Digital mapping of the soil available water capacity: insights for the resilience of agricultural systems to climate change (2023)
- Authors:
- Autor USP: RICO GÓMEZ, ANDRÉS MAURICIO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LSO
- DOI: 10.11606/D.11.2023.tde-03052023-104403
- Subjects: ÁGUA DO SOLO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MAPEAMENTO DO SOLO; MUDANÇA CLIMÁTICA; SENSORIAMENTO REMOTO; SERVIÇOS AMBIENTAIS
- Language: Inglês
- Abstract: A capacidade de água disponível no solo (CAD) é uma função chave para a sobrevivência e o bem-estar humano. Entretanto, sua medição direta é trabalhosa e sua interpretação espacial é complexa. Estas dificuldades têm levado ao uso de formas indiretas de estimar a CAD. Entre elas, as técnicas de mapeamento digital do solo (MDS) surgem como uma alternativa à modelagem espacial das propriedades do solo. As técnicas de DSM geralmente aplicam modelos de aprendizagem de máquinas (AM), com alto nível de complexidade. Neste contexto, visamos identificar os padrões espaciais estimados pelo algoritmo Random Forest (RF) para prever CAD, e em um estudo de caso, mostrar que os mapas AWC digitais podem apoiar o planejamento agrícola em resposta aos efeitos locais da mudança climática. Para isso, foi aplicada uma abordagem baseada em dados usando atributos de solo determinados em laboratório (argila, areia e conteúdo de matéria orgânica), juntamente com uma função de pedotransferência (PTF), sensoriamento remoto, técnicas DSM e dados meteorológicos. O mapa digital da água disponível no solo e os dados da estação meteorológica foram usados para calcular o balanço hídrico climatológico do solo para os períodos entre 1917-1946 e 1991-2020. A seleção de covariáveis contribuiu para a parcimônia do modelo, obtendo-se métricas de qualidade de ajuste de R2 0,72, RMSE 16,72 mm m-1, CCC 0,83, e Bias de 0,53 sobre o conjunto de validação. As maiores contribuições para a previsão da CAD do soloforam imagens multitemporais Landsat com pixels de solo descoberto, média diurna e variação anual de temperatura. O presente estudo de caso mostra que as mudanças climáticas no local do estudo modificaram o regime pluviométrico, aumentando a quantidade de água retida no solo durante o período seco (de abril a agosto). A metodologia utilizada fornece parâmetros para a adaptação dos sistemas agrícolas aos efeitos da mudança climática
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2023
- Data da defesa: 03.03.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
RICO GÓMEZ, Andrés Mauricio. Digital mapping of the soil available water capacity: insights for the resilience of agricultural systems to climate change. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-03052023-104403/. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Rico Gómez, A. M. (2023). Digital mapping of the soil available water capacity: insights for the resilience of agricultural systems to climate change (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-03052023-104403/ -
NLM
Rico Gómez AM. Digital mapping of the soil available water capacity: insights for the resilience of agricultural systems to climate change [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-03052023-104403/ -
Vancouver
Rico Gómez AM. Digital mapping of the soil available water capacity: insights for the resilience of agricultural systems to climate change [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-03052023-104403/ - Impact of soil types on sugarcane development monitored over time by remote sensing
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- Digital mapping of the soil available water capacity: tool for the resilience of agricultural systems to climate change
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Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2023.tde-03052023-104403 (Fonte: oaDOI API)
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