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Modeling changes in organic carbon stocks for distinct soils in southeastern brazil after four eucalyptus rotations using the century model
O cuidado em saĂșde no ciclo gravĂdico-puerperal sob a perspectiva de usuĂĄrias de serviços pĂșblicos
Uso de regressĂ”es logĂsticas mĂșltiplas para mapeamento digital de solos no Planalto MĂ©dio do RS Multiple logistic regression applied to soil survey in rio grande do sul state, Brazil
RegressĂ”es nominais logĂsticas estabelecem relaçÔes matemĂĄticas entre variĂĄveis independentes contĂnuas ou discretas e variĂĄveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrĂȘncia e distribuição de classes de solos na regiĂŁo dos municĂpios de IbirubĂĄ e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numĂ©rico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variĂĄveis de terreno topogrĂĄficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrogrĂĄficas (distĂąncia dos rios, Ăndice de umidade topogrĂĄfica, comprimento de fluxo de escoamento e Ăndice de poder de escoamento). Foram entĂŁo estabelecidas regressĂ”es logĂsticas mĂșltiplas entre as classes de solos da regiĂŁo com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variĂĄveis de terreno. As regressĂ”es serviram para calcular a probabilidade de ocorrĂȘncia de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada cĂ©lula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrĂȘncia. Observou-se acurĂĄcia geral (AG) de 58 % e acurĂĄcia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurĂĄcia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressĂ”es logĂsticas mĂșltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.<br>Logistic nominal regressions establish mathematical relations between continuous or discrete independent variables and discrete dependent variables. The prediction potential of the occurrence and distribution of soil classes in the region IbirubĂĄ and Quinze de Novembro, RS, Brazil was evaluated. Using a digital elevation model (DEM) with 90 m resolution, were calculated several topographic characteristics (elevation, slope, and curvature) and hydrographic variables (distance to rivers, flow length, topographical wetness index, and stream power index). Multiple logistic regressions were established between the soil classes mapped on the basis of a traditional survey at a scale of 1:80.000 and the land variables calculated using the DEM. The regressions were used to calculate the probability of occurrence of each soil class. The final estimated soil map was drawn by assigning the soil class with highest probability of occurrence to each cell. The general accuracy was evaluated at 58 % and the Kappa coefficient at 38 % in a comparison of the original soil map with the map estimated at the original scale. A legend simplification had little effect to increase the general accuracy of the map (general accuracy of 61 % and Kappa coefficient of 39 %). It was concluded that multiple logistic regressions have a predictive potential as tool of supervised soil mapping