Abstract

Funções de Pedotransferência (FPT) são modelos matemáticos que estimam propriedades do solo de difícil medição por meio de variáveis mais acessíveis, gerando otimização de tempo e de recursos financeiros. Neste estudo, seis Funções de Pedotransferência, fundamentadas na equação de Van Genuchten (1980), foram analisadas para a predição da umidade volumétrica de solos brasileiros, com dados da base global Soil Data Task. Aplicadas para as pressões de 0, 0.01, 0.03, 0.10, 0.20, 0.50, 2.50 e 15.0 bar, os valores resultantes das equações foram comparados com as umidades volumétricas medidas por meio de cinco parâmetros estatísticos: índice de confiança, erro quadrático médio, razão dos desvios, eficiência de modelagem e coeficiente de massa residual. Das funções estudadas foi possível verificar que a função de B4v foi a que apresentou melhores resultados, enquanto que a de RB obteve o menor desempenho e que a eficiência de uma FPT está relacionada à dois fatores: semelhança entre os dados pedológicos do solo estudado e os utilizados no desenvolvimento da função e a quantidade de variáveis analisadas. Evaluations of Pedotransfer Functions for Brazilian SoilsA B S T R A C TPedotransfer Functions (FPT) are mathematical models that estimate difficult-to-measure soil properties through more accessible variables, generating optimization of time and financial resources. In this study, six Pedotransfer Functions, based on the equation of Van Genuchten, analyzed for the prediction of volumetric moisture of Brazilian soils, with data from the global database Soil Data Task. Applied for pressures of 0, 0.01, 0.03, 0.10, 0.20, 0.50, 2.50 and 15.0 bar, the resulting values of the equations were compared with the measured volumetric moistures through five statistical parameters: confidence index, mean square error, deviation ratio, modeling efficiency and residual mass coefficient. Of the functions studied it was possible to verify that the FPT proposed by Barros, with 4 parameters, was the one that presented the best results, while that of Rawls and Brakensied obtained the lowest performance. It has been observed that the efficiency of a FPT is related to two factors: a) similarity between the pedological data of the soil studied and those used in the development of the FPT, and b) the amount of variables analyzed.Keywords: Estimation; Soil Physical Properties; Soil Moisture Volumetric

Highlights

  • Pedotra nsfer Functions (FPT) a re ma thema tica l models tha t estima te difficult-to-mea sure soil properties through more accessible v ariables, generating optimization of time and financial resources

  • As de classe estimam propriedades hidráulicas do solo com relação à classe textural, enquanto as contínuas predizem as variáveis utilizando regressões estatísticas entre dados de obtenção facilitada e as funções contínuas dos fatores medidos

  • Já a Funções de Pedotransferência (FPT) pontual estima a umidade volumétrica em determinados pontos da curva de retenção de água, ao passo que as paramétricas, por estimar os parâmetros da curva de retenção de um modelo definido, possibilitam a obtenção da umidade volumétrica em todos os pontos desejados da curva

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Summary

Avaliações de Funções de Pedotransferência para Solos Brasileiros

Artigo recebido em 20/04/2020 e a ceito em 20/07/2021 RESUMO Funções de Pedotransferência (FPT) são modelos matemáticos que estimam propriedades do solo de difícil medição por meio de variáveis mais acessíveis, gerando otimização de tempo e de recursos financeiros. Seis Funções de Pedotransferência, fundamentadas na equação de Van Genuchten, foram analisadas para a predição da umidade volumétrica de solos bra sileiros, com da dos da ba se globa l Soil Da ta Ta sk. Aplica da s pa ra a s pressões de 0, 0.01, 0.03, 0.10, 0.20, 0.50, 2.50 e 15.0 bar, os valores resultantes das equações foram comparados com as umidades volumét rica s medidas por meio de cinco parâmetros estatísticos: índice de confiança, erro quadrático médio, razão dos desvios, eficiência de modelagem e coeficiente de massa residual.

Análise de desempenho
Muito Bom
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