An appropriate data set size for digital soil mapping in Erechim, Rio Grande do Sul, Brazil

Digital information generates the possibility of a high degree of redundancy in the data available for fitting predictive models used for Digital Soil Mapping (DSM). Among these models, the Decision Tree (DT) technique has been increasingly applied due to its capacity of dealing with large datasets. The purpose of this study was to evaluate the impact of the data volume used to generate the DT models on the quality of soil maps. An area of 889.33 km² was chosen in the Northern region of the State of Rio Grande do Sul. The soil-landscape relationship was obtained from reambulation of the studied area and the alignment of the units in the 1:50,000 scale topographic mapping. Six predictive covariates linked to the factors soil formation, relief and organisms, together with data sets of 1, 3, 5, 10, 15, 20 and 25 % of the total data volume, were used to generate the predictive DT models in the data mining program Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). In this study, sample densities below 5 % resulted in models with lower power of capturing the complexity of the spatial distribution of the soil in the study area. The relation between the data volume to be handled and the predictive capacity of the models was best for samples between 5 and 15 %. For the models based on these sample densities, the collected field data indicated an accuracy of predictive mapping close to 70 %.

Building predictive models of soil particle-size distribution

Is it possible to build predictive models (PMs) of soil particle-size distribution (psd) in a region with complex geology and a young and unstable land-surface? The main objective of this study was to answer this question. A set of 339 soil samples from a small slope catchment in Southern Brazil was used to build PMs of psd in the surface soil layer. Multiple linear regression models were constructed using terrain attributes (elevation, slope, catchment area, convergence index, and topographic wetness index). The PMs explained more than half of the data variance. This performance is similar to (or even better than) that of the conventional soil mapping approach. For some size fractions, the PM performance can reach 70 %. Largest uncertainties were observed in geologically more complex areas. Therefore, significant improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made available. Meanwhile, PMs built on terrain attributes are efficient in predicting the particle-size distribution (psd) of soils in regions of complex geology.

Comparison of protection methods of pine stacks against Tomicus piniperda

Summary

The effect of intrinsic soil properties on soil quality assessments

The assessment of soil quality is based on indicators and indices derived from soil properties. However, intrinsic soil properties may interfere with other soil properties that vary under different land uses and are used to calculate the indices. The aim of this study was to assess the extent to which intrinsic soil properties (clay and iron oxide contents) explain variable soil properties (sum of bases, potential acidity, organic carbon, total porosity, and bulk density) under different land uses (native forest, no-tillage and conventional agriculture) on small family farms in Southern Brazil. The results showed that the five properties evaluated can be included in soil quality assessments and are not influenced by the clay and iron oxide contents. It was concluded that for little weathered 1:1 and 2:1 phyllosilicate rich-soils, if the difference between the maximum and the minimum clay content under the different land uses is less than about 200 g kg-1 and the iron oxide content less than about 15 g kg-1, the physico-chemical soil properties in the surface layer are determined mostly by the land use.

Forest insects and environmental variation in stand edges

Summary

Identificação de fontes de produção de sedimentos em uma bacia hidrográfica de encosta

O uso do solo fora de sua aptidão agrícola é o que norteia a degradação dos recursos naturais por meio das atividades antrópicas. As atividades agropecuárias estão entre as que mais perturbam o meio ambiente, expondo o solo à ação dos processos erosivos e acelerando a transferência de sedimentos aos corpos de água. Nos últimos anos, o método fingerprinting para identificação de fontes de sedimentos tem sido utilizado com sucesso no mundo, porém, trabalhos dessa natureza realizados no Brasil ainda estão em caráter incipiente. O objetivo deste trabalho foi estimar a proporção de contribuição das principais fontes de produção de sedimentos de uma bacia hidrográfica de encosta, onde predominam solos rasos e agricultura menos intensiva no sistema familiar. Essa bacia está localizada na região central do Estado do Rio Grande do Sul, tendo por ocupação do solo predominante áreas de floresta nativa seguida das de campo nativo, capoeira, lavouras anuais e, em menor expressão, silvicultura (eucalipto) e área urbanizada. Para a identificação das fontes, foi utilizado o método fingerprinting, que compara os solos de diferentes fontes, e os sedimentos, que são encontrados em suspensão no canal de drenagem, usando elementos traçadores. As maiores contribuições na produção de sedimentos são provenientes da erosão superficial do solo. Para o primeiro período de monitoramento, foi identificada uma produção relativa de sedimentos de 60 % das estradas, para o ponto T2; de 100 % da malha, para o T3; e de 77 % da malha, para o T4. Para o segundo período de monitoramento, as estradas contribuíram relativamente com 81 % do sedimento em suspensão no ponto T2 e com 76 %, no T3. Já no ponto T4, a maior contribuição foi da malha com 82 %. O método se apresentou sensível em detectar mudanças na contribuição de cada fonte em razão das características apresentadas por cada uma delas, para o tipo de bacia hidrográfica estudada.

Variáveis mineralógicas preditoras de fontes de produção de sedimentos, em uma bacia hidrográfica do Rio Grande do Sul

O uso da mineralogia como ferramenta para a avaliação das propriedades dos minerais que compõem o solo é extremamente importante para o entendimento das diferentes relações químicas e físicas que ocorrem nele. Essas propriedades/variáveis, na identificação das fontes de sedimentos em suspensão, podem ajudar a elucidar os fatores e processos que regem a transferência de sedimentos e poluentes dos sistemas terrestres para os sistemas aquáticos. Os objetivos deste estudo foram caracterizar quantitativamente a mineralogia do solo das fontes e dos sedimentos em suspensão, em uma bacia hidrográfica, e identificar quais variáveis mineralógicas possuem propriedades traçadoras. Para a identificação das fontes, foi utilizado o método fingerprinting, que compara os solos de diferentes fontes e os sedimentos que são encontrados em suspensão no canal de drenagem, usando elementos traçadores. Os principais minerais que compõem o solo das fontes e do sedimento foram caulinita, minerais de camada 2:1 e hematita e goethita. Entre os óxidos, a hematita foi o que predominou entre as amostras. As variáveis mineralógicas, teor de caulinita e de goethita apresentaram capacidade discriminante e puderam ser usados como traçadores na identificação das fontes de produção de sedimentos e na estimativa da contribuição de cada uma das fontes, aumentando assim a capacidade preditiva do modelo. A maior contribuição na produção de sedimentos foi dos canais fluviais, seguidos pela malha e, por último, pelas estradas.

Mapeamento digital de atributos: granulometria e matéria orgânica do solo utilizando espectroscopia de de reflectância difusa

A espectroscopia de reflectância difusa (ERD) pode ser utilizada como alternativa para quantificação de atributos como granulometria e matéria orgânica do solo (MOS). Essa técnica pode ser opção para quantificar esses atributos em grande volume de amostras de solos, visto ser rápida, com menor custo e sem a geração de resíduos químicos. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos usando análise de regressão linear múltipla para predizer o teor de argila, areia, silte e MOS, utilizando dados de ERD em uma área de relevo e geologia complexa localizada na região central do Rio Grande do Sul. No estudo, foram utilizadas 303 amostras coletadas na profundidade de 0,00-0,20 m para determinar os teores de argila, areia, silte e MOS por meio da análise laboratorial e de reflectância espectral. O desempenho dos modelos de predição apresentaram bons resultados, com capacidade de explicação da variância de 77 e 72 % para areia e argila, respectivamente. Mesmo com a complexidade geológica e pedológica, os resultados evidenciaram que a técnica é promissora, sendo possível a aplicação dessa técnica para predição da granulometria e teor de MOS.

Boundary between Soil and Saprolite in Alisols in the South of Brazil

Despite numerous studies conducted on the lower limit of soil and its contact with saprolite layers, a great deal of work is left to standardize identification and annotation of these variables in the field. In shallow soils, the appropriately noting these limits or contacts is essential for determining their behavior and potential use. The aims of this study were to identify and define the field contact and/or transition zone between soil and saprolite in profiles of an Alisol derived from fine sandstone and siltstone/claystone in subtropical southern Brazil and to subsequently validate the field observations through a multivariate analysis of laboratory analytical data. In the six Alisol profiles evaluated, the sequence of horizons found was A, Bt, C, and Cr, where C was considered part of the soil due to its pedogenetic structure, and Cr was considered saprolite due to its rock structure. The morphological properties that were determined in the field and that were different between the B and C horizons and the Cr layer were color, structure, texture, and fragments of saprolite. According to the test of means, the properties that support the inclusion of the C horizon as part of the soil are sand, clay, water-dispersible clay, silt/clay ratio, macroporosity, total porosity, resistance to penetration, cation exchange capacity, Fe extracted by DCB, Al, H+Al, and cation exchange capacity of clay. The properties that support the C horizon as a transition zone are silt, Ca, total organic C, and Fe extracted by ammonium oxalate. Discriminant analysis indicated differences among the three horizons evaluated.