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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/37626
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Title: Modelos isotópicos espaciais de nitrogênio do solo nos ecossistemas naturais da América do Sul
Authors: Souza, João Paulo Sena
metadata.dc.contributor.email: jpsenasouza@gmail.com
Orientador(es):: Nardoto, Gabriela Bielefeld
Assunto:: Isótopos estáveis
Florestas randômicas
Isoscape
Lixiviação
Desnitrificação
Issue Date: 6-May-2020
Citation: SOUZA, João Paulo Sena. Modelos isotópicos espaciais de nitrogênio do solo nos ecossistemas naturais da América do Sul. 2019. 126 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Planaltina, 2019.
Abstract: O nitrogênio (N) é um elemento limitante da produção primária dos ecossistemas terrestres. Por isso, é importante entender os padrões de perdas de N ao longo dos ecossistemas. Medidas da razão isotópica de nitrogênio (δ 15N) no solo refletem os caminhos dominantes de entradas e saídas de N do sistema terrestre. A abordagem isotópica aparece como uma ferramenta que auxilia a modelagem de emissões e fluxos de N em modelos de balanço de massa. Para ser aplicado em modelos de ciclagem de N, o δ 15N do solo deve ser representado em modelos isotópicos espaciais (isoscapes). Além de serem fundamentais para modelos de ciclagem de N, isoscapes δ 15N do solo podem ser usadas em outras áreas, como antropologia, forense e ecologia de comunidades. Entretanto, isoscapes de δ 15N do solo disponíveis na escala global mascaram alguns padrões regionais do ciclo do N. Novas isoscapes em escala continental devem incorporar mais locais de amostragem e abordagens metodológicas que evidenciem as relações não lineares do δ 15N com as variáveis preditoras. Neste contexto, o objetivo desta tese de doutorado foi elaborar uma isoscape de δ 15N do solo em escala continental. A América do Sul foi escolhida como área modelo por apresentar grandes vazios amostrais em modelos globais anteriores e permitir a coleta de novas amostras. Posteriormente, a isoscape de δ 15N do solo foi testada em um modelo isotópico de balanço de massa para estimar as perdas de N por lixiviação e desnitrificação. No total foram consideradas 278 localidades ao longo de áreas naturais da América do Sul, com dados da literatura e novos dados de campo. Foram usadas variáveis preditoras para representar as condições pedológicas, climáticas e biológicas do ambiente. Além disso, os limites dos biomas e ecorregiões foram inseridos no modelo como variáveis discretas. Três algoritmos de machine learning foram testados para o modelo de δ 15N do solo: Cubist, Floresta Randômica (RF) e Stochastic Gradient Boosting (GBM). O melhor algoritmo foi escolhido com base na validação cruzada e aplicado na modelagem. Entre os modelos testados, a RF teve a melhor performance (R2 = 0,64). A análise de importância de variável mostrou que o tipo de bioma foi a principal variável para representar a variação espacial de δ 15N do solo, seguido por carbono orgânico do solo. A amplitude estimada foi de -2,0 ‰ a 14,3 ‰. Os maiores valores se concentraram nas regiões de clima semi-árido e os menores nas regiões mais frias. Os padrões representados na isoscape de δ 15N do solo se refletiram na variação espacial da proporção do N de entrada que se perde por vias gasosas (fgas). A região com maiores perdas relativas de N gasoso foi a de desertos e arbustos xéricos, seguida pelas florestas tropicais secas e florestas tropicais úmidas. As maiores perdas relativas por lixiviação ocorreram nos ecossistemas de florestas mistas temperadas, florestas de mediterrâneo e nos ecossistemas savânicos tropicais. A partir do modelo de fgas, foram incorporados modelos de entrada de N por fixação biológica de N (FBN) e deposição atmosférica para calcular os fluxos de perdas de N gasoso e por lixiviação. As estimativas de fluxo de N mostraram que 1,3 ± 1,1 g N m-2 ano-1 é perdido em média pelo processo de desnitrificação nos solos naturais do continente. Perdas por lixiviação foram de 2,5 ± 1,8 g N m-2 ano-1 . Foram estimados valores significativamente menores nas regiões das savanas tropicais e savanas e campos alagados da América do Sul em comparação aos modelos anteriores. Isso é reflexo do aumento da quantidade de pontos representando esses ecossistemas, visto que essas áreas foram sub-amostradas em estudos anteriores em escala global. As relações não-lineares e o uso de variáveis preditoras representando múltiplos fatores de estado dos ecossistemas evidenciaram padrões espaciais de δ 15N no solo coerentes com as observações empíricas, que ainda não haviam sido representados em modelos globais, principalmente das savanas tropicais.
Abstract: Nitrogen (N) is a limiting element of the terrestrial ecosystems primary production. Therefore, it is essential to understand the patterns of N losses across ecosystems. The isotopic ratio of nitrogen (δ 15N) in soil samples reflects the dominant paths of N inputs and outputs in the terrestrial system. The isotopic approach appears as a tool to estimate N emissions and fluxes in mass balance models. To be applied in N cycling models, soil δ 15N must be represented in isotopic landscapes (isoscapes). In addition to being central to N cycling models, Soil δ 15N isoscapes can be used in other scientific fields such as anthropology, forensics and community ecology. However, soil δ 15N isoscapes available at a global scale mask some regional patterns of the N cycle. New continental scale isoscapes should incorporate more sampling sites and methodological approaches that highlight nonlinear relationships between δ 15N and predictor variables. In this context, the objective of this doctoral thesis was to elaborate an isoscape soil δ 15N at the continental scale. South America was chosen as a model area because it presented large sample voids in previous global compilations and allowed the collection of new samples. Subsequently, the soil δ 15N isoscape was tested in an isotopic mass balance model to estimate the N losses by leaching and denitrification. In total, 278 geographical locations were considered in South America, with data from the literature and new field samples. The covariates represented the pedological, climatic and biological conditions of the environment. Besides, the biome boundaries and ecoregions were inserted into the model as discrete variables. Three machine learning algorithms were tested for the δ 15N soil model: Cubist, Random Forest (RF) and Stochastic Gradient Boosting (GBM). The best algorithm was chosen based on the 10-fold cross-validation and applied in the modeling. Among the tested models, RF had the best performance (R2 = 0.64). The importance of variable analysis showed that the biome type was the main variable to represent the spatial variation of δ 15N of the soil, followed by soil organic carbon. The estimated amplitude was -2.0 ‰ to 14.3 ‰. The highest values are concentrated in semi-arid climate regions and the lowest in the coldest regions. The patterns represented in the isoscape of δ 15N of the soil were reflected in the spatial variation of the proportion of the incoming N that is lost by gaseous pathways (fgas). The region with the highest relative losses of gaseous N is that of deserts and xeric shrubs, followed by dry tropical forests and humid tropical forests. The highest relative leaching losses occur in the ecosystems of temperate mixed forests and Mediterranean forests; and tropical savanna ecosystems. From the fgas model, N input models were incorporated by biological N fixation (FBN) and atmospheric deposition to calculate the flow losses of gaseous N and by leaching. N flux estimates showed that 1.3 ± 1.1 g N m-2 yr-1 is lost on average by the denitrification process on the continent's natural soils. Leaching losses are 2.5 ± 1.8 g N m-2 yr-1 . Significantly lower values were estimated in the tropical savannas and grassland savannas and floodplains of South America in comparison to previous models. That pattern is due to the increase in the number of points representing these ecosystems since they were underrepresented in previous studies on a global scale. Nonlinear relationships and the use of predictor variables representing multiple state factors revealed spatial patterns of δ 15N in soil consistent with empirical observations that had not yet been represented in global models, mainly in tropical savannas.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade UnB Planaltina (FUP)
Faculdade UnB Planaltina (FUP)
Description: Tese (Doutorado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB - Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Planaltina, 2019.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais
Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais
Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
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