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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Modelos preditivos de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica : natural e transformada
Title Alternative: Predicted models for soils carbon stock on archaeological black lands : natural and transformed
Author: López Noronha, Renato, 1986-
Advisor: Souza, Zigomar Menezes de, 1970-
Abstract: Resumo: Na Amazônia, os solos conhecidos como Terra Preta Arqueológica apresentam horizonte A antrópico e estão associados à prolongada ocupação humana, realizada por sociedades indígenas do período pré-colombiano, nos quais os atributos químicos e físicos são superiores em relação aos de outros solos da Amazônia, configurando como grande reservatório de carbono orgânico. Entretanto, a conversão desses ecossistemas naturais em ambientes de cultivo proporciona alterações na dinâmica de carbono no solo, que frequentemente, provocam o declínio no teor de carbono orgânico do solo. Dessa forma, essa pesquisa tem como objetivo utilizar técnicas de mineração de dados para gerar modelos preditivos sobre o efeito do uso do solo no estoque de carbono em áreas de Terra Preta Arqueológica, naturais e transformadas. O experimento foi realizado nos municípios de Manicoré e Apuí, estado de Amazonas, Brasil em áreas com floresta natural, pastagem, feijão, café e cacau, nas profundidades de 0,00-0,05, 0,05- 0,10 e 0,10-0,20 m. Após a etapa de coleta dos dados e análise laboratorial foram aplicadas duas técnicas de mineração de dados para modelagem preditiva, sendo a indução por meio de árvores de decisão e Random Forest. Ao final da pesquisa, os resultados mostraram que os atributos, uso do solo e areia, foram as variáveis mais importantes para predizer o estoque de carbono em Terra Preta Arqueológica sob diferentes usos. Por meio da técnica de indução de árvore de decisão foi gerado um modelo preditivo de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica, com alta taxa de precisão: 83%, 74% e 81%, usando sete (07), sete (07) e quatro (04) regras, nas profundidades estudadas, 0,00-0,05 m, 0,05-0,10 m e 0,10-0,20 m, respetivamente. O algoritmo Random Forest indicou que o cálcio, a densidade do solo e uso do solo foram as variáveis mais importantes que afetaram o estoque de carbono em Terra Preta Arqueológica sob diferentes usos e, o algoritmo Random Forest originou modelos com bom ajuste (R2 = 0,71, 0,71 e 0,77) para valores preditos e observados

Abstract: In Amazonia, soils known as archaeological black lands have anthropic horizon A and are associated with prolonged human occupation by indigenous societies of the pre-Columbian period, in which the chemical and physical attributes are superior to those of other soils of the Amazon, forming a large reservoir of organic carbon. However, the conversion of these natural ecosystems into cultivated environments gives rise to changes in soil carbon dynamics, which often lead to a decline in soil organic carbon content. Thus, this research aims to use data mining techniques to generate predictive models on the effect of soil use on the carbon stock in black and archeological areas, natural and transformed. The experiment was carried out in the municipalities of Manicoré and Apuí, State of Amazonas, Brazil; in areas with natural forest, pasture, beans, coffee and cocoa, respectively, in the depths of 0.00-0.05, 0.05-0.10 and 0.10- 0.20 m. At the end of the research, the results showed that the attributes, land use and sand were the most important variables to predict carbon stocks in Terra Preta Arqueológica under different uses. By means of the decision tree induction technique, a predictive model of soil carbon inventory in archeological black earth was generated, with a high precision rate: 83%, 74% and 81%, using seven (07), seven (07 ) and four (04) rules, in the studied depths, 0.00- 0.05 m, 0.05-0.10 m and 0.10-0.20 m, respectively. The Random Forest algorithm indicated that calcium, soil density and soil use were the most important variables that affected carbon stocks in Terra Preta Arqueológica under different uses, and the Random Forest algorithm originated models with good fit (R2 = 0 , 71, 0.71 and 0.77) for predicted and observed values
Subject: Solos - Manejo
Mineração de Dados
Árvores de decisão
Aprendizado de máquina
Terra preta - Amazonas
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: LÓPEZ NORONHA, Renato. Modelos preditivos de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica: natural e transformada. 2019. 1 recurso online (69 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola, Campinas, SP.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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