Engenharia Agrícola
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Item Modeling and assessing hydraulic properties of selected brazilian and australian soils(Universidade Federal de Viçosa, 2024-03-12) Silva, Lucas de Castro Moreira da; Amorim, Ricardo Santos Silva; http://lattes.cnpq.br/5433371625273087Water availability is the main constraint for plants growth and current agricultural systems face the challenge of achieving high yields by optimizing the water use. The water dynamics in soils is governed by soil hydraulic properties and assessing these properties is essential for the efficient water use in agriculture. In this sense, several soil management practices have been employed to improve the soil water availability in agricultural fields, especially in water- limited regions. Thus, this study aimed to assess and predict soil hydraulic patterns in two different scenarios: Brazilian (First part) and Australian soils (Second part). In the first paper, a literature review was performed to bring to light what was done in ten years (2012-2021) regarding the prediction of soil hydraulic properties. In the second paper, machine learning models were developed to create regional pedotransfer functions for an important tropical agricultural center, the Mato Grosso state in Brazil. In the third paper, empirical models were tested for fitting water retention in Western Australian sandy soils modified by soil managements. In the fourth paper, popular practices employed to overcome sandy soils constraints were evaluated based on their effectiveness in enhance water availability. Results indicate that machine learning models are more accurate in predicting hydraulic properties compared to conventional methods. Regional-specific models were developed for soil hydraulic properties of Mato Grosso and are well calibrated for 91% of the state’s territory using basic predictors. However, additional predictors reduce their applicability. Brooks and Corey model showed the best performance and a consistent negligible bias in estimating soil water retention of Western Australian sandy soils. Adding subsoil clay significantly increased total porosity and microporosity of sandy soils but did not improve water availability. Keywords: Pedotransfer functions; Machine Learning; Soil hydraulic properties; Soil water retention; Available waterItem Disponibilidade hídrica e aptidão da agricultura de sequeiro e irrigada no Cerrado(Universidade Federal de Viçosa, 2023-07-26) Ferreira, Fernanda Laurinda Valadares; Rodrigues, Lineu Neiva; http://lattes.cnpq.br/7270193117371906A escassez hídrica vem se acentuando em diversas regiões do mundo, ocasionada em grande parte pelas mudanças climáticas, crescimento populacional, uso ineficiente da água e à falta de planejamento e gestão de recursos hídricos. Esse cenário de aumento da escassez hídrica evidencia a importância de melhorar o aproveitamento dos recursos hídricos, o que implica necessariamente em estabelecer estratégias de planejamento e gestão de recursos hídricos mais efetivas, que garantam uma alocação do recurso que favoreça aos usos múltiplos e traga segurança hídrica, de forma a assegurar o bem-estar social da população e o desenvolvimento sustentável da região. Nesse contexto, é fundamental que se tenha ferramentas que subsidie o gestor com informações que o auxilie no processo de tomada de decisão e possibilite um crescimento mais organizado e sustentável da agricultura na região. O objetivo geral desta tese, estruturada em forma de artigos, foi avaliar a disponibilidade hídrica e a aptidão da agricultura de sequeiro e irrigada na região do Cerrado brasileiro. No primeiro artigo, avaliou-se o impacto da aplicação de diferentes critérios de outorga anuais e sazonais, adotados nos estados que compõe o Cerrado, na disponibilidade hídrica potencial de bacias hidrográficas. Neste primeiro artigo, a área potencialmente irrigável, considerando cada um dos critérios de outorga avaliados, foi estimada. Os resultados indicam que, em média, nas ottobacias nível 5 do Cerrado, a disponibilidade hídrica potencial da Q90 anual foi 8% maior que a Q95 anual e 22% maior que Q7,10 anual. Em termos sazonais, as maiores vazões mínimas de referência mensal ocorreram em março, e o mês de menor disponibilidade foi outubro. Em relação ao potencial de área irrigável, considerando os critérios de outorga para o mês de maior disponibilidade, em comparação com o critério anual, observou-se um incremento de 142,5% na Q7,10, 130% na Q90 e 121,2% na Q95. No segundo artigo, avaliou-se o déficit e o excesso hídrico mensal provável nas bacias hidrográficas do Cerrado, bem como a tendência dos dados mensais do balanço hídrico climatológico e de suas variáveis de entrada e saída, como a precipitação e a evapotranspiração de referência na região de estudo. Os resultados evidenciaram a alta variabilidade na precipitação anual e evapotranspiração em todo o território do Cerrado. As ottobacias localizadas na área de transição entre o Cerrado e o bioma Amazônia geralmente apresentaram meses com excedente hídrico, enquanto as ottobacias ao Leste e Nordeste do Cerrado, área de transição com a Caatinga, possuem déficit hídrico em todos os meses, com maior déficit nos meses de estiagem, de maio a outubro. Além disso, foram identificadas tendências significativas no balanço hídrico climatológico em diferentes meses. Essas tendências foram em geral de redução, as quais estão relacionadas às tendências das variáveis de redução da precipitação e/ou aumento da evapotranspiração de referência utilizadas na estimativa do balanço hídrico climatológico. No terceiro artigo, o objetivo foi desenvolver um índice de viabilidade para produção de culturas anuais, tomando como base os fatores que interferem na demanda hídrica da cultura, e aplicá-lo para a cultura da soja na região do Cerrado brasileiro. O desenvolvimento do índice de viabilidade para produção de culturas agrícolas anuais permite analisar dentro de uma região as áreas com maior aptidão ao desenvolvimento da agricultura de sequeiro ou irrigada. A viabilidade da produção de soja no Cerrado é mais favorável nas regiões Noroeste, Norte e Nordeste com início nos meses de outubro e novembro, com outubro apresentando um desempenho ligeiramente superior. Em relação ao plantio da soja nos meses de setembro e outubro, a região Central não apresentou diferença significativa, mas observou-se que nessa região o plantio da soja em setembro é mais adequado que o plantio em novembro. Nas regiões Leste, Sudeste, Sudoeste e Oeste, o plantio em setembro é a opção mais vantajosa em comparação com outubro e novembro, destacando-se que outubro é o mês com maior aptidão para o cultivo de soja nesses locais. Palavras-chave: Área potencial irrigável. Aptidão agrícola. Estacionariedade. Ottobacias. Recursos hídricos. Savana. Vazão mínima de referência.Item Modelagem de vazões máximas e mínimas com base em aprendizado de máquina(Universidade Federal de Viçosa, 2022-12-13) Silva, Carla Larissa Fonseca da; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/3166894229499099O comportamento hidrológico de diversas bacias hidrográficas tem sido afetado por fatores como uso e cobertura da terra, demanda hídrica e mudanças climáticas, levando ao comprometimento da disponibilidade hídrica ou à ocorrência de eventos extremos de vazão. Esse comportamento pode ser avaliado por meio de testes não-paramétricos, que mostram a tendência de variáveis hidroclimatológicas de interesse para a gestão ambiental. Além dessa análise, em estudos hidrológicos tem-se a necessidade de aumentar os horizontes de previsão da vazão, principalmente em bacias com frequente ocorrência de eventos de alta magnitude. Assim, objetivou-se compreender o comportamento hidrológico e suas possíveis mudanças nos últimos anos na bacia hidrográfica do rio Muriaé, além de modelar a vazão com base em diferentes cenários de dias de antecedência na sua previsão. No Capítulo 1 foram aplicados testes não-paramétricos para a identificação de tendências de mudança no comportamento hidrológico em anos/meses em diferentes níveis de significância, bem como a investigação de fatores que poderiam estar associados às mudanças. Os testes não-paramétricos mostraram tendência negativa dos valores extremos de vazão, principalmente no período de estiagem, com destaque para o mês de outubro. Na análise dos fatores, a precipitação e a demanda hídrica apresentaram indicativos de influência no regime de vazões, diferentemente do uso e cobertura da terra. Os diferentes métodos estatísticos permitiram encontrar resultados satisfatórios sobre o comportamento hidrológico da bacia, enquanto as análises dos fatores climáticos e antrópicos possibilitaram conhecer as possíveis influências nas mudanças de tendência da vazão. No Capítulo 2 foi explorada a utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina como o Modelo Linear Generalizado (GLM), as Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS) e o Random Forest (RF) na previsão da vazão considerando cenários de dados com um, dois e três dias de antecedência. A modelagem mostrou que todas as técnicas tiveram um desempenho muito bom na previsão das vazões com um dia de antecedência. Por outro lado, houve uma redução do desempenho com o aumento do horizonte de previsão, principalmente no cenário de três dias. Em todos os períodos de antecedência a técnica RF se mostrou superior às demais, mesmo que tenha apresentado subestimação das vazões máximas. A modelagem em diferentes cenários de previsão com Aprendizado de Máquina mostrou a aplicabilidade dos algoritmos na previsão da vazão, principalmente em bacias com ocorrência elevada de eventos máximos de vazão, com possibilidade de serem utilizados nos sistemas de alerta e, assim, reduzir os impactos socioambientais causados por esses eventos. Palavras-chave: Comportamento hidrológico. Modelagem hidrológica. Períodos de antecedência.Item Modelagem temporal e espacial da concentração superficial de sedimentos utilizando sensoriamento remoto orbital e aprendizado de máquina(Universidade Federal de Viçosa, 2022-03-14) Aires, Uilson Ricardo Venâncio; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/0911756713926089Entender a dinâmica da produção, transporte e deposição de sedimentos é de interesse em diversas áreas do conhecimento, pois a concentração de sedimentos em corpos hídricos é a principal causa de problemas relacionados com a qualidade da água, assoreamento de rios e reservatórios. No entanto, a medição em campo desta informação é bastante trabalhosa, o que dificulta a obtenção de bases de dados detalhadas e contínuas. Desta forma, o objetivo deste trabalho é modelar a variação temporal e espacial da concentração superficial de sedimentos (CSS) na bacia hidrográfica do rio Doce utilizando sensoriamento remoto orbital e modelos de aprendizado de máquina. A modelagem da CSS foi realizada a partir de duas metodologias distintas. A primeira abordou a utilização de sensoriamento remoto, em que foram utilizadas imagens orbitais dos sensores da contestação MultiSpectral Instrument (MSI)/Sentinel 2 e Operational Land Imager/(OLI) Landsat 8. Estabeleceu-se relação entre a refletância estimada pelos satélites com a CSS observada em campo medidas pela Agência Nacional de Águas e Saneamento (ANA) e pela Fundação Renova, por meio dos modelos regressão linear simples e múltipla (RLS e RLM), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) e elastic net. A segunda metodologia abordou a aplicação de modelos baseados em aprendizado de máquina, em que se utilizou dados históricos da medição da CSS realizada pela ANA em sete estações sedimentométricas instaladas ao longo da calha do rio Doce. Para a predição CSS foram utilizadas 62 variáveis preditoras derivadas das informações de declividade, pedologia, uso e cobertura da terra, precipitação, vazão fluvial, velocidade fluvial, evapotranspiração real, escoamento superficial, umidade do solo, temperatura e normalized difference vegetation index. Os seguintes algoritmos de aprendizado de máquina foram utilizados: random forest (RF), cubist, support vector machines (SVMs), extreme gradient boosting machine (XGboost) e regressão LASSO. Nas duas metodologias foram utilizadas a validação cruzada leave-one-out para o treinamento e testes dos modelos. As métricas adotadas para avaliação de desempenho foram erro médio absoluto (MAE), raiz do erro médio quadrático (RMSE), porcentagem do viés (PBIAS), coeficiente de Nash–Sutcliffe (NSE), índice de concordância de Willmot (d), coeficiente de determinação (R²), coeficiente de Kling-Gupta (KGE) e índice de eficiência (c). A banda do infravermelho próximo apresentou forte relação linear com a CSS, tanto utilizando o satélite MSI/Sentinel 2, quanto o OLI/Landsat 8. Dentre os modelos de regressão linear que utilizam múltiplas variáveis, a regressão linear múltipla, as regressões LASSO e Elastic Net apresentaram bom desempenho para a predição da CSS. Entretanto, a regressão LASSO e Elastitic Net facilitam na definição do conjunto ótimo de variáveis. Os mapas de fluxos de sedimentos indicam redução da CSS na calha do rio Doce em anos mais recentes, o que pode ser indicativo de que parte do material oriundo do rompimento da barragem de rejeitos de Fundão, em 2015, pode ter sido carreado pelos processos de ressuspensão e transporte de sedimentos. Bons resultados foram obtidos com a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para a predição da CSS na bacia hidrográfica do rio Doce, com destaque para os modelos cubist e XGBoost, que apresentaram o menor erro de predição e métricas de eficiência mais elevadas. As variáveis mais importantes para os modelos de predição se configuraram nas vazões fluviais diárias da data da coleta dos sedimentos e as vazões defasadas no tempo. A precipitação média diária acumulada também foi importante na modelagem dos sedimentos. A utilização dos modelos de aprendizado de máquina pode ser de grande auxílio para o monitoramento dos sedimentos, e servir como ferramenta para entender a dinâmica da produção de sedimentos na bacia hidrográfica do rio do Doce ao longo do tempo. Palavras-chave: Sentinel 2 e Landsat 8. Modelagem hidrossedimentológica. Aprendizado supervisionado. Barragem de rejeitos de Fundão.Item Dinâmica da vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do Rio Doce como subsídio ao planejamento e gestão de recursos ambientais e hídricos(Universidade Federal de Viçosa, 2022-10-31) Campos, Jasmine Alves; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/8406768621498496A vulnerabilidade ambiental compreende uma importante ferramenta para entender os impactos naturais e antrópicos associados à suscetibilidade ao dano ambiental de um determinado local, bem como para auxiliar no processo de tomada de decisões. Entretanto, são raros os estudos que contemplem uma metodologia de avaliação dos níveis de suscetibilidade à degradação ambiental em nível de bacia hidrográfica, envolvendo tanto o cenário atual como projeções futuras. E, dada a importância das zonas de recarga hídrica (ZRs) para as funções hidrológicas de bacias hidrográficas, a compreensão do comportamento ambiental nestas áreas torna-se ainda mais relevante. Nesse sentido, é considerável, também, entender o regime das vazões mínimas, relevante para definir a disponibilidade hídrica e estabelecer os limites de outorgas de uso de água. Desta forma, o objetivo geral do presente estudo foi analisar a dinâmica da vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce, como subsídio ao planejamento e gestão de recursos ambientais e hídricos. No primeiro capítulo, o estudo teve por objetivo avaliar a vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce, considerando sua condição atual. Para o desenvolvimento da análise multicritério foram utilizados os fatores declividade, elevação, dissecação do relevo, precipitação, pedologia, geologia, distância de centros urbanos, distâncias de estradas, distância de barragens de mineração e o mapeamento do uso e cobertura da terra, verificando-se que 34,2% da bacia hidrográfica encontra-se nas classes de vulnerabilidade alta e muito alta, sendo as regiões do médio rio Doce as mais vulneráveis, com destaque para as UGRH’s Guandu (DO7), Manhuaçu (DO6) e Caratinga (DO5). No segundo capítulo objetivou-se avaliar a vulnerabilidade ambiental associada às ZRs e identificar o comportamento das vazões mínimas da bacia hidrográfica do rio Doce. Realizou- se a sobreposição do mapeamento da vulnerabilidade ambiental e das ZRs, e aplicou-se os testes não paramétricos Mann-Kendall Modificado, Pettitt e a correlação de Spearman para avaliar a tendência das séries históricas de vazões mínimas anuais com sete dias de duração (Q7). Os resultados mostraram que cerca de 25% das ZRs da área de estudo estão em áreas classificadas como de vulnerabilidade ambiental alta e muito alta, e mais de metade das ZRs são utilizadas em atividade de agropecuária. Pela análise de tendência, constatou-se que 39 estações fluviométricas avaliadas apresentaram tendência significativa de redução da Q7. Por fim, no terceiro capítulo, foi empregada a análise multicritério para avaliar a vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce para o ano de 2050, considerando cenários futuros de mudanças climáticas e de uso da terra. No desenvolvimento da análise foram empregados os fatores: declividade, elevação, dissecação do relevo, precipitação, temperatura, pedologia, geologia, distância de áreas urbanos, distâncias de estradas e o uso e cobertura da terra. As projeções climáticas foram realizadas utilizando os modelos climáticos regionalizados Eta- HadGEM2-ES e Eta-MIROC5, para os cenários de emissões RCP 4.5 e RCP 8.5. A ferramenta Land Change Modeler foi usada para simular o uso da terra para o ano de 2050, considerando também a situação hipotética de reflorestamento das áreas de Reservas Legais (RLs) da área de estudo. Assim, pela combinação das condições climáticas e de uso da terra, pode-se simular quatro cenários futuros de vulnerabilidade ambiental para o ano de 2050. Os resultados indicam reduções da precipitação média anual da bacia e elevação da temperatura média anual para o período futuro (2020-2050), sendo essa diferença ainda superior no cenário pessimista RCP 8.5. Quanto à vulnerabilidade ambiental futura, constatou-se que o Cenário Futuro 3 (RCP 4.5 e uso da terra para 2050) resultou na maior área da bacia nas classes de maior vulnerabilidade. Verificou-se, ainda, que todos os cenários futuros simulados projetam uma relativa melhoria da vulnerabilidade ambiental no ano de 2050, em decorrência da redução das precipitações. Os resultados obtidos neste estudo poderão servir de subsídio ao planejamento e gestão dos recursos naturais e hídricos da bacia hidrográfica do rio Doce. Palavras-chave: Degradação ambiental. Mudanças climáticas. Análise multicritério. Uso da terra. Gestão de bacias hidrográficas.Item Modelagem hidrológica visando a melhoria da qualidade de dados diários de vazão em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de reservatórios de regularização(Universidade Federal de Viçosa, 2021-10-27) Generoso, Tarcila Neves; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/6398078092901493A estimativa de vazões em cursos d’água é essencial para que seja possível o estabelecimento de uma rede adequada de informações hidrológicas cuja finalidade é dar suporte para o planejamento e gestão dos recursos hídricos. O método do balanço hídrico é utilizado para monitoramento das vazões em situações em que se tem reservatórios de regularização em usinas hidrelétricas, de maneira que o cálculo da vazão defluente é realizado com base na vazão turbinada e na vazão vertida, em intervalos horários. Entretanto, na quase totalidade das estações fluviométricas da Rede Hidrometeorológica Nacional (RHN), a estimativa das vazões é feita com base no método da curva-chave, que embora seja amplamente utilizado apresenta como desvantagens a dependência da área da seção transversal de escoamento, que comumente é alterada nos ciclos de cheias e de secas, e as dificuldades operacionais para medições de vazões em eventos extremos máximos, fazendo-se necessário o uso de técnicas de extrapolação. Além disso, nas estações da RHN pertencentes à Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), as leituras são realizadas em apenas dois momentos do dia, às 7 e 17 horas, sendo a média entre os horários utilizada para a estimativa da vazão diária. Dessa forma, o objetivo geral do presente estudo foi, por intermédio da modelagem hidrológica, buscar técnicas e realizar análises que pudessem servir de base para a melhoria da qualidade de dados diários de vazão obtidos em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de reservatórios de regularização de vazões, visando identificar e corrigir possíveis inconsistências. Todo o estudo foi realizado na bacia do rio Preto, adotando-se o reservatório da Usina Hidrelétrica de Queimado (UHE Queimado) como referência para a realização das análises. No primeiro capítulo é demonstrada uma aplicação dos modelos de aprendizado de máquinas e de regressão linear com o objetivo de realizar previsões de dados diários de vazão em estações fluviométricas convencionais localizadas a jusante de um reservatório de regularização. Os resultados indicaram que, além de serem encontradas inconsistências nas series de dados das estações convencionais analisadas, ainda foi observado que o modelo baseado em Redes Neurais (BRNN) foi o que apresentou melhor desempenho para as estações mais próximas do reservatório. Já o modelo de Regressão Linear Múltipla (RLM) foi o que melhor se ajustou para a estação mais distante do reservatório da UHE Queimado. No segundo capítulo foram utilizadas técnicas estatísticas para analisar a relação entre as vazões afluentes e defluentes ao reservatório da UHE Queimado, assim como entre vazões defluentes ao reservatório da UHE Queimado e as vazões das estações fluviométricas convencionais da RHN localizadas a jusante da UHE Queimado. Também foram analisadas as tendências temporais nas séries de vazões mínimas, médias e máximas. Os resultados mostraram que a operacionalização do reservatório está fortemente relacionada ao comportamento das vazões afluentes, especialmente ao se considerar análises em períodos trimestrais, afetando também o escoamento nas estações fluviométricas a jusante. Além disso, foi constatada tendência de redução em todas as variáveis analisadas relacionadas às vazões afluentes e defluentes ao reservatório da UHE Queimado, bem como das estações a jusante do barramento, com exceção da vazão máxima na estação mais distante ao reservatório, que apresentou comportamento estacionário. No terceiro capítulo foi avaliado o comportamento das vazões horárias defluentes ao reservatório da UHE Queimado e, também, a utilização de modelos de regressão logística para comparar as séries diárias de vazões defluentes ao reservatório e da estação fluviométrica convencional localizada imediatamente a jusante do barramento, com o objetivo de identificar discrepâncias entre dados obtidos pelos métodos do balanço hídrico e da curva-chave. Os resultados mostraram que os valores médios de vazão defluente obtidos a partir a partir da média de duas leituras feitas às 7 e 17 horas (padrão da RHN) ou de 24 leituras (medições horárias feitas nas UHEs) foram muito próximos, considerando assim que os dados estimados a partir da média entre as duas leituras diárias apresentam boa representatividade da variabilidade das vazões na região. Também foi observado que, embora os métodos do balanço hídrico e da curva-chave tenham apresentado desempenho estatístico semelhante para a maioria dos dados considerados, com a regressão logística foi possível a identificação de dados atípicos nas séries históricas de vazões analisadas, associados principalmente aos métodos de extrapolação da curva-chave nos períodos chuvosos. Palavras-chave: Vazões defluentes. Curva-chave. Aprendizado de máquinas. Regressão logística.Item Estratégias de manejo de água salobra na irrigação do meloeiro(Universidade Federal de Viçosa, 2021-06-11) Silva, José Leôncio de Almeida; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/1427362467390392O uso de água salobra na irrigação é muito comum em cultivos de melão, o que pode resultar na salinização do solo e na redução do rendimento produtivo, caso o manejo da irrigação não seja adequado para a cultura e as condições locais. Neste sentido, este trabalho objetivou avaliar técnicas de manejo da irrigação com águas salanas e de adubação nitrogenada, bem como investigar a dinâmica do nitrato em solo cultivado com meloeiro. Como forma de atender ao objetivo geral dessa pesquisa foram realizados três estudos, estruturados em capítulos. No primeiro estudo foram realizados dois experimentos independentes, ambos no delineamento em blocos casualizados. Cada experimento correspondeu a uma forma de manejo da irrigação e reposição de água no solo, usando o esquema de parcelas subdivididas em faixas e seis estratégias de utilização de águas salobras. Com os resultados ao final do experimento identificou-se que a estratégia de uso de água salobra A2 de incremento da salinidade por fases foi a que apresentou maior rendimento comercial de frutos de melão, possibilitando economia de água de baixa salinidade. Os resultados também mostraram que os solos irrigados com água salobra utilizando a estratégia de aplicação com água salobra com concentração crescente (A1 e A2) foram as que menos acarretaram em salinização do solo ao final do ciclo da cultura do meloeiro. No segundo estudo também foram realizados dois experimentos, um ao lado do outro, no delineamento em blocos casualizados. Cada experimento correspondeu a uma forma de manejo da irrigação quanto à reposição de água no solo, usando o esquema de parcelas subdivididas em faixas 2x2x4, sendo duas formas de manejo da irrigação, duas formas de manejar a adubação nitrogenada e quatro estratégias de se utilizar as águas salobra e doce. Com os resultados obtidos ao final do experimento foi possível identificar que o manejo de irrigação M2, baseado no monitoramento da umidade do solo, conseguiu proporcionar uma produção de frutos satisfatória com uma menor quantidade de água para a irrigação e que a produtividade do melão não foi afetada pelo manejo da redução da adubação nitrogenada. No terceiro estudo buscou-se comparar os resultados simulados pelo modelo HYDRUS 2D com aqueles obtidos em condições experimentais. O desempenho do modelo HYDRUS 2D foi avaliado comparando-se os dados preditos pelo modelo com os respectivos dados observados. Com os resultados das simulações de transporte do nitrato no solo com o HYDRUS-2D, identificou-se que as simulações sob diferentes estratégias de utilização de águas salobras na cultura do meloeiro foram melhores quando as concentrações de sais das estratégias de irrigação foram mantidas constantes durante todo o ciclo da cultura. O modelo também apresentou boa concordância entre as simulações numéricas do transporte de nitrato ao longo do perfil do solo, onde em maior profundidade foi possível observar melhor desempenho do modelo em relação aos dados obtidos experimentalmente. O modelo HYDRUS-2D, nas condições de realização da pesquisa, se mostrou adequado para a simulação do transporte sob diferentes concentrações de nitrato no solo, fornecendo resultados robustos com boa concordância com os dados obtidos durante o experimento. Palavras-chave: Melão – cultivo. Cucumis melo L.. Condutividade elétrica. Irrigação. Produtividade.Item Desenvolvimento de funções de pedotransferência para estimativa de propriedades físico-hídricas do solo do bioma cerrado(Universidade Federal de Viçosa, 2021-07-16) Veloso, Mariana Faria; Rodrigues, Lineu Neiva; http://lattes.cnpq.br/7507011881151122O Cerrado é a principal região agrícola do Brasil, sendo responsável por uma grande parte da produção de alimentos no país. A falta de dados na escala apropriada sobre os solos da região tem trazido incertezas aos processos de gestão dos recursos hídricos. A obtenção de determinadas propriedades físico-hídricas do solo, como, por exemplo, a condutividade hidráulica do solo saturado (Ks) e a curva de retenção de água, são trabalhosas e custosas, abrindo oportunidade para o uso das Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo desta dissertação foi desenvolver para o Bioma Cerrado, FPTs para estimar a Ks, as umidades do solo nas tensões de 0, 6, 10, 33, 100 e 1500 kPa e os parâmetros de ajuste da curva de retenção. A partir de diferentes combinações de dados pedológicos, teores de areia, silte e argila, densidade do solo, densidade de partícula, porosidade, microporosidade, macroporosidade, umidade do solo na capacidade de campo (CC) e umidade do solo no ponto de murcha permanente (PMP), as FPTs foram desenvolvidas incorporando tais conjuntos em cinco modelos de aprendizado de máquina: Regressão Linear Múltipla (RLM), Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR) e K Nearest Neightbors (KNN). As FPTs desenvolvidas para Ks apresentaram capacidade preditiva mediana, já para as umidades do solo, os modelos apresentaram valores de RMSE e ME próximos de zero e valores de R² superiores a 0,8. No ajuste da curva de retenção, o modelo de van Genuchten (1980) apresentou o melhor desempenho e as FPTs desenvolvidas para os parâmetros, umidade de saturação e umidade residual, apresentaram R² iguais a 0,76 e 0,42, respectivamente, e baixos valores de RMSE e ME. Já para os parâmetros, α e n, observou-se baixa capacidade preditiva das FPTs. Os algoritmos RF e SVR apresentaram os melhores desempenhos dentre os modelos avaliados e as variáveis preditoras CC e PMP demostraram importância no desenvolvimento das FPTs. Palavras-chave: Recursos Hídricos. Hidrologia. Irrigação. Aprendizado de máquina.Item Análise do regime hidrológico em bacia hidrográfica do sudeste brasileiro e predição de séries temporais de vazões diárias utilizando aprendizado de máquina(Universidade Federal de Viçosa, 2020-07-17) Reis, Guilherme Barbosa; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/9426630666791133O aumento da ocorrência de eventos extremos em bacias hidrográficas leva à necessidade de melhor entendimento do regime hidrológico em áreas com alta vulnerabilidade a cenários de enchente e escassez hídrica, uma vez que atividades essenciais como a produção de alimentos, geração de energia elétrica, abastecimento humano, segurança de obras hidráulicas e manutenção de ecossistemas são altamente impactadas por este regime. Além de conhecer o comportamento hidrológico, se faz necessário projetar e entender diferentes cenários, sendo que para isso a modelagem hidrológica constitui-se em uma ferramenta fundamental. O objetivo geral do presente trabalho foi identificar o comportamento das vazões na bacia do rio Piranga, bem como buscar melhorias na modelagem hidrológica visando a predição de vazões diárias utilizando aprendizado de máquina. Todo o estudo foi realizado na bacia hidrográfica do rio Piranga, localizada no Estado de Minas Gerais – Brasil. No primeiro capítulo foram utilizadas técnicas estatísticas aplicadas às séries temporais de vazão com o intuito de caracterizar o comportamento hidrológico da área de estudo. Foram estabelecidos eventos extremos máximos e mínimos e realizados testes não paramétricos de Mann-Kendall, Pettitt e Spearman para identificar tendências temporais nos dados. Os resultados mostraram que a vazão correspondente à cota de inundação na foz da bacia tem baixo período de retorno, o que explica o fato de haver problemas recorrentes de enchentes. Por outro lado, a análise da vazão média de longa duração (Q mld ) e da vazão mínima média de sete dias consecutivos, associada a um período de retorno de 10 anos (Q 7,10 ) mostrou redução destas comparadas a períodos anteriores. Foi possível observar, também, que todas as estações fluviométricas apresentaram tendência de redução da vazão em pelo menos um mês do ano, principalmente nos meses do período seco. A recorrência de eventos máximos e a tendência de redução de vazões mínimas mostra a necessidade de um adequado planejamento e gestão de recursos hídricos para promover o desenvolvimento da região. No segundo capítulo foram utilizados dois métodos de seleção de covariáveis por importância, o Recursive Feature Elimination (RFE) e o Forward Feature Selection (FFS), para avaliar o efeito destes no desempenho dos modelos de aprendizado de máquina para predição de vazões diárias. Foram utilizados os modelos Regressão Adaptativa Multivariada (EARTH), Regressão Linear Múltipla (MLR) e RandomForest (RF). Os resultados mostraram que os três modelos de aprendizado de máquina utilizados apresentaram desempenho satisfatório com ambos os métodos de seleção de covariáveis, sendo que dentre eles o RF se sobressaiu. Observou-se, ainda, que a utilização do FFS, na maioria dos casos, proporcionou melhoria no desempenho dos modelos e reduziu o número de covariáveis selecionadas. Dessa forma, a utilização do aprendizado de máquina na predição de vazões diárias mostrou-se eficiente e a utilização do FFS para seleção de covariáveis deve ser considerada, pois tende a potencializar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Palavras-chave: Análises de tendência. Aprendizado supervisionado. Modelagem hidrológica.Item Identificação de regiões homogêneas e geração de relações geomorfológicas de canais : impactos na modelagem hidrodinâmica em grandes bacias hidrográficas(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-19) Coelho, Clivia Dias; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/6225080096010779A modelagem hidrológica em grande escala é fundamental para a gestão de recursos hídricos, especialmente em países da América do Sul, onde existe baixa densidade de estações fluviométricas. Geralmente, as dimensões transversais dos canais para aplicação na modelagem hidrológica têm sido estimadas por equações geomorfológicas (EGs) que representam características médias de uma região. Levando-se em conta que a modelagem hidrológica em diversos estudos demonstrou sensibilidade às dimensões dos canais, acredita-se que o aperfeiçoamento da sua representação pode ser feito através do refinamento das EGs, discretizadas para regiões hidrologicamente homogêneas (RHHs). Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi investigar o impacto do aperfeiçoamento da representação das dimensões dos canais, através do refinamento de EGs, na modelagem hidrológica-hidrodinâmica utilizando o software MGB SA nas bacias dos rios Purus, Doce, Parnaíba, Paraguai e Uruguai. Para a obtenção das dimensões dos canais, foram utilizados dados de perfil transversal de estações fluviométricas da Agência Nacional de Águas. O agrupamento das estações em RHHs com base na geomorfologia dos canais foi feito utilizando duas metodologias: Análise de Cluster K-means e Conveniência Geográfica. Em seguida, foram desenvolvidas EGs para cada bacia e para as RHHs. Quando não foi possível gerar RHHs, analisou-se o uso de uma equação individualizada para o rio principal. Os valores de largura e profundidade estimados pelas EGs foram então comparados com os dados observados e os obtidos nos bancos globais GRWD (Andreadis et al., 2013) e GRWL (Allen e Pavelsky, 2018). Foram realizadas duas simulações utilizando o modelo MGB SA, sendo a primeira com as EGs com melhor desempenho na bacia; e a segunda com os dados globais GRWD. Os valores estimados foram então comparados com os dados observados das estações fluviométricas. Os resultados permitiram constatar que a análise de cluster K-means foi eficiente na definição de RHHs apenas para a bacia do rio Purus, enquanto a Conveniência Geográfica permitiu a definição de RHHs para as bacias dos rios Purus, Parnaíba e Uruguai. As EGs para toda bacia melhoraram as estimativas de largura e profundidade em comparação aosdados globais em todas as bacias, enquanto as EGs para as RHHs proporcionaram melhores estimativas para as bacias dos rios Purus, Uruguai e Parnaíba. Já o uso de equações para o rio principal nas bacias dos rios Doce e Paraguai não proporcionou melhoria nas estimativas das dimensões dos canais destas bacias. O uso de EGs mais refinadas proporcionou melhora no desempenho da modelagem de vazão e nível com o modelo MGB SA apenas na bacia do rio Purus, devido ao fato de que o aprimoramento da representação dos canais apresenta efeitos maiores em regiões com grandes planícies de inundação. A diferença de desempenho na modelagem com o uso das EGs não apresentou relação direta com a área de drenagem, estando mais relacionada à presença de planícies de inundação. Por fim, os dados globais GRWD podem ser utilizados com relativa confiança para modelagem de vazão e nível com o modelo MGB SA em bacias com rios mais declivosos, enquanto as EGs mais refinadas devem ser utilizadas para aplicações em bacias com grandes planícies de inundação e hidrodinâmica simples. Palavras-chave: Geometria de canais. Regiões hidrologicamente homogêneas. Modelagem hidrológica.