Modelagem multivariada e inteligência artificial para a predição de indicadores de qualidade do solo na recuperação de latossolos degradados sob cultivo de Mabea fistulifera e Eucalyptus urograndis

Abstract

A degradação de Latossolos tropicais representa um desafio crítico para programas de recuperação ambiental, especialmente em áreas submetidas a perturbações severas, como a construção de hidrelétricas. Neste contexto, este trabalho avaliou a recuperação física e química de um Latossolo Vermelho distrófico degradado, por meio do plantio de Mabea fistulifera (espécie nativa) e Eucalyptus urograndis (espécie exótica), associados a doses crescentes de composto orgânico e adubação mineral. O experimento foi conduzido em área degradada, considerada como “área de empréstimo” fornecido para Usina Hidrelétrica de Ilha Solteira, representando um cenário real de perda estrutural e funcional do solo. Foram monitorados atributos físicos (densidade, porosidade total, macro e microporosidade, distribuição de poros, infiltração de água) e químicos (matéria orgânica, pH, acidez potencial, CTC, Ca, Mg, K, P, saturação por bases). Para interpretar a complexidade dos dados, foi empregada uma abordagem integrada de Análise de Componentes Principais (ACP) e Redes Neurais Probabilísticas (RNP), permitindo sintetizar variáveis e identificar probabilisticamente os tratamentos mais eficientes na recuperação do solo. Os resultados indicaram que Mabea fistulifera, especialmente quando combinada com 20 Mg ha⁻¹ de composto orgânico, promoveu melhorias substanciais na estrutura e fertilidade do solo, com aumento de matéria orgânica, macroporosidade, capacidade de troca catiônica e infiltração, e redução da densidade do solo, aproximando o sistema de condições edáficas consideradas ótimas pelo modelo ACP+RNP. Eucalyptus urograndis apresentou desempenho inferior, sobretudo nos atributos físicos. O estudo evidencia que a integração entre espécies nativas, insumos orgânicos e modelagem multivariada é eficaz para restaurar a funcionalidade de Latossolos degradados, oferecendo subsídios técnicos robustos para programas de recuperação em ambientes tropicais.

The degradation of tropical Oxisol represents a critical challenge for environmental restoration programs, especially in areas subjected to severe disturbances such as hydroelectric construction. In this context, the present study evaluated the physical and chemical recovery of a degraded dystrophic Red Oxisol through the planting of Mabea fistulifera (native species) and Eucalyptus urograndis (exotic species), combined with increasing doses of organic compost and mineral fertilization. The experiment was conducted in a degraded area classified as a “borrow area” used for the Ilha Solteira Hydroelectric Plant, representing a real scenario of structural and functional soil loss. Physical (bulk density, total porosity, macro- and microporosity, pore-size distribution, water infiltration) and chemical attributes (organic matter, pH, potential acidity, CEC, Ca, Mg, K, P, base saturation) were monitored. To interpret the complexity of the dataset, an integrated approach combining Principal Component Analysis (PCA) and Probabilistic Neural Networks (PNN) was applied, allowing variable synthesis and probabilistic identification of the most efficient treatments for soil recovery. The results showed that Mabea fistulifera, especially when combined with 20 Mg ha⁻¹ of organic compost, promoted substantial improvements in soil structure and fertility, with increases in organic matter, macroporosity, cation exchange capacity, and water infiltration, and reductions in bulk density, bringing the system closer to the optimal edaphic conditions defined by the PCA+PNN model. Eucalyptus urograndis exhibited lower performance, particularly in physical attributes. The study demonstrates that the integration of native species, organic inputs, and multivariate modeling is an effective strategy for restoring the functionality of degraded Oxisol, providing robust technical support for restoration programs in tropical environments.

La degradación de Ferralsoles tropicales representa un desafío crítico para los programas de recuperación ambiental, especialmente en áreas sometidas a perturbaciones severas, como la construcción de represas hidroeléctricas. En este contexto, este estudio evaluó la recuperación física y química de un Ferralsol Rojo distrófico degradado mediante el cultivo de Mabea fistulifera (especie nativa) y Eucalyptus urograndis (especie exótica), combinados con dosis crecientes de compost orgánico y fertilización mineral. El experimento se llevó a cabo en un área degradada clasificada como “área de préstamo” utilizada para la Central Hidroeléctrica de Ilha Solteira, representando un escenario real de pérdida estructural y funcional del suelo. Se monitorearon atributos físicos (densidad aparente, porosidad total, macro y microporosidad, distribución de poros, infiltración de agua) y químicos (materia orgánica, pH, acidez potencial, CIC, Ca, Mg, K, P, saturación de bases). Para interpretar la complejidad del conjunto de datos, se aplicó un enfoque integrado basado en el Análisis de Componentes Principales (ACP) y Redes Neuronales Probabilísticas (RNP), lo que permitió sintetizar variables e identificar probabilísticamente los tratamientos más eficientes para la recuperación del suelo. Los resultados indicaron que Mabea fistulifera, especialmente cuando se combinó con 20 Mg ha⁻¹ de compost orgánico, promovió mejoras sustanciales en la estructura y fertilidad del suelo, con aumentos en la materia orgánica, macroporosidad, capacidad de intercambio catiónico e infiltración de agua, y reducción de la densidad aparente, aproximando el sistema a condiciones edáficas óptimas según el modelo ACP+RNP. Eucalyptus urograndis presentó un desempeño inferior, especialmente en los atributos físicos. El estudio demuestra que la integración de especies nativas, enmiendas orgánicas y modelado multivariado constituye una estrategia eficaz para restaurar la funcionalidad de Ferralsoles degradados, proporcionando un soporte técnico sólido para programas de recuperación en ambientes tropicales.