Orientador: Zigomar Menezes de Souza

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola

Resumo: Os sistemas agroflorestais (SAFs) vem sendo utilizados como tecnologia alternativa ao modelo agrícola convencional, visando a produção de alimentos saudáveis aliada à recuperação de ecossistemas degradados. O desenvolvimento de sistemas capazes de ocupar áreas extensas preservando os...

Resumo: Os sistemas agroflorestais (SAFs) vem sendo utilizados como tecnologia alternativa ao modelo agrícola convencional, visando a produção de alimentos saudáveis aliada à recuperação de ecossistemas degradados. O desenvolvimento de sistemas capazes de ocupar áreas extensas preservando os princípios ecológicos, no entanto, ainda é um desafio. O objetivo do trabalho foi avaliar a qualidade do solo a partir da análise multivariada de components principais (ACP) e predizer o estoque de carbono por meio do modelo Random Forest em dois modelos de SAFs desenvolvidos para produção em larga escala, comparativamente a uma área de pasto e a um fragmento florestal em processo de regeneração natural. O experimento foi realizado em sistemas produtivos previamente implantados no município de Itirapina, SP, região de transição entre os biomas Mata Atlântica e Cerrado, em área de Neossolo Quartzarênico. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado, com quatro tratamentos: (i) SAF1 - sistema desenhado para pecuária; (ii) SAF2 - sistema desenhado para fruticultura; (iii) pasto; e (iv) mata - fragmento florestal em regeneração natural. As coletas de solo foram realizadas nas profundidades de 0,00-0,05, 0,05-0,10, 0,10-0,20 e 0,20-0,40 m, a partir da abertura de trincheiras. Os atributos do solo avaliados foram a densidade e porosidade do solo, estabilidade de agregados (DMP), pH, fósforo disponível (P), cátions trocáveis (Ca2+, Mg2+ e K+), acidez potencial (H++Al3+), capacidade de troca catiônica (CTC), saturação de bases (V%), matéria orgânica do solo (MOS), estoque de carbono (C) e estoque de nitrogênio (N). Os resultados demonstraram que os sistemas agroflorestais desenvolvidos para produção em larga escala foram eficientes em melhorar os atributos químicos e físicos que refletem a qualidade do solo, especialmente nas camadas mais superficiais nas leiras de plantio, superando o processo natural de regeneração. A análise preditiva por meio do modelo Random Forest demonstrou que o estoque de nitrogênio e o sistema de uso do solo são as variáveis mais importantes para prever o estoque de carbono a partir de variáveis físico-químicas do solo

Abstract: Agroforestry systems (AFSs) have been used as an alternative technology to the conventional agricultural model to produce healthy food with the advantage of promoting recovery of degraded lands. However, how to apply this technology to large areas is still a challenge. The aim of this work...

Abstract: Agroforestry systems (AFSs) have been used as an alternative technology to the conventional agricultural model to produce healthy food with the advantage of promoting recovery of degraded lands. However, how to apply this technology to large areas is still a challenge. The aim of this work was to evaluate the soil quality using the principal component analysis (PCA) and to predict the carbon stock through the Random Forest model in two AFSs developed for large scale production, compared to a pasture area and to a forest fragment in natural regeneration process. The experiment was carried out in a pre-existent AFS in Itirapina, state of SP, Brazil, in transition region between the Mata Atlântica and Cerrado biomes, at an Entisol Quartzipsamment area. We used a completely randomized experimental design, four treatments, and six repetitions. The defined treatments consisted of the following: (i) Agroforestry system developed for livestock, (ii) Agroforestry system developed for fruit culture, (iii) Conventional pasture, and (iv) Forest fragment. Soil samples were collected at depths of 0.00-0.05, 0.05-0.10, 0.10-0.20 and 0.20-0.40 m, from the opening of trenches. The soil attributes evaluated were soil density, porosity, aggregate stability, pH, available phosphorus (P), exchangeable cations (Ca2+, Mg2+ e K+), potential acidity (H++Al3+), cation exchange capacity (CEC), base saturation (V%), soil organic matter (SOM), carbon stock (C) and nitrogen stock (N). Results indicate that the agroforestry systems developed for large scale production were efficient in improving the chemical and physical attributes that reflect the soil quality, especially in the more superficial layers at the planting windrows, surpassing the natural regeneration process. Predictive analysis using the Random Forest model showed that the nitrogen stock and the land use system are the most important variables to predict the carbon stock from soil physicochemical variables

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