It was also observed that there are rhos temporal changes at the soil surface along the studied period as a consequence of the in situ wetting and drying cycles.Umidade (teta) e densidade do solo (ros) influenciam importantes processos no solo e planta tais como: movimento de água, compactação do solo, aeração do solo e desenvolvimento radicular. Baseado neste fato, questões referentes à variabilidade espacial e temporal de teta e ros para diferentes períodos do ano e diferentes fases de desenvolvimento da cultura do café tornam-se de extremo interesse. Este trabalho teve como objetivo caracterizar padrões espaciais e temporais de teta e ros durante diferentes períodos do ano e verificar se existem mudanças temporais significativas de ros na superfície do solo quando submetida a ciclos de umedecimento/secagem. O experimento foi conduzido em campo cultivado com café em um solo classificado como Nitossolo Vermelho Eutrófico. O experimento iniciou-se em maio de 2001 com espaçamento de 1,75 m entre linhas e 0,75 m entre plantas. Medidas de teta e ros foram feitas metro a metro ao longo de 200 m usando uma sonda de superfície nêutron/gama. Durante o período úmido não houve padrões de diferença espacial para teta, enquanto que para o período seco o contrário foi observado. Estes padrões podem ser associados a eventos de precipitação alterando a estrutura de correlação espacial para observações adjacentes de teta. Para ros existem mudanças temporais na superfície do solo ao longo do período estudado como uma conseqüência dos ciclos de umedecimento/secagem no campo

Redes neurais e modelos de espaço de estados para o estudo da relação entre propriedades do solo

The study of soil property relationships is of great importance in agronomy aiming for a rational management of environmental resources and an improvement of agricultural productivity. Studies of this kind are traditionally performed using static regression models, which do not take into account the involved spatial structure. This work has the objective of evaluating the relation between a time-consuming and expensive variable (like soil total nitrogen) and other simple, easier to measure variables (as for instance, soil organic carbon, pH, etc.). Two important classes of models (linear state-space and neural networks) are used for prediction and compared with standard uni- and multivariate regression models, used as reference. For an oat crop cultivated area, situated in Jaguariuna, SP, Brazil (22º41' S, 47º00' W) soil samples of a Typic Haplustox were collected from the plow layer at points spaced 2 m apart along a 194 m spatial transect. Recurrent neural networks and standard state-space models had a better predictive performance of soil total nitrogen as compared to the standard regression models. Among the standard regression models the Vector Auto-Regression model had a better predictive performance for soil total nitrogen.O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados como referência. Para tal, em uma área experimental cultivada com aveia, situada em Jaguariúna, SP (22º41' S e 47º00' W), amostras de um solo classificado como Latossolo foram coletadas na camada arável ao longo de uma transeção espacial de 194 m, eqüidistantes de 2 m. Os modelos de rede neural recorrente e de espaço de estados padrão tiveram uma melhor performance preditiva da variável nitrogênio total do solo quando comparados aos modelos de regressão padrão. Entre os modelos de regressão padrão o Autoregressivo Vetorial teve um melhor desempenho preditivo da variável nitrogênio total do solo.386395Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Atributos químicos e biológicos de um solo de várzea afetados pela sistematização do terreno

The objective of this work was to evaluate the relationship between soil chemical and biological attributes and the magnitude of cuts and fills after the land leveling process of a lowland soil. Soil samples were collected from the 0–0.20 m layer, before and after leveling, on a 100 point grid established in the experimental area, to evaluate chemical attributes and soil microbial biomass carbon (MBC). Leveling operations altered the magnitude of soil chemical and biological attributes. Values of Ca, Mg, S, cation exchange capacity, Mn, P, Zn, and soil organic matter (SOM) decreased in the soil profile, whereas Al, K, and MBC increased after leveling. Land leveling decreased in 20% SOM average content in the 0–0.20 m layer. The great majority of the chemical attributes did not show relations between their values and the magnitude of cuts and fills. The relation was quadratic for SOM, P, and total N, and was linear for K, showing a positive slope and indicating increase in the magnitude of these attributes in cut areas and stability in fill areas. The relationships between these chemical attributes and the magnitude of cuts and fills indicate that the land leveling map may be a useful tool for degraded soil recuperation through amendments and organic fertilizers.O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre os atributos químicos e biológicos do solo e as magnitudes de cortes e aterros após sistematização de um solo de várzea. Foram coletadas amostras de solo na camada de 0–0,20 m, antes e depois da sistematização, em uma malha de 100 pontos estabelecida na área experimental, para avaliar os atributos químicos do solo e o carbono da biomassa microbiana (CBM). A sistematização alterou a magnitude dos atributos químicos e biológicos do solo. Valores de Ca, Mg, S, capacidade de troca catiônica, Mn, P, Zn e matéria orgânica do solo (MOS) diminuíram no perfil do solo, enquanto os de Al, K e CBM aumentaram após a sistematização. A sistematização reduziu em 20% o conteúdo médio de MOS na camada de 0–0,20 m. A maior parte dos atributos químicos não apresentou relação com as magnitudes de corte e aterro. A relação foi quadrática para MOS, P e N total, e linear para K, mostrando inclinação positiva e aumento das magnitudes destes atributos em áreas de corte e estabilidade em áreas de aterro. As relações entre estes atributos químicos e as magnitudes de cortes e aterro indicam que o mapa de sistematização pode ser uma ferramenta útil para a recuperação de solos degradados por meio da aplicação de corretivos e fertilizantes orgânicos