Regressões nominais logísticas estabelecem relações matemáticas entre variáveis independentes contínuas ou discretas e variáveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos na região dos municípios de Ibirubá e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, comprimento de fluxo de escoamento e índice de poder de escoamento). Foram então estabelecidas regressões logísticas múltiplas entre as classes de solos da região com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada célula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. Observou-se acurácia geral (AG) de 58 % e acurácia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurácia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressões logísticas múltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.

Logistic nominal regressions establish mathematical relations between continuous or discrete independent variables and discrete dependent variables. The prediction potential of the occurrence and distribution of soil classes in the region Ibirubá and Quinze de Novembro, RS, Brazil was evaluated. Using a digital elevation model (DEM) with 90 m resolution, were calculated several topographic characteristics (elevation, slope, and curvature) and hydrographic variables (distance to rivers, flow length, topographical wetness index, and stream power index). Multiple logistic regressions were established between the soil classes mapped on the basis of a traditional survey at a scale of 1:80.000 and the land variables calculated using the DEM. The regressions were used to calculate the probability of occurrence of each soil class. The final estimated soil map was drawn by assigning the soil class with highest probability of occurrence to each cell. The general accuracy was evaluated at 58 % and the Kappa coefficient at 38 % in a comparison of the original soil map with the map estimated at the original scale. A legend simplification had little effect to increase the general accuracy of the map (general accuracy of 61 % and Kappa coefficient of 39 %). It was concluded that multiple logistic regressions have a predictive potential as tool of supervised soil mapping.

O presente estudo objetivou avaliar o impacto da queima tradicional de campo nativo e do monocultivo de Pinus sp. em Lages (SC), no CO total do solo (COT), carbono da biomassa microbiana (CBM), respiração basal (C-CO2), quociente metabólico microbiano (qCO2) e relação CBM:COT. Foram selecionadas quatro áreas representativas da região, de 0,5 ha cada, sendo: (a) Campo nativo, sem queima nos últimos 50 anos (CN); (b) Campo nativo submetido à queima tradicional (CNQ), ambas, pastagens naturais; (c) Mata natural com predominância de Araucaria angustifolia (MATA); e (d) Reflorestamento de Pinus taeda com oito anos (PINUS). Para tanto, coletaram-se seis amostras, compostas de nove subamostras de solo em cada área, na profundidade de 0-5 cm, em dezembro de 2002. Para avaliar o CBM, foi utilizado o método da fumigação-extração. O C-CO2 foi determinado em laboratório. Os maiores valores de liberação de C-CO2 foram encontrados na MATA e no PINUS, seguidos de CNQ e CN, respectivamente. Os maiores valores de CBM, COT e relação CBM:COT foram encontrados na MATA, não tendo as demais áreas estudadas apresentado diferenças entre si. O qCO2 foi maior no PINUS, seguido de CNQ, em comparação com MATA e CN. A análise multivariada mostrou ser uma ferramenta auxiliar importante ao discriminar o CBM como sendo o atributo que mais contribuiu na separação entre as áreas estudadas.

The objective of this study was to evaluate the impact of burning native pastures and of cultivating Pinus sp in monoculture in Lages, State of Santa Catarina, Brazil. Total organic carbon (TOC), microbial biomass carbon (MBC), microbial basal respiration (C-CO2), the microbial metabolic quotient (qCO2), and the ratio MBC/TOC were analyzed. Four representative areas of the region with 0.5 ha each were selected: (a) native pasture without burning for at least 50 years (NP); (b) native pasture burnt off every year (NPF); (c) natural forest (NF) with predominance of Araucaria angustifolia and (d) eight-year-old Pinus taeda monoculture (PINUS). Data were obtained from six replicate samples composed of nine sub-samples each, from a depth of 0-5 cm, in the four studied areas. The fumigation-extraction method was used for the evaluation of MBC. C-CO2 evolution was obtained under laboratory conditions. The highest C-CO2 values were detected in NF and PINUS, followed by NPF and NP, respectively. The highest values of MBC, TOC and MBC:TOC were detected in NF, but the other areas did not present significant differences among each other. The qCO2 rate was higher in PINUS followed by NPF in comparison with NF and NP. Multivariate analysis was an important auxiliary tool for suggesting MBC as an attribute to discriminate the studied areas.