Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2015-08-07T14:00:59Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2015-08-07T14:00:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-06 / O fator de transferência solo-planta (FT) é um dos parâmetros fundamentais para o cálculo de dose devido à ingestão de alimentos, a partir de uma contaminação por radionuclídeos no sistema solo-planta, condicionando assim medidas de radioproteção para áreas agrícolas. Neste trabalho, o método computacional de redes neurais artificiais foi aplicado para avaliar a possibilidade de previsão do FT do 90Sr em função de parâmetros pedológicos, para dois grupos de culturas agrícolas: cereais e folhosos. O método usou dados de valores de FT disponíveis na literatura nacional e internacional nos quais informações pedológicas estavam disponíveis. Após o treinamento da rede neural, observou-se elevado correlação (r=0,8128; n=69) entre os valores experimentais de FT para 90Sr em grãos de cereais, e os previstos pelo método, evidenciando que os parâmetros de solo avaliados (conteúdo de matéria orgânica, teor de Ca e K trocáveis e pH) integram e explicam grande parte dos valores de FT. No entanto, o melhor desempenho da rede foi obtido para grupos dos folhosos (r=0,9477; n=41), evidenciando o papel das folhas como compartimento integrador da mobilidade do 90Sr no sistema solo-planta. A melhor correlação observada para o grupo dos folhosos foi explicada pela baixa mobilidade do 90Sr no floema, dificultando sua translocação para outras estruturas e favorecendo o acúmulo nas folhas do 90Sr biodisponível nos solos. Este trabalho evidenciou a capacidade de uma rede neural em prever o fator de transferência solo-planta para 90Sr, tendo por base algumas das propriedades físico-químico dos solos.