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Nota de aplicação

Teste NIR para carbono no solo

Introdução

O solo é um dos maiores repositórios de carbono em nosso mundo, e a capacidade do solo de armazenar carbono é ainda maior do que a da vegetação e da atmosfera. Ao mesmo tempo, o carbono orgânico é a chave para a saúde e resiliência do solo. O carbono do solo desempenha um papel fundamental no fornecimento de macro e micronutrientes às plantas e pode até mesmo ajudar a estabilizar o solo contra impactos mecânicos, oferecendo proteção contra eventos climáticos extremos.

Visão geral

Reconhecendo esse fato, a iniciativa 4 por 1000 lançada na Agenda de Ação Lima-Paris estabeleceu a meta de aumentar os estoques globais de matéria orgânica do solo em 0,4% ao ano para compensar as emissões humanas de gases de efeito estufa. Mas um elemento crucial nesse plano é a capacidade de estimar com precisão o tamanho do reservatório de carbono do solo. Compreender e mapear a distribuição do estoque de carbono do solo requer meios de medição rápidos, precisos e econômicos que possam ser implantados no campo.

Embora a tecnologia de infravermelho próximo (NIR) tenha se tornado uma ferramenta importante na pesquisa do solo, os espectrômetros NIR de nível de pesquisa custam de $40.000 a $60.000, e enviar amostras para um laboratório significa dias ou semanas antes de receber os dados.

Por outro lado, o sensor NeoSpectra, quando integrado a um dispositivo portátil sem fio, oferece a oportunidade de analisar amostras instantaneamente no campo, economizando tempo. O scanner NeoSpectra é colocado em uma amostra de solo, retransmite a assinatura espectral e os dados de quantificação para um telefone celular, que os envia para a nuvem, onde as assinaturas espectrais são comparadas em um banco de dados e os dados analisados em tempo real. Os resultados são enviados imediatamente de volta ao telefone, onde os dados podem ser exibidos em um aplicativo.

Estudos de precisão de previsão de carbono do solo

Pesquisadores da Universidade de Sydney usaram um scanner NIR portátil incorporando o sensor NeoSpectra para testar a previsão das propriedades do solo na Austrália em 392 amostras, com o objetivo de determinar sua utilidade para estudos de campo sobre carbono do solo. Em um estudo, os pesquisadores avaliaram o sensor NeoSpectra em relação a dois espectrômetros Visible-NIR (Vis-NIR) de grau de pesquisa. O estudo também avaliou a previsão de outras propriedades, incluindo pH, capacidade de troca catiônica (CEC), cálcio trocável (Ca) e magnésio (Mg). O sensor NeoSpectra opera a 1250-2500 nm, enquanto os espectrômetros de maior alcance operam a 350-2500 nm. Os espectros coletados dos diferentes espectrômetros são mostrados na Figura (1).

Em um segundo estudo, 151 amostras diversas de solo foram coletadas de áreas agrícolas em Nova Gales do Sul para testar a previsão do Vis-NIR e do sensor NeoSpectra para o carbono total. Um subconjunto de 24 amostras foi usado para testar as previsões de carbono inorgânico.

Figura 1: Espectros de absorção infravermelha do solo dos quatro
instrumentos após o corte para remover regiões com baixa relação sinal/ruído.

Desenvolvimento do modelo de análise e resultados

Ambos os estudos construíram vários modelos de calibração usando as abordagens de árvore cubista e regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR). Os pesquisadores usaram o filtro de suavização Savitsky-Golay e a transformação variável normal padrão nos dados espectrais para redução de ruído e correção da linha de base. Em seguida, eles realizaram uma análise de validação cruzada de 10 vezes para avaliar a precisão dos modelos e dispositivos. Eles descobriram que o modelo cubista forneceu os maiores valores de R2 para dez propriedades do solo investigadas para todos os instrumentos. Os erros de predição no conjunto de validação dos diferentes instrumentos são mostrados na Figura (2).

Figura 2: Gráficos de caixa representando o erro quadrático médio no conjunto de validação (RMSEP) do modelo 50 cubista
realizações para argila, areia, pH (1:5 CaCl2), carbono total, CEC.

Para entender como as diferentes faixas espectrais afetam os modelos cubistas para cada propriedade do solo, a Figura (3) mostra o peso da importância do comprimento de onda para a construção do modelo com instrumentos diferentes para cada propriedade.

Figura 3: Espectros médios de amostras com base em seus 1º, 2º, 3º e 4º quartis de variáveis de solo selecionadas (carbono total, argila e CEC) medidos por ASD, NeoSpectra e NIR
Vascan do estudo (dimensionado para ilustração). As linhas verticais azuis e roxas indicam a proporção relativa do uso do modelo de comprimentos de onda para os 50 modelos de regressão cubista construídos para cada propriedade (as linhas azuis indicam
comprimento de onda usado como condições, linhas roxas indicam
comprimentos de onda usados como preditores nos modelos cubistas).

Conclusões

As equipes descobriram que, para o primeiro estudo, o sensor NeoSpectra oferece desempenho comparável aos espectrômetros de nível de pesquisa na previsão do pH do solo, CEC, cálcio trocável e magnésio (R2>0,63—0,78). Embora o desempenho possa ser um pouco menor neste estudo específico, a enorme diferença de custo e tamanho torna os sensores NeoSpectra uma excelente opção para habilitar
análise de solo em campo.

Para o segundo estudo, a modelagem usando validação cruzada mostrou que o sensor NeoSpectra pode prever carbono orgânico com uma precisão de R2 = 0,78. Para o carbono total, foi capaz de prever com uma precisão de R2 = 0,70. A equipe determinou que os resultados do sensor NeoSpectra eram comparáveis aos do dispositivo topo de linha e que a remoção das faixas espectrais abaixo de 1.350 nm não teve impacto significativo na precisão da previsão nesta aplicação. A equipe também determinou que faixas de comprimento de onda acima de 1.800 nm eram muito importantes para gerar modelos de análise com boa precisão. Isso prova que a ampla faixa espectral NIR oferecida pelo sensor NeoSpectra o torna o melhor candidato para permitir o analisador de solo em campo de menor custo com perda limitada na precisão dos resultados.

Reconhecimento

A Si-Ware gostaria de reconhecer e agradecer a Yijia Tang, Edward Jones e Budiman Minasny, da Escola de Ciências da Vida e do Meio Ambiente da Universidade de Sydney, Sydney, Austrália.

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