dissertação
Predição por modelos não-lineares do C-CO2 evoluído de argissolo tratado com resíduos orgânicos
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
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.
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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.