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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPádua, Eduane José de-
dc.creatorGuerra, Adriano Ribeiro-
dc.creatorZinn, Yuri Lopes-
dc.date.accessioned2019-10-08T19:24:58Z-
dc.date.available2019-10-08T19:24:58Z-
dc.date.issued2015-06-
dc.identifier.citationPÁDUA, E. J. de; GUERRA, A. R.; ZINN, Y. L. Modelagem da densidade do solo em profundidade sob vegetação nativa em Minas Gerais. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 39, n. 3, p. 725-736, mai./jun. 2015. DOI: 10.1590/01000683rbcs20140028.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37119-
dc.description.abstractBulk density (ρb) is an important indicator of soil physical quality, but it is seldom assessed at greater depths due to sampling difficulties. Pedotransfer functions have been relatively successful in estimating ρb, but specific functions for most Brazilian biomes are not available. The aim of this study was to develop mathematical functions to describe ρb to a depth of 1 m in areas of native vegetation in central and southern Minas Gerais, Brazil. For determination of ρb, soil core samples were taken of 53 profiles of different soil orders at six depth intervals (0-5, 5-10, 10-20, 30-40, 50-60 and 90-100 cm). The soil ρb ranged from 0.66 to 1.74 kg dm-3, with a mean of 1.25 kg dm-3, and was generally lower in the 0-5 and 5-10 cm layers. Models based on particle size analysis and standard chemical properties were created by multiple stepwise linear regression and were able to describe ρb to a depth of 1 m. Soil organic carbon and clay, silt, and sand contents, as well as cation exchange capacity at pH 7.0, were the most relevant variables in the models, which achieved higher accuracy for Oxisols (R2ajust = 0.85), followed by Inceptisols (R2ajust = 0.69), nitic Alfisols (R2ajust = 0.67), and Ultisols (R2ajust = 0.51). Since modeling for the whole database resulted in R2ajust = 0.50, we conclude that stratification by soil order was useful for improving the equations, with the exception of the Ultisol order.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceRevista Brasileira de Ciência do Solopt_BR
dc.subjectFunção de pedotransferênciapt_BR
dc.subjectRegressão múltiplapt_BR
dc.subjectPerfil de solopt_BR
dc.subjectTextura do solopt_BR
dc.subjectDensidade do solopt_BR
dc.subjectPedotransfer functionpt_BR
dc.subjectMultiple regressionpt_BR
dc.subjectSoil profilept_BR
dc.subjectSoil texturept_BR
dc.subjectBulk densitypt_BR
dc.titleModelagem da densidade do solo em profundidade sob vegetação nativa em Minas Geraispt_BR
dc.title.alternativeModeling bulk density of subsoil under native vegetation in Minas Gerais, Brazilpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA densidade do solo (Ds) é um importante indicador da qualidade física do solo, mas há pouca disponibilidade de informações sobre seus valores a maiores profundidades em razão da dificuldade amostral envolvida. Portanto, funções de pedotransferência têm sido utilizadas para estimar a Ds com relativo êxito, mas ainda sem especificidade aos diferentes biomas brasileiros. O objetivo deste trabalho foi desenvolver funções matemáticas capazes de descrever a Ds até 1 m de profundidade em áreas de vegetação nativa das regiões central e sul de Minas Gerais. A Ds foi amostrada pelo método do anel volumétrico em 53 perfis de solo de diferentes ordens, em seis profundidades (0-5, 5-10, 10-20, 30-40, 50-60 e 90-100 cm). A Ds variou entre 0,66 e 1,74 kg dm-3, com média de 1,25 kg dm-3, e foi geralmente menor nas camadas de 0-5 e 5-10 cm. Por meio de regressão linear múltipla (stepwise), foram gerados modelos com base nas propriedades químicas de rotina e granulometria, que permitiram estimar a Ds até 1 m de profundidade. Os teores de C orgânico do solo, areia, silte e argila e a capacidade de troca catiônica potencial (T) foram as variáveis de maior relevância nos modelos, que alcançaram maior acurácia para a ordem Latossolos (R2ajust = 0,85), seguida por Cambissolos (R2ajust = 0,69), Nitossolos (R2ajust = 0,67) e Argissolos (R2ajust = 0,51). Uma vez que a modelagem para a base de dados completa atingiu R2ajust de 0,50, pode-se concluir que a estratificação por ordem taxonômica foi útil para melhorar os ajustes obtidos, com exceção da ordem Argissolo.pt_BR
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