Banca de DEFESA: MIKAELLA MEIRA MONTEIRO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MIKAELLA MEIRA MONTEIRO
DATA: 31/01/2024
HORA: 08:00
LOCAL: DCS-02
TÍTULO:

Predição da adsorção de P e matéria orgânica do solo utilizando dados de fluorescência de raios X portátil e imagens digitais

 

PALAVRAS-CHAVES:

sensores proximais, machine learning, cor do solo, imagens digitais, solos tropicais   

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
SUBÁREA: Ciência do Solo
ESPECIALIDADE: Química do Solo
RESUMO:

O fósforo (P) é um importante macronutriente para as plantas e, apesar de ser um dos menos requeridos, é o nutriente que mais limita a produção agrícola em solos tropicais. Nesses solos, o P natural é comumente encontrado em baixas concentrações disponíveis. Além disso, o P adicionado via fertilizantes pode ser fortemente adsorvido aos coloides, reduzindo a disponibilidade para as plantas.  Os métodos analíticos convencionalmente adotados para a determinação dos mecanismos envolvidos na adsorção de P e disponibilidade, são caros, demorados e utilizam uma série de reagentes químicos, além da geração de resíduos poluentes. Nesse sentido, o desenvolvimento de novos métodos que sejam mais rápidos e de baixo custo se mostram como alternativas promissoras para o estudo do P em solos tropicais. Considerando que a dinâmica do P em solos é dependente da composição da fase mineral e orgânica, este trabalho teve como hipótese que os dados obtidos com fluorescência de raios X portátil (pXRF) os quais refletem a composição elementar total, acrescidos da cor do solo que também reflete a composição mineral e orgânica, podem ser úteis para a predição do comportamento sortivo e disponibilidade de P em solos tropicais.  Diante disto, o objetivo deste trabalho foi combinar os valores dos teores totais de elementos químicos obtidos via pXRF com atributos de cor, obtidos por meio de smartphones e sensor de cor Nix Pro, para a predição da adsorção de P em solos agrícolas do estado de Minas Gerais. Foram utilizadas 111 amostras de solo provenientes de áreas agrícolas do estado de Minas Gerais. Todas as amostras foram levadas para laboratório para determinação dos atributos indicadores de fertilidade. Para as análises via pXRF, as mesmas amostras foram acondicionadas em potes plásticos fechados com filme Prolene® (6µm). Para a determinação dos atributos de cor, foram obtidas imagens utilizando smartphones com os sistemas iOS e Android e, também, com um sensor de cor portátil chamado Nix Pro Color Sensor. Posteriormente, as mesmas amostras foram submetidas aos ensaios de adsorção de P e, também, à determinação do P disponível em solução Mehlich-1 e P remanescente (P-rem). Os dados do ensaio de adsorção de P foram ajustados ao modelo de Langmuir para a obtenção dos parâmetros capacidade máxima de adsorção de P (CMAP) e constante de Langmuir (Kd). Os valores de CMAP variaram de 37 a 3.333 mg kg^-1. O P-rem variou de 0,1 a 58 mg L^-1. A combinação dos resultados obtidos via pXRF e das varáveis de cor, permitiu o desenvolvimento de modelos acurados para predição da CMAP (R²=0,69 e RPD=1,71), P-rem (R²=0,81 e RPD=2,20), P-disponível (R²=0,85 e RPD=2,58). Portanto, a combinação de dados de pXRF com imagens de smartphone demonstrou potencial para predição de atributos agrícolas importantes de solos de MG, podendo minimizar a necessidade de análises convencionais e facilitando a determinação rápida dos teores de P e da CMAP.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - RENATA ANDRADE (Membro)
Interno - LEONIDAS CARRIJO AZEVEDO MELO (Suplente)
Externo à Instituição - ENIO TARSO DE SOUZA COSTA - UFU (Suplente)
Externo ao Programa - CLEITON ANTONIO NUNES - DCA/ESAL (Membro)
Presidente - BRUNO TEIXEIRA RIBEIRO (Membro)