EFICIÊNCIA DE UTILIZAÇÃO DE MACRONUTRIENTES EM EUCALIPTO POR MÉTODO NÃO DESTRUTIVO ESTIMADOS POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
DOI:
https://doi.org/10.5902/1980509832049Parole chiave:
CUB, RNA, amostragem não destrutiva, densidade de plantioAbstract
A Amostragem Não Destrutiva (AND) permite uma caracterização eficiente, simples e segura das propriedades químicas do vegetal, como o Coeficiente de Utilização Biológico (CUB). A associação da AND com a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) pode ser uma alternativa potencial em substituição às equações de regressão e aos métodos tradicionais de interpolação. Portanto, o presente trabalho objetivou avaliar a eficiência da RNA e da amostragem não destrutiva para estimar a eficiência de uso de nutrientes no tronco. O experimento foi instalado em blocos ao acaso, sendo estudado, em três blocos, o efeito de cinco espaçamentos de plantio: T1 – 3,0 m x 0,5 m; T2 – 3,0 m x 1,0 m; T3 – 3,0 m x 1,5 m; T4 – 3,0 m x 2,0 m e T5 – 3,0 m x 3,0 m. Uma árvore-amostra foi abatida para realizar a cubagem rigorosa e quantificar a matéria seca de casca e lenho por unidade experimental, totalizando-se 15 árvores. As árvores-amostras foram pesadas no campo e subamostras de casca e lenho foram coletadas ao longo do fuste para compor uma amostra composta por árvore. Também foi retirada uma amostra simples de cada componente obtidas com auxílio de um formão e martelo na região do DAP nas mesmas árvores-amostras. As amostras foram secas a 65ºC até peso constante. O material vegetal foi moído e submetido à análise química. Ajustaram-se modelos de regressão e aplicação de RNA para estimação do CUBTronco a partir do CUBDAP Casca e CUBDAP Lenho. As RNA apresentaram maior precisão e confiabilidade do que a regressão. A modelagem por redes neurais artificiais utilizando-se apenas uma amostra da casca na região do DAP demonstrou ser adequada para a estimativa do coeficiente de utilização biológico do tronco.Downloads
Riferimenti bibliografici
ALMEIDA, A. C. et al. Growth and water balance of Eucalyptus grandis hybrids plantations in Brazil during a rotation for pulp production. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 251, n. 1-2, p. 10-21, out. 2007.
ALONGI, D. M.; CLOUGH, B. F.; ROBERTSON, A. I. Nutrient use efficiency in arid-zone forests of the mangroves Rhizophora stylosa and Avicennia marina. Aquatic Botany, Amsterdam, v. 82, n. 2, p. 121-131, jun. 2005.
ANGELICO, J. C. Desempenho das redes neurais artificiais na estimativa das variáveis físicas e químicas do solo. 2005. 160 f. Tese (Doutorado em Agronomia) – Universidade Estadual Paulista, Botucatu, 2005.
BARROS, N. F. et al. Classificação nutricional de sítios florestais - Descrição de uma metodologia. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 10, n. 2, p. 112-120, 1986.
BARROS, N. F. et al. Nutricalc 2.0 – Sistema para cálculo del balance nutricional y recomendación de fertilizantes para el cultivo de eucalipto. Bosque, Santiago, v. 16, n. 1, p. 129-131, 1995.
BEHERA, S. K.; RENE, E. R.; PARK, H. S. Neural network modeling of sorption of pharmaceuticals in engineered floodplain filtration system. Expert Systems with Applications, Amsterdam, v. 39, n. 5, p. 6052-6060, abr. 2012.
BINOTI, M. L. M. S. Redes neurais artificiais para prognose da produção de povoamentos não desbastados de eucalipto. 2010. 54 f. Dissertação (Mestrado em Ciência Florestal) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 2010.
BRAGA, A. P.; CARVALHO, A. P.; LUDERMIR, T. B. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2007. 226 p.
BULLINÁRIA, J. A. Introduction to Neural Computation. Notas de aula. 2011. Disponível em: <http://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/inc.html>. Acesso em: 8 de nov. 2011.
CHAPIN, F. S. The mineral nutrition of wild plants. Annual Review of Ecology and Systematics, Palo Alto, v. 11, p. 233-260, 1980.
COELHO, L. S.; SILVA, W. V.; PROTIL, R. M. Previsão não-linear dos preços de troncos de eucalipto baseada em uma abordagem neuroevolutiva. Gestão & Produção, São Carlos, v. 14, n. 1, p. 139-154, jan./abr. 2007.
COSTA, A. M. et al. Avaliação do risco de anoxia para o cultivo do eucalipto no Rio Grande do Sul utilizando-se levantamento de solos. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 37, n. 84, p. 367-375, dez. 2009.
GORGENS, E. B. et al. Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais. Revista Árvore, Viçosa, mg, v. 33, n. 6, p. 1141-1147, nov./dez. 2009.
HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p.
INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA (Brasil). INMET: Instituto Nacional de Meteorologia. [2010]. Disponível em: <http://www.inmet.gov.br>. Acesso em: 16 out. 2010.
MABVURIRA, D.; MIINA, J. Individual-tree growth and mortality models for Eucalyptus grandis (Hill) Maiden plantations in Zimbabwe. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 161, n. 1-3, p. 231-245, maio 2002.
MENDES, S. C. et al. Absorção e distribuição de nutrientes em plantios comerciais de bambu (Bambusa vulgaris) no nordeste do Brasil. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 34, n. 6, p. 991-999, nov./dez. 2010.
NOVAIS, R. F. et al. Fertilidade do solo. 1. ed. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2007. 1017 p.
PULROLNIK, K. et al. Estoques de carbono e nitrogênio em frações lábeis e estáveis da matéria orgânica de solos sob eucalipto, pastagem e cerrado no Vale do Jequitinhonha-MG. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 33, n. 5, p. 1125-1136, set./out. 2009.
SAIDELES, F. L. F. et al. Determinação do ponto de amostragem para a quantificação de macronutrientes em Acacia mearnsii de Wild. Revista Floresta, Curitiba, v. 40, n. 1, p. 49-62, jan./mar. 2010.
SANTANA, R. C. et al. Alocação de nutrientes em plantios de eucalipto no Brasil. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 32, p. 2723-2733, 2008.
SANTANA, R. C.; BARROS, N. F.; NEVES, J. C. L. Eficiência de utilização de nutrientes e sustentabilidade da produção em procedências de Eucalyptus grandis e Eucalyptus saligna em sítios florestais do estado de São Paulo. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 26, n. 4, p. 447-457, jul./ago. 2002.
SARTIN, M. A. Projeto e implementação de redes neurais artificiais em distintos níveis de abstrações para o reconhecimento de deficiências de diversos macronutrientes e cultivares. 2014. 252 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Estadual Paulista, Ilha Solteira, 2014.
SENA, M. M. et al. Avaliação do uso de métodos quimiométricos em análise de solos. Química Nova, São Paulo, v. 23, n. 4, p. 547-556, 2000.
SILVA, K. S.; CECÍLIO. R. A. Uso de redes neurais artificiais para a estimativa das temperaturas do ar médias, máximas e mínimas, mensais e anuais no estado do Espírito Santo. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 11, n. 34, p. 84-92, jun. 2010.
SOARES, F. A. A. M. N. et al. Recursive diameter prediction and volume calculation of eucalyptus trees using Multilayer Perceptron Networks. Computers and Electronics in Agriculture, Amsterdam, v. 78, n. 1, p. 19-27, ago. 2011.
STATSOFT. Statistica (data analysis software system), version 7. [2007]. Disponível em: <http://www.statsoft.com>. Acesso em: 2007.
##submission.downloads##
Pubblicato
Come citare
Fascicolo
Sezione
Licenza
A CIÊNCIA FLORESTAL se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da lingua, respeitando, porém, o estilo dos autores.
As provas finais poderão ou não ser enviadas ao autor.
Os trabalhos publicados passam a ser propriedade da revista CIÊNCIA FLORESTAL, sendo permitida a reprodução parcial ou total dos trabalhos, desde que a fonte seja citada. Os originais não serão devolvidos aos autores.
As opiniões emitidas pelos autores dos trabalhos são de sua exclusiva responsabilidade.