Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Soil water retention stems from the action of attractive forces manifested by adsorption and capillary phenomena. Matric potential (ψ) expresses the soil water retention energy, which varies according to water content and is described by soil water retention curve (SWRC). The experimental obtainment of SWRC is difficult and costly, therefore, the use of pedotransfer functions (PTF) is preferred, because PTF estimate SWRC (or part of it) from other soil properties related to water retention. The use of available PTFs is limited for being calibrated from a particular set of soils and/or for not being able to represent the effect of structural changes (e. g. bulk density (Bd)) on water retention. Thus, the aim of this study is to propose and evaluate a mathematical model to estimate the volumetric moisture based on the specific surface area (SSA) and on the integration of the effect of the Bd with a physicoempirical parameter (fa). SWRCs were obtained experimentally from soils with different particle size and Bd variations were simulated by samples prepared in metal cylinders. The SSA was estimated by particle size distribution curve. Dependence of fa on ψ, SSA and Bd was described by Van Genuchten (1980) sigmoidal model, while the effect of SSA and Bd was incorporated in parameters of this same sigmoidal model by graphical and sensibility analysis. The estimates of the model were compared with the literature FPTs estimates for the same data set. Initially, the results showed that samples prepared in the laboratory did not ensure consistent experimental data of SWRC. This finding masked the model predictive ability. However, it is clear that the proposed FPT coherently described the effect of SSA and Bd with adsorption and capillarity phenomena, complying with the study purpose. In addition, the physicoempirical consistency of SSA and Bd with parameters of the Van Genuchten (1980) sigmoidal model allowed a better predictive performance compared to literature PTFs. In a broader sense, results reinforce the idea that models which mechanistically explore the relationship between predicted and predictor variables are more efficient in estimating the magnitude of the natural soil processes. and Bd was incorporated in parameters of this same sigmoidal model by graphical and sensibility analysis. The estimates of the model were compared with the literature FPTs estimates for the same data set. Initially, the results showed that samples prepared in the laboratory did not ensure consistent experimental data of SWRC. This finding masked the model predictive ability. However, it is clear that the proposed FPT coherently described the effect of SSA and Bd with adsorption and capillarity phenomena, complying with the study purpose. In addition, the physicoempirical consistency of SSA and Bd with parameters of the Van Genuchten (1980) sigmoidal model allowed a better predictive performance compared to literature PTFs. In a broader sense, results reinforce the idea that models which mechanistically explore the relationship between predicted and predictor variables are more efficient in estimating the magnitude of the natural soil processes. / A retenção de água no solo decorre da atuação de forças atrativas que se manifesta por meio dos fenômenos de adsorção e capilaridade. O potencial matricial (ψ) expressa a energia com que a água está retida no solo, que varia com a umidade volumétrica (Uv) e é descrita pela curva de retenção de água no solo (CRAS). A obtenção experimental da CRAS é difícil e onerosa, o que motiva o uso de funções de pedotransferência (FPT), que estimam a CRAS (ou parte dela) a partir de propriedades do solo ligadas à retenção de água. As FPTs disponíveis são limitadas quanto à aplicação para solos diferentes dos quais foram calibradas ou por não conseguirem representar o efeito de mudanças estruturais (variação na densidade do solo (Ds)) sobre a retenção de água. Portanto, o objetivo deste estudo é propor e avaliar um modelo matemático para estimar a umidade volumétrica, baseado na área superficial específica (ASE) e na integração do efeito da Ds a partir de um parâmetro físico-empírico (fa). Experimentalmente, CRAS foram obtidas a partir de solos com diferente granulometria, para os quais variações de Ds foram simuladas por meio da confecção de amostras em cilindros metálicos. A ASE foi estimada por meio da curva granulométrica. A dependência de fa em relação às variáveis ψ, ASE e Ds, foi descrita pelo modelo sigmoidal de Van Genuchten (1980), enquanto o efeito da ASE e Ds foi incorporado aos parâmetros desse modelo sigmoidal por meio de análise gráfica e de sensibilidade. As estimativas do modelo proposto foram comparadas com estimativas de FPTs da literatura para o mesmo conjunto de dados. Inicialmente, verificou-se que, mesmo utilizando amostras confeccionadas em laboratório, a obtenção experimental da CRAS demonstrou-se, por vezes, inconsistente, o que mascarou a capacidade preditiva do modelo. Contudo, é possível afirmar que a FPT proposta foi capaz de descrever o efeito da ASE e da Ds de forma fisicamente coerente com os fenômenos de adsorção e capilaridade, cumprindo com a proposta deste estudo. Além disso, a consistência física-empírica entre ASE e Ds e os parâmetros de ajuste do modelo sigmoidal de Van Genuchten (1980) permitiram melhor desempenho preditivo comparado às FPTs da literatura. De forma mais ampla, os resultados reforçam a ideia de que modelos que explorem mecanisticamente a relação entre variáveis preditas e preditoras são mais eficientes na estimativa da magnitude dos processos naturais ligados ao solo.

Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-08-03T23:08:01Z No. of bitstreams: 1 JoiceCagliari.pdf: 1412838 bytes, checksum: 244299757ce9e71c1219d2018888f982 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-03T23:08:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoiceCagliari.pdf: 1412838 bytes, checksum: 244299757ce9e71c1219d2018888f982 (MD5) Previous issue date: 2010 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O fósforo remanescente consiste na concentração de fósforo que permanece em solução após a agitação por 1 hora de uma amostra de solo com solução de CaCl2 0,01 mol L-1 contendo 60 mg L-1 P. O valor de fósforo remanescente pode ser utilizado como um bom indicador da capacidade de sorção aniônica de um solo haja vista ser mais sensível a sua composição mineralógica do que ao teor de sua fração argila. No Brasil, a utilização agronômica do fósforo remanescente é contemplada no sistema oficial de recomendação de fertilizantes e corretivos do Estado de Minas Gerais. O objetivo principal deste estudo foi o de desenvolver uma função de pedotransferência que permitisse estimar com razoável exatidão o valor de fósforo remanescente de solos representativos do Estado de São Paulo, a partir de outros atributos químicos de mais simples e/ou rotineira determinação laboratorial. Nesse contexto, duas funções de pedotransferência foram desenvolvidas com base em redes neurais artificiais (RNA) e análises de regressão linear múltipla (RLM), utilizando um banco de dados constituído por propriedades físicas e químicas de solos amostrados em diferentes localidades do Estado de São Paulo. As redes alimentadas adiante com múltiplas camadas foram utilizadas para desenvolver a função de pedotransferência baseada em RNA e a topologia foi determinada a partir de experimentos sucessivos. Os critérios de escolha da melhor rede neural foram, simultaneamente, o desempenho na etapa de treinamento, medido por meio do erro quadrático médio, e a capacidade de generalização, avaliada por meio de análises estatísticas entre os valores de Prem estimados e determinados analiticamente. A topologia da rede que melhor estimou o fósforo remanescente foi [3 14 1], ou seja, três neurônios na camada de entrada, quatorze em uma única camada intermediária e um na camada de saída; a função de ativação utilizada foi a sigmoidal logística, os valores de entrada foram normalizados entre [0;1] e o algoritmo de aprendizagem utilizado foi o resilient backpropagation. As três variáveis da camada de entrada foram o valor de pH medido em solução de NaF 1 mol L-1 (pH NaF), a soma de bases trocáveis (SB) e o teor de alumínio trocável (Al3+), sendo as duas últimas determinadas rotineiramente em análises de solo e a primeira de mais fácil e rápida obtenção que o fósforo remanescente. A função de pedotransferência baseada em RLM foi desenvolvida considerando as mesmas variáveis de entrada utilizadas na função de pedotransferência baseada em RNA. A comparação entre os desempenhos obtidos, para um mesmo conjunto de validação, mostrou que as funções de pedotransferência baseadas em redes neurais apresentam estimativas mais exatas do fósforo remanescente. Apesar do conjunto de dados utilizado não ser suficientemente abrangente para o estabelecimento de uma função de pedotransferência definitiva para a estimativa do fósforo remanescente, os resultados do presente trabalho indicam como promissor o desenvolvimento de um massivo banco de dados por meio do aproveitamento dos resultados analíticos continuamente gerados pelos vários laboratórios brasileiros dedicados à avaliação da fertilidade do solo e que contemple os valores de fósforo remanescente e pH NaF. Tal banco de dados permitirá o desenvolvimento de uma função de pedotransferência baseada em redes neurais artificiais cuja utilização possibilitará o cálculo imediato de valores suficientemente exatos de fósforo remanescente com razoável economia de recursos financeiros que seriam empregados na análise de um grande número de amostras. / The remaining phosphorus consists of the P concentration that remains in solution after shaking for 1 hour a soil sample with 0.01 mol L-1 CaCl2 containing 60 mg L-1 P. The remaining phosphorus values can be used as suitable indicators of the soil capacity of anion sorption due to be more dependable on the soil mineralogy than on the soil clay content. In Brazil, the remaining phosphorus is used as an ancillary variable in the official guidelines for determining fertilizer and amender requirements of agricultural soils of the Minas Gerais state. The main goal of this research was to develop a pedotransfer function (PTF) capable of providing fairly accurate estimates of remaining phosphorus values of representative soils of the São Paulo state from often-determined soil chemical properties and/or from other ones of easier determination. In this context, two pedotransfer functions were developed by using artificial neural networks (ANN) and multiple regression analysis (MRA) applied to a database formed by values of soil chemical and physical properties derived from soil surveys previously carried out in different locations of the São Paulo state. The multi-layer feedforward neural networks approach was used for the development of the ANN-based PTF being its topology determined from successive experiments. The simultaneous criteria adopted for choosing the best neural network were the performance during the training stage, measured by the mean squared error, and its capacity of providing accurate Prem values, which was evaluated by using a validation database in which statistical comparisons were done between the measured and estimated Prem values. The topology of the network that provided the most accurate estimates of the remaining phosphorus was [3 14 1], i.e., three neurons at the input layer, fourteen at a unique hidden layer and one neuron at the output layer; further development features included the use of the sigmoid logistic model as activation function, the input of data normalized in the [0;1] interval and the use of the resilient backpropagation learning algorithm. The three variables at the input layer were the soil pH value measured in 1 mol L-1 NaF (pH NaF), the sum of exchangeable bases (SB) and the soil content of exchangeable aluminum (Al3+), being the two last ones usually determined in soil test laboratories whereas the pH NaF determination is easier than the remaining phosphorus one. The MRA-based PTF was developed considering the same input variables of the ANN-based one, i.e., pH NaF, SB and Al3+. The comparisons performed with a same validation database showed that the pedotransfer function developed from artificial neural networks provided more accurate estimates of remaining phosphorus values. Despite the database used for the PTF development not be so comprehensive for the establishment of a definitive pedotransfer function for estimating remaining phosphorus values, the results of the present research indicate as promising the development of a massive database from chemical results often obtained by the Brazilian laboratories dedicated to soil fertility evaluation and that includes Prem and pH NaF values. This database will allow the development of a comprehensive ANN-based pedotransfer function capable of not only calculating suitable Prem values for practical applications but also reducing the expenses related to the analyses of a great number of soil samples.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The preconsolidation pressure (σp) is obtained from the curve of the soil compression visual graphical form, mathematical or associating both and is an estimate of its load-bearing capacity. In order to remove the subjectivity of the visual graphical method is need for mathematical description (models using) of the compression curve. However, research results do not provide subsidies for the choice of a model whose σp represents well the resulting load-bearing capacity of soil, but if some model to represent, the σp should be a function of density and water content soil, other properties remain constant. The objective of this study was to understand the variability in the preconsolidation pressure caused by different models and options to adjust these models to the compression curve and evaluate the relationship of preconsolidation pressure with bulk density (Ds), volumetric water content (θ) and macroporisity (Ma) . For this, we performed the uniaxial compression test of 300 samples from a Hapludox, clayey, with wide variation Ds and θ. The preconsolidation pressure was determined by strictly mathematical, from the set of ten models, where seven of them consisted of variations of the model van Genuchten (1980) and others have been proposed by Friton (2001), Assouline (2002) and Gregory et al. (2006). The model proposed by Gregory and Friton possible to obtain the σp for only 62 and 56% of the curves, respectively, the variations of the model van Genuchten were enable the calculation of σp at least 90% of the curves. In three of the variations of the van Genuchten model, it was possible to get σp in 100% of the curves. The range of σp produced by the various options described in compression curve affects the physical significant of σp to represent the load bearing capacity of the soil. Likewise, Ds, θ and Ma, which influence the same load bearing capacity of the soil, not explained more than 58% of the variation of σp produced using different models. With the criteria used, it is not possible to choose one model over the other which allows to estimate more adequately by σp, the load bearing capacity of the soil, which limits the use of this parameter as an indicator for soil management agricultural. Given this result, it was investigated whether the percentage of deformation of the sample as a function of the applied loads would be more closely related to Ds, θ, and Ma was considered a safe limit of deformation of the physical viewpoint, that Ma deformation where the remains higher than 10%. The use of maintenance limit of 80% of voids index (Mεi) displaces the deformation to the plastic region of the curves of all the density ranges and therefore cannot be used for soil with structure more affected by compaction. The load to achieve a certain percentage (Mεi) is best explained by the variation of Ds and θ. The pedotransfer functions to load in Mεi between 85 and 87.5% resulted in higher coefficients of determination (0.74), having potential use of such values as critical limits to maintenance of porosity without degradation of soil physical quality. / A pressão de preconsolidação (σp) é obtida da curva de compressão do solo de forma gráfica visual, matemática ou associando ambas e é uma estimativa de sua capacidade de suporte de carga. A fim de se retirar a subjetividade do método gráfico visual, há necessidade de descrição matemática (uso de modelos) da curva de compressão. Porém, os resultados de pesquisa não fornecem subsídios para a escolha de um modelo cuja σp resultante represente, de maneira confiável, a capacidade de suporte de carga do solo. Entretanto, se algum modelo a representar, a σp deverá ser uma função da densidade e conteúdo de água do solo, mantidas constantes outras propriedades. O objetivo deste trabalho foi conhecer a variabilidade na pressão de preconsolidação provocada por diferentes modelos e opções de ajuste desses modelos à curva de compressão e avaliar a relação da pressão de preconsolidação com a densidade do solo (Ds), conteúdo volumétrico de água (θ) e macroporosidade do solo (Ma). Para isso, foi realizado o ensaio de compressão uniaxial para 300 amostras provenientes de um Latossolo Vermelho Distroférrico típico, com textura argilosa, com ampla variação Ds e θ. A pressão de preconsolidação foi determinada por meio estritamente matemático, a partir do ajuste de dez modelos, onde sete deles consistiram em variações do modelo de van Genuchten (1980) e os demais foram propostos por Friton (2001), Assouline (2002) e Gregory et al. (2006). Os modelos propostos por Gregory e Friton possibilitaram a obtenção da σp para apenas 62 e 56 % das curvas, respectivamente, já as variações do modelo de van Genuchten viabilizam o cálculo da σp para no mínimo 90 % das curvas. Em três das variações do modelo de van Genuchten, foi possível obter a σp em 100% das curvas. A variação da σp produzida pelas diferentes opções de descrição da curva de compressão compromete o significado físico da σp para representar a capacidade de suporte de carga do solo. Da mesma forma, Ds, θ e Ma, mesmo que influenciem a capacidade de suporte de carga do solo, não explicaram mais que 58% da variação da σp produzida com o uso de diferentes modelos. Com os critérios utilizados, não é possível eleger um modelo em relação aos demais que possibilite estimar de maneira mais adequada, através da σp, a capacidade de suporte de carga do solo, o que limita o uso desse parâmetro como um indicador para o manejo dos solos agrícolas. Diante desse resultado, foi investigado se a porcentagem de deformação da amostra em função das cargas aplicadas estaria melhor relacionada com Ds, θ e Ma. Considerou-se um limite de deformação prudente do ponto vista físico, aquela deformação onde a Ma permaneça maior que 10%. O uso do limite de manutenção de 80 % do índice de vazios inicial (Mεi) desloca as deformações para a região plástica das curvas de todas as faixas de densidade e, por isso, não pode ser utilizado para solos com estrutura mais comprometida pela compactação. A carga para atingir determinada porcentagem de Mεi é melhor explicada pela variação da Ds e θ. As funções de pedotransferência da carga para a Mεi entre 85 e 87,5% resultaram em maiores coeficientes de determinação (0,74), havendo potencial da utilização destes valores como limites críticos de manutenção da porosidade sem haver degradação da qualidade física do solo.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-16T13:09:22Z No. of bitstreams: 1 DissACMC.pdf: 3790593 bytes, checksum: cb1417be4a2fe538b7b730f90132e43e (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T18:46:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACMC.pdf: 3790593 bytes, checksum: cb1417be4a2fe538b7b730f90132e43e (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T18:47:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACMC.pdf: 3790593 bytes, checksum: cb1417be4a2fe538b7b730f90132e43e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-20T18:53:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissACMC.pdf: 3790593 bytes, checksum: cb1417be4a2fe538b7b730f90132e43e (MD5) Previous issue date: 2016-08-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In recent years, Brazil has proposed policies to reduce emissions of greenhouse gases (GEE). In this context, the aim of this study was to estimate the carbon stock (EC) from different Brazilian soils under different agricultural uses and propose strategies that contribute to mitigation of GEE emissions. The research was conducted in four stages: i) organization of a soil database; ii) development of a pedotransfer function (PTF) for the estimation of bulk density (DS) and evaluate the effect on estimate of EC; iii) estimation of the EC; and iv) evaluation of potential EC by Brazilian agriculture. Data from 38.456 soil samples were performed and, after standardization, they formed a database with 10.445 data samples corresponding to 5.823 data for the 0-30 cm layer. These data covered all Brazilian states, all classes of the Brazilian System of Soil Classification and nine types of land use: annual crop in no-tillage system (SPD), annual crop in conventional tillage system, perennial crop, planted forest, integrated crop-livestock (ILP) system, integrated crop-livestock-forest (ILPF) system, pasture, uncovered soil and native vegetation. Many samples had no DS record, then 12 PTF for DS estimation were developed using 974 soil samples. The performance of PTFs was assessed by R2, and in the validation, the accuracy of prediction was measured based on the mean error (ME), the mean absolute error (MAE), and the root mean squared error (RMSE). All functions overestimated DS values and one of them (PTF 5) presented the best performance. The evaluation of the estimated EC was made with 926 samples layer 0-30 cm, using observed data DS (ECobs), estimated data DS from the PTF5 (ECest) and estimated data DS from the null model (ECnull), in which the DS was given by the mean value of DS observed. Based on the calculation of ME, MAE, the RMSE and comparison with ECobs values, it was found that the ECnull values were overestimated and dispersed. It was concluded at this stage that the null model was not a reliable alternative and PTF5 was applied in 4.540 samples from 0-30 cm layer with missing DS. The estimated DS values ranged from 0,10 kg dm-3 at 1,92 kg dm-3 with a mean of 1,39 kg dm-3 and standard deviation of 0,19 kg dm-3. The coefficient of variation was less than 15% configuring a homogeneous data. It was made the EC calculation for 5.823 EC data for the layer 0-30 cm and these values were grouped by types of land use and soil types. In grouping by type of land use, the lowest EC values were observed in annual crop and native vegetation (0,10 Mg ha-1) and the largest maximum values were observed in annual crop, pasture and native vegetation, with 297,3 Mg ha-1, 259,9 Mg ha-1 and 253,6 Mg ha-1 respectively. In grouping by type of soil, it was observed that a minimum value of 0,10 Mg ha-1 in an Argisol while maxima were observed in a Cambisol (297,3 Mg ha-1) and an Argisol (265,8 Mg ha-1). Three scenarios were developed to estimate the potential increase of EC, from changes in management practices and land use. In a scenario where 18% of the areas of annual crops adopt SPD, the increase in EC was 73,6 Gg. If 15 million hectares of degraded pastures were recovered with ILP system in 20% of the area, and ILPF system in 10% of the area, the potential for increasing the EC would be 88.13 Gg. These values could represent an addition of 59,6 Gg of CO2, which could offset the 472,1 Gg CO2 emitted by the Brazilian agricultural sector in 2010, according to estimates by the Ministry of Science, Technology and Innovation. It concludes that: i) the absence of DS data, using a simple PTF is more appropriate than the use of the null model; ii) the detected errors in the estimation of DS by PTF not propagate the EC calculation; iii) the proposed changes would offset emissions from the Brazilian agricultural sector; and iv) the estimates presented highlight the role of the agricultural sector in mitigating GEE emissions. / Nos últimos anos, o Brasil tem proposto políticas para diminuir as emissões de gases de efeito estufa (GEE). Nesse contexto, o objetivo geral deste trabalho foi estimar o estoque de carbono (EC) de diferentes solos brasileiros com diferentes usos agrícolas e propor estratégias que contribuam para mitigação das emissões de GEE. A pesquisa foi desenvolvida em quatro etapas: i) organização de um banco de dados de solos; ii) desenvolvimento de função de pedotransferência (PTF) para a estimativa de densidade do solo (DS) e avaliação do efeito na estimativa de EC; iii) estimativa do EC; e iv) potencial de EC pela agricultura brasileira. Foram levantados dados de 38.456 amostras de solos que, após padronização, constituíram um banco com dados de 10.445 amostras, que corresponderam a 5.823 dados para a camada 0-30 cm. Esses dados recobriram todos os estados brasileiros, todas as classes do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos e nove tipos de uso do solo: cultura anual em sistema de plantio direto (SPD), cultura anual sem SPD, cultura perene, floresta plantada, integração lavoura-pecuária (ILP), integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF), pastagem, solo descoberto e vegetação nativa. Como muitas amostras não apresentavam registro de DS, 12 PTF foram desenvolvidas em um subconjunto de 974 amostras do banco de dados, sendo 664 amostras utilizadas para o desenvolvimento das PTFs e 310 utilizadas para teste. O desempenho de cada PTF foi avaliado através do R2, e na validação, a acurácia da predição foi medida pela comparação dos valores estimados com os observados, com base no cálculo de erro médio (ME), do erro absoluto médio (MAE) e da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE). Todas as PTFs testadas superestimaram os valores de DS, porém, a PTF5 apresentou o melhor desempenho. A avaliação da estimativa de EC foi feita com 926 amostras da camada 0-30 cm, usando-se dados de DS observados (ECobs), dados de DS estimados a partir da PTF5 (ECest) e dados de DS estimados a partir do modelo nulo (ECnulo), no qual a DS é dada pelo valor médio das DS observadas. Com base no cálculo do ME, da MAE, da RMSE e da comparação com os valores de ECobs, constatou-se que os valores de ECnulo foram superestimados e dispersos. Concluiu-se nesta etapa que o modelo nulo não era uma alternativa confiável e a PTF5 foi aplicada em 4.540 amostras de camada 0- 30 cm com DS faltante. Os valores de DS estimados variaram de 0,10 kg dm-3 a 1,92 kg dm-3, com média de 1,39 kg dm-3 e desvio padrão de 0,19 kg dm-3. O coeficiente de variação foi menor que 15%, configurando dados homogêneos. Foi feito o cálculo de EC para 5.823 dados de EC referentes à camada 0-30 cm e esses valores foram agrupados por tipos de uso do solo e por classes de solo. No agrupamento por tipos de uso do solo, os menores valores de EC foram observados em cultura anual e vegetação nativa (0,10 Mg ha-1) e o maiores valores máximos foram observados em cultura anual, pastagem e vegetação nativa, com 297,3 Mg ha- 1, 259,9 Mg ha-1 e 253,6 Mg ha-1 respectivamente. No agrupamento por tipos de solo, observou-se que um valor mínimo de 0,10 Mg ha-1 em um Argissolo enquanto que valores máximos foram observados em um Cambissolo (297,3 Mg ha-1) e em um Argissolo (265,8 Mg ha-1). Foram elaborados três cenários para estimar o potencial de aumento de EC, a partir de mudanças nas práticas de manejo e de uso do solo. Em um cenário de adoção de SPD em 18 % das áreas de culturas anuais, o aumento do EC seria de 73,6 Gg. Se 15 milhões de hectares de pastagens degradadas forem recuperados com ILP, em 20% da área, e com ILPF, em 10% da área, o potencial de aumento do EC seria de 88,13 Gg. Esses valores somados representariam 593,6 Gg de CO2, que poderiam compensar os 472,1 Gg de CO2 emitidos pelo setor agropecuário brasileiro em 2010, conforme estimativas do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. Conclui-se que: i) na ausência de dados de DS, o uso de uma PTF simples é mais indicado do que o uso do modelo nulo; ii) os erros detectados na estimativa de DS por meio de PTF não se propagam no cálculo de EC; iii) as mudanças propostas compensariam emissões do setor agrícola brasileiro; e iv) as estimativas apresentadas ressaltam o papel do setor agropecuário na mitigação das emissões de GEE.