Avaliação de métodos geoestatísticos na espacialização de índices agrometeorológicos para definir riscos climáticos

A definição das melhores datas para plantio de milho, adotadas no Zoneamento de Riscos Climáticos do Estado de São Paulo, é baseada nas variações espaço-temporais do índice de satisfação das necessidades de água da planta (ISNA), sendo a média ponderada o método de interpolação utilizado na espacial...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Pesquisa agropecuaria brasileira 2003, Vol.38 (2), p.161-171
Hauptverfasser: Assad, Eduardo Delgado(Embrapa Centro Nacional de Pesquisa Tecnológica em Informática para Agricultura), Macedo, Mariza Alves de(Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), Zullo Júnior, Jurandir(Universidade de Campinas Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura), Pinto, Hilton Silveira(Instituto Agronômico), Brunini, Orivaldo(Instituto Agronômico)
Format: Artikel
Sprache:eng ; por
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:A definição das melhores datas para plantio de milho, adotadas no Zoneamento de Riscos Climáticos do Estado de São Paulo, é baseada nas variações espaço-temporais do índice de satisfação das necessidades de água da planta (ISNA), sendo a média ponderada o método de interpolação utilizado na espacialização deste parâmetro. Este método não considera a propagação espacial do erro da estimativa, o que permite interpretações imprecisas sobre as melhores datas de plantio, principalmente nas situações de início e de final do ciclo. O objetivo deste trabalho foi comparar métodos de espacialização de valores numéricos dos índices agrometeorológicos e avaliar sua variação espacial. Foram utilizados os métodos da média ponderada, krigagem ordinária e krigagem por indicação. A krigagem por indicação foi o método mais apropriado para espacializar o índice ISNA e definir a melhor data de plantio do milho. The definition of the best sowing dates for corn, adopted in the Zoning of Climatic Risks of the State of São Paulo, Brazil, was based on space-temporary variations of the water stress index (ISNA), using the pondered average as the interpolation method to spatialize this parameter. This method does not consider the spatial propagation of errors, leading to imprecise interpretations of the best sowing dates, mainly at the beginning and at the end of the cycle. The objective of this work was to compare methods of spatializing numeric values of agrometeorological indices and to evaluate their spatial space variation. The methods of the pondered means ordinary kriging and indication kriging were used. The indication kriging was the most suitable method for spatializing ISNA and to define the best sowing date for corn, in the State of São Paulo.
ISSN:0100-204X
1678-3921
DOI:10.1590/s0100-204x2003000200001