Anais do XXXV Congresso Brasileiro de Ciência do Solo

FÓSFORO DA SERAPILHEIRA ACUMULADA ESTIMADO POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

MARCOS VINICIUS WINCKLER CALDEIRA⁽¹⁾; ROBERTO RORRAS DOS SANTOS MOURA⁽²⁾; DANIEL HENRIQUE BREDA BINOTI⁽²⁾; PAULO HENRIQUE DE SOUZA⁽²⁾; WILLIAM MACEDO DELARMELINA⁽²⁾; KALLIL CHAVES CASTRO⁽²⁾;
1 - UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO; 2 - UFES;

O Brasil tem utilizado o eucalipto como principal fonte de consumo de madeira para o uso industrial, a influência desse crescimento no setor florestal despertou um crescente interesse em avaliar a importância de seus possíveis efeitos nos atributos do solo. O objetivo foi propor, construir e validar um modelo para estimar a quantidade de P da serapilheira acumulada em povoamentos de eucalipto por meio da utilização de redes neurais artificiais. Foi utilizado um banco de dados obtidos em um plantio comercial de eucalipto situado no município de Aracruz, estado do Espírito Santo, nos quais foram coletados em 4 parcelas (30 x 30m), com três idades (10, 11 e 12 anos), separado em três frações (folhas; galhos/casca; total). Para o treinamento e generalização da RNA, foi utilizado o tipo Multilayer Perceptron (MLP), como Função de Ativação Sigmoidal, na camada oculta e de saída, como algoritmo o resilient propagation. Para o treinamento e avaliação das redes foi utilizado o software NeuroForest 3.3. Testaram-se as configurações, e obtiveram-se coeficientes de correlação superiores a 0,88 no treinamento e 0,89 na generalização. As RNA podem ser utilizadas de maneira eficiente para estimar a quantidade de P na serapilheira acumulada em povoamentos Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis.

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