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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
09/07/2015 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SAMUEL-ROSA, A.; HEUVELINK, G. B. M.; VASQUES, G. M.; ANJOS, L. H. C. |
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Afiliação: |
ALESSANDRO SAMUEL-ROSA, CAPES/UFRRJ/ISRIC; GERARD B. M. HEUVELINK, ISRIC; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; LUCIA HELENA CUNHA DOS ANJOS, UFRRJ. |
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Título: |
Do more detailed environmental covariates deliver more accurate soil maps? |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Geoderma, v. 243/244, p. 214-227, Apr. 2015. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2014.12.017 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained increased only ~ 2 percentage points (pp), less than that obtained by including the kriging step, which explained 4 pp. On the other hand, prediction of SOC and ECEC improved by ~ 13 pp when the baseline model was replaced by the best performing model. Overall, the increase in prediction performance was modest and may not outweigh the extra costs of using more detailed covariates. It may be more efficient to spend extra resources on collecting more soil observations, or increasing the detail of only those covariates that have the strongest improvement effect. In our case study, the latter would only work for SOC and ECEC, by investing in a more detailed land use map and possibly also a more detailed geologic map and DEM. MenosIn this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained in... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Custo do mapeamento de solo; Informações auxiliares; Mapeamento digital do solo; Modelo de precisão; Modelo linear misto; Seleção de variáveis. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 03002naa a2200241 a 4500
001 2019572
005 2021-11-11
008 2015 bl uuuu u00u1 u #d
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520 $aIn this study we evaluated whether investing in more spatially detailed environmental covariates improves the accuracy of digital soil maps. We used a case study from Southern Brazil to map clay content (CLAY), organic carbon content (SOC), and effective cation exchange capacity (ECEC) of the topsoil for a ~ 2000 ha area located on the edge of the plateau of the Paraná Sedimentary Basin. Five covariates, each with two levels of spatial detail were used: area-class soil maps, digital elevation models (DEM), geologic maps, land use maps, and satellite images. Thirty-two multiple linear regression models were calibrated for each soil property using all spatial detail combinations of the covariates. For each combination, stepwise regression was used to select predictor variables incorporated in the model. Model evaluation was done using the adjusted R-square of the regression. The baseline model, calibrated with the less detailed version of each covariate, and the best performing model were used to calibrate two linear mixed models for each soil property. Model parameters were estimated using restricted maximum likelihood. Spatial prediction was performed using the empirical best linear unbiased predictor. Validation of baseline and best performing linear multiple regression and linear mixed models was done using cross-validation. Results show that for CLAY the prediction accuracy did not considerably improve by using more detailed covariates. The amount of variance explained increased only ~ 2 percentage points (pp), less than that obtained by including the kriging step, which explained 4 pp. On the other hand, prediction of SOC and ECEC improved by ~ 13 pp when the baseline model was replaced by the best performing model. Overall, the increase in prediction performance was modest and may not outweigh the extra costs of using more detailed covariates. It may be more efficient to spend extra resources on collecting more soil observations, or increasing the detail of only those covariates that have the strongest improvement effect. In our case study, the latter would only work for SOC and ECEC, by investing in a more detailed land use map and possibly also a more detailed geologic map and DEM.
653 $aCusto do mapeamento de solo
653 $aInformações auxiliares
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700 1 $aANJOS, L. H. C.
773 $tGeoderma$gv. 243/244, p. 214-227, Apr. 2015.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
04/08/2011 |
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Data da última atualização: |
01/08/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
COSTA, T. S.; MUNIZ, A. V. C. da S.; LEDO, A. da S.; SANTOS, A. R. F. dos; SILVA JUNIOR, J. F. da. |
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Afiliação: |
Tatiana Santos Costa, Universidade Federal de Sergipe/Núcleo de Pós-Graduação em Biotecnologia; ANA VERUSKA CRUZ DA SILVA MUNIZ, CPATC; ANA DA SILVA LEDO, CPATC; Allívia Rouse Ferreira dos Santos, Universidad de Santiago de Compostela/Departamento de Producción Vegetal; JOSUE FRANCISCO DA SILVA JUNIOR, CPATC. |
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Título: |
Diversidade genética de acessos do banco de germoplasma de mangaba em Sergipe. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 5, p. 499-507, maio 2011 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Genetic diversity of accessions of the mangaba germplasm bank in Sergipe, Brazil. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estimar a variabilidade genética de acessos de mangaba provenientes de populações naturais, de 11 localidades, com marcadores RAPD. Os acessos pertencem ao Banco Ativo de Mangaba da Embrapa Tabuleiros Costeiros, em Itaporanga d'Ajuda, SE. Foram utilizados 13 iniciadores, que geraram 82 fragmentos, dos quais 78 (95%) eram polimórficos. A análise genética entre localidades apresentou baixa diversidade genética; entretanto, a similaridade genética variou de 0,02 a 0,91, para os 55 acessos. Foi possível identificar grupos divergentes por meio dos agrupamentos UPGMA e ACoP. Os acessos menos similares foram provenientes de Ipiranguinha (Conde, PB) e Preguiça (Indiaroba, SE), e os mais semelhantes de Jandaíra (Costa Azul, BA). Do conjunto total, 49 acessos foram geneticamente distintos e seis semelhantes. Por meio dos marcadores RAPD, foi possível obter um perfil molecular único, além de estimar a variabilidade existente entre os acessos avaliados. O Banco Ativo de Germoplasma de Mangaba da Embrapa Tabuleiros Costeiros apresenta baixa diversidade genética entre as localidades. |
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Palavras-Chave: |
Genética de planta; Variabilidade genética. |
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Thesagro: |
Hancornia speciosa; Mangaba; Marcador molecular; Recurso genético. |
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Thesaurus NAL: |
Genetic markers; Genetic resources; Genetic variation. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/172586/1/Diversidade-genetica-de-acessos-do-banco-de-germoplasma.pdf
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Marc: |
LEADER 02107naa a2200289 a 4500
001 1911736
005 2018-08-01
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aCOSTA, T. S.
245 $aDiversidade genética de acessos do banco de germoplasma de mangaba em Sergipe.$h[electronic resource]
260 $c2011
500 $aTítulo em inglês: Genetic diversity of accessions of the mangaba germplasm bank in Sergipe, Brazil.
520 $aO objetivo deste trabalho foi estimar a variabilidade genética de acessos de mangaba provenientes de populações naturais, de 11 localidades, com marcadores RAPD. Os acessos pertencem ao Banco Ativo de Mangaba da Embrapa Tabuleiros Costeiros, em Itaporanga d'Ajuda, SE. Foram utilizados 13 iniciadores, que geraram 82 fragmentos, dos quais 78 (95%) eram polimórficos. A análise genética entre localidades apresentou baixa diversidade genética; entretanto, a similaridade genética variou de 0,02 a 0,91, para os 55 acessos. Foi possível identificar grupos divergentes por meio dos agrupamentos UPGMA e ACoP. Os acessos menos similares foram provenientes de Ipiranguinha (Conde, PB) e Preguiça (Indiaroba, SE), e os mais semelhantes de Jandaíra (Costa Azul, BA). Do conjunto total, 49 acessos foram geneticamente distintos e seis semelhantes. Por meio dos marcadores RAPD, foi possível obter um perfil molecular único, além de estimar a variabilidade existente entre os acessos avaliados. O Banco Ativo de Germoplasma de Mangaba da Embrapa Tabuleiros Costeiros apresenta baixa diversidade genética entre as localidades.
650 $aGenetic markers
650 $aGenetic resources
650 $aGenetic variation
650 $aHancornia speciosa
650 $aMangaba
650 $aMarcador molecular
650 $aRecurso genético
653 $aGenética de planta
653 $aVariabilidade genética
700 1 $aMUNIZ, A. V. C. da S.
700 1 $aLEDO, A. da S.
700 1 $aSANTOS, A. R. F. dos
700 1 $aSILVA JUNIOR, J. F. da
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 46, n. 5, p. 499-507, maio 2011
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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