ABSTRACT The success of soil prediction by VIS-NIR-SWIR spectroscopy has led to considerable investment in large soil spectral libraries. The aims of this study were 1) to develop a soil VIS-NIR-SWIR spectroscopy approach using legacy soil samples to improve spectral soil information in a regional scale; (2) to compare six spectral preprocessing techniques; and (3) to compare the performance of linear and non-linear multivariate models for prediction of sand and clay content. A total of 1,534 legacy soil samples, stored by Epagri, were collected from agricultural areas in 2009 on a regional scale, covering 260 municipalities of Santa Catarina. Six spectral preprocessing techniques were applied and compared with reflectance spectra (control treatment) in the development of sand and clay prediction models. Five multivariate regression models, Support Vector Machines, Gaussian Process Regression, Cubist, Random Forest, and Partial Least Square Regression were compared. The scatter-corrective preprocessing groups produced similar or better performance than spectral-derivatives. In addition, preprocessing spectra prior to regression analysis does not improve sand prediction, since reflectance spectra achieved the best performance using Cubist, SVM, and PLS models. In general, clay content presented better prediction accuracy than sand content. The best multivariate model to predict sand and clay content from soil VIS-NIR-SWIR spectra was Cubist. The best Cubist performance was achieved combined with reflectance spectra (R2 = 0.73; root mean square error = 10.60 %; ratio of the performance to the interquartile range = 2.36) and MSC (R2 = 0.83; root mean square error = 7.29 %; ratio of the performance to the interquartile range = 3.70) for sand and clay content, respectively. Considering the mean RMSE values of the validation set, the predictive ability of the multivariate models decreased in the following order: Cubist>PLS>RF>GPR>SVM for both properties. The predictive ability of VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy achieved in this study for sand and clay content using legacy soil data and heterogeneous samples confirmed the potential of the spectroscopy approach.

O uso e as mudanças no uso e manejo dos solos figuram entre os principais fatores determinantes dos estoques de carbono orgânico do solo (COS). A modelagem dinâmica espacialmente explícita é uma técnica que vem sendo usada com sucesso em avaliações das alterações nos estoques regionais de COS. Assim, este trabalho objetivou utilizar o modelo Century associado a técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto para avaliar os efeitos das alterações do uso agrícola e manejo do solo na dinâmica do carbono orgânico do solo (COS) em propriedades rurais do Distrito Santana, Ijuí - RS. Para isso, foi criada uma base de dados geoespaciais em ambiente ArcGis9.x com os planos temáticos: solos, elementos da paisagem e início do uso agrícola. Após reconstituídos os cenários históricos de manejo, o modelo Century 4.0 foi inicializado com dados edafoclimáticos locais, calibrado em duas etapas e validado, obedecendo-se à seguinte ordem: calibração principal - validação - calibração para generalizações. Na calibração principal, foram ajustados parâmetros internos do modelo, valendo-se da adição de carbono (C) pelo milho, trigo e soja e dos estoques de COS medidos em 2007 na camada de 0 a 20 cm da mata nativa e de uma lavoura adjacente, cuja conversão ocorreu entre 1901 e 1930 (lavoura mais antiga, localizada na área 1), sob Latossolo de topo. Em seguida, o Century, assim ajustado, foi estatisticamente validado com base em dados observados em 10 lavouras iniciadas em diferentes épocas, sob a mesma classe de solo e posição na paisagem, amostradas em 2007 na camada de 0 a 20 cm e distribuídas em quatro áreas homogêneas (áreas 1, 2, 3 e 4) dentro do Distrito Santana. Na calibração para generalizações, foram criadas quatro opções de "floresta subtropical" para representar a mata nativa de cada classe de solo em estudo (Latossolo, Chernossolo, Neossolo Regolítico e Neossolo Flúvico), a partir da opção de floresta tropical gerada na etapa de calibração principal, mantendo-se os ajustes já realizados naquela etapa e alterando apenas o parâmetro referente à máxima produção bruta mensal de biomassa pela floresta para que a variável de saída SOMTC (COS simulado) se estabilizasse, após o modelo ser executado por 3.000 anos (execução de equilíbrio), coincidindo com os estoques de COS medidos no solo sob vegetação nativa respectiva de cada classe de solo; em seguida, procedeu-se às simulações correspondentes a 54 unidades de simulação (US), por meio da interface i-Century, nas condições de solos cultivados com os cenários de manejo históricos (de 1901 até 2007). O Century, depois de calibrado, estimou adequadamente a dinâmica do C, reproduzindo a evolução dos estoques de COS ocorrida no Distrito Santana. Segundo essas estimativas, a adoção de práticas conservacionistas de manejo garante a redução das perdas de C causadas pelo processo erosivo e decomposição microbiana, havendo com isso aumento no estoque de COS.

The land use and land use and management changes are among the main determinants of the stocks of soil organic carbon (SOC). The spatially explicit dynamic modeling is a technique that has been successfully used in evaluations of regional SOC stocks changes. Thus, this study aimed to use the Century 4.0 model associated with geoprocessing and remote sensing techniques to evaluate the effects of agricultural use and soil management changes on dynamics of soil organic carbon (SOC) on farms in Santana (Ijuí, RS, Brazil). A geospatial database of the thematic plans: soil classes, land cover, landforms and beginning of agricultural use, were created in ARCGIS 9.x. After land use and soil management systems had been reconstituted from historical and current surveys, the model was initialized with local soil and climate data and calibrated in two steps. In the first calibration step, internal model parameters based on maize, wheat and soybean biomass C additions to the soil were adjusted, as well as SOC measured in 2007 (0-20 cm layer) of native forest (original condition) and an adjacent farm, where agriculture had been initiated between 1901 and 1930 (older plantation, area 1), sampling an Oxisol, on hilltops. Afterwards, the Century model was statistically validated based on data from 10 fields, initiated at different times, with the same soil type and landscape, sampled in 2007 (0-20 cm layer) divided into four homogeneous areas (Areas 1, 2, 3 and 4) within the district of Santana. In the calibration for generalization, four "subtropical forest " options were created to represent the native forest of each soil type in (Oxisol, Mollisol and two Entisol types) based on the tropical forest option generated in the primary calibration step; the adjustments of this step were maintained and only the parameter related to maximum gross monthly production of forest biomass was changed to stabilize the output variable SOMTC (simulated SOC), after running the model for 3000 years (equilibrium run), matching the measured SOC stocks of each soil type under native vegetation. After calibration, all possible combinations of soils, landforms, land use cover and land use change for the agricultural use of Santana ((1901 to 2007; 54 simulation units) were simulated by the i-Century interface. The model estimated the C dynamics adequately, reproducing the evolution of SOC stocks in the area. According to the estimates, the adoption of conservation management practices ensures the reduction of C losses caused by erosion and microbial decomposition, resulting in increases in SOC stocks.

A cinética da dissolução redutiva da goethita e da hematita em solos poligenéticos foi avaliada por dois modelos matemáticos. O modelo Kabai descreveu a dissolução em um único segmento linear, não discriminando fases de um mesmo óxido ou de diferentes óxidos em cada amostra. A análise comparativa da estabilidade de cristais por este modelo somente pode ser realizada entre amostras distintas. O modelo Avrami-Erofejev descreveu a dissolução em mais de um segmento linear na maioria das amostras. Este modelo discriminou fases de um mesmo óxido e ofereceu condições para classificar o grau de estabilidade destes minerais dentro de cada amostra. Os modelos indicaram menor estabilidade da hematita em relação à goethita frente à dissolução redutiva, principalmente quando a última combinou baixa substituição por Al3+ e alta área superficial específica. A influência destes parâmetros mineralógicos na estabilidade dos cristais à dissolução redutiva mostrou ser dependente da abordagem matemática utilizada para determinar a cinética dissolutiva.

Two mathematical models were used to evaluate the reductive dissolution kinetics of goethite and hematite. The Kabai’s model described dissolution as a single linear segment, not discriminating the dissolution of different phases of the same iron oxide or different iron oxides in a sample. Consequently, this model can only compare crystal stability between distinct samples. The Avrami-Erofejev’s model described dissolution as a set of linear segments for most of the samples. This model discriminated different phases of the same iron oxide and allowed classification of the degree of stability of these minerals in each sample. Both models indicated that hematite is less stable than goethite against reductive dissolution, mainly when goethite combines low Al+3 substitution and high specific surface area. The evaluation of these mineralogical parameters on the crystal stability in the reductive dissolution showed dependecy of the model used for determining the dissolutive kinetic.