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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
16/02/2016 |
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Data da última atualização: |
04/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
SOUZA, P. G. C. |
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Afiliação: |
PHILIPE GUILHERME CORCINO SOUZA. |
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Título: |
Obtenção da curva de retenção de água em Latossolo empregando dados de mini-infiltrômetro e técnicas de modelagem. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
2015. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Produção Vegetal) - Universidade Federal de São João Del-Rei, Sete Lagoas.
Coorientador: João Herbert Moreira Viana. |
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Conteúdo: |
Os problemas ligados à retenção e ao movimento da água no solo constituem um importante segmento da Física do Solo. Assim, as características hidráulicas de um solo são dados primordiais para a modelagem agrícola, o manejo da paisagem, a engenharia de água e para a solução de problemas em diversas áreas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a modelagem inversa de dados de mini-infiltrômetro de disco e o uso de funções de pedotransferência para a obtenção de parâmetros da curva de retenção de água de solos de Sete Lagoas, MG. Os dados preditos foram usados para definir e avaliar a disponibilidade total de água destes solos. Inicialmente foram realizados testes de infiltração com miniinfiltrômetro de disco e coletadas amostras de solo deformado e indeformado para obtenção da curva de retenção pelos métodos tradicionalmente utilizados (extrator de Richards e mesa de tensão). Em sequência, com os dados dos testes de infiltração, a modelagem inversa foi realizada com o programa HYDRUS e as funções de pedotransferência, do programa ROSETTA, foram aplicadas. Parâmetros estatísticos foram usados para comparar os métodos com os dados de laboratório. Além disso, com os dados ajustados para cada método, a disponibilidade total de água dos solos foi obtida e avaliada. Como resultados, foram geradas as curvas de retenção de água e a disponibilidade total de água para cada método proposto. A partir da análise estatística dessas curvas, foi possível concluir que a modelagem inversa proposta não foi capaz de expressar a curva de retenção de água dos solos estudados e que, dentre as funções de pedotransferência avaliadas, a Ros.4 apresentou os melhores ajustes e representou adequadamente a curva de retenção e de disponibilidade total de água dos solos. MenosOs problemas ligados à retenção e ao movimento da água no solo constituem um importante segmento da Física do Solo. Assim, as características hidráulicas de um solo são dados primordiais para a modelagem agrícola, o manejo da paisagem, a engenharia de água e para a solução de problemas em diversas áreas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a modelagem inversa de dados de mini-infiltrômetro de disco e o uso de funções de pedotransferência para a obtenção de parâmetros da curva de retenção de água de solos de Sete Lagoas, MG. Os dados preditos foram usados para definir e avaliar a disponibilidade total de água destes solos. Inicialmente foram realizados testes de infiltração com miniinfiltrômetro de disco e coletadas amostras de solo deformado e indeformado para obtenção da curva de retenção pelos métodos tradicionalmente utilizados (extrator de Richards e mesa de tensão). Em sequência, com os dados dos testes de infiltração, a modelagem inversa foi realizada com o programa HYDRUS e as funções de pedotransferência, do programa ROSETTA, foram aplicadas. Parâmetros estatísticos foram usados para comparar os métodos com os dados de laboratório. Além disso, com os dados ajustados para cada método, a disponibilidade total de água dos solos foi obtida e avaliada. Como resultados, foram geradas as curvas de retenção de água e a disponibilidade total de água para cada método proposto. A partir da análise estatística dessas curvas, foi possível concluir que a modelage... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Curva de retenção; Função de pedotransferência; Modelagem inversa. |
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Thesagro: |
Água. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/139118/1/Joao-Herbert-Dissertacao-Phiipe.pdf
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Marc: |
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500 $aDissertação (Mestrado em Produção Vegetal) - Universidade Federal de São João Del-Rei, Sete Lagoas. Coorientador: João Herbert Moreira Viana.
520 $aOs problemas ligados à retenção e ao movimento da água no solo constituem um importante segmento da Física do Solo. Assim, as características hidráulicas de um solo são dados primordiais para a modelagem agrícola, o manejo da paisagem, a engenharia de água e para a solução de problemas em diversas áreas. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a modelagem inversa de dados de mini-infiltrômetro de disco e o uso de funções de pedotransferência para a obtenção de parâmetros da curva de retenção de água de solos de Sete Lagoas, MG. Os dados preditos foram usados para definir e avaliar a disponibilidade total de água destes solos. Inicialmente foram realizados testes de infiltração com miniinfiltrômetro de disco e coletadas amostras de solo deformado e indeformado para obtenção da curva de retenção pelos métodos tradicionalmente utilizados (extrator de Richards e mesa de tensão). Em sequência, com os dados dos testes de infiltração, a modelagem inversa foi realizada com o programa HYDRUS e as funções de pedotransferência, do programa ROSETTA, foram aplicadas. Parâmetros estatísticos foram usados para comparar os métodos com os dados de laboratório. Além disso, com os dados ajustados para cada método, a disponibilidade total de água dos solos foi obtida e avaliada. Como resultados, foram geradas as curvas de retenção de água e a disponibilidade total de água para cada método proposto. A partir da análise estatística dessas curvas, foi possível concluir que a modelagem inversa proposta não foi capaz de expressar a curva de retenção de água dos solos estudados e que, dentre as funções de pedotransferência avaliadas, a Ros.4 apresentou os melhores ajustes e representou adequadamente a curva de retenção e de disponibilidade total de água dos solos.
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653 $aModelagem inversa
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
07/07/2015 |
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Data da última atualização: |
19/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
GRUNWALD, S.; VASQUES, G. M.; RIVERO, R. G. |
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Afiliação: |
SABINE GRUNWALD, UNIVERSITY OF FLORIDA; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; ROSANNA G. RIVERO, UNIVERSITY OF GEORGIA. |
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Título: |
Fusion of soil and remote sensing data to model soil properties. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Advances in Agronomy, v. 131, p. 1-109, 2015. |
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DOI: |
10.1016/bs.agron.2014.12.004 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Grand global challenges of our time, such as food security and soil security, cannot be met without up-to-date, high-quality, high-resolution, spatiotemporal, and continuous soil and environmental data that characterize soil ecosystems. At local and regional scales, accurate and precise soil assessment is critical for management, soil health, and sustainability. This article presents integration pathways fusing lab and field-based soil measurements, proximal and remote sensor data, environmental covariates, and/or methods within the framework of the Meta Soil Model which is poised to extend contemporary soil applications. The STEP-AWBH model allows to quantify soil-environmental covariates (S: soil, T: topography, E: ecology, P: parent material, A: atmosphere, W: water, B: biota, H: human factors) of which numerous can be sensed. We present an in-depth overview of proximal and remote sensor technologies that are used in the realm of digital soil assessment. Specific attention is given to the fusion process of (1) proximal, (2) proximal/remote, and (3) remote sensors to directly sense or predict soil properties. We highlight the promises and perils of sensor-derived proxies that allow inferences on soil properties and their change. From our review it is evident that there is no such single sensor or method that fits all soil applications. In many studies the fusion/integration of data and methods enhance the capabilities to assess specific soil properties. We critically contrast the benefits and constraints of proximal and remote sensing, fusion of soil-environmental data, and integration pathways to mash data and methods into complex soil assessments. MenosGrand global challenges of our time, such as food security and soil security, cannot be met without up-to-date, high-quality, high-resolution, spatiotemporal, and continuous soil and environmental data that characterize soil ecosystems. At local and regional scales, accurate and precise soil assessment is critical for management, soil health, and sustainability. This article presents integration pathways fusing lab and field-based soil measurements, proximal and remote sensor data, environmental covariates, and/or methods within the framework of the Meta Soil Model which is poised to extend contemporary soil applications. The STEP-AWBH model allows to quantify soil-environmental covariates (S: soil, T: topography, E: ecology, P: parent material, A: atmosphere, W: water, B: biota, H: human factors) of which numerous can be sensed. We present an in-depth overview of proximal and remote sensor technologies that are used in the realm of digital soil assessment. Specific attention is given to the fusion process of (1) proximal, (2) proximal/remote, and (3) remote sensors to directly sense or predict soil properties. We highlight the promises and perils of sensor-derived proxies that allow inferences on soil properties and their change. From our review it is evident that there is no such single sensor or method that fits all soil applications. In many studies the fusion/integration of data and methods enhance the capabilities to assess specific soil properties. We critically contr... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Covariáveis ambientais; Detecção proximal; Fusão de dados; Mapeamento digital do solo; Modelagem digital do solo; Modelo meta do solo; Pedometria; Propriedades do solo; Sensores; Vias de integração. |
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Thesagro: |
Mapa; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing; Soil surveys. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02618naa a2200325 a 4500
001 2019476
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520 $aGrand global challenges of our time, such as food security and soil security, cannot be met without up-to-date, high-quality, high-resolution, spatiotemporal, and continuous soil and environmental data that characterize soil ecosystems. At local and regional scales, accurate and precise soil assessment is critical for management, soil health, and sustainability. This article presents integration pathways fusing lab and field-based soil measurements, proximal and remote sensor data, environmental covariates, and/or methods within the framework of the Meta Soil Model which is poised to extend contemporary soil applications. The STEP-AWBH model allows to quantify soil-environmental covariates (S: soil, T: topography, E: ecology, P: parent material, A: atmosphere, W: water, B: biota, H: human factors) of which numerous can be sensed. We present an in-depth overview of proximal and remote sensor technologies that are used in the realm of digital soil assessment. Specific attention is given to the fusion process of (1) proximal, (2) proximal/remote, and (3) remote sensors to directly sense or predict soil properties. We highlight the promises and perils of sensor-derived proxies that allow inferences on soil properties and their change. From our review it is evident that there is no such single sensor or method that fits all soil applications. In many studies the fusion/integration of data and methods enhance the capabilities to assess specific soil properties. We critically contrast the benefits and constraints of proximal and remote sensing, fusion of soil-environmental data, and integration pathways to mash data and methods into complex soil assessments.
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700 1 $aRIVERO, R. G.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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