Exploring uncertainty measures and error propagation in environmental modelling with gis: studing the case of pedoclimatic zoning for soy beans in Santa Catarina state - Brazil / Geoprocessamento ambiental com tratamento de incerteza: o caso do zoneamento pedoclimático para soja no estado de Santa Catarina

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

No ambiente de Sistemas de Informações Geográficas, com raríssimas exceções, nenhuma informação quantitativa sobre a qualidade dos produtos gerados é agregada ao produto final. Neste contexto, o presente estudo aborda a modelagem de propriedades e processos do meio físico natural com a geração de informações quantitativas das incertezas associadas aos cenários produzidos pelas modelagens, que utilizam análise integrada de dados espaciais em meio digital. No presente estudo, utilizou-se dos conceitos para métricas de incerteza espacial com base no paradigma da geoestatística por indicação. O estudo de caso apresentado é baseado no Projeto Zoneamento Pedoclimático do Brasil, aplicado para a cultura da soja no Estado de Santa Catarina. São sugeridas três modificações na metodologia original de integração de dados deste projeto. Estas modificações correspondem à consideração da aptidão climática como um conceito dinâmico, à modelagem dos atributos definidores da aptidão pedoclimática por técnicas da krigeagem por indicação e à aferição dos resultados encontrados por informações adicionais de controle, relacionadas à produtividade da soja. Com a modelagem por krigeagem por indicação, foi possível modelar atributos categóricos e numéricos, possibilitando em ambos os casos uma estimativa para uma medida espacial de incerteza associada a cada propriedade modelada. As representações obtidas nas modelagens foram integradas e as respectivas incertezas propagadas, obtendo-se no final de todo o processo de análise espacial uma representação de aptidão pedoclimática categórica e outra numérica, assim como as incertezas relativas a estas representações. Estas representações espaciais constituíram as bases para a determinação dos cenários possíveis de zoneamento pedoclimático para a cultura da soja catarinense. Na análise dos resultados, por uma avaliação das incertezas estimadas e dos resultados encontrados na aferição, foi possível avaliar tantos os dados iniciais que formaram os conjuntos amostrais no processo de modelagem, quanto a própria metodologia de zoneamento. Concluiu-se que, para uso em operação desta metodologia, é importante que os dados primários, quer sejam originários de estações remotas, caso dos dados de clima, quer sejam dados de perfil e amostras, caso dos dados de solo, necessitam de um tratamento de consistência rigoroso, principalmente no que se refere aos dados de solo. A dificuldade em encontrar dados digitais, organizados e confiáveis, também impõe enormes dificuldades para a implantação de procedimentos operacionais de definição de zoneamentos de culturas em escala regional, uma necessidade para o planejamento da produção em um país com as dimensões do Brasil .

ASSUNTO(S)

soybeans statics agrometeorology geoestatística kriging spatial analysis geoprocessamento agrometeorologia análise espacial soja kriging

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