Dados do Trabalho

Título

PREDIÇAO DOS TEORES ARGILA EM SOLOS DO ESTADO DE SANTA CATARINA VIA ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHO PROXIMO

Resumo

Métodos que empregam técnicas com rápida quantificação de compostos, como o infravermelho próximo (NIR), têm sido utilizados em diversas aplicações em análises químicas, principalmente no setor agrícola, em análises de solos. O objetivo desse trabalho foi aplicar a técnica da espectroscopia NIR para a predição dos teores de argila em amostras de solo do Estado de Santa Catarina (SC) e elaboração de curvas de calibração. Os teores de argila das 450 amostras de solos, da camada de 0-10 cm, de diferentes regiões do estado de SC, foram obtidos do Laboratório de Solos da EPAGRI, em Ituporanga-SC. As amostras foram analisadas por espectrômetro (FT-NIR MPA Bruker) e adquiridos em triplicada entre 3600 e 12500 cm-1, com 64 varreduras para cada amostra e resolução de 16 cm-1. Para as curvas de calibração (400 amostras) e validação (50 amostras) foi utilizado o software Opus Lab Bruker© (v. 7.5) e os espectros foram pré-processados utilizando a 1ª derivada de Savitzky-Golay. As amostras classificadas como outliers foram detectadas e excluídas dos modelos. As amostras de solo apresentaram, inicialmente, respostas espectrais similares e maiores valores de absorbância na região em torno de 3600 a 7000 cm-1. Dos 1200 espectros foram utilizados 1134 na construção da curva de calibração e o melhor modelo foi obtido com um coeficiente de correlação (R2) de 0,75. Para o conjunto de validação foram utilizados 135 espectros e o erro médio quadrático foi de 6,2, com um R2 de 0,81. Para trabalhos futuros será possível aumentar a confiabilidade da curva com a adição de novas amostras de solo e espectros, aumentando o R2, tornando-se uma alternativa para redução de custos e tempo de análises em laboratório, além de eliminar o uso de reagentes.

Palavras-chave

quimiometria; reflectância difusa; curvas de calibração.

Instituição financiadora

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES