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Autor(es): Santos, Alex Elpidio dos
Orientador: Antônio Carlos Andrade Gonçalves
Título: Qualidade da estimativa da umidade, utilizando TDR, em função da composição granulométrica e da densidade do solo
Título(s) alternativo(s): Quality of soil moisture estimate using TDR, as a function of soil granulometric composition and density
Banca: Maria Hermínia Ferreira Tavares - Unioeste
Banca: Paulo Sérgio Lourenço de Freitas - UEM
Banca: Roberto Rezende - UEM
Palavras-chave: Irrigação;Umidade do solo;TDR;Solo;Densidade do solo;Composição granulométrica;Região Noroeste do Paraná;Curvas de calibração da TDR;Granulometria;Parná (Estado);Brasil.;TDR calibration curves;Granulometry;Soil moisture;Paraná (State);Brazil.
Data do documento: 2013
Editor: Universidade Estadual de Maringá
Resumo: A estimativa da umidade do solo é de elevada importância para se tomar decisões técnicas e econômicas na agricultura irrigada. Dentre os métodos utilizados para determinar a umidade do solo, a técnica da Reflectometria no Domínio do Tempo (Time Domain Reflectometry - TDR) tem se destacado por permitir estimativas rápidas, de forma não destrutiva, e supostamente com elevada confiabilidade, possibilitando estabelecer, de maneira mais criteriosa, o momento mais adequado para se irrigar, bem como a quantidade de água a ser aplicada. Embora tenha sido aceito, nos primeiros anos de utilização da técnica, que um modelo universal pudesse ser empregado, diversos trabalhos têm demonstrado que esta técnica é suscetível à ação de variáveis relacionadas ao meio, o que torna imprescindível a realização de uma calibração. Este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes composições granulométricas do solo, em diferentes valores de densidade, sobre as curvas de calibração. Amostras foram obtidas em três posições em uma topossequência: no topo da encosta, no fundo do vale e em uma posição intermediária, o que acarretou uma variação de conteúdo de argila de 10% a 70%. Verificou-se que a variação da composição granulométrica influenciou a calibração da TDR, evidenciando, dessa forma, que a qualidade de um modelo único é inaceitável. Observou-se ainda que os indicadores de avaliação mais recentemente utilizados foram pouco hábeis para descrever a qualidade do ajuste dos modelos. A análise de resíduos dos modelos revela que um modelo, mesmo apresentando ajuste considerado ótimo pelos indicadores de avaliação, pode apresentar erros de estimativa da água disponível no solo da ordem de 50%. Concluiu-se, portanto, que a incorporação de variáveis físicas do solo, tais como a textura e densidade do solo, ao modelo, promove estimativas de umidade mais próximas da realidade.
Abstract: Soil moisture estimate is highly important to make technical and economical decisions in irrigated agriculture. Among the methods used to measure the soil moisture, the Time Domain Reflectometry (TDR) technique stands out because it allows quick, nondestructive estimates, and supposedly with high reliability. It allows establishing with more accuracy the appropriate moment to irrigate, as well as the right amount of water to be applied. Although it was accepted in the early years of use of the technique that a universal model could be employed, several studies have shown that this technique is susceptible to soil related variables, which makes it essential to carry out a calibration. This study aimed to evaluate the effect of different granulometric compositions at different density values on the calibration curves. Samples were taken at three positions in a toposequence: at the top of the slope, at the bottom of the valley and in an intermediate position, which led to a clay content variation of 10% to 70%. It was verified that the granulometric composition variation influenced the TDR calibration, showing that the quality of a single model is unacceptable. It was also observed that the most recent assessment indicators used were not capable enough to describe the quality of the model adjustment. Residual analysis of the models shows that a model with an adjustment considered optimal by the evaluation indicators can display errors of available soil water estimation in the order of 50%. It was concluded therefore that the incorporation of physical variables of the soil, such as texture and soil density, to the model promotes moisture estimates closer to reality.
URI: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/1293
Aparece nas coleções:2.1 Dissertação - Ciências Agrárias (CCA)

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