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Type: TESE
Degree Level: Doutorado
Title: Análise de erro de funções de pedotransferência na estimativa de retenção de água no solo por meio de árvore de decisão
Title Alternative: Error analysis of pedotransfer functions in estimating soil water retention by using decision tree
Author: Boschi, Raquel Stucchi, 1982-
Advisor: Rodrigues, Luiz Henrique Antunes, 1959-
Abstract: Resumo: O conhecimento das propriedades hidráulicas do solo é indispensável para modelagem do sistema solo-planta-atmosfera. A determinação destas propriedades de forma direta é problemática: ¬exigem métodos caros, laboriosos e grandes demandantes de tempo. O uso de funções, que estimam estas propriedades a partir de outras, facilmente obtidas, tem sido objeto de várias pesquisas. Estas funções são denominadas de funções de pedotransferência (PTF). As PTF são normalmente avaliadas em função dos valores observados e estimados; pouca atenção tem sido dada à análise do erro em função das propriedades do solo. Este tipo de análise pode revelar detalhes importantes sobre o desempenho de uma PTF, podendo contribuir para melhorar sua capacidade preditiva. A hipótese científica deste trabalho foi que é possível identificar e avaliar padrões nos erros das PTF utilizadas para estimar a retenção de água no solo, por meio de modelos baseados em árvore de decisão. Outra hipótese é que a identificação dos padrões nos erros das PTF fornecerá subsídios para o uso de tais funções de forma mais confiável e precisa. O objetivo geral deste trabalho, portanto, foi obter árvores de decisão capazes de auxiliar na compreensão de quais atributos do solo afetam o desempenho das PTF na estimativa de retenção de água no solo. A metodologia foi baseada no modelo CRISP-DM e foram avaliadas PTF disponíveis na literatura, com base na análise do erro, por meio de árvore de decisão. A metodologia foi dividida em duas partes. Na primeira parte, a PTF desenvolvida por Vereecken e colaboradores em 1989, foi avaliada no próprio conjunto de dados utilizado para sua geração. Na segunda parte, as PTF desenvolvidas por Vereecken e colaboradores em 1989, van den Berg e colaboradores em 1997 e Lopes-Assad e colaboradores em 2001, foram avaliadas em um conjunto de dados diferente do utilizado na sua geração. Os resultados mostraram que os erros inaceitáveis a -10 kPa (CC) se deram para as mesmas condições de erros aceitáveis a -1500 kPa (PMP) ; por outro lado, os erros inaceitáveis na estimativa de PMP, de modo geral, se deram para as mesmas condições de erros aceitáveis para estimativa de CC. A diferença entre o conjunto de dados utilizado para desenvolver uma PTF e o conjunto de dados utilizado para avaliá-la é um importante fator na incidência de erros. Na seleção de uma PTF deve-se considerar o maior número de fatores possíveis e não somente a distribuição granulométrica e a proximidade geográfica dos conjuntos de dados. A técnica de indução de árvore de decisão apresentou-se como uma alternativa complementar à avaliação da PTF, uma vez que permitiu uma avaliação detalhada dos erros nas estimativas. Este tipo de avaliação é interessante, pois permite a identificação de erros sistemáticos na aplicação destas funções. Pode, ainda, ser usada como uma forma de diagnóstico a ser explorada por desenvolvedores de PTF

Abstract: Knowledge of the soil hydraulic properties is essential for modeling the soil-plant-atmosphere system. Direct determination of these properties is problematic: the methods are expensive, laborious and time consuming. Therefore, the use of functions that estimate soil hydraulic properties from other more easily measurable soil properties has been the subject of several studies. These functions are called pedotransfer functions (PTF). Most studies have focused on the development of these functions; however, few have attempted to improve their implementation. PTF are usually evaluated in terms of the measured and predicted values; less attention has been given to the analysis of the error term in relation to soil properties such as texture, bulk density and organic matter. This type of analysis may reveal important details about the performance of PTF including options to improve their predictive capability. The hypothesis of this study was that it is possible to identify and evaluate patterns in the errors of PTF used to estimate soil water retention by using decision tree models. Another hypothesis is that the identification of PTF errors patterns will provide subsidies for the use of such functions more reliably and accurately. The objective of this study was to obtain a decision tree that can assist in understanding what soil properties affect the performance of PTF in estimating soil water retention. The methodology was based on the CRISP-DM model and refers to the evaluation of PTF available in the literature, based on an error analysis by means of decision tree induction. The PTF developed by Vereecken and coworkers in 1989 was evaluated the same data set as used for their development. Next, the PTF developed by Vereecken and coworkers in 1989, van den Berg and coworkers in 1997 and Lopes-Assad and coworkers 2001, were evaluated on a different dataset than the one used for their development. Results indicate that unacceptable errors at -10 kPa (CC) occurred for the same conditions that lead to acceptable errors at -1500 kPa (PMP); on the other hand the unacceptable errors at -1500 kPa (PMP) occurred for the same conditions that lead to acceptable errors at -10 kPa (CC). The difference between the data set used to develop a PTF and the data set used to evaluate is a factor of error incidence. In selecting a PTF should be considered the largest possible number of factors and not only the particle size distribution and the geographical proximity of the datasets. The decision tree induction technique provides a complement for evaluation of PTF, since the method is efficient in the detailed evaluation of PTF. This type of assessment is interesting because it allows identifying systematic errors in PTF applications. It can also be used as a diagnostic tool to be explored by PTF developers
Subject: Análise de erros (Matemática)
Mineração de dados (Computação)
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2014
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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