Geoestatística como suporte ao modelo de simulação de agrotóxico CMLS com validação em colunas de solos

The use of simulation models is probably the most efficient means for predicting the behavior of pesticides in the soil-plant-water system. The CMLS (Chemical Movement in Layered Soils) simulation model for predicting the fate of pesticides was used for studying the behavior of tebuthiuron, a herbicide used in sugar cane crops, from a sampling grid with 111 sampling points 200 m apart from one another and encompassing three types of soil: Ustic Quartzipsamment, Rhodic Hapludox and Typic Hapludox, all with medium and clay textures. The 373 points assessed by the simulator, generated from samples coming from the original grid and through the geostatistical methods of variography and ordinary kriging, returned the depth values reached by the herbicide after six years of simulation (1989-1995). For the Ustic Quartzipsamment, tebuthiuron, in four simulated points, returned depth values above 43 m and a maximum 50 m, with a certain amount of the product still remaining in the soil that was close to 10% of the original 1.1 kg ha-1 applied. Results from the column assay used for validating the model showed that the model overestimated the depth reached by the herbicide in 6.6% as compared to the column value for the Ustic Quartzipsamment. The depth was underestimated in 4.5% and 20% for the Typic Hapludox and the Rhodic Hapludox, respectively. These data support the adequacy of the model for assessing the fate of tebuthiuron in both Ustic Quartzipsamment and Typic Hapludox.O uso de modelos de simulação é provavelmente a maneira mais eficiente para predizer o comportamento de agrotóxicos no sistema solo/água/planta. O modelo de simulação de destino de agrotóxicos CMLS (Chemical Movement in Layered Soils), foi usado para estudar o comportamento do herbicida tebuthiuron, utilizado na cultura de cana-de-açúcar, a partir de uma grade de amostragem composta de 111 pontos amostrais, equi-espaçados de 200 m e englobando três tipos de solo: Neossolo Quartzarênico (RQ), Latossolo Vermelho distroférrico (LVdf) e Latossolo Vermelho distrófico (LVd), texturas média e argilosa. Os 373 pontos avaliados pelo simulador, gerados das amostras da grade original e através dos métodos geoestatísticos da variografia e krigagem, produziram valores de profundidade atingida pelo herbicida, após seis anos de simulação (1989-1995). Para Neossolo Quartzarênico (RQ), o tebuthiuron, em quatro pontos simulados, apresentou valores de profundidade acima de 43 m e com máximo de 50 m, com uma quantidade de produto permanecendo ainda no solo, próximo a 10% do valor aplicado de 1,1 kg ha-1. Resultados provenientes do ensaio em coluna, usados para a validação do modelo, mostraram que o mesmo superestimou em 6,66% a profundidade atingida pelo herbicida quando comparado ao valor produzido pela coluna, para o Neossolo Quartzarênico (RQ), e subestimou com valores de 4,5% e 20,0%, para o Latossolo Vermelho distrófico (LVd) e o Latossolo Vermelho-distroférrico (LVdf), respectivamente. Esses dados confirmam, para o Neossolo Quartzarênico(RQ) e o Latossolo Vermelho-distrófico (LVd) a adequação do modelo, na avaliação do destino do herbicida

Lixiviação de nitrato em Latossolo cultivado com milho após aplicações sucessivas de lodo de esgoto

The objective of this work was to evaluate nitrate leaching caused by applications of sewage sludge and mineral fertilizer in a Typic Haplustox cultivated with mayze. N aplication rates in five crops, in the treatment with mineral fertilizer (AM), were 51, 90, 100, 90 and 100 kg ha-1. In the sludge treatments (L0N, L1N, L2N, L4N and L8N), the rates of available N applied to each crop were equivalent to zero, one, two, four, and eight times those of AM. N-NO3- leaching occurred in all treatments, following the order AMO objetivo deste trabalho foi avaliar a lixiviação de nitrato causada por aplicação de lodo de esgoto e adubo mineral, em Latossolo cultivado com milho. As doses de N da adubação mineral (AM), em cinco cultivos, foram: 51, 90, 100, 90 e 100 kg ha-1. Nos tratamentos com lodo (L0N, L1N, L2N, L4N e L8N), as doses de N disponível corresponderam a zero, uma, duas, quatro e oito vezes às de AM. Ocorreu lixiviação em todos os tratamentos, na seguinte ordem de intensidade: A

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

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

Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties

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\u27 S e 47º00\u27 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\u27 S, 47º00\u27 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

Queijos artesanais: qualidade físico-química e microbiológica e avaliação das condições higiênico-sanitárias dos manipuladores e ambiente de produção

http://dx.doi.org/10.5902/2318179618101A produção de queijos a partir de leite cru é uma atividade tradicional nos municípios de Minas Gerais. O presente estudo objetivou avaliar as boas práticas de fabricação na produção de queijos artesanais em Teixeiras-MG. Foram coletadas amostras de leite cru e queijo Minas artesanal de três propriedades. As amostras foram avaliadas quanto as características físico-químicas e microbiológicas. Em quatro agroindústrias familiares foram analisadas superfícies de produção, mãos do ordenhador e manipulador e caixa de transporte pela técnica do swab, bem como realizadas análises microbiológicas dos ambientes de produção e geladeira. Das amostras avaliadas, as análises de aeróbios mesófilos do leite cru refrigerado apresentaram valores acima dos exigidos pela legislação. Acidez e proteína do leite de duas propriedades apresentaram valores não conformes com a legislação vigente. Todas as amostras de queijo apresentaram valores de coliformes conforme estabelecido pela legislação vigente. Contagens de aeróbios mesófilos, coliformes a 30°C e 45°C e bolores e leveduras apresentaram valores superiores nas mãos do ordenhador quando comparado ao manipulador de alimentos. Conclui-se a importância das boas práticas de fabricação na produção do queijo, assim como a qualidade da matéria-prima para que o produto final seja seguro do ponto de vista microbiológico

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