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Tipo do documento: Dissertação
Title: Mapeamento digital e valores de referência de qualidade de metais pesados em solos das regiões do Norte e Noroeste, RJ
Other Titles: Digital mapping and values of heavy metal quality reference in soils of the North and Northwest Fluminense, RJ
Authors: Rodrigues, Niriele Bruno
Orientador(a): Amaral Sobrinho, Nelson Moura Brasil do
Primeiro coorientador: Lima, Erica Souto Abreu
Primeiro membro da banca: Amaral Sobrinho, Nelson Moura Brasil do
Segundo membro da banca: Pinheiro, Helena Saraiva Koenow
Terceiro membro da banca: Santos, Fernanda Araújo dos
Keywords: Teores naturais de metais pesados;Poluição do solo;Mapeamento digital do solo;Natural heavy metal contents;Soil pollution;Digital soil mapping
Área(s) do CNPq: Agronomia
Idioma: por
Issue Date: 26-Nov-2020
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Agronomia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo
Citation: RODRIGUES, Niriele Bruno. Mapeamento digital e valores de referência de qualidade de metais pesados em solos das regiões do Norte e Noroeste, RJ. 2020. 83 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia, Ciência do Solo). Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2020.
Abstract: A demanda por informações acerca de contaminação por metais pesados em agroecossistemas tem aumentado nas últimas décadas, em decorrência do uso massivo de agroquímicos e resíduos da produção animal. Esses fatores têm causado o acúmulo e a transferência de metais tóxicos para os alimentos, oferecendo riscos à saúde humana. As regiões Norte e Noroeste do Estado do Rio de Janeiro, possuem características fisiográficas heterogêneas, demandando informações de suporte para o manejo e conservação de solos. Assim, em busca dos valores de referência de metais pesados, associado aos mecanismos e a distribuição espacial de atributos químicos e físicos em solos de ambientes heterogêneos. A presente pesquisa teve por objetivo estabelecer valores de referência para qualidade de solos para os metais pesados: As; Pb; Cd; Ni; Cu; Co; Ba; Cr; Zn; Mn, e Al, e espacializar os teores desses metais, nas regiões Norte e Noroeste Fluminense. Para os procedimentos metodológicos do capítulo I, adotou-se o uso da técnica de mapeamento digital de solos, com o auxílio dos softwares RStudio (3.6.1), SAGA-GIS (2.1.2) e Quantum GIS (v. 3.4). Para variáveis morfométricas de terreno, foram utilizados o Modelo Digital de Elevação Hidrologicamente Consistido (MDE-HC) e dados de sensor Landsat8, totalizando 23 covariáveis ambientais preditoras com resolução espacial de 90 m. Para o procedimento amostral, utilizou-se o método do Hipercubo Latino condicionado (cLHS), coletando-se amostras em áreas de baixa ou sem atividade antrópica. Foram utilizados dados da camada superficial (0-20 cm), em 95 pontos amostrais. Para a predição dos atributos químicos e físicos foi adotado o modelo Random Forest (RF), implementado via RStudio. Os resultados indicaram que para o parâmetro de erro quadrático médio (RMSE) obteve-se uma variação entre 2,76- 1402,95, assim o conjunto de dados também apresentou alterações significativas. Os resultados obtidos via ranking VarImport constataram que, em comparação com o índice de imagens Landsat-8, as covariáveis provenientes de MDE-HC obtiveram melhor desempenho para predizer os atributos do solo. O coeficiente de determinação (R²) dos modelos de metais pesados e textura do solo variou entre 0,21- 0,39, Ba (0,24), Ni (0,34), Co (0,39), Mn (0,31), Cu (0,26), Al (0,28), Zn (0,25) e As (0,24). Em relação à fração granulométrica, a variabilidade da argila (0,30), areia (0,31) e silte (0,28), demostraram padrões dessemelhantes de variabilidade e uso de covariáveis preditivas semelhantes. Para o capítulo 2, também foi utilizado a mesma malha amostral, considerando-se 2 profundidades (0-20 e 20-40 cm), totalizando 194 amostras de solos. Para determinação dos teores pseudototais de metais, empregou-se o método 3051A (USEPA), e as leituras dos extratos foram realizadas por ICP-OES. Para o tratamento estatístico, utilizou-se a técnica da estatística multivariada para fins de estabelecimento dos valores de referência de qualidade de solos. As amostras foram agrupadas em 3 grupos sendo as do grupo 1 (G1) as que apresentaram os maiores valores de referência e do grupo 3 (G3) os menores. Os resultados obtidos por meio da integração da geoquímica com a análise espacial podem contribuir para o preenchimento da lacuna científica acerca dos VRQS para as regiões Norte e Noroeste Fluminense - RJ. Estes resultados poderão ser usados como suporte para legislação ambiental do Estado do Rio de Janeiro, e, para conhecimento dos teores naturais de metais pesados associados a distribuição espacial das propriedades do solo.
Abstract: The demand for information about heavy metal contamination in agroecosystems has increased in the last decades, due to the massive use of agrochemicals and animal production waste. These factors have caused the accumulation and transfer of toxic metals to food, offering risks to human health. The North and Northwest regions of the State of Rio de Janeiro have heterogeneous physiographic characteristics, requiring information to support soil management and conservation. Thus, in search of the reference values of heavy metals, associated with the mechanisms and spatial distribution of chemical and physical attributes in soils of heterogeneous environments. The present research aimed to establish reference values for soil quality for the heavy metals: As; Pb; Cd; Ni; Cu; Co; Ba; Cr; Zn; Mn, and Al, and spatialize the contents of these metals, in the North and Northwest Fluminense regions. For the methodological procedures in chapter I, the digital soil mapping technique was used, with the aid of the RStudio (3.6.1), SAGA-GIS (2.1.2) and Quantum GIS (v. 3.4) softwares. For morphometric terrain variables, the Hydrologically Consistent Digital Elevation Model (MDE-HC) and Landsat8 sensor data were used, totaling 23 predictive environmental covariates with 90 m spatial resolution. For the sampling procedure, the Latin Conditional Hypercube Method (cLHS) was used, collecting samples in areas with low or no anthropic activity. Data from the superficial layer (0-20 cm) were used, in 95 sampling points. For the prediction of chemical and physical attributes the Random Forest (RF) model was adopted, implemented via RStudio. The results indicated that for the root mean square error (RMSE) parameter a range between 2.76- 1402.95 was obtained, thus the dataset also showed significant changes. The results obtained via VarImport ranking found that compared to the Landsat-8 image index, the covariates from MDE-HC performed better to predict the soil attributes. The coefficient of determination (R²) of the models for heavy metals and soil texture ranged from 0.21- 0.39, Ba (0.24), Ni (0.34), Co (0.39), Mn (0.31), Cu (0.26), Al (0.28), Zn (0.25) and As (0.24). Regarding the grain size fraction, the variability of clay (0.30), sand (0.31) and silt (0.28), demonstrated dissimilar patterns of variability and use of similar predictive covariates. For chapter 2, the same sampling grid was also used, considering 2 depths (0-20 and 20-40 cm), totaling 194 soil samples. To determine the pseudototal metal contents, method 3051A (USEPA) was employed, and the readings of the extracts were performed by ICP-OES. For the statistical treatment, the multivariate statistical technique was used to establish soil quality reference values. The samples were grouped into 3 groups, with group 1 (G1) presenting the highest reference values and group 3 (G3) the lowest. The results obtained were satisfactory through the integration of geochemistry with spatial analysis, contributing to fill the scientific gap about the VRQS for the regions of Norte and Noroeste Fluminense - RJ. These results may be used as support for the environmental legislation of the State of Rio de Janeiro, and for the knowledge about the natural heavy metal content associated with the spatial distribution of soil properties.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/10588
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