Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros (2023)
- Authors:
- Autor USP: CIDIN, ANA CAROLINA MARTINS - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SHS
- DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-19022024-102606
- Subjects: SOLO TROPICAL; CARBONO ORGÂNICO TOTAL; GEOESTATÍSTICA; AGRICULTURA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O setor agrícola é a maior fonte de emissão de dióxido de carbono (CO2) no país e a estratégia global é ampliar a adoção de tecnologias agropecuárias sustentáveis, como a redução das emissões de carbono (C) pelas atividades de uso e manejo do solo, promovendo o aumento dos estoques de C no solo. Em razão disso, a necessidade de medir a quantidade de C nos solos tem sido discutida, com o intuito de se obter estimativas mais precisas de valores de C armazenados para compor inventários e subsidiar pesquisas e ampliar a agricultura de baixo C. O objetivo deste trabalho foi desenvolver funções de pedotransferências (PTFs) para estimar os teores de C no solo, a partir de um banco de dados de solos brasileiros. Foram utilizados teores de areia, silte e pH (H2O) como variáveis preditoras e as PTFs foram desenvolvidas a partir de modelo linear (LM), modelo linear generalizado (GLM) e modelo misto linear generalizado com efeitos aleatórios espacialmente correlacionados (GLMMs), considerando distribuição gama (GAM) e gaussiana (GAU) e função de ligação log e de identidade, respectivamente. Foram desenvolvidas PTFs, considerando a base de dados completa, os dados agrupados por cada bioma brasileiro, os dados agrupados por bioma e classe de solo e os dados agrupados por bioma, classe de solo e uso do solo. As metodologias GLMMs apresentaram melhores resultados, com R2 ajustado que variou de 0,40 a 0,96, comparados com LM e GLM. As PTFs para Amazônia, Cerrado, Mata Atlântica subgrupos MA2 e MA3 apresentaram melhores resultados desenvolvidas a partir do GLMMs GAM, refletindo em menores valores de RMSE de calibração e validação. As PTFs para Caatinga, Mata Atlântica subgrupo MA1, Pampa e Pantanal apresentaram melhores resultados quando desenvolvidas por GLMMs GAU. Nas amostras agrupadas por biomas e classes de solo, os resultados das PTFs nas metodologias GLMMs foram superiores aos observados nas PTFs desenvolvidas somente com amostrasagrupadas por biomas e classes de solo, os resultados das PTFs nas metodologias GLMMs foram superiores aos observados nas PTFs desenvolvidas somente com amostras agrupadas por biomas, com exceção da PTF para Latossolo na Amazônia e Luvissolo na Caatinga. As PTFs apresentaram resultados com tendência a superestimar os teores de C no solo.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 06.12.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
CIDIN, Ana Carolina Martins. Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-19022024-102606/. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Cidin, A. C. M. (2023). Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-19022024-102606/ -
NLM
Cidin ACM. Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-19022024-102606/ -
Vancouver
Cidin ACM. Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-19022024-102606/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-19022024-102606 (Fonte: oaDOI API)
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