Previsão da Variabilidade da Emissão de CO2 do Solo em Áreas de Cana-de-Açúcar Utilizando Redes Neurais Artificiais

Abstract

O dióxido de carbono (CO2) é considerado um dos principais gases do efeito estufa adicional e contribui significativamente para as mudanças climáticas globais. Áreas agrícolas oferecem uma oportunidade para mitigar esse efeito, uma vez que, dependendo de seu uso e manejo, são capazes de armazenar grandes quantidades de carbono, retirando-as da atmosfera. A produção de CO2 no solo é resultado de processos biológicos, como a decomposição da matéria orgânica e respiração de raízes e organismos do solo, fenômeno chamado de emissão de CO2 do solo (FCO2). O objetivo deste trabalho foi utilizar as redes neurais artificiais para estudo e previsão de padrões espaço-temporais da emissão de CO2 do solo em áreas de cana-de-açúcar em sistema de cana crua, colheita mecanizada, quando grandes quantidades de palhas são depositadas sobre a superfície do solo. Valores de FCO2 foram coletados em áreas de cultivo comercial no Sudeste do Estado de São Paulo, registrados por meio do sistema LI-8100, em gradeados amostrais para determinação da variabilidade espaçotemporal de FCO2, e atributos físicos e químicos do solo. Foram utilizados dados referentes a estudos realizados nos anos de 2008, 2010 e 2012, no período após a operação de colheita mecânica da cultura. Uma rede neural Perceptron Multi-Camadas via algoritmo backpropagation foi aplicada para estimar a emissão de FCO2 do ano de 2012, utilizando os dados referentes aos anos de 2008 e 2010 para treinamento da rede neural. A rede neural inicialmente apresentou um MAPE de 18,3852 coeficiente de determinação R2 de 0,9188. Os dados obtidos do FCO2 observado e do FCO2 estimado apresentam moderada dependência espacial, e pelos mapas do padrão espacial do fluxo de CO2 é observado que a rede neural apresentou considerável similaridade com os dados observados, identificando os pontos característicos de maior emissão como também os de menor emissão de CO2. Portanto, os resultados indicam que a rede neural artificial pode fornecer estimativas com confiabilidade para a avaliação de FCO2 a partir de dados de atributos físicos e químicos do solo, sendo capaz de caracterizar a variabilidade espaçotemporal desse atributo em áreas de cana-de-açúcar, sob o sistema de cana crua no Sudeste do Estado de São Paulo.

Carbon dioxide (CO2) is considered one of the main gases additional greenhouse effect and contributes significantly to global climate change. Agriculture areas offer an opportunity to mitigate this effect, since, depending on its use and handling, are capable of storing large amounts of carbon, removing them from the atmosphere. The CO2 production in soil is the result of biological processes such as the decomposition of organic matter and breathing roots and soil organisms, a phenomenon called soil CO2 emissions (FCO2). The aim of this study was to use artificial neural networks to study and forecast patterns spatiotemporal of soil CO2 emission in areas of sugarcane in raw cane system, mechanical harvesting, when large amounts of straw are deposited on soil surface. FCO2 values were collected in areas of commercial cultivation in southeastern of the state of São Paulo, registered through the LI-8100 system, sample grilles for determining the spatiotemporal variability of FCO2, and physical and chemical soil properties. The used data were from studies conducted in the years 2008, 2010 and 2012, in the period after the mechanical harvesting operation culture. A Multilayer Perceptron neural network with backpropagation algorithm was applied to estimate the emission of FCO2 in the year 2012, using data from the years 2008 and 2010 to the neural network training. The neural network initially presented a MAPE of 18.3852 and determination coefficient R2 of 0.9188. Data obtained from the observed FCO2 and FCO2 estimated present moderate spatial dependence, and observing the maps of the spatial pattern of the CO2 flow show that neural network presents considerable similarity to the observed data, identifying the higher and lower characteristic points of CO2 emissions. Therefore, the results indicate that the artificial neural network can provide reliability for the evaluation of FCO2 from data of physical and chemical soil properties, being able to describe the spatiotemporal variability of this attribute in sugarcane fields, under the crude cane system in the southeastern of the state of São Paulo.