Banca de DEFESA: TATIANE SEVERO SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: TATIANE SEVERO SILVA
DATA: 28/02/2019
HORA: 08:00
LOCAL: Sala 2 do Prédio do Programa de Pós-Graduação em Fitotecnia
TÍTULO:

Uso de redes neurais na estimativa de sorção, dessorção e impacto ambiental dos herbicidas diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl em solos brasileiros

PALAVRAS-CHAVES:

Processos de retenção, cana-de-açúcar, controle químico, contaminação ambiental

PÁGINAS: 71
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

O uso de herbicidas no Brasil tem sido realizado com base na recomendação do fabricante, desconsiderando muitas vezes a grande variabilidade dos atributos dos solos. O uso de métodos estatísticos que permitam prever os processos de retenção dos herbicidas no solo pode contribuir para a melhoria da eficiência no controle das plantas daninhas associado ao menor risco de contaminação ambiental. Essa pesquisa avaliou o uso de redes neurais artificiais (RNA’s) para predição da sorção e dessorção no solo, bem como o potencial de contaminação ambiental dos herbicidas diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl em solos brasileiros. Os coeficientes de sorção e dessorção dos três herbicidas foram determinados em ensaios laboratoriais para 15 solos de diferentes estados brasileiros. Para prever a sorção e dessorção do diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl foi usada uma RNAs perceptron multicamadas (MLP). As entradas (inputs) foram as características dos herbicidas e os atributos físicos e químicos dos solos, e as saídas (outputs) os coeficientes de sorção e dessorção (Kfs e Kfd). Para avaliar os modelos, foram utilizados o coeficiente de determinação (R2), erro relativo absoluto médio (RMSE) e o erro absoluto médio (MAE). O risco de lixiviação dos herbicidas diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl foi avaliado considerando os valores de sorção observados e os estimados pelos modelos. Os modelos de rede neural artificial (RNA’s) foram eficientes para predição da sorção e dessorção dos herbicidas diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl. O número de neurônios na camada oculta afetou o desempenho das redes, portanto, diferentes estruturas de rede devem ser testadas para obter bons modelos para predição da sorção e dessorção de herbicidas no solo. As propriedades físico-químicas dos herbicidas foram mais importantes para modelagem de RNA’s perceptron de multicamadas do que os atributos do solo. Os herbicidas diuron, hexazinone e sulfometuron-methyl possuem alto risco potencial para contaminação de águas subterrâneas em diferentes estados brasileiros.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1615325 - CAROLINA MALALA MARTINS SOUZA
Presidente - 2213033 - DANIEL VALADAO SILVA
Externo à Instituição - JOSÉ BARBOSA DOS SANTOS - UFVJM
Externo ao Programa - 2578617 - STEFESON BEZERRA DE MELO