02833naa a2200265 a 450000100080000000500110000800800410001902400570006010000270011724001440014424501450028826000090043352018490044265000120229165300150230365300150231865300130233365300310234665300320237770000210240970000190243070000240244970000190247377300750249219924452021-11-08       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d7 ahttps://doi.org/10.1590/S0100-068320140003000032DOI1 aCARVALHO JUNIOR, W. de  aAvaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas.  aEvaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions.h[electronic resource]  c2014  aAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados.  akriging  aCo-Kriging  aCokrigagem  aKrigagem  aMultiple linear regression  aRegressão linear múltipla1 aCHAGAS, C. da S.1 aLAGACHERIE, P.1 aCALDERANO FILHO, B.1 aBHERING, S. B.  tRevista Brasileira de Ciência do Sologv. 38, n. 3, p. 706-717, 2014.