Pedotransfer functions for estimating hydraulic conductivity and soil moisture in the Cerrado biome /Funcoes de pedotransferencia para estimativa da condutividade hidraulica e umidade do solo no bioma Cerrado

The Cerrado biome is a strategic region for Brazilian agriculture, and obtaining physical hydraulic properties is fundamental to understanding the dynamics of soil water and its impact on productivity. However, the lack and difficulty of obtaining such properties opens an opportunity to use pedotran...

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Veröffentlicht in:Revista brasileira de engenharia agrícola e ambiental 2024-12, Vol.28 (12), p.1
Hauptverfasser: Veloso, Mariana F, Rodrigues, Lineu N, Filho, Elpidio I. Fernandes
Format: Artikel
Sprache:eng
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container_title Revista brasileira de engenharia agrícola e ambiental
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creator Veloso, Mariana F
Rodrigues, Lineu N
Filho, Elpidio I. Fernandes
description The Cerrado biome is a strategic region for Brazilian agriculture, and obtaining physical hydraulic properties is fundamental to understanding the dynamics of soil water and its impact on productivity. However, the lack and difficulty of obtaining such properties opens an opportunity to use pedotransfer functions (PTFs). In the context, the objective of the present study was to develop PTFs using multiple linear regression to estimate hydraulic conductivity of the saturated soil (Ks) and soil moisture at tensions of 0, 6, 10, 33, 100, and 1,500 kPa for the Cerrado biome. For this, two different predictor datasets were used. Dataset 1 consists of sand, silt, clay, bulk density, particle density, total porosity, microporosity, and macroporosity, and dataset 2 consists of the variables in dataset 1 plus soil moisture at field capacity (FC) and soil moisture at the permanent wilting point (PMP). Dataset 2 presented the best performance compared to Dataset 1 for estimating Ks and soil moisture, highlighting the importance of moisture in FC and PWP as predictors in the development of PTFs. However, the PTFs developed for Ks presented a low predictive capacity in all predictor datasets, unlike the soil moistures that presented high precision, with R (2) greater than 0.8 and errors close to zero. Key words: field capacity, hydraulic conductivity, permanent wilting point, soil moisture, tropical soils O bioma Cerrado e uma estrategica regiao para a agricultura brasileira e a obtencao de propriedades fisico-hidricas do solo e fundamental para a compreensao da dinamica de agua no solo e o seu impacto na produtividade. Contudo, a carencia e a dificuldade de obter tais propriedades abre a oportunidade de uso de funcoes de pedotransferencia (FPTs). Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi desenvolver FPTs utilizando regressao linear multipla para estimativa da condutividade hidraulica do solo saturado (Ks) e da umidade do solo nas tensoes de 0, 6, 10, 33, 100 e 1.500 kPa para o bioma Cerrado. Para isto, dois diferentes conjuntos de dados preditores foram utilizados. O conjunto de dados 1 consiste de areia, silte, argila, densidade do solo, densidade de particulas, porosidade total, microporosidade e macroporosidade, e o conjunto de dados 2 que consiste das variaveis do conjunto 1 mais a umidade do solo na capacidade de campo (CC) e a umidade do solo no ponto de murcha permanente (PMP). O conjunto de dados 2 apresentou o melhor desempenho quando comparado ao conjun
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Dataset 1 consists of sand, silt, clay, bulk density, particle density, total porosity, microporosity, and macroporosity, and dataset 2 consists of the variables in dataset 1 plus soil moisture at field capacity (FC) and soil moisture at the permanent wilting point (PMP). Dataset 2 presented the best performance compared to Dataset 1 for estimating Ks and soil moisture, highlighting the importance of moisture in FC and PWP as predictors in the development of PTFs. However, the PTFs developed for Ks presented a low predictive capacity in all predictor datasets, unlike the soil moistures that presented high precision, with R (2) greater than 0.8 and errors close to zero. Key words: field capacity, hydraulic conductivity, permanent wilting point, soil moisture, tropical soils O bioma Cerrado e uma estrategica regiao para a agricultura brasileira e a obtencao de propriedades fisico-hidricas do solo e fundamental para a compreensao da dinamica de agua no solo e o seu impacto na produtividade. Contudo, a carencia e a dificuldade de obter tais propriedades abre a oportunidade de uso de funcoes de pedotransferencia (FPTs). Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi desenvolver FPTs utilizando regressao linear multipla para estimativa da condutividade hidraulica do solo saturado (Ks) e da umidade do solo nas tensoes de 0, 6, 10, 33, 100 e 1.500 kPa para o bioma Cerrado. Para isto, dois diferentes conjuntos de dados preditores foram utilizados. O conjunto de dados 1 consiste de areia, silte, argila, densidade do solo, densidade de particulas, porosidade total, microporosidade e macroporosidade, e o conjunto de dados 2 que consiste das variaveis do conjunto 1 mais a umidade do solo na capacidade de campo (CC) e a umidade do solo no ponto de murcha permanente (PMP). O conjunto de dados 2 apresentou o melhor desempenho quando comparado ao conjunto de dados 1, tanto para a estimativa de Ks quanto para as umidades do solo, destacando a importancia das umidades na CC e PMP como preditoras no desenvolvimento de FPTs. Contudo, as FPTs desenvolvidas para Ks apresentaram uma baixa capacidade preditiva em todos os conjuntos preditores, diferentemente das umidades que apresentaram alta precisao, com [R.sup.2] superiores a 0,8 e erros proximos de zero. Palavras-chave: capacidade de campo, condutividade hidraulica, ponto de murcha permanente, umidade do solo, solos tropicais</description><identifier>ISSN: 1415-4366</identifier><identifier>DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v28n12e278960</identifier><language>eng</language><publisher>ATECEL--Associacao Tecnico Cientifica Ernesto Luiz de Oliveira Junior</publisher><subject>Biomes ; Hydrogeology ; Porosity ; Soil moisture</subject><ispartof>Revista brasileira de engenharia agrícola e ambiental, 2024-12, Vol.28 (12), p.1</ispartof><rights>COPYRIGHT 2024 ATECEL--Associacao Tecnico Cientifica Ernesto Luiz de Oliveira Junior</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>315,782,786,27931,27932</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Veloso, Mariana F</creatorcontrib><creatorcontrib>Rodrigues, Lineu N</creatorcontrib><creatorcontrib>Filho, Elpidio I. 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Key words: field capacity, hydraulic conductivity, permanent wilting point, soil moisture, tropical soils O bioma Cerrado e uma estrategica regiao para a agricultura brasileira e a obtencao de propriedades fisico-hidricas do solo e fundamental para a compreensao da dinamica de agua no solo e o seu impacto na produtividade. Contudo, a carencia e a dificuldade de obter tais propriedades abre a oportunidade de uso de funcoes de pedotransferencia (FPTs). Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi desenvolver FPTs utilizando regressao linear multipla para estimativa da condutividade hidraulica do solo saturado (Ks) e da umidade do solo nas tensoes de 0, 6, 10, 33, 100 e 1.500 kPa para o bioma Cerrado. Para isto, dois diferentes conjuntos de dados preditores foram utilizados. 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In the context, the objective of the present study was to develop PTFs using multiple linear regression to estimate hydraulic conductivity of the saturated soil (Ks) and soil moisture at tensions of 0, 6, 10, 33, 100, and 1,500 kPa for the Cerrado biome. For this, two different predictor datasets were used. Dataset 1 consists of sand, silt, clay, bulk density, particle density, total porosity, microporosity, and macroporosity, and dataset 2 consists of the variables in dataset 1 plus soil moisture at field capacity (FC) and soil moisture at the permanent wilting point (PMP). Dataset 2 presented the best performance compared to Dataset 1 for estimating Ks and soil moisture, highlighting the importance of moisture in FC and PWP as predictors in the development of PTFs. However, the PTFs developed for Ks presented a low predictive capacity in all predictor datasets, unlike the soil moistures that presented high precision, with R (2) greater than 0.8 and errors close to zero. 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