Regressão logística multinomial aplicada ao levantamento de solos no Município de Paty dos Alferes e sub-bacias do Córrego do Saco-Rio Ubá (RJ)

Abstract

Este estudo teve como objetivo caracterizar as classes de solo presentes no município de Paty dos Alferes e nas sub-bacias do Córrego Saco-Rio Ubá (RJ), com base na classificação pedológica, textura, profundidade e relação C/N. Foram utilizadas análises estatísticas descritivas e multivariadas, como Análise de Agrupamento e Análise de Componentes Principais (PCA), para identificar padrões entre os solos e os fatores ambientais. Adicionalmente, a relação entre o uso atual do solo, o material de origem, o relevo e as propriedades edáficas, foi avaliada por meio de testes de associação, como qui-quadrado, correlação e ANOVA. O processo de modelagem estatística incluiu a aplicação da regressão logística multinomial, visando explorar as variáveis ambientais que influenciam a classificação textural dos solos. Inicialmente, o modelo apresentou problemas de sobreajuste e separação perfeita, prejudicando a qualidade das inferências estatísticas. A reestruturação das variáveis categóricas, com agrupamento de categorias infrequentes e exclusão de níveis não utilizados, resultou em um segundo modelo estatisticamente mais estável, com redução do AIC, menor deviance residual e melhor desempenho na validação cruzada, porém ainda com presença de separação perfeita. Para melhoria, foi proposto um terceiro modelo que incorporou duas melhorias decisivas: a remoção de um ponto com comportamento extremo (outlier) e o agrupamento das classes da variável resposta, simplificando a estrutura da Classe de Textura. Os resultados indicaram que a relação C/N teve influência significativa na distribuição das classes texturais, especialmente nas classes mais arenosas, que apresentaram menor acúmulo de matéria orgânica. A análise espacial, complementada por técnicas de geoprocessamento, permitiu mapear a distribuição das classes de solo e do uso e cobertura vegetal, revelando padrões que refletem a interação entre fatores pedogenéticos e o manejo atual da paisagem. Recomenda-se, para estudos futuros, a aplicação de métodos estatísticos mais robustos, como modelos penalizados ou bayesianos, para mitigar eventuais problemas de separação e garantir maior confiabilidade nas inferências.