Caracterização físico-hidrica de três bacias experimentais do Estado de Pernambuco para suporte à modelagem hidrológica
Bibliographic record
Abstract
Para qualquer estudo que envolva o movimento da água no solo torna-se imprescindível o conhecimento das propriedades físicas e hidráulicas, bem como suas correlações. Ambas têm fundamental importância no armazenamento e transporte de água e de nutrientes, no controle da infiltração e escoamento superficial, bem como na conservação do solo. Nesse contexto, o presente estudo buscou realizar uma caracterização físico-hídrica de três bacias experimentais (Jatobá e Mimoso/Pesqueira-PE e Xaréu/Fernando Noronha-PE) do semiárido, a fim de gerar informações para suporte à modelagem hidrológica e subsídios para o gerenciamento e conservação do solo e da água. Avaliou-se o comportamento físico-hídrico dos solos em diferentes profundidades e coberturas vegetais. A caracterização física dos solos se deu por análises de laboratório com amostras indeformadas e deformadas. A caracterização hidráulica foi realizada por meio de curvas de retenção de umidade e através de testes de condutividade hidráulica (K) em campo com permeâmetro de Guelph. De posse das variáveis físicas e da matéria orgânica do solo, foram testadas funções de pedotransferência (FPT) para estimativa da K0 e umidade em tensões específicas, a fim de comparar com as medidas em campo e laboratório. Dentre os atributos do solo analisados, a matéria orgânica foi o que apresentou o maior coeficiente de variação, em profundidade, nas Bacias do Jatobá e do Mimoso. Verificou-se também, alta variabilidade da condutividade hidráulica do solo saturado (K0) em profundidade, nas três bacias. Concluiu-se que a condutividade hidráulica não apresentou diferença significativa entre médias, para as diferentes coberturas vegetais. Dentre os solos estudados, o Vertissolo foi o que apresentou a maior capacidade de retenção de água. Conclui-se que as FPT propostas apresentaram baixa predição da K0. As FPT para estimativa da umidade retida a potenciais específicos, também apresentaram baixa predição para os solos da Bacia do Xaréu. Nas Bacias do Jatobá e do Mimoso a melhor predição para umidade na capacidade de campo foi obtida pelo modelo de Meng et al. (1987) e para a umidade no ponto de murcha permanente, a equação baseada na textura média proposta por Oliveira et al. (2002) mostrou o melhor desempenho. Para água disponível a equação baseada no conjunto único de dados proposta por Oliveira et al. (2002), e o modelo de Massuti (1997) apresentaram boa predição.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".