Land Salinization Risk Index by Irrigation Inferred by Parametric Modeling Using GIS
DOI:
https://doi.org/10.29150/jhrs.v16i2.265186Keywords:
chemical attributes, salinity, soils, estimation, spatial distribution.Abstract
This work aimed to estimate and map the risk index of salinization of land due to irrigation in the State of Paraíba. Data in raster format of salinity and sodicity estimated by pedometry and interpolated data of surface and underground salinity were used. Using QGIS©, the index was inferred using a simplified parametric model and classified with risk weights of Low (7-10), Medium (10-13), High (13-17), Very High (17-22), and Extremely High (22-30). In the statistical treatment, descriptive analysis of the data and the Kolmogorov-Smirnov test of normality and non-parametric probability distribution were carried out using plugins from the R©Core Team software. The simplified parametric model of the land salinization risk index for irrigation allowed classifying, mapping and identifying the most limiting attributes. Lilliefors' normality tests were similar among the variables. The largest standard deviation occurred in the groundwater salinity parameter. The greatest correlation occurred between the salinity parameters of groundwater and surface water. The low-risk class occurred in 1.46% of the State's land, followed by the medium risk in 22.41%. The upper, very upper and extremely upper classes represent 76.13% of the land.
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