Spatial prediction functions of soil properties

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoThe possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions (SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic surface? What would be considered a good performance in such situation and what alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy, would they be worthy of receiving any attention?A possibilidade de mapear as propriedades dos solos através do uso de funções de predição espacial de solos (FPESe) é uma realidade. Mas seria possível construir FPESe para estimar propriedades como a distribuição do tamanho de partículas do solo (dtp) em um superfície geomorfológica jovem e instável, com elevada complexidade geológica e pedológica? O que seria considerado um bom desempenho nessas condições e que alternativas temos para melhorá-lo? Com esse trabalho tento encontrar respostas para essas questões. Para isso utilizei um conjunto de 339 amostras de solo de uma pequena bacia hidrográfica de encosta da região Central do RS. Modelos de regressão linear múltiplos foram construídos com atributos de terreno (elevação, índice de convergência, índice de potência de escoamento). As FPESe explicaram mais da metade da variância dos dados. Tal desempenho é semelhante àquele da abordagem tradicional de mapeamento de solos. Para algumas frações de tamanho o desempenho das FPESe pode chegar a 70%. As maiores incertezas ocorrem nas áreas de maior heterogeneidade geológica. Assim, melhorias significativas nas predições somente poderão ser alcançadas se dados geológicos acurados forem disponibilizados. Enquanto isso, FPESe construídas a partir de atributos de terreno são eficientes em estimar a dtp de solos de regiões com geologia complexa e elevada instabilidade. Mas restam dúvidas que não consegui resolver! O mapeamento de solos é importante para a resolução dos principais problemas sociais e ambientais do nosso tempo? E se nossas atividades estivessem submetidas ao controle da população como em uma democracia direta, seriam elas dignas de receber atenção