Uso de covariáveis ambientais na predição da variação espacial do teor de fósforo disponível em área agrícola do Sul do Brasil
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Data
2021-09-28Autor
Nalin, Renan Storto 
Primeiro orientador
Dalmolin, Ricardo Simão Diniz
Metadata
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A demanda por mapas mais acurados de propriedades do solo, tem se tornado crescente na agricultura, especialmente visando o uso racional e eficiente da adubação fosfatada, que, quando mal manejada, pode acarretar em sérios danos ambientais, como a eutrofização de corpos d’água. Considerando esta necessidade, o objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia da predição espacial do teor de fósforo disponível do solo, ao calibrar diferentes modelos que combinem covariáveis do solo, junto as topográficas, em uma área agrícola na região Sul do Brasil. O estudo foi desenvolvido em uma propriedade rural de 162 ha, localizada no município de Tupanciretã, estado do Rio Grande do Sul (RS), Brasil. Foram coletadas amostras de solo na camada de 0-10 cm, com uma densidade de 1 ponto por ha. Com base nas análises físico-químicas e susceptibilidade magnética das 162 amostras, foram geradas nove covariáveis do solo por meio de Krigagem Ordinária (OK). Um modelo digital de elevação (MDE) com resolução de 12 m foi utilizado para derivar outras 13 covariáveis do terreno. O método random forest (RF) foi utilizado para calibrar modelos de predição do teor de fósforo disponível do solo, sendo testadas diferentes combinações de covariáveis do solo e do terreno, resultando em seis modelos. As predições espaciais foram avaliadas com base em um conjunto de dados independentes (n = 50 amostras). O teor de fósforo disponível das amostras variou de 4,76 a 220,45 mg dm-³, com média de 48,80 mg dm-³. O modelo que utiliza apenas as covariáveis topográficas (modelo 1), obteve a menor acurácia (RMSE = 30,65 mg dm-³). O modelo calibrado com a combinação de todas as covariáveis do solo (9) e topográficas (14), alcançou a maior acurácia (RMSE = 28,05 mg dm-³). Em geral, todos os modelos que tiveram covariáveis de solo e topográficas inclusas, obtiveram acurácia superior ao modelo que utilizou somente covariáveis topográficas. O modelo 6, calibrado somente com covariáveis do solo, obteve RMSE menor comparado ao modelo 1. Os resultados encontrados indicam que a combinação de covariáveis do solo associadas as topográficas resultam em predições espaciais mais acuradas quando comparadas a predições derivadas de modelos que utilizam apenas covariáveis topográficas.
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