ESTIMATING CO2 EMISSIONS FROM TILLED SOILS THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION1

AUTOR(ES)

VITÓRIA, EDNEY LEANDRO DA; SIMON, CARLA DA PENHA; LACERDA, ELCIO DAS GRAÇA; FREITAS, ISMAEL LOURENÇO DE JESUS; GONTIJO, IVONEY

FONTE

Revista Caatinga

DATA DE PUBLICAÇÃO

2022

RESUMO

RESUMO A quantificação das emissões destes gases do solo é onerosa, uma vez que requer metodologias e equipamentos específicos. O objetivo deste foi avaliar a modelagem utilizando regressão não linear e redes neurais artificiais para estimar a emissão de CO2 em função do manejo do solo, e de suas propriedades físicas e químicas. A emissão de CO2 foi avaliada em dois diferentes manejos do solo, o plantio direto e o cultivo mínimo. As leituras de fluxo CO2 foram realizadas por meio de uma câmara de sistema fechado automático, determinou-se ainda a temperatura e teor de água do solo, densidade do solo e carbono orgânico total. O modelo de regressão e os modelos de redes neurais artificiais foram ajustados a partir da correlação entre as variáveis medidas nas áreas em que o solo foi manejado com plantio direto e cultivo mínimo, com os dados de emissão de CO2. As redes neurais artificiais são mais precisas na determinação das relações entre a emissão de CO2 e a temperatura, teor de água no solo, densidade do solo e carbono orgânico, quando comparado com os resultados de regressão linear.

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