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

CeO2 nanoparticles synthesized by a microwave-assisted hydrothermal method: evolution from nanospheres to nanorods

Ceria (CeO2) plays a vital role in emerging technologies for environmental and energy-related applications. The catalytic efficiency of ceria nanoparticles depends on its morphology. In this study, CeO2 nanoparticles were synthesized by a microwave-assisted hydrothermal method under different synthesis temperatures. The samples were characterized by X-ray diffraction, transmission electron microscopy, Raman scattering spectroscopy, electron paramagnetic resonance spectroscopy and by the Brunauer-Emmett-Teller method. The X-ray diffraction and Raman scattering results indicated that all the synthesized samples had a pure cubic CeO2 structure. Rietveld analysis and Raman scattering also revealed the presence of structural defects due to an associated reduction in the valence of the Ce4+ ions to Ce3+ ions caused by an increasing molar fraction of oxygen vacancies. The morphology of the samples was controlled by varying the synthesis temperature. The TEM images show that samples synthesized at 80 degrees C consisted of spherical particles of about 5 nm, while those synthesized at 120 degrees C presented a mix of spherical and rod-like nanoparticles and the sample synthesized at 160 degrees C consisted of nanorods with 10 nm average diameter and 70 nm length. The microwave-assisted method proved to be highly efficient for the synthesis of CeO2 nanoparticles with different morphologies.FAPESPCNP

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

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