Imputação múltipla e funções de pedotransferência para estimativa da densidade de solos da Amazônia oriental.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Luciana Maria
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: UFRA/EMBRAPA
• Palavras-chave em Português: Solo - Densidade; Solo - Pedotransferência; Imputação multivariada por equações encadeadas; Regressão linear múltipla

A densidade do solo (Ds) é um atributo físico básico na ciência do solo, muito importante devido sua relação com diversas propriedades e processos do solo, tais como: propriedades hidráulicas, compactação do solo e erosão. É um atributo dinâmico que varia conforme o tipo de solo, manejo, cobertura vegetal, etc. Apesar da importância da Ds, é comum encontrar bancos de dados em todo o mundo que não tenham medições deste atributo para todos ou alguns registros, devido às medições serem trabalhosas, pois requer coleta de amostra de solo indeformada (difícil obtenção). Para solucionar esse problema, funções de pedotransferência são usadas para estimar atributos do solo a partir de dados disponíveis de levantamentos de solo. Outro problema muito frequente é a ocorrência de conjuntos de variáveis incompletas, devido a diversos fatores como: erro de digitação, não medição de determinado atributo em certo local (amostras provenientes de diversos locais). O objetivo geral deste trabalho foi avaliar a eficiência do método MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) para preencher banco de dados de atributos físico-hídricos dos solos com dados faltantes e desenvolver funções de pedotransferência para a estimativa da densidade do solo. Os dados utilizados foram compilados de diversas fontes, entre os anos de 1997 a 2014 para compor o banco de dados, que continham duas classes de solo (argissolos e latossolos) na profundidade de 0 a 60 cm, formado por 631 amostras e, onze variáveis, das quais cinco continham dados faltantes. Estas foram tratadas por meio da imputação de dados faltantes usando modelos de regressão linear. Com a imputação o tamanho do banco de dados e a distribuição geral dos dados foram preservados. A densidade do solo (Ds) foi obtida por meio de funções de pedotransferência (FPT), utilizando duas composições do banco de dados: com imputação e sem imputação de dados. As variáveis preditoras foram selecionadas pelo método “stepwise”. O melhor desempenho foi obtido para a FPT1 (sem imputação), que utilizou o teor de argila e a macroporosidade como covariáveis e, para a FPT4 (com imputação) que usou como covariáveis a matéria orgânica do solo e o silte. A FPT4 é a mais indicada por utilizar covariáveis mais facilmente encontrada em banco de dados de solos. Das FPTs disponíveis na literatua a de Tomasella e Hodnett (1998) foi que apresentou melhor performance. A estimativa de atributos do solo utilizando banco de dados com imputação tem potencial para solucionar problemas de falta de dados de solos da região amazônica.