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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11041

Title: Predição por modelos não-lineares do C-CO2 evoluído de argissolo tratado com resíduos orgânicos
Other Titles: Prediction for nonlinear models C-CO2 evolved treated soil with organic waste
???metadata.dc.creator???: Silva, Edilson Marcelino
???metadata.dc.creator.Lattes???: http://lattes.cnpq.br/6864946985884001
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Muniz, Joel Augusto
???metadata.dc.contributor.referee1???: Silva, Carlos Alberto
???metadata.dc.contributor.referee2???: Brighenti, Carla Regina Guimarães
???metadata.dc.contributor.referee3???: Morais, Augusto Ramalho de
???metadata.dc.contributor.referee4???: Oliveira, Izabela Regina Cardoso de
Keywords: Decomposição
Meia-vida
Autocorrelação
Curvaturas de Bates e Watts
Decomposition
Half-life
Autocorrelation
Bates and Watts curvatures
???metadata.dc.date.submitted???: 4-Mar-2016
Issue Date: 15-Apr-2016
???metadata.dc.description.sponsorship???: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Citation: SILVA, E. M. Predição por modelos não-lineares do C-CO2 evoluído de argissolo tratado com resíduos orgânicos. 2016. 72 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: Os diversos resíduos culturais e o tipo de manejo interfere na decomposição, bem como na qualidade do solo e produção das culturas. O conhecimento das curvas de mineralização do carbono permite buscar melhorias na qualidade do solo e maior produtividade de culturas. Objetivou-se, neste trabalho, comparar modelos não lineares que descrevem a mineralização do carbono e escolher o mais adequado, considerando resíduos na superfície ou incorporado ao solo. Os dados analisados foram obtidos de Giacominiet al. (2008) e correspondem aos resultados de um experimento com palha de aveia, dejetos líquidos de suínos e cama sobreposta de suínos. Foram utilizados os modelos não lineares de Stanford e Smith, Cabrera e Molina, considerando estrutura de erros autorregressivos AR(1), quando necessário. A estimação dos parâmetros foi feita utilizando-se a função “gnls” do software estatístico R, que utiliza o método de mínimos quadrados e o algoritmo de Gauss-Newton para convergência. Os ajustes foram comparados utilizando-se os seguintes critérios de seleção: critério de informação de Akaike (AIC) e curvaturas de Bates e Watts. Os modelos não lineares Stanford e Smith e Cabrera descrevem, de forma satisfatória, a mineralização do carbono no solo. O modelo Molina não se ajustou aos dados.
Abstract: Many cultural residues and types of management interfere in the decomposition and quality of the soil and crop production. Knowledge of carbon mineralization curves enables us to seek improvements in soil quality and crop productivity. The aim of this study was to compare nonlinear models that describe carbon mineralization and choose the most appropriate, considering surface residue or incorporated into the soil. The data used were obtained from Giacomini et al. (2008) and correspond to the results of an experiment with oat straw, pig slurry and pig deep-litter. The Stanford e Smith, Cabrera and Molina nonlinear models were used, considering autoregressive structure errors AR(1) when necessary. Parameter estimation was performed using the \gnls"statistical tool of software R, using the least squares method and the Gauss-Newton algorithm for convergence. Adjustments were compared using the following evaluators: Akaike Information Criterion (AIC) and Bates and Watts curvature. The Stanford e Smith and Cabrera nonlinear models described satisfactorily carbon mineralization in the soil. The Molina model does not t the data.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11041
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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