Espectrometria de fluorescência de raios x na caracterização e predição de atributos dos solos do planalto ocidental paulista
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Data
2022-05-18
Autores
Costa, Milene Moara Reis
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Understanding and quantitative design of elements quantified by X-Ray Fluorescence (XRF) and the spatial variability of soil properties are important for the development of specific management of soil and agricultural crops. Thus, the study was developed with the purpose of evaluating the potential of XRF in the quantification and mapping of Fe, Si, and Al in soils of the Western Paulista Plateau (WPP) soils. A total of 262 soil samples from the weathering of basaltic rock — Serra Geral (SG) and sandstone — Vale do Rio do Peixe (VRP) were collected in the 0.0–0.2 m layer. The total content of Fe, Si and Al was measured by XRF and compared by the traditional chemical method, sulfur digestion (H2SO4). Predictive measures were obtained by machine learning analysis — Randon Forest. The results were submitted to descriptive statistical and geostatistical analysis. The geostatistical technique allowed to describe the spatial distribution of Fe, Si and Al as a covariate factor of the lithological and mineralogical variation of the study area. Then, the maps obtained by each technique were compared to obtain the error map, that is, to assess how much a technique underestimates or overestimates the content and spatial variability of Fe, Si and Al. The X-ray fluorescence allows for quantification reliability of the total Fe, Si, and Al content of soils derived from lithological complexes in the Western Paulista Plateau. The total content of SiO2, Fe2O3, and Al2O3 determined by XRF is a safe pedoindicator of the chemical composition of the Basalt and sandstone rock. The Fe, Si, and Al contents obtained by XRF help identify different geological and pedological compartments and may be an alternative technique for the development of mapping of soil attributes for specific management purposes in large areas.
Resultados obtidos por Fluorescência de Raios-X (FRX) e a variabilidade espacial das propriedades do solo são importantes para o mapeamento de áreas de manejo específico do solo e das culturas agrícolas. Sendo assim, o estudo foi desenvolvido com o propósito de avaliar o potencial da FRX na quantificação e mapeamento de Fe, Si e Al em solos do Planalto Ocidental Paulista (POP) e na predição de atributos físicos, químicos e mineralógicos. Um total de 262 amostras de solos provenientes do intemperismo da rocha basáltica — Serra Geral (SG) e do arenito — Vale do Rio do Peixe (VRP) foram coletadas na camada 0,0–0,2 m. O conteúdo total de Fe, Si e Al foi mensurada por Fluorescência de raios-X e confrontada por método químico tradicional, a digestão sulfúrica (H2SO4). As medidas preditivas foram obtidas por análises de aprendizagem de máquinas — Random Forest e Regressão Linear Múltipla. Os resultados foram submetidos à análise estatística descritiva e geoestatística. A técnica geoestatística permitiu descrever a distribuição espacial de Fe, Si e Al como fator covariativo da variação litológica e mineralógica da área de estudo. A fluorescência de raios X permite a quantificação confiável do conteúdo total de Fe, Si e Al dos solos derivados de complexos litológicos no Planalto Ocidental Paulista. O conteúdo total de SiO2, Fe2O3 e Al2O3 determinado por FRX mostra-se pedoindicador seguro da composição química da rocha basalto e arenito. Os teores de Fe, Si e Al obtidos pela FRX auxiliar a identificação de diferentes compartimentos geológicos e pedológicos, podendo ser uma técnica alternativa para o desenvolvimento de mapeamento de atributos do solo para fins de manejo específico em grandes áreas. A regressão linear múltipla (RLM) e Random Forest (RF) foram testados para predizer textura, mineralogia da argila e química do solo. Os modelos foram usados para representar espacialmente os atributos em toda a área. Os dados elementares de FRX forneceram previsões confiáveis das variáveis estudas. Os modelos de RLM e RF foram sensíveis e similares na detecção da variabilidade espacial dos parâmetros químicos em solos sob as diferenças litológicas.
Resultados obtidos por Fluorescência de Raios-X (FRX) e a variabilidade espacial das propriedades do solo são importantes para o mapeamento de áreas de manejo específico do solo e das culturas agrícolas. Sendo assim, o estudo foi desenvolvido com o propósito de avaliar o potencial da FRX na quantificação e mapeamento de Fe, Si e Al em solos do Planalto Ocidental Paulista (POP) e na predição de atributos físicos, químicos e mineralógicos. Um total de 262 amostras de solos provenientes do intemperismo da rocha basáltica — Serra Geral (SG) e do arenito — Vale do Rio do Peixe (VRP) foram coletadas na camada 0,0–0,2 m. O conteúdo total de Fe, Si e Al foi mensurada por Fluorescência de raios-X e confrontada por método químico tradicional, a digestão sulfúrica (H2SO4). As medidas preditivas foram obtidas por análises de aprendizagem de máquinas — Random Forest e Regressão Linear Múltipla. Os resultados foram submetidos à análise estatística descritiva e geoestatística. A técnica geoestatística permitiu descrever a distribuição espacial de Fe, Si e Al como fator covariativo da variação litológica e mineralógica da área de estudo. A fluorescência de raios X permite a quantificação confiável do conteúdo total de Fe, Si e Al dos solos derivados de complexos litológicos no Planalto Ocidental Paulista. O conteúdo total de SiO2, Fe2O3 e Al2O3 determinado por FRX mostra-se pedoindicador seguro da composição química da rocha basalto e arenito. Os teores de Fe, Si e Al obtidos pela FRX auxiliar a identificação de diferentes compartimentos geológicos e pedológicos, podendo ser uma técnica alternativa para o desenvolvimento de mapeamento de atributos do solo para fins de manejo específico em grandes áreas. A regressão linear múltipla (RLM) e Random Forest (RF) foram testados para predizer textura, mineralogia da argila e química do solo. Os modelos foram usados para representar espacialmente os atributos em toda a área. Os dados elementares de FRX forneceram previsões confiáveis das variáveis estudas. Os modelos de RLM e RF foram sensíveis e similares na detecção da variabilidade espacial dos parâmetros químicos em solos sob as diferenças litológicas.
Descrição
Palavras-chave
Geoestatística, Mapeamento do solo, Mineralogia, Conservação do solo