O uso de geoestatistica exige que pelo menos a hipótese intrínseca seja satisfeita. A presença de tendência invalida esta hipótese. Uma das maneiras mais práticas de resolver esta questão é subtrair dos dados originais uma função ajustada por mínimos quadrados, trabalhando com a função residual resultante. Esta técnica representa uma mudança de escala da variabilidade e da rugosidade da superfície para uma escala menor. Este trabalho descreve a técnica da remoção da tendência pela subtração de uma superfície ajustada por mínimos quadrados e discute os resultados usando dados topográficos como exemplos. O objetivo é mostrar como usar esta técnica para remover tendências de superfícies de diferentes escalas e com diferentes graus de superfície e como interpretar os resultados. Foi mostrado que quanto mais simples for a superfície ajustada que resolve o problema de tendência, melhores são os resultados obtidos. O uso da validação cruzada provou ser útil para validar os semivariogramas resultantes. Para a maioria das aplicações e dependendo da escala, uma superfície linear ou parabólica funciona muito bem. A transformação de retorno nos dados é bastante fácil e é feita somando de volta a superfície subtraída.

The use of geostatistics requires at least that the intrinsic hypothesis be satisfied. The presence of a trend in the data invalidates this hypothesis. One of the ways of solving this problem is by subtracting a function fitted to the original data and working with the residuals. This technique also represents a change to a smaller scale of the variability and surface roughness. This paper describes the detrending technique of subtracting a trend surface fitted by the least squares method and discusses the results using topographical data as examples. The objective is to show how the detrending technique works for different scales and degrees of trend and how to interpret the results. It is shown that the simplest the surfaces fitted that does the work of removing the trend the best are the results obtained. The use of jack knifing is proved useful to validate the resulting semivariograms. For most of the applications and depending upon the scale, a linear or a parabolic surface works reasonably well. The back transformation of the data afterwards is very easily done by adding back the subtracted trend surface.

O relevo é um dos fatores de formação do solo mais usados em mapeamento de solos devido sua forte correlação com a variabilidade espacial de atributos do solo na paisagem. O objetivo desse trabalho foi avaliar a relação entre topografia e a variabilidade espacial de algumas propriedades físicas de solos. Em uma pastagem com 2,84 ha instalou-se uma grade regular com espaçamento de 20 m, nas proximidades de Seropédica, RJ, onde cada ponto de amostragem foi georreferenciado. Em cada ponto de amostragem foi medida a altitude e foram coletadas amostras indeformadas nas profundidades de 0,0-0,1; 0,1-0,2 e 0,2-0,3 m. Determinaram-se os teores de carbono, textura, densidade do solo e das partículas e retenção de água a 10, 80 e 1500 kPa. Estatística descritiva foi usada para avaliar a tendência central e a dispersão dos dados. Semivariogramas simples e cruzados foram usados para avaliar a variabilidade espacial da altitude, e dos atributos físicos do solo, bem como a relação entre altitude e atributos físicos do solo. Com exceção da fração silte (nas três profundidades), densidade do solo (0,2-0,3 m) e densidade das partículas (0,0-0,1 m), todos os atributos apresentaram forte dependência espacial. Encontraram-se maiores teores de argila, bem como de retenção de água a 10, 80 e 1500 kPa, nas cotas mais elevadas. A correlação entre altitude e atributos físicos decresceu com o aumento da profundidade. Os semivariogramas cruzados comprovaram a viabilidade do uso da altitude, por cokrigagem, para aperfeiçoar a interpolação de areia e argila na camada de 0.0-0.3 m, e de retenção de água a 10, 80 e 1500 kPa na camada de 0.0-0.2 m.

Among the soil formation factors, relief is one of the most used in soil mapping, because of its strong correlation with the spatial variability of soil attributes over a landscape. In this study the relationship between topography and the spatial variability of some soil physical properties was evaluated. The study site, a pasture with 2.84 ha, is located near Seropédica, Rio de Janeiro State, Brazil, where a regular square grid with 20 m spacing was laid out and georreferenced. In each sampling point, altitude was measured and undisturbed soil samples were collected, at 0.0-0.1, 0.1-0.2, and 0.2-0.3 m depths. Organic carbon content, soil texture, bulk density, particle density, and soil water retention at 10 (Field Capacity), 80 (limit of tensiometer reading) and 1500 kPa (Permanent Wilting Point) were determined. Descriptive statistics was used to evaluate central tendency and dispersion parameters of the data. Semivariograms and cross semivariograms were calculated to evaluate the spatial variability of elevation and soil physical attributes, as well as, the relation between elevation and soil physical attributes. Except for silt fraction content (at the three depths), bulk density (at 0.2-0.3 m) and particle density (at 0.0-0.1 m depth), all soil attributes showed a strong spatial dependence. Areas with higher elevation presented higher values of clay content, as well as soil water retention at 10, 80 and 1500 kPa. The correlation between altitude and soil physical attributes decreased as soil depth increased. The cross semivariograms demonstrated the viability in using altitude as an auxiliary variable to improve the interpolation of sand and clay contents at the depth of 0.0-0.3 m, and of water retention at 10, 80 and 1500 kPa at the depth of 0.0-0.2 m.

A variabilidade espacial dos atributos físicos do solo tem sido alvo de diversos estudos nos últimos anos. No entanto, pouco tem sido estudado sobre as diferenças de medidas entre os diversos métodos de amostragem. Desta maneira, este trabalho teve como objetivo analisar a variabilidade espacial de atributos físicos do solo determinados por diferentes métodos de amostragem de um Latossolo Vermelho eutroférrico, em Campinas (SP), Brasil, amostrado de janeiro a maio de 2005 em 302 pontos com espaçamento de 10 x 10 metros. A densidade do solo foi determinada por meio do método do anel volumétrico e do método do torrão impermeabilizado. A porosidade total do solo foi medida utilizando-se anéis volumétricos e calculada por meio da densidade de partículas de 2,65 kg dm-3 comumente descrita na literatura científica para solos minerais e de 2,84 kg dm-3 encontrada na área de estudo. A umidade do solo foi obtida por meio do método volumétrico, do método gravimétrico e pela técnica de reflectometria de domínio do tempo (TDR). A densidade obtida com anéis volumétricos apresentou o menor valor de coeficiente de variação (CV) e de efeito pepita (C0), respectivamente, de 7,13% e 0,005. A porosidade total medida foi o método mais prático para avaliação deste atributo do solo. A umidade amostrada com anéis volumétricos revelou os valores mais próximos da média quando comparada aos demais métodos de amostragem do conteúdo de água no solo.

The spatial variability of soil physical attributes has been the focus of many studies in the last few years. However, little has been discussed of differences of these attributes due to sampling methods. The objective of this study was to analyze the spatial variability of soil physical attributes sampled by different methods in Rhodic Eutrudox, in Campinas (SP, Brazil). Sampling was performed between January and May of 2005, at 302 points of a 10 x 10 m grid. Soil bulk density was measured by the volumetric soil core and the clod methods. Total soil porosity was estimated using the relation between soil bulk density and particle density 2,65 kg dm-3 described in scientific literature for mineral soil and 2,84 kg dm-3 found in the study area. Soil water content was measured by the volumetric core, gravimetric and TDR methods. Bulk density measured soil core presented the lesser value of coefficient of variation (CV) and effect nugget (C0), respectively 7,13% and 0,005. The measured total porosity is presented as the method most practical for determination of this attribute of the soil. The humidity sampling volumetric presented results close to the overall average comparative to the too much methods of sampling of the soil water content.

RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da variabilidade do armazenamento de água no solo, na qualidade da irrigação por aspersão. Com base em curvas características e lâminas de irrigação de 144 pontos amostrais de uma grade de 5 x 5 m, utilizando-se técnicas geoestatísticas, confeccionou- se uma malha 1 x 1 m de 3096 pontos. Com os valores de lâmina real necessária e de lâmina aplicada determinou-se, para cada ponto da malha, a eficiência de armazenamento, a drenagem profunda e o grau de adequação. Esses parâmetros também foram avaliados pelo modelo linear, que considera a lâmina necessária constante em toda a área. A variabilidade do armazenamento de água no solo não influenciou, de forma relevante, a eficiência de armazenamento nem os índices de drenagem profunda, enquanto o modelo linear foi pouco sensível em diferenciar áreas deficientes e adequadamente irrigadas.

ABSTRACT The aim of this research was to evaluate the influence of soil water storage variability upon the quality of sprinkle irrigation systems. Based on the soil water retention curves and water depth measurements on 144 points of a 5 x 5 m grid, and using geostatistics techniques, a 1 x 1 m grid was calculated, totalizing 3096 points. With the values of required and applied depths, the storage efficiency, the deep drainage and irrigation adequacy were determined for each of these points. These parameters were also evaluated using the linear model, which considers an average required depth. The variability of soil water storage did not influence significantly the storage efficiency and the deep drainage indices. The linear model showed low sensitivity at distinguishing deficient and adequately irrigated areas.

Interações entre o fator hídrico e a produtividade relativa de laranja 'Valência' (tardia) foram testadas mediante um modelo agrometeorológico matemático. A penalização da produtividade potencial é feita à medida que haja restrição hídrica para a planta durante os estádios fenológicos do pré-florescimento, florescimento e pegamento considerando índices de sensibilidade <FONT FACE="Symbol">(l)</font> incorporados numa função multiplicativa. A parametrização e o teste do modelo utilizou dados meteorológicos, fenológicos e de produtividade obtidos da "Fazenda Empreendimentos Agropecuários Cambuhy", localizada no município de Matão (SP) durante os anos agrícolas de 1985/86 a 1996/97. Obtiveram-se os melhores ajustes entre dados observados e estimados com modelo que relaciona o fator hídrico durante os bimestres de agosto/setembro, outubro/novembro e dezembro/janeiro, os quais apresentaram índices de sensibilidade de -0,08<FONT FACE="Symbol">(l)</font> (l1), +1,18 <FONT FACE="Symbol">(l</font>2) e -0,32 <FONT FACE="Symbol">(l</font>3), respectivamente, para os estádios do pré-florescimento, florescimento e pegamento. Como os índices são exponenciais, a magnitude do valor de <FONT FACE="Symbol">(l</font>2)(+1,18) significa que a produtividade da laranjeira 'Valência' é particularmente sensível ao estresse hídrico durante o estádio do florescimento e início do pegamento, correspondente ao bimestre outubro-novembro. A validação do modelo para quatro anos independentes apresentou boas estimativas, com coeficiente de determinação de 0,70 e índice de concordância de 0,87.

Meteorological data and yields of 'Valência' orange trees from orchards located in Matão (lat.: 21o35'S; long.: 48o25'W; alt. 551 m), State of São Paulo, Brazil, were evaluated with an agrometeorological model. The relative impact of the water stress ratio (ETa/ETp) was determined for three different stages of growth. The best agreement between observed and estimated data was the ratios that form a multiplicative model for estimating orange yield using field data. These ratios were weighted by applying crop stage dependent exponents or sensitivity coefficients. An analysis of the sensitivity coefficients shows that this model gives higher weight to the water relations during flowering and beginning of the fruit set, which occur in this region in October-November, with R2 higher than 0.70 and d-index of agreement of 0.87.