Estimativa da necessidade de gesso em plantio direto baseada em técnica de aprendizado de máquina
AUTOR(ES)
Guimarães, Alaine Margarete, Caires, Eduardo Fávero, Silva, Karine Sato da, Rocha, José Carlos Ferreira da
FONTE
Rev. Ciênc. Agron.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2015-06
RESUMO
No sistema plantio direto ocorre estratificação química no perfil do solo, incluindo o pH, sendo que níveis mais altos são formados a partir da superfície do solo em direção às camadas mais profundas. A acidez do subsolo é um importante fator limitante da produção agrícola. O uso de gesso tem sido indicado quando a acidez do subsolo apresenta limitação para o crescimento radicular, ou seja, quando o teor de cálcio (Ca) é baixo e/ou o nível de alumínio (Al) é tóxico em camadas do subsolo. Entretanto, existem muitas dúvidas sobre os métodos mais apropriados para estimar a necessidade de gesso. Esse estudo foi realizado com o objetivo de desenvolver modelos numéricos, por meio de técnicas de aprendizado de máquina, para a estimativa da necessidade de gesso em solos sob plantio direto. Análises computacionais foram realizadas em um conjunto de dados, aplicando-se o algoritmo M5'Rules, baseado em modelos de regressão. Esses dados corresponderam aos atributos químicos de solos coletados de experimentos sob plantio direto que receberam doses de gesso na superfície, ao longo de até oito anos após a aplicação, na região Sul do Brasil. Os resultados mostraram que os modelos numéricos gerados pelo algoritmo M5'Rules foram de grande utilidade para estimar as doses de gesso a serem empregadas em plantio direto. Os modelos mostraram que a saturação por Ca na capacidade de troca de cations efetiva (CTCe) foi um atributo mais importante do que a saturação por Al para estimar a necessidade de gesso em solos sob plantio direto.
ASSUNTO(S)
indução de regras cálcio alumínio acidez do subsolo fosfogesso
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