Função de pedotransferência para estimar o fósforo remanescente em solos, utilizando rede neural artificial

Joice Cagliari

O fósforo remanescente consiste na concentração de fósforo que permanece em solução após a agitação por 1 hora de uma amostra de solo com solução de CaCl2 0,01 mol L-1 contendo 60 mg L-1 P. O valor de fósforo remanescente pode ser utilizado como um bom indicador da capacidade de sorção aniônica de um solo haja vista ser mais sensível a sua composição mineralógica do que ao teor de sua fração argila. No Brasil, a utilização agronômica do fósforo remanescente é contemplada no sistema oficial de recomendação de fertilizantes e corretivos do Estado de Minas Gerais. O objetivo principal deste estudo foi o de desenvolver uma função de pedotransferência que permitisse estimar com razoável exatidão o valor de fósforo remanescente de solos representativos do Estado de São Paulo, a partir de outros atributos químicos de mais simples e/ou rotineira determinação laboratorial. Nesse contexto, duas funções de pedotransferência foram desenvolvidas com base em redes neurais artificiais (RNA) e análises de regressão linear múltipla (RLM), utilizando um banco de dados constituído por propriedades físicas e químicas de solos amostrados em diferentes localidades do Estado de São Paulo. As redes alimentadas adiante com múltiplas camadas foram utilizadas para desenvolver a função de pedotransferência baseada em RNA e a topologia foi determinada a partir de experimentos sucessivos. Os critérios de escolha da melhor rede neural foram, simultaneamente, o desempenho na etapa de treinamento, medido por meio do erro quadrático médio, e a capacidade de generalização, avaliada por meio de análises estatísticas entre os valores de Prem estimados e determinados analiticamente. A topologia da rede que melhor estimou o fósforo remanescente foi [3 14 1], ou seja, três neurônios na camada de entrada, quatorze em uma única camada intermediária e um na camada de saída; a função de ativação utilizada foi a sigmoidal logística, os valores de entrada foram normalizados entre [0;1] e o algoritmo de aprendizagem utilizado foi o resilient backpropagation. As três variáveis da camada de entrada foram o valor de pH medido em solução de NaF 1 mol L-1 (pH NaF), a soma de bases trocáveis (SB) e o teor de alumínio trocável (Al3+), sendo as duas últimas determinadas rotineiramente em análises de solo e a primeira de mais fácil e rápida obtenção que o fósforo remanescente. A função de pedotransferência baseada em RLM foi desenvolvida considerando as mesmas variáveis de entrada utilizadas na função de pedotransferência baseada em RNA. A comparação entre os desempenhos obtidos, para um mesmo conjunto de validação, mostrou que as funções de pedotransferência baseadas em redes neurais apresentam estimativas mais exatas do fósforo remanescente. Apesar do conjunto de dados utilizado não ser suficientemente abrangente para o estabelecimento de uma função de pedotransferência definitiva para a estimativa do fósforo remanescente, os resultados do presente trabalho indicam como promissor o desenvolvimento de um massivo banco de dados por meio do aproveitamento dos resultados analíticos continuamente gerados pelos vários laboratórios brasileiros dedicados à avaliação da fertilidade do solo e que contemple os valores de fósforo remanescente e pH NaF. Tal banco de dados permitirá o desenvolvimento de uma função de pedotransferência baseada em redes neurais artificiais cuja utilização possibilitará o cálculo imediato de valores suficientemente exatos de fósforo remanescente com razoável economia de recursos financeiros que seriam empregados na análise de um grande número de amostras.

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