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【24h】

Modelagem da Densidade do Solo em Profundidade sob Vegeta??o Nativa em Minas Gerais

机译:米纳斯吉拉斯州原生植被深度土壤密度模拟

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摘要

A densidade do solo (Ds) é um importante indicador da qualidade física do solo, mas há pouca disponibilidade de informações sobre seus valores a maiores profundidades em razão da dificuldade amostral envolvida. Portanto, funções de pedotransferência têm sido utilizadas para estimar a Ds com relativo êxito, mas ainda sem especificidade aos diferentes biomas brasileiros. O objetivo deste trabalho foi desenvolver funções matemáticas capazes de descrever a Ds até 1 m de profundidade em áreas de vegetação nativa das regiões central e sul de Minas Gerais. A Ds foi amostrada pelo método do anel volumétrico em 53 perfis de solo de diferentes ordens, em seis profundidades (0-5, 5-10, 10-20, 30-40, 50-60 e 90-100 cm). A Ds variou entre 0,66 e 1,74 kg dm-3, com média de 1,25 kg dm-3, e foi geralmente menor nas camadas de 0-5 e 5-10 cm. Por meio de regressão linear múltipla (stepwise), foram gerados modelos com base nas propriedades químicas de rotina e granulometria, que permitiram estimar a Ds até 1 m de profundidade. Os teores de C orgânico do solo, areia, silte e argila e a capacidade de troca catiônica potencial (T) foram as variáveis de maior relevância nos modelos, que alcançaram maior acurácia para a ordem Latossolos (R2ajust = 0,85), seguida por Cambissolos (R2ajust = 0,69), Nitossolos (R2ajust = 0,67) e Argissolos (R2ajust = 0,51). Uma vez que a modelagem para a base de dados completa atingiu R2ajust de 0,50, pode-se concluir que a estratificação por ordem taxonômica foi útil para melhorar os ajustes obtidos, com exceção da ordem Argissolo.
机译:土壤密度(Ds)是土壤物理质量的重要指标,但由于涉及采样困难,因此在更大深度处几乎没有关于其值的信息。因此,pedotransfer函数已被用于相对成功地估计Ds,但仍然没有针对不同巴西生物群落的特异性。这项工作的目的是开发能够描述米纳斯吉拉斯州中部和南部地区原生植被区域高达1 m深的Ds的数学函数。通过容积环法在六个深度(0-5、5-10、10-20、30-40、50-60和90-100 cm)的53个不同阶数的土壤剖面中对Ds进行采样。 Ds在0.66和1.74 kg dm-3之间变化,平均为1.25 kg dm-3,通常在0-5和5-10 cm层中较低。通过多元线性回归(逐步),基于常规化学性质和粒度分析生成了模型,这些模型可以估算深达1 m的Ds。在模型中,土壤,沙子,淤泥和粘土中的有机碳含量以及潜在的阳离子交换容量(T)是最相关的变量,对于Oxisols级而言,其准确性更高(R2ajust = 0.85),其次是坎比索尔(R2ajust = 0.69),尼托索尔(R2ajust = 0.67)和Argisols(R2ajust = 0.51)。一旦完整数据库的建模达到R2ajust为0.50,可以得出结论,除Argisol顺序外,按分类顺序进行分层可用于改善获得的调整。

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