Estimativa dos parâmetros de funções de pedotransferência para os solos do Rio Grande do Sul
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2019-04-29Metadatos
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A curva de retenção de água no solo é uma informação importante para o manejo racional da irrigação. Devido a dificuldade na geração da mesma através de métodos tradicionais, existe a necessidade da criação de métodos alternativos, como as funções de pedotransferência, que geram a curva de forma indireta, utilizando dados que podem ser adquiridos de forma mais fácil e rápida. Neste contexto, o presente trabalho objetiva estimar os parâmetros do modelo de Van Genuchten através de funções de pedotransferência com dados físico-hídricos para solos do estado do Rio Grande do Sul utilizando Regressão Linear Múltipla e Redes Neurais Artificiais. Para estimar os parâmetros θr, α e n da equação de Van Genuchten, foram utilizados os teores de areia, silte, argila, densidade do solo (ds), densidade de partículas (dp) e Matéria Orgânica (Mo) como variáveis independentes. As análises de regressão linear múltipla foram realizadas utilizado o procedimento stepwise (Forward) do software IBM SPSS Statistics 25, enquanto que as redes neurais artificiais foram geradas utilizando a função perceptron múltipla camada do mesmo software. Os resultados obtidos na estimativa dos parâmetros α, θr e n podem ser considerados bons com ambas metodologias de estimativa. Na regressão linear múltipla os valores do coeficiente de determinação foram superiores a 0,9 na maioria dos modelos propostos, e a raíz do erro médio quadrado apresentou valores inferiores a 0,008. Usando redes neurais artificiais os valores de R² foram superiores a 0,9 em todos os modelos propostos, e a RMSE apresentou valores inferiores a 0,0012. Com isto, podemos afirmar que o uso de Regressão Linear Múltipla e das Redes Neurais Artificiais se mostrou eficiente em gerar Funções de Pedotransferência, para a base de dados utilizada, estimando os parâmetros da equação de Van Genuchten com alta capacidade preditiva dos modelos propostos, sendo que a segunda metodologia apresentou valores maiores de R² e menores de RMSE.
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