Funções de pedotransferência para estimativa da densidade dos solos da Bacia do Solimões, sob Floresta Tropical Amazônica

Abstract

Dados de densidade do solo (Ds), frequentemente, não estão disponíveis em relatórios de levantamento de solos dificultando a geração de mapas de atributos como disponibilidade de água e estoque de carbono (EC). A carência de dados de Ds é ainda mais limitante em regiões como a Amazônia brasileira. Nessas regiões, a mata densa e o limitado número de vias de acesso elevam sobremaneira os custos de mapeamento e amostragem de solos. Diante da ausência de dados medidos, pesquisadores desenvolvem funções de pedotransferência (FPTs) para estimar este atributo. Embora essas funções permitam sobrepor a limitação de dados medidos, poucos trabalhos na literatura aprofundam medidas de acurácia dessas funções que têm como base um conjunto de dados externos. Além disso, também são raros os estudos que quantificam os efeitos de diferentes FPTs na qualidade final de mapas de variabilidade espacial, de atributos tais como estoque de carbono. Considerando o exposto, esse trabalho teve os seguintes objetivos: a) desenvolver FPTs para estimar a Ds em solos da Bacia do Solimões; b) comparar o desempenho dos modelos gerados com os demais modelos encontrados na literatura; e c) quantificar o efeito do uso de FPTs para estimar a densidade do solo, na variabilidade espacial de EC. Para geração das FPTs para estimar Ds, foram utilizados dados de atributos físicos e químicos de 96 perfis, originados de levantamento detalhado de solos da Base de Operação Geólogo Pedro de Moura (Coari-Amazonas). Foram desenvolvidos modelos de regressão linear múltipla e comparado o seu desempenho com o de modelos existentes na literatura para a região Amazônica Brasileira (Bernoux et al., 1998; Tomasella & Hodnett, 1998; e Benites et al., 2007), sendo aplicados os seguintes indicadores estatísticos: coeficiente de determinação (R2), o erro médio de predição (MPE), a Raiz do Quadrado médio do erro de predição (RMSPE) e o erro médio absoluto (MAE). A partir de diferentes dados de Ds (medido e estimados pelas FPTs), foram gerados mapas de variabilidade espacial de EC através de krigagem ordinária. Ainda para comparar os mapas gerados a partir de diferentes dados de Ds, foi realizada a análise espacial através de álgebra de mapas, subtraindo-se o mapa gerado com dados medidos dos mapas gerados a partir de FPTs. Na etapa de validação, os modelos MG1, MG2 e MG3 apresentaram os melhores índices de MEP, MAE, RMSPE e R2; contudo o MG3 selecionou menor número de variáveis e, desta forma, o modelo foi o mais simples. Os mapas de variabilidade de EC gerados com Ds estimada pelos modelos MG1, MG3 e de Tomasella & Hodnett (1998) apresentaram amplitude de valores bem próxima aos valores encontrados para o mapa de EC medido; já os mapas estimados pelos modelos de Benites et al. (2007) e Bernoux et al. (1998) tenderam a superestimar esses valores. O MG3 foi mais eficiente na predição da Ds para os solos da Bacia do Solimões, o que era esperado devido à função ter sido desenvolvida com banco de dados obtido nesse ambiente. Quanto aos mapas de variabilidade de EC, o gerado a partir de valores de EC calculados com a Ds estimada pelo modelo MG3 foi o que mais se aproximou do mapa de EC medido. Os resultados da análise espacial mostram os menores valores de erro nos mapas EC MG1 e EC MG3, que foram de 0,09 ± 0,5 kg C m-2 e 0,05 ± 0,5 kg C m-2, respectivamente. Já os mapas com os maiores valores de erro foram os obtidos segundo Benites et al (2007) e Bernoux et al. (1998), que foram de 1,56±0,5 kg C m-2 e 1,44±0,5 kg C m-2, respectivamente; em relação ao mapa EC medido.