Lisímetros de pesagem tem custos de implantação e manutenção elevados e nem sempre produzem resultados satisfatórios devido a impossibilidade de representarem as muitas situações que ocorrem num sistema de produção agrícola. Foi idealizado um sistema mais simplificado de montagem de lisímetro de pesagem para obtenção de perda de água do solo. Tal sistema utiliza apenas uma célula de carga em cada lisímetro, e mis uma célula no sistema de drenagem. Devido a essa possibilita também a medida da evaporação durante o processo da drenagem. O custo médio da instalação de uma bateria de três lisímetros em Piracicaba, SP, foi de aproximadamente US$ 900,00. Foram obtidos valores de massa satisfatórios para períodos diários, horários e a cada trinta minutos. Existe grande correlação entre a massa do lisímetro e a umidade do solo. Houve grande oscilação da evaporação do solo ao longo do dia, maior do que a ETo calculada. Os valores de coeficiente de evaporação, Ke, obtidos se mostraram-se consistentes.Foram identificadas as fases de rápida redução de Ke e a de redução lenta, respectivamente para as faixas de umidade intermediária e seca. Foi possível realizar ajuste estatisticamente significativo de um modelo logarítmico do coeficiente de evaporação (Ke) em função de evapotranspiração de referência acumulada (ETo) ou da evaporação do tanque classe A acumulada(ECA). Os modelos para estimativa de ARM e de Ke em função dos índices de seca ∑EToPM e ∑ECA mostraram-se adequadas para seus propósitos, podendo ser também utilizadas para a estimativa da evaporação do solo nu (Es) considerando-se esta como a variação do ARM da água do solo. / Weighing lysimeters have high installation cost and require frequent maintenance and sometimes they do not produce satisfactory results due to the impossibility to represent all the situations that happen in an agricultural system. A simplified weighing lysimeter was developed to obtain soil water loss. Such a system just uses a load cell per lysimeter and another cell in the drainage system, which makes possible to measure of the evaporation during drainage process. The average cost of installation of a battery of three lysimeters in Piracicaba, SP, was approximately US$ 900. Satisfactory daily mass values were obtained, as well as for hourly and thirty minutes periods. A high correlation between the mass of the lysimeters and soil moisture was observed. The variation of soil evaporation along the day was larger than the variation obtained with calculated ETo. The values of evaporation coefficient, (Ke), were consistent. The phases of fast and slow reduction of Ke were identified respectively for medium and low soil water content. Was possible to adjust a logarithmic model to the relation ship between evaporation accumulated reference evapotranspiration (∑ETo) and accumulated evaporation from class A pan (∑ECA). The models for estimating (ARM) and Ke in function of the drought indexes ∑EToPM and ∑ECA were water storage in the soil appropriate and can be used to estimate evaporation of a bare soil, which is considered as the variation of ARM.

O manejo da fertirrigação com controle da concentração de íons na solução do solo, apresenta-se como uma alternativa técnica e economicamente viável, sendo necessário a sua calibração para que possa ser efetivamente recomendada. Diante do exposto, este trabalho foi desenvolvido com o objetivo determinar equações de calibração a fim de serem utilizadas no monitoramento da condutividade elétrica (CE) e da concentração de íons na solução do solo em dois tipos de solo, com ênfase principal, diferentes intensidades de vácuo, tempo de aplicação do vácuo após o evento da fertirrigação e tempo após a aplicação do vácuo para realização de coleta da solução do solo. O estudo constou de dois experimentos realizados em condições de ambiente protegido. O delineamento estatístico utilizado foi o inteiramente casualizado (DIC) e tipos de solos foram os mesmos para ambos os experimentos, o primeiro em esquema fatorial 2 x 4 x 4, totalizando 32 tratamentos, com três repetições. Os tratamentos foram compostos por: dois tipos de solo (Franco Arenoso - S1 e Franco Argiloso - S2), quatro intensidades de vácuos aplicadas aos extratores (V1 - 50, V2 - 60, V3 - 70, e V4 - 80 kPa), e quatro níveis de umidade em base peso (100, 72, 61 e 43% no solo S1 e 100, 79, 66 e 60% no solo S2); e o segundo num esquema fatorial 2 x 4 x 3, totalizando 24 tratamentos, com três repetições. Os tratamentos constaram-se de quatro soluções com concentração de 0, 30, 60 e 90% da solução padrão utilizada e três intensidades de vácuos (V1 - 60, V2 - 70, V3 80 kPa). Os resultados obtidos demonstraram que é possível, com auxilio de extratores e transdutores de pressão, monitorar o volume e a concentração iônica da solução extraída com ótima precisão, bem como a variação de tensão em tempo real. O tempo mínimo para o equilíbrio iônico, foi de 30 horas após o evento de fertirrigação para aplicação do vácuo em ambos os solos. O tempo necessário entre a aplicação do vácuo até o momento da coleta da solução, aumentou em função da redução de umidade, bem como com o incremento do vácuo aplicado, a menor faixa de tempo observada foi de 0,37 a 0,67 horas na combinação da máxima umidade em ambos os solos com a maior e a menor intensidade de vácuo, respectivamente. A redução da umidade proporcionou um aumento na concentração iônica e na condutividade elétrica. O incremento do vácuo não afetou a concentração iônica para ambos os solos, exceto para K+, Ca2+, Mg2+ e SO4 2-, que tiveram suas concentrações reduzidas no solo (S1) e o volume coletado aumentou. Os níveis crescentes de concentração aplicada proporcionaram um aumento na concentração iônica e na (CE) da solução obtida, exceto o pH, que foi reduzido no solo (S2), já o incremento do vácuo aplicado não proporcionou efeito significativo para nenhum parâmetro avaliado em ambos os solos no Experimento II. / The fertigation management with ion concentration control in the soil solution its an alternative technique and feasible economic, however its necessary to calibrate it to be effectively recommended. This work had the aim to determine calibrated equations to monitor the electrical conductivity (EC) and the solution ion concentration in soils of two different textures, with primary focus on different vacuum intensity, vacuum application time after the irrigation event and time after the vacuum application for collection of soil solution. The study consisted of two experiments under greenhouse condition. The statistic delineation utilized was the entirely randomized and the soil types were the same for both experiments; the first in the factorial scheme was 2 x 4 x 4, 32 treatments in the all, with three repetition. The treatments were composed of: two soil type ( loamsandy - S1 and loam-clayish- S2), four vacuum intensity applied to extractors (V1 - 50, V2 - 60, V3 - 70, and V4 - 80 kPa) and four levels of water content on weight base ( 100, 72, 61 e 43% in the soil S1 and 100, 79, 66 and 60% in the soil S2 ); the second in the factorial scheme was 2 x 4 x 3, 24 treatments in all, with three repetition. The treatments had four types of solution with concentration of the 0, 30, 60 e 90% in the utilized standard solution and three vacuum intensity (V1 - 60, V2 - 70, V3 80 kPa). The results showed that its possible, to monitor the volume and ionic concentration of extracted solution with high precision and also the tension variation in real time with the help of extractors and pressure to transductors. The minimum time for ionic equilibrium was the 30 hours after the fertigation event to apply the vacuum in both soils. The necessary time between vacuum applications until the moment of collection of solution, increased with the reduction of water content in soil, and also due to increment in the applied vacuum. The smaller time range observed was from the 0.37 to 0.67 hours under the combination of the maximum water content in both soils with the bigger and smaller vacuum intensity, respectively. The water content reduction resulted an increase in the ionic concentration and electrical conductivity. The vacuum increment did not affect ionic concentration in both soils, except for K+, Ca2+, Mg2+ and SO4 2-, which were reduced in the soil S1 and the collected volume increased. The increasing level of the applied concentration provided an increase in the ionic concentration and in the EC of the obtained solution, except for pH, that which reduced in the soil S2; the applied vacuum increment did not affect significantly evaluated parameters in both soils in the second experiment.

O conhecimento da condutividade hidráulica do solo é essencial para qualquer modelagem que envolva o movimento da água no solo. Além de variar com a umidade, a condutividade hidráulica do solo (K) apresenta alta variabilidade espacial, tanto em determinações no campo como no laboratório, podendo ser representada em função da umidade (θ) ou do potencial matricial (ψm). Conforme indica a Lei de Poiseuille, a condutância de poros individuais é altamente sensível ao seu diâmetro. Como a distribuição dos diâmetros de poros de um solo é descrita pela sua curva de retenção e o maior poro que contém água define o potencial matricial, a hipótese do presente trabalho é que, expressando-se K para um θ fixo, sua variabilidade é maior que para um ψm fixo. Para testar tal hipótese, foi conduzido um experimento empregando-se o método do perfil instantâneo sem evaporação (durante 1050 horas) e com evaporação (durante 401 horas) em períodos diferentes, obtendo-se a condutividade hidráulica não saturada em 48 baterias distanciadas de 1 m entre si e dispostas em linha reta em um Latossolo Vermelho-amarelo, dentro do Campus da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" - ESALQ/USP em Piracicaba/SP. Os valores de potencial matricial foram obtidos por tensiometria em cinco profundidades (de 0,075 a 0,675 m) para cada bateria e transformados em umidade por curvas de retenção determinadas próximas a cada bateria. Os dados foram processados conforme procedimento padrão. O experimento com evaporação permitiu a obtenção nas camadas mais superficiais de valores de condutividade hidráulica em uma faixa de umidade abaixo daquela obtida no experimento sem evaporação. Os valores estimados de K(θ) e de K(ψ) foram submetidos à análise estatística descritiva e, após a verificação da não normalidade dos dados, foram submetidos à transformação logarítmica para a normalização da densidade de distribuição. Com a comprovação da não normalidade dos dados procedeu-se à estimativa do coeficiente de variação do logaritmo da condutividade hidráulica, observando-se menor variabilidade de K(ψ) do que K(θ), na maioria dos casos, sustentando a hipótese desta tese. Na faixa de umidade avaliada, o coeficiente de variação dos valores de condutividade hidráulica aumentou com a umidade e com o potencial matricial. / The knowledge of the soil hydraulic conductivity is essential to modeling soil water movement. Soil hydraulic conductivity (K) varies with water content and has a high spatial variability as well, either in field or in laboratory determinations. It can be represented as a function of water content (θ) or pressure head (ψm). According to Poiseuille´s Law, the conductance of individual pores is strongly dependent on their diameters. Pore size distribution in a soil is described by its water retention curve, and the largest water containing pore defines pressure head. Therefore, the hypothesis of the present study is that if K is expressed at a fixed θ value, its variability is higher than if expressed at a fixed ψm value. With the purpose of testing the hypothesis, an experiment was carried out using the instantaneous profile method without evaporation (for 1050 hours) and with evaporation (for 401 hours) in different periods. The soil hydraulic conductivity was estimated at 48 locations, 1 m distant from each other on a straight line in a Typic Hapludox soil at the ESALQ/USP campus in Piracicaba/SP - Brazil. Pressure heads were obtained through tensiometry in five depths (from 0,075 to 0,675 m) and transformed in water contents by water retention curves determined close to each location. Data were processed by standard routines. The test with evaporation allowed the soil hydraulic conductivity estimation in surface layers at water contents lower than in the test without evaporation. The estimated values for K(θ) and K(ψ) were submitted to a descriptive analysis, and normalized by a log-transformation. As the density distribution was lognormal, the coefficient of variation was estimated to the log-transformed K values, and it was observed that in most cases the K(ψ) variability was less than the K(θ), in agreement with the hypothesis of this study. The coefficient of variation of the K values increased with the water content and the matric potential within the range of water contents evaluated.

Lisímetros de pesagem tem custos de implantação e manutenção elevados e nem sempre produzem resultados satisfatórios devido a impossibilidade de representarem as muitas situações que ocorrem num sistema de produção agrícola. Foi idealizado um sistema mais simplificado de montagem de lisímetro de pesagem para obtenção de perda de água do solo. Tal sistema utiliza apenas uma célula de carga em cada lisímetro, e mis uma célula no sistema de drenagem. Devido a essa possibilita também a medida da evaporação durante o processo da drenagem. O custo médio da instalação de uma bateria de três lisímetros em Piracicaba, SP, foi de aproximadamente US$ 900,00. Foram obtidos valores de massa satisfatórios para períodos diários, horários e a cada trinta minutos. Existe grande correlação entre a massa do lisímetro e a umidade do solo. Houve grande oscilação da evaporação do solo ao longo do dia, maior do que a ETo calculada. Os valores de coeficiente de evaporação, Ke, obtidos se mostraram-se consistentes.Foram identificadas as fases de rápida redução de Ke e a de redução lenta, respectivamente para as faixas de umidade intermediária e seca. Foi possível realizar ajuste estatisticamente significativo de um modelo logarítmico do coeficiente de evaporação (Ke) em função de evapotranspiração de referência acumulada (ETo) ou da evaporação do tanque classe A acumulada(ECA). Os modelos para estimativa de ARM e de Ke em função dos índices de seca ∑EToPM e ∑ECA mostraram-se adequadas para seus propósitos, podendo ser também utilizadas para a estimativa da evaporação do solo nu (Es) considerando-se esta como a variação do ARM da água do solo. / Weighing lysimeters have high installation cost and require frequent maintenance and sometimes they do not produce satisfactory results due to the impossibility to represent all the situations that happen in an agricultural system. A simplified weighing lysimeter was developed to obtain soil water loss. Such a system just uses a load cell per lysimeter and another cell in the drainage system, which makes possible to measure of the evaporation during drainage process. The average cost of installation of a battery of three lysimeters in Piracicaba, SP, was approximately US$ 900. Satisfactory daily mass values were obtained, as well as for hourly and thirty minutes periods. A high correlation between the mass of the lysimeters and soil moisture was observed. The variation of soil evaporation along the day was larger than the variation obtained with calculated ETo. The values of evaporation coefficient, (Ke), were consistent. The phases of fast and slow reduction of Ke were identified respectively for medium and low soil water content. Was possible to adjust a logarithmic model to the relation ship between evaporation accumulated reference evapotranspiration (∑ETo) and accumulated evaporation from class A pan (∑ECA). The models for estimating (ARM) and Ke in function of the drought indexes ∑EToPM and ∑ECA were water storage in the soil appropriate and can be used to estimate evaporation of a bare soil, which is considered as the variation of ARM.

O teor de água no solo é um dos fatores determinantes nos processos de transferência entre o solo e a atmosfera, contribuindo nos balanços de água e de energia. Esse teor é influenciado pelas entradas de água na bacia hidrográfica, por características climáticas, topográficas, de cobertura vegetal, práticas de manejo agrícola e propriedades do solo. A grande heterogeneidade desses fatores faz com que a caracterização desse teor seja ainda um grande desafio. Essa pesquisa objetivou desenvolver abordagens baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para determinação da variação espacial e temporal do teor de água no solo, utilizando informações climáticas, propriedade físicas do solo e variáveis topográficas de uma bacia hidrográfica, com área aproximada de 78 km², localizada na Região Sul do Brasil (bacia do Taboão). A RNA adotada é uma rede de duas camadas, com 25 neurônios na camada intermediária, sendo o treinamento realizado por meio do algoritmo retropropagativo, considerando16 iterações iniciais dos pesos sinápticos, e número máximo de ciclos igual a 30.000. No total foram testadas 40 variáveis de entrada, sendo quatro referentes à topografia (altitude, declividade, distância do ponto ao trecho do rio mais próximo e desnível do ponto ao trecho mais próximo do rio); oito relacionadas ao solo (tipo de solo, densidade do solo, resistência à penetração no solo para as camadas de 0 a 20 cm e 20 a 40 cm, tensão da água no solo em apenas um ponto na bacia e percentual de argila, silte e areia), 10 relativas ao clima (clima, evapotranspiração de referência, temperatura do ar máxima e temperatura do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima, pressão atmosférica, radiação solar global, velocidade do vento e temperatura na relva), e 18 variáveis de chuva (chuva de 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; chuva de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 dias; chuva média ponderada horária; chuva média ponderada diária). A saída dos modelos foi comparada com valores de umidade gravimétrica determinados por amostras coletadas em 26 pontos da bacia, distribuídos espacialmente na bacia, no período compreendido entre 15/01 e 10/08/2013. Neste período o teor de água no solo (umidade gravimétrica) variou entre 13,73 e 33,75%. Os resultados demonstram que é possível estimar o teor de água no solo, com distribuição espacial e temporal, com boa eficiência (NSverificação = 0,77), empregando dados topográficos da bacia, propriedades físicas do solo e dados de chuva. As informações climáticas, por outro lado, não afetam significativamente essa estimativa (NSv=0,28), podendo até diminuir a eficiência do modelo (NSv=0,77 para NSv=0,68). O emprego de muitas variáveis não gera necessariamente o melhor desempenho do modelo, pois uma variável pode mascarar a outra e, até mesmo, interferir a eficiência do modelo (NSv=0,70 e NS=0,61 para os modelos onde foram utilizadas 38 variáveis de entrada), além de aumentar o custo e o tempo para aquisição dessas variáveis, e a dificuldade de interpretação dos resultados em relação às várias entradas. Alternativamente, pode-se estimar o teor de água no solo utilizando modelos mais simplificados que empregam dados de chuva monitorados e informações extraídas de mapas (topografia e tipo de solo), mas o desempenho desses modelos é menor (NSv 0,66). A análise de importância das variáveis de entrada delimitou a tensão da água no solo e a chuva como as variáveis mais influentes nos modelos de melhor desempenho, e a densidade do solo como a menos importante. Nos modelos mais simples, a variável menos relevante é a declividade e a mais importante é a chuva. A análise de sensibilidade demonstrou que nem sempre os modelos conseguem reproduzir o que deveria ocorrer no ambiente natural. / The water content in the soil is one of the determining factors in the transfer processes between the soil and the atmosphere, contributing to the balances of water and energy. This content is influenced by inputs to the basin, climate characteristics, topography, land cover characteristics, agricultural practices, and soil properties. These wide heterogeneity factors make the soil water content characterization still a challenge. This research aimed to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to determine the spatial and temporal variation of the water content in the soil, using climate data, physical properties of soil, and topographic variables, of a basin with an area of approximately 78 km2, located in Brazil`s southern region (Taboão basin). The model adopted is a double layer feedforward neural network with 25 neurons in the hidden layer. The learning method is the back propagation algorithm, with 16 interactions to avoid local minima, and the maximum number of cycles chosen was 30,000. A total of 40 input variables were tested, including four of topography (altitude, slope, distance from the point to the nearest stretch of river and unevenness of the point closest to the stretch of the river), eight of soil related variables (soil type, soil density, soil penetration resistance for layers from 0 to 20 cm and from 20 to 40 cm, soil water tension at a single point in the basin and percentage of clay, silt and sand), 10 climate-related variables (climate, evapotranspiration reference, maximum and minimum air temperature, maximum and minimum air relative humidity, atmospheric pressure, global solar radiation, wind speed and temperature on grass) and 18 variables related to rain (accumulated precipitation in 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; accumulated precipitation in 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 and 30 days; weighted hourly accumulated precipitation; weighted daily accumulated precipitation). The outputs of the models were compared with values determined by gravimetric moisture samples collected from 26 points spatially distributed in the basin, in the period between 15/01 and 10/08/2013. During this period the soil water content (gravimetric water content) ranged from 13.73 to 33.75%. The results show that it is possible to estimate the water content of the soil, temporal and spatial distribution, with good efficiency (NSverication = 0.77), using topographic data from the basin, soil physical properties and precipitation data. The weather information, on the other hand, did not significantly affect the estimate (NSv = 0.28) and may even decrease the efficiency (NSv) of the model (from 0.77 to 0.68). The use of many variables not necessarily generates the best performance of the model as a variable may mask another and even disrupt the efficiency of the model (NSv = 0.70 and NSv = 0.61, where 38 input variables were used), besides increasing the cost and the time to acquire these variables, and the difficulty of interpreting the results in relation to the various inputs. Alternatively, one can estimate the water content in soil using more simplified models, employing monitored rainfall data and information extracted from maps (topography and soil type), but the performance of these models is smaller (NSv 0.66). The analysis of the importance of input variables delimited the soil water tension and the rain as the most influential variables in the best models, and the density of the soil as the least important. In the simplest models, the less relevant variable is the slope and the most important is the rain. The sensitivity analysis showed that the models cannot always play what should occur in the natural environment.

Durante o período de setembro/90 a janeiro/91, foram determinadas a temperatura e a umidade de um solo Podzólico Vermelho-escuro da Estação Experimental Agronômica da UFRGS, região da Depresão Central do Rio Grande do Sul, cultivado desde 1985 com a sucessão aveia+trevo/milho em preparo convencional, preparo reduzido e plantio direto. Propriedades do solo (densidade, umidade, capacidade calorífica e porcentagem de cobertura) e componentes climáticos (radiação global, temperturas máxima, mínima e média do ar) foram relacionados com a temperatura do solo a 5 cm de profundidade, estabelecendo-se modelos matemáticos para predição da temperatura máxima, mínima e amplitude térmica diária do solo. O plantio direto apresentou ao longo do período, menores temperaturas máximas e menor amplitude de variação da temperatura do solo, enquanto o preparo convencional apresentou os maiores valores das máximas. Com a umidade gravimétrica do solo, densidade e curvas de retenção de umidade em diferentes profundidades, construiu-se perfis de umidade do solo, onde verificou-se os efeitos da porcentagem de cobertura e propriedades físicas do solo nas perdas de água por evaporação. O plantio direto apresentou maiores valores de umidade do solo em todo o período e o preparo convencional os menores, principalmente na camada superficial de 0 a 5 cm de profundidade.

Um dos principais desafios para o século XXI é o uso sustentável dos recursos hídricos. A agricultura é a maior usuária desse recurso, sendo responsável por aproximadamente 70% dos gastos globais de água. Para o uso racional da água é necessário o conhecimento das propriedades hidráulicas do solo na condição de não-saturação. A simulação do movimento da água no solo através da modelagem é uma ferramenta importante no entendimento do sistema solo-água-planta, pois permite a previsão e estudo do comportamento da redistribuição da água no solo de maneira eficiente. Porém a forte dependência entre os parâmetros hidráulicos do solo (teor de água, potencial matricial e condutividade hidráulica) fazem da modelagem um assunto complicado, necessitando de modelos numéricos que utilizem intervalos discretos de tempo e espaço. Esses intervalos devem ser suficientemente pequenos para que dentro de um intervalo as variações dos parâmetros hidráulicos sejam insignificantes. Nesta tese é proposto um algoritmo para a descrição do movimento vertical da água no solo, definindo o intervalo de tempo como função de uma variação máxima admissível do teor de água. O algoritmo foi testado para alguns conjuntos de dados hidráulicos de solos, utilizando as condições de contorno de um experimento de perfil instantâneo. A eficiência do algoritmo foi verificada em situações práticas, como na previsão do teor de água na Capacidade de Campo e na predição do tempo para ser atingida determinada condição de umidade no solo. Utilizando o algoritmo, também foram estudados o comportamento da retenção e dos parâmetros de condutividade em relação aos parâmetros de drenagem. Concluiu-se que o algoritmo descreve adequadamente o processo de redistribuição de água no solo utilizando intervalos suficientemente pequenos de tempo e espaço; a forma de discretização do tempo não comprometeu a acurácia das medidas; a previsão do teor de água na Capacidade de Campo e do tempo para ser atingida determinada condição de umidade no solo foram satisfatórias; e o algoritmo permite o estudo das relações entre os parâmetros hidráulicos do solo.

Um dos principais desafios para o século XXI é o uso sustentável dos recursos hídricos. A agricultura é a maior usuária desse recurso, sendo responsável por aproximadamente 70% dos gastos globais de água. Para o uso racional da água é necessário o conhecimento das propriedades hidráulicas do solo na condição de não-saturação. A simulação do movimento da água no solo através da modelagem é uma ferramenta importante no entendimento do sistema solo-água-planta, pois permite a previsão e estudo do comportamento da redistribuição da água no solo de maneira eficiente. Porém a forte dependência entre os parâmetros hidráulicos do solo (teor de água, potencial matricial e condutividade hidráulica) fazem da modelagem um assunto complicado, necessitando de modelos numéricos que utilizem intervalos discretos de tempo e espaço. Esses intervalos devem ser suficientemente pequenos para que dentro de um intervalo as variações dos parâmetros hidráulicos sejam insignificantes. Nesta tese é proposto um algoritmo para a descrição do movimento vertical da água no solo, definindo o intervalo de tempo como função de uma variação máxima admissível do teor de água. O algoritmo foi testado para alguns conjuntos de dados hidráulicos de solos, utilizando as condições de contorno de um experimento de perfil instantâneo. A eficiência do algoritmo foi verificada em situações práticas, como na previsão do teor de água na Capacidade de Campo e na predição do tempo para ser atingida determinada condição de umidade no solo. Utilizando o algoritmo, também foram estudados o comportamento da retenção e dos parâmetros de condutividade em relação aos parâmetros de drenagem. Concluiu-se que o algoritmo descreve adequadamente o processo de redistribuição de água no solo utilizando intervalos suficientemente pequenos de tempo e espaço; a forma de discretização do tempo não comprometeu a acurácia das medidas; a previsão do teor de água na Capacidade de Campo e do tempo para ser atingida determinada condição de umidade no solo foram satisfatórias; e o algoritmo permite o estudo das relações entre os parâmetros hidráulicos do solo.

O teor de água no solo é um dos fatores determinantes nos processos de transferência entre o solo e a atmosfera, contribuindo nos balanços de água e de energia. Esse teor é influenciado pelas entradas de água na bacia hidrográfica, por características climáticas, topográficas, de cobertura vegetal, práticas de manejo agrícola e propriedades do solo. A grande heterogeneidade desses fatores faz com que a caracterização desse teor seja ainda um grande desafio. Essa pesquisa objetivou desenvolver abordagens baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para determinação da variação espacial e temporal do teor de água no solo, utilizando informações climáticas, propriedade físicas do solo e variáveis topográficas de uma bacia hidrográfica, com área aproximada de 78 km², localizada na Região Sul do Brasil (bacia do Taboão). A RNA adotada é uma rede de duas camadas, com 25 neurônios na camada intermediária, sendo o treinamento realizado por meio do algoritmo retropropagativo, considerando16 iterações iniciais dos pesos sinápticos, e número máximo de ciclos igual a 30.000. No total foram testadas 40 variáveis de entrada, sendo quatro referentes à topografia (altitude, declividade, distância do ponto ao trecho do rio mais próximo e desnível do ponto ao trecho mais próximo do rio); oito relacionadas ao solo (tipo de solo, densidade do solo, resistência à penetração no solo para as camadas de 0 a 20 cm e 20 a 40 cm, tensão da água no solo em apenas um ponto na bacia e percentual de argila, silte e areia), 10 relativas ao clima (clima, evapotranspiração de referência, temperatura do ar máxima e temperatura do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima, pressão atmosférica, radiação solar global, velocidade do vento e temperatura na relva), e 18 variáveis de chuva (chuva de 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; chuva de 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 dias; chuva média ponderada horária; chuva média ponderada diária). A saída dos modelos foi comparada com valores de umidade gravimétrica determinados por amostras coletadas em 26 pontos da bacia, distribuídos espacialmente na bacia, no período compreendido entre 15/01 e 10/08/2013. Neste período o teor de água no solo (umidade gravimétrica) variou entre 13,73 e 33,75%. Os resultados demonstram que é possível estimar o teor de água no solo, com distribuição espacial e temporal, com boa eficiência (NSverificação = 0,77), empregando dados topográficos da bacia, propriedades físicas do solo e dados de chuva. As informações climáticas, por outro lado, não afetam significativamente essa estimativa (NSv=0,28), podendo até diminuir a eficiência do modelo (NSv=0,77 para NSv=0,68). O emprego de muitas variáveis não gera necessariamente o melhor desempenho do modelo, pois uma variável pode mascarar a outra e, até mesmo, interferir a eficiência do modelo (NSv=0,70 e NS=0,61 para os modelos onde foram utilizadas 38 variáveis de entrada), além de aumentar o custo e o tempo para aquisição dessas variáveis, e a dificuldade de interpretação dos resultados em relação às várias entradas. Alternativamente, pode-se estimar o teor de água no solo utilizando modelos mais simplificados que empregam dados de chuva monitorados e informações extraídas de mapas (topografia e tipo de solo), mas o desempenho desses modelos é menor (NSv 0,66). A análise de importância das variáveis de entrada delimitou a tensão da água no solo e a chuva como as variáveis mais influentes nos modelos de melhor desempenho, e a densidade do solo como a menos importante. Nos modelos mais simples, a variável menos relevante é a declividade e a mais importante é a chuva. A análise de sensibilidade demonstrou que nem sempre os modelos conseguem reproduzir o que deveria ocorrer no ambiente natural. / The water content in the soil is one of the determining factors in the transfer processes between the soil and the atmosphere, contributing to the balances of water and energy. This content is influenced by inputs to the basin, climate characteristics, topography, land cover characteristics, agricultural practices, and soil properties. These wide heterogeneity factors make the soil water content characterization still a challenge. This research aimed to develop an Artificial Neural Network (ANN) model to determine the spatial and temporal variation of the water content in the soil, using climate data, physical properties of soil, and topographic variables, of a basin with an area of approximately 78 km2, located in Brazil`s southern region (Taboão basin). The model adopted is a double layer feedforward neural network with 25 neurons in the hidden layer. The learning method is the back propagation algorithm, with 16 interactions to avoid local minima, and the maximum number of cycles chosen was 30,000. A total of 40 input variables were tested, including four of topography (altitude, slope, distance from the point to the nearest stretch of river and unevenness of the point closest to the stretch of the river), eight of soil related variables (soil type, soil density, soil penetration resistance for layers from 0 to 20 cm and from 20 to 40 cm, soil water tension at a single point in the basin and percentage of clay, silt and sand), 10 climate-related variables (climate, evapotranspiration reference, maximum and minimum air temperature, maximum and minimum air relative humidity, atmospheric pressure, global solar radiation, wind speed and temperature on grass) and 18 variables related to rain (accumulated precipitation in 1, 2, 3, 4, 5, 6 e 12h; accumulated precipitation in 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 and 30 days; weighted hourly accumulated precipitation; weighted daily accumulated precipitation). The outputs of the models were compared with values determined by gravimetric moisture samples collected from 26 points spatially distributed in the basin, in the period between 15/01 and 10/08/2013. During this period the soil water content (gravimetric water content) ranged from 13.73 to 33.75%. The results show that it is possible to estimate the water content of the soil, temporal and spatial distribution, with good efficiency (NSverication = 0.77), using topographic data from the basin, soil physical properties and precipitation data. The weather information, on the other hand, did not significantly affect the estimate (NSv = 0.28) and may even decrease the efficiency (NSv) of the model (from 0.77 to 0.68). The use of many variables not necessarily generates the best performance of the model as a variable may mask another and even disrupt the efficiency of the model (NSv = 0.70 and NSv = 0.61, where 38 input variables were used), besides increasing the cost and the time to acquire these variables, and the difficulty of interpreting the results in relation to the various inputs. Alternatively, one can estimate the water content in soil using more simplified models, employing monitored rainfall data and information extracted from maps (topography and soil type), but the performance of these models is smaller (NSv 0.66). The analysis of the importance of input variables delimited the soil water tension and the rain as the most influential variables in the best models, and the density of the soil as the least important. In the simplest models, the less relevant variable is the slope and the most important is the rain. The sensitivity analysis showed that the models cannot always play what should occur in the natural environment.

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