Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33450
metadata.teses.dc.title: Relationships among soil microbiological attributes and abiotic factors in phytophysiognomies influenced by iron mining
metadata.teses.dc.title.alternative: Relações entre atributos microbiológicos do solo e fatores abióticos em fitofisionomias influenciadas pela mineração de ferro
metadata.teses.dc.creator: Teixeira, Anita Fernanda dos Santos
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/1837046842639391
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Moreira, Fatima Maria de Souza
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Silva, Sérgio Henrique Godinho
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co2: Guimarães, Amanda Azarias
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Moreira, Fatima Maria de Souza
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Carvalho, Teotonio Soares de
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Melo, Leônidas Carrijo Azevedo
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Acerbi Junior, Fausto Weimar
metadata.teses.dc.contributor.referee5: Kasuya, Maria Catarina Megumi
metadata.teses.dc.subject: Microbiological indicators
Arbuscular mycorrhizal fungi
Predictive models
Spatialization of microbiological data
Soil quality
Indicadores microbiológicos
Fungos micorrízicos arbusculares
Modelos de predição
Espacialização de dados microbiológicos
Qualidade do solo
Solo - Qualidade
metadata.teses.dc.date.issued: 4-Apr-2019
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
metadata.teses.dc.identifier.citation: TEIXEIRA, A. F. dos S. Relationships among soil microbiological attributes and abiotic factors in phytophysiognomies influenced by iron mining. 2019. 123 p. Tese (Doutorado em Ciência do Solo)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: O Quadrilátero Ferrífero é uma área conhecida mundialmente por seus depósitos de minério de ferro. Nessa região se encontram Cerrado e Mata Atlântica, dois grandes biomas do Brasil, além de diversas áreas modificadas pela mineração e áreas de bancadas lateríticas, conhecidas como canga. Assim, além da importância econômica, a área é um hot spot de diversidade. O solo é um sistema onde ocorrem diversos serviços ecossistêmicos que garantem a manutenção da vida no planeta. Desta forma, a manutenção da qualidade do solo é importante para a manutenção desses serviços. Este trabalho objetivou avaliar a influência de fatores abióticos em atributos microbiológicos do solo e espacializar alguns desses em fitofisionomias do Quadrilátero Ferrífero. Solo foi amostrado em fitofisionomias de Mata Atlântica, Cerrado, Canga, Eucalipto e em áreas em reabilitação alteradas pela mineração de ferro. Neste trabalho foram avaliadas a diversidade de fungos micorrízicosarbusculares (FMA) em culturas armadilha e o potencial de inóculomicorrízico. Também foram realizadas predições e espacializações dos indicadores microbiológicos de qualidade do solo carbono da biomassa microbiana, respiração basal do solo, quociente metabólico (qCO2), quociente microbiano (qMic), atividade de hidrólise do diacetato de fluoresceína (FDA), urease, fosfatase ácida, fosfatase alcalina e β-glicosidase. Para predição desses últimos indicadores citados foram utilizados dados de fertilidade e textura do solo, teores de elementos obtidos por equipamento portátil de fluorescência de raios-X (pXRF) e dados de atributos de terreno. O maior potencial do inóculomicorrízico foi encontrado em canga. O uso de culturas armadilhas aumenta a diversidade de espécies de FMA capturadas. Considerar fitofisionomia e estação no modelo melhora a predição de indicadores microbiológicos de qualidade do solo. A fertilidade do solo e textura podem predizer carbono da biomassa microbiana, respiração microbiana, qCO2 e qMic. Atributos do terreno são os melhores preditores de respiração basal do solo. Elementos obtidos por pXRF, propriedades físico-químicas do solo e atributos do terreno fornecem bons modelos preditivos de atividade de enzimas do solo. A espacialização da atividade das enzimas e dos atributos microbiológicos permite uma melhor visão geral da variabilidade desses em cada fitofisionomia e estação.
metadata.teses.dc.description.abstract: The Quadrilátero Ferrífero is an area known worldwide for its iron ore deposits. In this region two large biomes of Brazil meet, Cerrado and Atlantic Forest, in addition to being found several areas modified by mining and areas of ironstone outcrops, known as canga. Thus, in addition to the economic importance, the area is a hot spot of diversity. Soil is a system where there are many ecosystem services that guarantee the maintenance of life on the planet. In this way, the maintenance of soil quality is important for the maintenance of these services. This work aimed to evaluate the influence of abiotic factors on soil microbiological attributes and to spatialize some of these in phytophysiognomies of the QuadriláteroFerrífero. Soil was sampled in phytophysiognomies of Atlantic Forest, Cerrado, Canga, Eucalyptus, and in areas in rehabilitation altered by iron mining. In this work the diversity of arbuscularmycorrhizal fungi (AMF) in trap cultures and the potential of mycorrhizal inoculum were evaluated. Soil microbiological indicators biomass microbial carbon, basal soil respiration, metabolic quotient (qCO2), microbial quotient (qMic), hydrolysis activity of fluorescein diacetate (FDA), urease, acid phosphatase, alkaline phosphatase and β-glycosidase were also predicted and spatialized. In order to predict these last mentioned indicators, soil fertility and texture data, element contents obtained by portable X-ray fluorescence equipment (pXRF) and terrain attribute data were used. The highest potential of the mycorrhizal inoculum was found in canga. The use of trap cultures increases the diversity of AMF species captured. To Consider phytophysiognomy and season in the model improves the prediction of microbiological indicators of soil quality. Soil fertility and texture can predict biomass microbial carbon, basal soil respiration, qCO2 and qMic. Terrain attributes are the best predictors of basal soil respiration. Elements obtained by pXRF, soil physicochemical properties and terrain attributes provide good predictive models for soil enzymes activity. The spatialization of the enzymes activity and of the other microbiological attributes allows a better overview of the variability of these in each phytophysiognomy and season.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33450
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: eng
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