Caracterização da relação espaço-temporal da emissão de co2 do solo em áreas de eucalipto e silvipastoril com o uso de aprendizado de máquina - Silva, Renata Amaral da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
Embora exista um processo natural que ocorre no solo associado a perda de carbono, a emissão de CO2 (FCO2) e a ciclagem de nutrientes, a conversão da vegetação nativa para áreas agrícolas tende inicialmente a acelerar este processo, alterando o equilíbrio ecossistêmico antes ali existente. Contudo, dependendo do manejo e do tempo de conversão dessas áreas, esses sistemas futuramente podem se tornar mais conservacionista em termos da dinâmica do carbono, apresentando potencial tanto para estocar quanto estabilizar esse carbono no solo, resultando em menores taxas de respiração do solo. Diante deste contexto, com o presente estudo objetivou-se avaliar a relação das variações espaço-temporais dos fatores controladores da FCO2 em solos de Cerrado em sistemas agrícolas sob reflorestamento. O experimento foi conduzido na Fazenda da UNESP, Campus de Ilha Solteira, no município de Selvíria-MS. Em áreas adjacentes sob solo Latossolo Vermelho (Haplic Acrustox). O estudo foi conduzido em florestas plantadas de Eucalyptus camaldulensis (EU) e área de sistema silvipastoril (SSP) (M. Urundeuva e Brachiaria decumbens), para a avaliação da FCO2, temperatura (Ts) e umidade do solo (Us), carbono orgânico, grau de humificação da matéria orgânica (Hlifs) e demais atributos químicos e físicos do solo. Foram cinco dias de avaliação da FCO2 no manejo EU (17/02, 15/03, 03/06, 10/06 e 17/06) e SSP (22/02, 17/03, 03/06, 10/06 e 17/06 e as relações entre a emissão nesses dias com os atributos do solo coletado ao final dessas avaliações foram previstas por aprendizado de máquina com algoritmo Random Forest (RF). No solo sob plantio de EU as médias diárias da FCO2 variaram ao longo do tempo, houve baixa variação na umidade do solo (10,7 a 12,8%) ao longo do período. Quando realizada a análise de correlação observou-se efeito significativo (p<0,05) somente entre a FCO2 e a temperatura do solo (r= 0,53; p<0,05). O sistema SSP também apresentou variabilidade nas taxas de emissões, os valores médios diários da FCO2 no sistema SSP também apresentaram correlação linear positiva com os valores da temperatura do solo (r= 0,80; p<0,05). O solo sob sistema EU apresentou maior fertilidade em relação ao solo sob sistema SSP quando observamos as médias de P, Ca, Mg e V%, além de menor acidez do solo (H+Al e Al), consequentemente esse solo apresentou maior teor de matéria orgânica (31,31 g dm- III 3) e estoque de carbono (21,75 Mg ha-1). Os resultados também demonstram que o modelo RF foi eficaz na previsão da variabilidade espaço-temporal da FCO2, sugerindo que o manejo do solo e as condições climáticas são fatores determinantes para as emissões de CO2. Os melhores atributos para o mapeamento da FCO2 incluem a Ds, H+Al, Ts e Ca para a área de EU. Para área de SSP foram soma de bases, Ts, estoque de carbono e microporosidade. Esses atributos do solo são essenciais para explicar a FCO2 e oferecem um caminho promissor para futuras investigações.

Although there is a natural process in the soil associated with carbon loss, CO2 emission (FCO2), and nutrient cycling, converting native vegetation to agricultural areas tends to initially accelerate this process, altering the ecological balance previously existing there. However, depending on the management and the conversion time of these areas, these systems may eventually become more conservative in terms of carbon dynamics, showing potential to both store and stabilize this carbon in the soil, resulting in lower soil respiration rates. Given this context, the present study aimed to evaluate the relationship between the spatio-temporal variations of the controlling factors of FCO2 in Cerrado soils in agricultural systems under reforestation. The experiment was conducted at the UNESP Farm, Campus of Ilha Solteira, in the municipality of Selvíria-MS, in adjacent areas under Red Latosol (Haplic Acrustox). The study was conducted in planted forests of Eucalyptus camaldulensis (EU) and in a silvopastoral system area (SSP) (M. Urundeuva and Brachiaria decumbens), to assess FCO2, soil temperature (Ts), and moisture (Us), organic carbon, degree of humification of organic matter (Hlifs), and other chemical and physical soil attributes. There were five days of FCO2 assessment in the EU management (17/02, 15/03, 03/06, 10/06, and 17/06) and SSP (22/02, 17/03, 03/06, 10/06, and 17/06), and the relationships between emissions on these days with the soil attributes collected at the end of these evaluations were predicted by machine learning with the Random Forest (RF) algorithm. In the soil under EU planting, daily averages of FCO2 varied over time, with low variation in soil moisture (10.7 to 12.8%) throughout the period. When correlation analysis was performed, a significant effect (p<0.05) was observed only between FCO2 and soil temperature (r= 0.53; p<0.05). The SSP system also showed variability in emission rates, and the average daily FCO2 values in the SSP system also showed a positive linear correlation with soil temperature values (r= 0.80; p<0.05). The soil under the EU system showed higher fertility compared to the soil under the SSP system when observing the averages of P, Ca, Mg, and V%, in addition to lower soil acidity (H+Al and Al), consequently, this soil presented a higher content of organic matter (31.31 g dm-3) and carbon stock (21.75 Mg ha-1). The results also demonstrate that the RF model was effective in predicting the spatio-temporal variability of FCO2, suggesting that soil management and climatic conditions are determining factors for CO2 emissions. The best attributes for mapping FCO2 include Ds, H+Al, Ts, and Ca for the EU area. For the SSP area, base sum, Ts, carbon stock, and microporosity were included. These soil attributes are essential for explaining FCO2 and offer a promising path for future investigations.
Characterization of the spatio-temporal relationship of soil co2 emissions in eucalyptus and silvopastoral areas using machine learning
Keywords: biodiversidade; conservação do solo; carbono; efeito estufa