Influência do tipo de amostragem na constante dielétrica do solo e na calibração de sondas de TDR

A técnica da TDR é uma importante ferramenta para o estudo do teor de água no solo. Para o correto emprego dessa técnica, é necessário calibrar modelos que relacionam o conteúdo volumétrico de água no solo com a constante dielétrica deste, considerando as características de cada solo. Assim, objetivou-se avaliar a influência do tipo de solo e da forma de amostragem (amostra deformada e não deformada) na constante dielétrica (Ka) do solo e no desempenho de modelos para a estimativa do conteúdo volumétrico de água no solo (), usando a técnica TDR. Os solos utilizados foram um Cambissolo Háplico Tb distrófico (CX), um Latossolo Vermelho ácrico típico (LV) e um Neossolo Quartzarênico (RQ), que apresentam diferenças quanto à textura. As amostras de solo referentes a CX e LV foram coletadas com estruturas deformadas e não deformadas, e as de RQ, apenas deformadas, devido à baixa agregação deste. A calibração foi realizada com sondas compostas de três hastes com 0,10 m de comprimento efetivo e 0,05 m de resina, com espaçamento entre hastes de 0,017 m e sem resistor na haste central, conectadas a um equipamento TDR 100 da Campbell Cientific. Os valores de Ka, para um mesmo valor de , foram alterados somente pela variação do tipo de solo, não sendo influenciados pelo tipo de amostragem do solo (deformada e não deformada). Em relação aos modelos testados para estimativa de em função de Ka, o polinomial cúbico foi o que apresentou melhor ajuste aos dados de determinados por gravimetria para o Neossolo Quartzarênico e para o Cambissolo Háplico, enquanto para o Latossolo Vermelho um modelo linear apresentou melhor ajuste.The technique of TDR (time-domain reflectometry) is an important tool for the study of soil water content. For a correct use of this technique, models that relate the volumetric water content in soil with the soil dielectric constant must be calibrated, considering the characteristics of each soil. The purpose of this study was to evaluate the influence of soil type and sampling form (disturbed and undisturbed samples) on the dielectric constant (Ka) of the soil and the performance of models to estimate the volumetric water content in soil (θ) by TDR. The soils were a Haplic Cambisol, an Oxisol and a Typic Quartzipsamment, with different textures. Disturbed and undisturbed Haplic Cambisol and Oxisol samples were collected, but only disturbed Typic Quartzipsamment samples, due to its low aggregation. Calibration was performed with probes consisting of three rods (effective length 0.10 m and resin length 0.05 m), spaced 0.017 apart and without resistor on the center rod, connected to a TDR 100 (Campbell Scientific) equipment. The Ka values, for a same è value, were affected by variation of the soil type, but not influenced by the type of soil sampling (disturbed or undisturbed). For the models tested to estimate è as a function of Ka, the cubic polynomial model fit the θ data determined by gravimetry best for the Typic Quartzipsamment and Haplic Cambisol, whereas for the Oxisol a linear model fit better

Modelo para estimativa da infiltração de água e perfil de umidade do solo

A adequada modelagem da infiltração de água no solo é fundamental para estimação do movimento de água, erosão hídrica, recarga e contaminação de aquíferos. Este trabalho apresenta um modelo para estimativa da infiltração de água no solo (GAML-c), com base no modelo de Green-Ampt-Mein-Larson, que provê descrição da geometria e do deslocamento da frente de umedecimento no solo. Testes experimentais foram conduzidos em Latossolo Vermelho-Amarelo para avaliar o GAML-c, usando-se quatro diferentes cenários: considerando a condutividade hidráulica do solo igual à taxa de infiltração estável (Tie) e a umidade máxima do solo igual ao teor de água na zona de transmissão (θw) (TW); condutividade hidráulica do solo igual à do solo saturado (K0) e a umidade máxima do solo igual θw (KW); condutividade hidráulica do solo igual à Tie e a umidade máxima do solo igual ao teor de água na saturação (θs) (TS); e condutividade hidráulica do solo igual a K0 e a umidade máxima do solo igual θs (KS). Verificou-se que o GAML-c no cenário TW foi o melhor estimador do perfil de umidade do solo, resultando em aceitáveis estimativas da infiltração de água

Artificial neural network for ecological-economic zoning as a tool for spatial planning

O objetivo deste trabalho foi analisar informações socioambientais por meio de rede neural artificial-mapa auto-organizável (RNA-SOM), para fornecer subsídio ao zoneamento ecológico econômico (ZEE) como instrumento para diminuir a subjetividade do processo. A área de estudo compreende 16 municípios do Nordeste Paraense, expressivos no desenvolvimento agropecuário do estado. O tratamento dos dados envolveu três etapas: preparação dos dados em ambiente de sistema de informação geográfica (SIG); processamento matemático (RNA-SOM) dos dados; e visualização e interpretação dos resultados dos processamentos, o que permitiu o ordenamento territorial do Nordeste Paraense. Os resultados compreenderam 13 classes, reagrupadas de acordo com critérios de similaridade de comportamento em quatro categorias, que representam os principais eixos de sustentabilidade propostos para o Estado do Pará, a partir do ZEE existente. A metodologia proposta permite individualizar zonas na região que o ZEE não havia definido, principalmente em razão da maior possibilidade de conjugar e integrar um grande número de variáveis físicas, sociais e econômicas por meio do SOM.The objective of this work was to analyze social and environmental information through an artificial neural network-self-organizing map (ANN-SOM), in order to provide subsidy to ecologicaleconomic zoning (EEZ) as a tool to reduce the subjectivity of the process. The study area comprises 16 municipalities in the northeast of the state of Pará, Brazil, representative of the agricultural development in the state. Data processing involved three steps: preparation of the data in a geographic information system (GIS) environment; mathematical processing (ANN-SOM) of the data; and visualization and interpretation of the processing results, allowing the spatial planning of northeastern Pará. The results comprised 13 classes, regrouped according to behavioral similarity criteria into four categories, which represent the main areas of sustainability proposed for the state of Pará, according to existing EEZ. The proposed methodology allows individualizing areas in the region that EEZ had not defined, mainly due to the greater possibility of combining and integrating a large number of physical, social, and economic variables through the SOM