Scaled Semivariogram in the Sample Planning of Soils Cultivated With Sugarcane
Notice bibliographique
Résumé
Sugarcane cultivation has expanded in areas previously occupied by degraded pastures. In the first years of cultivation, besides the physical and chemical restrictions of the soils, other factors can make impossible the maximum productive expression of the crop, like the climatic and edaphic factors. The objective of this work was to evaluate the ideal sampling density and spatial variability of the physical and chemical attributes of soils cultivated with sugarcane. Georeferenced data provided by the Sugarcane Technology Center (STC) of an area of approximately 19,000 hectares located in the northwest region of São Paulo were evaluated. The granulometric fractions of the soils and organic matter contents and base saturation were determined at depths of 0.00-0.25 and 0.25-0.50 m. An index named edaphic environment (ENV) was calculated based on the records of rainfall of the areas and the productivity of the sugarcane, being represented with aptitude scores ranging from 0 (worst condition) to 10 (best condition). The results showed a strong correlation between clay and organic matter attributes with ENV index. Regions with aptitude ≥ 6.65 of ENV index corresponded to sites with clay (CL) and organic matter (OM) content above 335 g kg-1 and 30 g kg-3, respectively. Only 10.86% of the area presented base saturation (V%) concentration ≥ 68%, correlating positively with CL and ENV. Through the scaled semivariogram it was possible to verify that a density of sampling of a sample to each 18 ha can be used for a mapping in macroscale of the evaluated attributes in the northwest region of the state of São Paulo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».