RESUMOO entendimento associado à continuidade espacial da umidade do solo é imprescindível para compreensão e predição de fenômenos relacionados aos processos hidrológicos. A metodologia geoestatística tem sido empregada muitas vezes, para estudos desta natureza. Neste contexto, o semivariograma é utilizado para modelar a continuidade espacial de uma variável para, seu posterior mapeamento. O objetivo no presente estudo foi modelar a continuidade espacial da umidade do solo em uma bacia hidrográfica experimental na região da Serra da Mantiqueira, Minas Gerais, e posteriormente o mapeamento da umidade do solo ao longo do tempo. Os modelos de semivariograma exponencial, esférico e gaussiano, foram ajustados por Mínimos Quadrados Ordinários, Mínimos Quadrados Ponderados e Máxima Verossimilhança, testando sua aderência pelo grau de dependência espacial e validação cruzada. O modelo exponencial apresentou melhor ajuste em 59% dos casos. O grau de dependência espacial médio foi de 88%, conferindo forte grau de dependência à estrutura de continuidade espacial. O mapeamento da umidade do solo mostrou comportamento fortemente associado ao uso do solo e condições topográficas.
Palavras-chave: semivariograma, validação cruzada, mapeamento, geoestatísticaSpatial continuity and distribution of soil moisture in a watershed of the Mantiqueira Range ABSTRACT The knowledge related to the spatial continuity of the soil moisture is essential for understanding and prediction of the hydrological processes. The geostatistical methodology has often been applied in such studies. In this context, the semi-variogram is used to model the spatial continuity of a specific variable for its mapping. This work aimed to model the spatial continuity of soil moisture in an experimental watershed located in Mantiqueira Range, MG, and then to generate map of soil moisture through the year. Exponential, spherical and gaussian semi-variogram models were fitted applying the Ordinary Least Square, Weighted Minimum Square and Maximum Likelihood methodologies, testing their adherence based on the Spatial Dependence Degree and database from Cross-Validation procedure. The exponential model presented better performance in 59% of the situations. The mean Spatial Dependence Degree was 88%, showing a strong dependence degree to the spatial continuity structure. The soil moisture mapping demonstrated behavior strongly associated to the land use and topographical conditions.