II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN: 2236-2118 1 Avaliação da krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana na interpolação da emissão de CO 2 do solo. Daniel De Bortoli Teixeira 1 , Elton da Silva Bicalho 2 , Alan Rodrigo Panosso 3 , Gener Tadeu Pereira 4 e Newton La Scala Júnior 5 1 Pós-graduando em Agronomia, UNESP/Jaboticabal/Depto. de Ciências Exatas, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane s/n 14884-900 Jaboticabal - SP, daniel.dbt@hotmail.com 2 Pós-graduando em Agronomia, UNESP/Jaboticabal/Depto. de Ciências Exatas, eltonbicalho@ig.com.br 3 Pós-graduando em Agronomia, UNESP/Jaboticabal/Depto. Ciências Exatas, arpanosso@yahoo.com.br 4 Professor adjunto, UNESP/Jaboticabal/Depto. de Ciências Exatas, genertp@fcav.unesp.br 5 Professor adjunto, UNESP/Jaboticabal/Depto. de Ciências Exatas, lascala@fcav.unesp.br Resumo – A emissão de CO 2 do solo apresenta alta variabilidade espacial, possivelmente relacionada a grande dependência espacial existente nas propriedades do solo que afetam a emissão. O objetivo deste estudo foi comparar as predições da emissão de CO 2 do solo sob o cultivo de cana-de-açúcar quando estimadas pelos métodos da krigagem ordinária e simulação sequencial Gaussiana. No local de estudo foi instalado uma malha amostral com 141 pontos onde a emissão foi avaliada ao longo de setes dias de medições. A técnica de krigagem ordinária produziu em todos os dias avaliados uma representação mais próxima aos dados observados em campo. Palavras-chave: respiração do solo; validação externa; transformação logarítmica. Assessment of ordinary kriging and sequential Gaussian simulation in the interpolation of soil CO 2 emission. Abstract – Soil CO2 emission shows high spatial variability possibly linked with a big spatial dependence of soil properties emission affected. The aim of this study was to compare the predictions of CO2 emission from soil under cultivation of sugar when estimated for ordinary kriging and sequential gaussian simulation methods. In the study area was installed a sample grid with 141 points and the CO2 emission was measured for period of seven days. The Ordinary kriging method produced every day a representation more closely of data observed in the field. Key words: soil respiration; external validation; logarithmic transformation. Introdução CO 2 , CH 4 e N 2 O se destacam como os principais gases de efeito estufa (GEE) adicional, ou seja, contribuem significativamente para o aquecimento global (IPCC, 2007), os quais demonstraram um rápido aumento em sua concentração atmosférica. Estima-se que no ano de 2005 a agricultura tenha sido responsável por uma emissão de 5,1 a 6,1 GtCO 2 eq/ano, representando 10-12% do total de emissões antropogênicas de GEE (IPCC, 2007). Desta forma é preciso caracterizar os aspectos principais da emissão desse gás nos solos quantitativamente, levando-se em conta sua variabilidade espacial inclusive (LA SCALA JR. et al., 2000; PANOSSO et al., 2009). A geoestatística oferece, por meio da transformação de um conjunto de dados de campo num mapa espacial (estimação por krigagem), uma forma de recriar a heterogeneidade a ser incorporada na modelagem (VIEIRA, 2000). Por outro lado, a transformação de um conjunto de dados de propriedades do solo na forma de malha em múltiplos mapas espaciais, oferece uma forma de avaliar as incertezas na modelagem devida à incerteza natural de cada mapa (DEUTSCH; JOURNEL, 1998). O presente estudo focou-se na determinação da técnica de interpolação que possibilita estimar com maior confiabilidade os padrões de emissão de CO 2 do solo na área em estudo.