Banca de QUALIFICAÇÃO: LISETH TATIANA CALVACHE LEGARDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LISETH TATIANA CALVACHE LEGARDA
DATA: 19/11/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Anfiteatro do DRH (híbrido)
TÍTULO:

Desenvolvimento e Avaliação de Funções de Pedotransferência Baseadas em Aprendizado de Máquina para Solos Tropicais

PALAVRAS-CHAVES:

Retenção de água; Propriedades hidráulicas; Curva de retenção; Porosidade do solo.

PÁGINAS: 64
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Engenharia Agrícola
SUBÁREA: Engenharia de Água e Solo
RESUMO:

O conhecimento da retenção de água no solo é fundamental para aplicações relacionadas à hidrologia, ao manejo da irrigação e à compreensão do comportamento físico-hídrico dos solos. Entretanto, sua determinação direta pode demandar tempo, equipamentos e procedimentos laboratoriais específicos. Nesse contexto, este trabalho terá como objetivo desenvolver, ajustar e avaliar funções de pedotransferência para estimar a retenção de água em solos tropicais altamente intemperizados, considerando diferentes conjuntos de variáveis preditoras, domínios de treinamento e métodos de modelagem. Será utilizada uma base de dados integrada a partir de diferentes fontes nacionais e internacionais, contendo informações físicas, químicas e hidráulicas do solo. Inicialmente, serão desenvolvidas funções pontuais para estimar o conteúdo volumétrico de água nos potenciais matriciais de 10, 33, 100, 500 e 1500 kPa. Posteriormente, serão desenvolvidas funções paramétricas para estimar os parâmetros de modelos matemáticos da curva de retenção. Serão avaliadas três arquiteturas de variáveis preditoras, com incorporação progressiva de textura, densidade do solo, porosidade total e carbono orgânico. A modelagem será realizada por meio de Regressão Linear Múltipla, Random Forest, XGBoost e Redes Neurais Artificiais, considerando estratégias de treinamento especializada e generalista. O desempenho dos modelos será avaliado utilizando conjuntos de dados independentes e diferentes métricas estatísticas, com validação específica em Latossolos. Ao final, os modelos selecionados serão integrados a uma ferramenta computacional desenvolvida em Python, destinada a facilitar a estimativa e a representação das propriedades hidráulicas avaliadas.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FREDERICO CARLOS MARTINS DE MENEZES FILHO - UFV (Membro)
Externo à Instituição - MATEUS ALEXANDRE DA SILVA - UFCIMG (Suplente)
Interno - ADRIANO VALENTIM DIOTTO (Membro)
Interno - LIVIA ALVES ALVARENGA (Suplente)
Interno - MARINA NEVES MERLO - UFLA (Membro)
Presidente - MICHAEL SILVEIRA THEBALDI (Membro)