Regressões Logísticas Múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos

Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.

Calculation and comparison of different permanent sample plot types

Summary

Variação das características pedológicas e classificação taxonômica de argissolos derivados de rochas sedimentares

Trabalhos têm apontado demandas em relação ao conhecimento da variação pedológica de Argissolos. Essa variação pode ser analisada pela estatística multivariada - também responsável pela classificação numérica dos dados. A comparação entre a classificação numérica e a classificação hierárquica pode contribuir para a evolução do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). Os objetivos deste trabalho foram analisar a variação pedológica de Argissolos derivados de materiais sedimentares na Depressão Central do Rio Grande do Sul e validar a estrutura da ordem dos Argissolos do SiBCS por meio da interpretação da classificação numérica. Foram considerados 42 perfis de Argissolos derivados da Formação Santa Maria e da Formação Caturrita, na região central do Rio Grande do Sul. O estudo foi realizado por meio da análise das componentes principais e da análise de agrupamento. Foram determinadas cinco componentes principais, com poder de explicação de 84,3 % da variância dos dados, representadas de um a cinco pelas variáveis: teor de areia, matiz (cor), saturação por bases, atividade da argila e teor de C orgânico total. A análise de agrupamento separou os perfis de Argissolos em três grupos principais. O grupo A apresentou perfis com drenagem deficiente, derivados das três rochas consideradas neste trabalho. O grupo B, derivado exclusivamente dos arenitos das Formações Santa Maria e Caturrita, mostrou perfis bem drenados, porém com menor teor de argila, maior gradiente textural e menor capacidade de troca de cátions potencial em relação ao grupo C. Este grupo apresentou perfis bem drenados, alíticos e com teores de argila superiores em relação aos demais grupos, derivados, predominantemente, do lamito da Formação Santa Maria. A classificação numérica validou a estrutura do SiBCS para a ordem dos Argissolos. Contudo, a análise de agrupamento evidenciou aspectos morfológicos importantes e ainda não considerados pelo SiBCS em nível categórico elevado (grande grupo), como a variação na espessura e textura do horizonte A ou A + E, o teor de argila no horizonte B e o gradiente textural nos perfis de Argissolos.

Atributos biológicos e dinâmica da matéria orgânica em Latossolos Amarelos na região do Cerrado piauiense sob sistema plantio direto

A utilização do solo sob Cerrado tem acarretado modificações nas suas propriedades, bem como no comportamento e qualidade da sua matéria orgânica. O Cerrado piauiense vem sendo alvo de exploração sem a devida preocupação com a manutenção dos recursos naturais, onde os sistemas de produção têm se caracterizado pelo uso intensivo do solo. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o efeito da utilização agrícola na alteração dos atributos biológicos e na dinâmica da matéria orgânica em Latossolos Amarelos distróficos típicos, cultivados com soja. O trabalho foi realizado na Serra do Quilombo, localizada no Cerrado piauiense. Foram verificadas as alterações nos atributos do solo em decorrência da utilização agrícola, que foi iniciada com plantio convencional, posteriormente substituído pelo sistema plantio direto. Foram amostrados solos com diferentes históricos de uso: PC7/PD8 - sete anos de plantio convencional e oito de plantio direto; PC5/PD4 - cinco anos de plantio convencional e quatro de plantio direto; PC3/PD3 - três anos de plantio convencional e três de plantio direto; e CN - solo com Cerrado nativo. Os atributos avaliados foram: respiração basal do solo, carbono da biomassa microbiana, quociente metabólico, quociente microbiano, carbono orgânico total e nitrogênio total. Para avaliar a dinâmica da matéria orgânica, foi feito o fracionamento físico. Os dados foram submetidos à análise de variância. Os resultados indicaram que o manejo imposto ao solo com cultivo convencional e posterior implantação do sistema plantio direto contribuiu para alterar as propriedades biológicas do solo, em comparação com o Cerrado nativo. A substituição do Cerrado nativo por culturas anuais sob o sistema plantio direto reduz os teores de carbono da biomassa microbiana e de nitrogênio total e eleva a respiração basal nos tratamentos com três e quatro anos de implantação do plantio direto, indicando que esse tempo é insuficiente para melhoria desses atributos. O aumento do tempo de uso do solo com plantio direto diminui o teor de C particulado e mantém o de C associado aos minerais, em comparação ao solo do Cerrado nativo.

Digital soil mapping: strategy for data pre-processing

The region of greatest variability on soil maps is along the edge of their polygons, causing disagreement among pedologists about the appropriate description of soil classes at these locations. The objective of this work was to propose a strategy for data pre-processing applied to digital soil mapping (DSM). Soil polygons on a training map were shrunk by 100 and 160 m. This strategy prevented the use of covariates located near the edge of the soil classes for the Decision Tree (DT) models. Three DT models derived from eight predictive covariates, related to relief and organism factors sampled on the original polygons of a soil map and on polygons shrunk by 100 and 160 m were used to predict soil classes. The DT model derived from observations 160 m away from the edge of the polygons on the original map is less complex and has a better predictive performance.

Particulate soil organic carbon and stratification ratio increases in response to crop residue decomposition under no-till

In soils under no-tillage (NT), the continuous crop residue input to the surface layer leads to carbon (C) accumulation. This study evaluated a soil under NT in Ponta Grossa (State of Paraná, Brazil) for: 1) the decomposition of black oat (Avena strigosa Schreb.) residues, 2) relation of the biomass decomposition effect with the soil organic carbon (SOC) content, the particulate organic carbon (POC) content, and the soil carbon stratification ratio (SR) of an Inceptisol. The assessments were based on seven samplings (t0 to t6) in a period of 160 days of three transects with six sampling points each. The oat dry biomass was 5.02 Mg ha-1 at t0, however, after 160 days, only 17.8 % of the initial dry biomass was left on the soil surface. The SOC in the 0-5 cm layer varied from 27.56 (t0) to 30.07 g dm-3 (t6). The SR increased from 1.33 to 1.43 in 160 days. There was also an increase in the POC pool in this period, from 8.1 to 10.7 Mg ha-1. The increase in SOC in the 0-5 cm layer in the 160 days was mainly due to the increase of POC derived from oat residue decomposition. The linear relationship between SOC and POC showed that 21 % of SOC was due to the more labile fraction. The results indicated that the continuous input of residues could be intensified to increase the C pool and sequestration in soils under NT.

Finlandssvensk språknormering - lingvistik, sociologi eller politik?

Kirjoitus perustuu esitelmään, joka pidettiin Kotikielen Seuran, Hugo Bergroth -sällskapetin, Helsingin yliopiston suomen kielen laitoksen ja Nordican järjestämässä symposiumissa Mitä on hyvä kieli? - Om språkvård och språknorm 9.-10.2.1996

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.

Kirjallisuutta

Pääosa virallisen vastaväittäjän prof. Mikael Hidénin Helsingin yliopiston oikeustieteelliselle tiedekunnalle antamasta 18.1.1999 päivätystä lausunnosta

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.