Fine roots biomass in fragments of Atlantic Forest from Rio de Janeiro’s State

A escassez de estudos empíricos dos sistemas radiculares limita a precisão das predições relativas à economia de carbono, pois eles representam até 55% da biomassa florestal. Somente as raízes finas (diâmetro <2 mm) respondem por cerca de um terço da produção primária líquida dos ecossistemas terrestres. A hipótese de que a maior disponibilidade de água e nutrientes no solo reduz a alocação de biomassa nas raízes tem sido contestada na literatura cientifica tanto em relação às raízes finas (BRF) como a toda biomassa radicular. Avaliou-se aqui a correlação (Pearson) entre BRF e variáveis edáficas até 10 cm de profundidade em seis fragmentos florestais (48 amostras.fragmento.estação-1) na Baixada Litorânea Fluminense, nas estações de seca e de chuvas. Os solos apresentaram diferentes níveis de fertilidade. A BRF média geral foi de 641 g.m-2 (florestas similares = 140–1040 g.m-2). As médias de BRF obtidas no período chuvoso ou na várzea foram significativamente mais elevadas. Foram detectadas correlações positivas e significativas de BRF com Ca + Mg, K, P e N. Os resultados não respaldam a hipótese de redução da BRF em resposta ao aumento de água e nutrientes do solo.Palavras-chave: Fragmentação florestal; florestas tropicais; solos florestais e trópico úmido. AbstractFine roots biomass in fragments of Atlantic Forest from Rio de Janeiro’s State. Despite the relative importance of roots, which may reach up to 55% of forests biomass, there is a lack of empirical data from tropical regions. Just fine roots biomass (FRB; < 2 mm) represent around one third of the net primary production of terrestrial ecosystems. The general acceptance that higher levels of water and nutrients decrease biomass allocation in roots has been contested in the literature. Six forest fragments along the Coastal Plains of Rio de Janeiro’ State were taken to assess correlations (Pearson’s) between FRB and soil variables within a depth of 10 cm. Soil and root samples were collected (N=48.fragment-1.season-1) in wet and dry seasons. Forest soils showed different fertility levels. Overall means of FRB was 641 g.m-2 (other tropical forests = 140 - 1040 g.m-2). Humid season presented the highest average of FRB and also the hydromorphic soil of the sample. Positive and significant correlationn between Ca + Mg, K, P, N with FRB were found. The hypothesis of FRB decrease in response to availability decrease of resources is not supported by obtained results.Keywords: Forest soils; forest fragmentation; humid tropics; forest soils.Despite the relative importance of roots, which may reach up to 55% of forests biomass, there is a lack of empirical data from tropical regions. Just fine roots biomass (FRB; < 2 mm) represent around one third of the net primary production of terrestrial ecosystems. The general acceptance that higher levels of water and nutrients decrease biomass allocation in roots has been contested in the literature. Six forest fragments along the Coastal Plains of Rio de Janeiro’ State were taken to assess correlations (Pearson’s) between FRB and soil variables within a depth of 10 cm. Soil and root samples were collected (N=48.fragment-1.season-1) in wet and dry seasons. Forest soils showed different fertility levels. Overall means of FRB was 641 g.m-2 (other tropical forests = 140 - 1040 g.m-2). Humid season presented the highest average of FRB and also the hydromorphic soil of the sample. Positive and significant correlationn between Ca + Mg, K, P, N with FRB were found. The hypothesis of FRB decrease in response to availability decrease of resources is not supported by obtained results

Multiple linear regression and Random Forest model to estimate soil bulk density in mountainous regions

O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos com diferentes conjuntos de dados, para estimar a densidade de solos de regiões tropicais montanhosas, a partir de atributos de solos comumente encontrados nas análises de perfis de solos descritos nos levantamentos regionais. O conjunto total de dados compõe-se de 163 amostras e foi dividido em seis grupamentos, dos quais três com 73 amostras, com o máximo de 32 covariáveis, e três com 163 amostras, com o máximo de 18 covariáveis. Testaram-se modelosde regressão linear múltipla (RLM) e randomForest (RF). A menor incerteza entre os modelos foi alcançada pelo RLM2, com R2 de 0,56, 13 covariáveis e 73 amostras. Nos grupamentos com 163 amostras, os melhores modelos foram os RF, com R2 médio de 0,48. A raiz quadrada da média do erro ao quadrado variou entre 0,09 e 0,14. As covariáveis mais importantes no modelo RF foram: carbono orgânico, hidrogênio, areia fina e grossa, saturação por bases e capacidade de troca catiônica. Pelo método "stepwise regression", as variáveis mais importantes foram: a relação silte/argila; areia grossa e fina; carbono orgânico; saturação por bases; e potássio.The objective of this work was the development of models with different sets of data for estimating soil bulk density in tropical mountainous regions, from soil attributes commonly found in the analyses of soil profiles described in regional surveys. The complete dataset is composed of 163 samples and it was divided into six groups, of which three groups have 73 samples and the maximum of 32 covariables, and three have 163 samples and the maximum of 18 covariables. The linear regression (RLM) and randomForest (RF) models were tested. The lowest uncertainty between the models was achieved by RLM2, with R2 of 0.56, 13 covariables, and 73 samples. Considering the groups with 163 samples, the best models were the RFs with mean R2 of 0.48. The root mean squared error ranged between 0.09 and 0.14. The most important covariables in the RF model were: organic carbon, hydrogen, fine and coarse sand, base saturation, and cation exchange capacity. By the stepwise backward regression, the main covariables were: silt and clay relation; fine and coarse sand; organic carbon; base saturation; and potassium

Digital mapping of sand, clay, and soil carbon by Random Forest models under different spatial resolutions

O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da resolução espacial do modelo digital de elevação e da eficiência de modelos Random Forest sobre a predição dos teores de areia, argila e carbono orgânico, com uso de número reduzido de amostras. O trabalho foi realizado em área de Cerrado com diversidade litológica, no Estado do Mato Grosso do Sul, tendo-se utilizado atributos morfométricos, dados do sensor TM Landsat 5 e litologia como covariáveis preditoras. Dados da camada superficial (0,0–0,2 m) de 175 perfis de solos (0,009perfis km-2) e de 26 covariáveis preditoras foram utilizados com resolução espacial de 30 (conjunto 1) e 90 m (conjunto 2). A análise realizada pelo Random Forest mostrou que as covariáveis de nível de base do canal de drenagem, da elevação e da litologia foram as mais importantes para explicar a variabilidade. A validação dos modelos apresentou similaridade entre os conjuntos quanto à predição de areia, argila e carbono orgânico, o que explica os seguintes valores de variabilidade espacial, respectivamente: 44, 40 e 33%, para a resolução de30 m; e de 45, 46 e 33%, para a resolução de 90 m. A resolução espacial das covariáveis preditoras tem pouca influência sobre a predição dos atributos, e a abordagem por Random Forest apresenta potencial de utilizaçãopara estimar atributos do solo. The objective of this work was to evaluate the effect of the digital elevation model spatial resolution and of the efficiency of Random Forest models on the prediction of sand, clay, and organic carbon contents, using few soil samples. The study was carried out in a Cerrado area with lithological diversity, in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil, using morphometric attributes, TM Landsat 5 sensor data, and lithology aspredictive covariates. The surface layer data (0.0–0.2 m) of 175 soil profiles (0,009 profiles km-2) and of 26 predictor covariates were used with 30 (set 1) and 90-m (set 2) spatial resolutions. The performed analysis by Random Forest models showed that channel base level, elevation, and lithology were the most important ones to explain the variability. The validation of the models showed similarity among sets for the prediction of sand,clay, and organic carbon contents, which explains the following values of spatial variability, respectively: 44, 40, and 33%, for the spatial resolution of 30 m; and 45, 46, and 33%, for the spatial resolution of 90 m. The spatial resolution of the predictive covariates has little effect on attribute predictions, and the Random Forest approach has potential use for estimating soil properties

Os solos tropicais e sua distribuição: uma visão segundo dados de livre acesso: Distribution of tropical soils: a view according to free data access

Este artigo se concentra nos dados de solos livres e de código aberto do mundo, obtidos dos sites da Internet da FAO e do NCRS e informações provenientes do sistema brasileiro de classificação de solos (SiBCS). O objetivo foi avaliar a região tropical do mundo em relação aos solos e à segurança alimentar e sua distribuição pelo território nacional. A região tropical mundial foi definida pelas regiões entre os trópicos de Câncer e Capricórnio, ou seja, as linhas imaginárias localizadas a 23,4378° de latitude sul e 23,4378° de latitude norte. O mundo tropical é importante porque possui terras para proporcionar o cultivo da agricultura para uma melhor segurança alimentar. O mundo tropical tem aproximadamente 50 milhões de km2, ou 1/3 da superfície terrestre, e em suas terras os ORTHENTS (com 16% da região tropical), o UDOX (com 10% da região tropical) e o USTALFS (com 9% de região tropical) são as subordens de solos mais importantes da Taxonomia do Solo. Avaliando as ordens da taxonomia do solo, os ENTÍSSOLOS e OXÍSSOLOS são os principais com 25% e 19% da região tropical, respectivamente. Na terceira posição estão os ULTISOLS com 15% da região tropical mundial. Avaliando as ordens da taxonomia do solo, com base na classificação nacional vigente, observa-se que as classes de solo de maior ocorrência são dos Latossolos e Argissolos, com 31,49 e 26,84%, respectivamente. Em seguida com 13,18%, aparece a classe dos Neossolos. Estas três classes de solos juntas perfazem 71,51% das terras do pais, segundo os dados consultados. A classe dos Plintossolos aparecem com 6,98%, seguida dos Cambissolos com 5,26% das terras do território nacional. Este trabalho mostra a importância de estudar as principais ordens de solos do mundo tropical para manter a segurança alimentar da população

Influence of the pedological differentiation on the development of rubber-tree cultivation in the State of Minas Gerais, Brazil

A expansão da heveicultura em regiões não tradicionais que apresentam condições edafoclimáticas diferentes do seu habitat natural, tem seu desempenho prejudicado pela carência de informações técnicas. No Estado de Minas Gerais, a falta de conhecimento dos fatores inerentes às relações solo-planta tem-se tornado uma séria limitação no processo de implantação e exploração de seringais. Neste trabalho foi estudado um transecto sob vegetação de seringueira, situada na fazenda experimental da Epamig no vale do Piranga, no município de Oratórios, MG. As caracterizações morfoestruturais revelaram forte diferenciação lateral dos solos na vertente, sendo os Latossolos predominantes no topo, e nas partes mais baixas, os Podzólicos, com presença de horizontes B texturais, maciços, coerentes, adensados e pouco porosos. Tais observações foram complementadas por determinações in situ, por meio de testes de infiltração de água e resistência à penetração. Os resultados de laboratório que abrangem as densidades (aparente e real), porosidade (macro e micro) através de curvas de retenção de água, assim como as análises físicas e químicas, confirmam as observações e determinações de campo. Os diferentes resultados foram relacionados com o desenvolvimento do clone de seringueiras IAN 873 (biomassa total, aérea e radicular) e mostram uma estreita dependência entre as características físicas dos solos e o desenvolvimento da seringueira. Foi observado um melhor comportamento do seringal nos Latossolos, quando comparados aos Podzólicos, que apresentam uma forte restrição mecânica à penetração das raízes, uma porosidade globalmente reduzida e uma drenagem interna muito deficiente.The expansion of rubber-tree cultivation in nontraditional regions which presents edafoclimatological different conditions from their natural habitat has its performance damaged by the lack of technical information. In the State of Minas Gerais, the deficiency of knowledge about the inherent factors of the soil-plant relations is a serious limitation to the process of planting and exploration of rubber-trees. In this report, a soil catena under rubber-tree vegetation, situated in the Experimental Station of Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais in the Piranga's valley at Oratórios, was studied. The morphostructural characterization of the soils showed a strong lateral differentiation in the slope of the hill, with the Oxisols prevailing at the top, while in the lower parts, there are Podzolic soils, with the presence of B textural horizons, massive, coherent, compact and somewhat porous. Such observations were completed by field determinations in situ, through tests of soil water infiltration and resistance to penetration. The laboratory results, enclosing densities (particle density and bulk density), porosity (macro and micro) through water retention curves, as well as physical and chemical analysis, confirm the field's observations and determinations. These different results were related to the development of one clone of rubber-tree IAN 873 (total biomass, aerial and radicular) and show a close dependence among the physical characteristics of the soils and the development of the rubber-tree. A better behaviour of the rubber-trees was observed in the Oxisols, when compared to the Podzolics that present a strong mechanical restriction to roots' penetration, a global porosity reduced and a too much deficient internal drying

Caracterização dos solos do município de Miranda, estado do Mato Grosso do Sul: Miranda municipality soils´ characterization, Mato Grosso do Sul state

A caracterização dos solos do Município de Miranda, teve como objetivo dar suporte ao Zoneamento Agroecológico do Estado de Mato Grosso do Sul, projeto coordenado pela Embrapa Solos em parceria com o governo do Estado, por meio da Secretaria de Estado de Meio Ambiente, Desenvolvimento Econômico, Produção e Agricultura Familiar – SEMAGRO. A identificação e caracterização dos solos foi realizada por meio de prospecção ao longo das estradas que cortam o município, delimitando os principais domínios e padrões fisiográficos, com o apoio de imagens orbitais do satélite Landsat 7, folhas planialtimétricas da Carta do Brasil na escala 1:100.000 e modelo digital de elevação (MDE). Foram identificados no nível de ordem e subordem Argissolo Amarelo, Argissolo Vermelho-Amarelo, Argissolo Vermelho, Cambissolo Háplico, Chernossolo Rêndzico, Chernossolo Argilúvico, Chernossolos Ebânico, Gleissolo Háplico, Latossolo Vermelho, Luvissolo Crômico, Neossolo Litólico, Neossolo Regolítico, Planossolo Háplico, Planossolo Nátrico, Plintossolo Háplico, Plintossolo Argilúvico, Vertissolo Háplico, Vertissolo Ebânico e Vertissolo Hidromórfico. A variação nas características físicas, químicas e morfológicas influenciam o comportamento dos solos frente aos diferentes usos e práticas de manejo, devendo ser consideradas no planejamento sustentável de uso das terras do município

Correlation between soil erosion and satellite data on areas of current desertification : a case study in Senegal

International audienceThe purpose of the study is to verify whether some correlation exists between soil erodibility (i.e. K factor mentioned in RUSLE model) and data obtained from satellite images. This piece of work represents a first attempt towards a model that would predict the risk for soil erosion, from information contained in satellite images. Ouarchoch is a rural community in Ferlo Region, Senegal. It lies in a Sahelian typical arid zone and is affected by desertification processes. Ouarchoch site was the pilot area on which the test was performed. K factor was calculated by using soil textural data (sand, silt and clay) in the top (0 &8211; 5 cm) soil layer (data obtained from the web). Landsat7 satellite images represented different seasonal snapshots ("cool" dry season, warm dry season, rainy season, end of rainy season or beginning of dry season) of the same year, 2014. Calculation used Bands 1 to 7 and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The choice of data, calculation and analysis are detailed. Some positive moderate correlation exists between soil erodibility on the one hand, and NDVI index displayed during the dry season (images in January and May), as well as Band 5 radiations displayed at the beginning of the dry season (post-harvest, image in October) on the other hand