Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo

O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.

Substituição dos parâmetros do modelo de Green-Ampt-Mein-Larson para estimativa da infiltração em alguns solos do Brasil

A partir de uma análise detalhada do processo de infiltração de água no solo, foram propostas alternativas para adequação dos parâmetros de entrada do modelo de Green-Ampt-Mein-Larson (GAML), na tentativa de melhorar a eficiência da estimativa da infiltração em alguns solos brasileiros. As adequações consistiram em substituir a condutividade hidráulica do solo saturado (K0) pela taxa de infiltração estável (Tie) e o teor de água do solo saturado (qs) pelo teor de água na zona de transmissão (qw), além de estabelecer uma equação para estimativa do potencial matricial na frente de umedecimento (yf) com base nos parâmetros do modelo de curva de retenção de água de Brooks & Corey. Avaliou-se o desempenho do conjunto de adequações propostas (GAML-t) para estimativa da infiltração de água em três solos: Latossolo Vermelho-Amarelo, Latossolo Vermelho e Argissolo Vermelho. O desempenho do GAML-t foi comparado com o obtido pelo GAML aplicado em sua forma original e adequado segundo cinco diferentes formas, evidenciando-se que o primeiro obteve melhor desempenho nos três solos estudados.