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Aplicação de Redes Neurais Artificiais para a Previsão de Valores do Fator de Transferência Solo-Planta 90Sr

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2015-08-07T14:00:59Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:carpedien.ien.gov.br:ien/1462
Date06 1900
CreatorsSilva, Bary Nóbrega da
ContributorsWasserman, Maria Angélica Vergara, Silva, Márcio Henrique da, Lapa, Celso Marcelo Franklin, Wasserman, Julio Cesar de Faria Alvim, Silva, Márcio Henrique, Wasserman, Maria Angélica Vergara
PublisherInstituto de Engenharia Nuclear, Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Nucleares, IEN, Brasil, Instituto de Engenharia Nuclear
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional do IEN, instname:Instituto de Engenharia Nuclear, instacron:IEN
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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