Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de teor de carbono em solos brasileiros

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Cidin, Ana Carolina Martins
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: carbono orgânico; Geoestatística; Geostatistics; linear model; modelo linear; organic carbon; solos tropicais; tropical soils
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-19022024-102606/

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 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.