Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Nardoto, Gabriela Bielefeld | - |
dc.contributor.author | Neves, Glauber das | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-15T20:27:59Z | - |
dc.date.available | 2022-03-15T20:27:59Z | - |
dc.date.issued | 2022-03-17 | - |
dc.date.submitted | 2021-11-26 | - |
dc.identifier.citation | NEVES, Glauber das. Modelos espaciais isotópicos de carbono no solo em diferentes escalas do Brasil. 2021. 109 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) — Universidade de Brasília, Planaltina, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unb.br/handle/10482/43042 | - |
dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, 2021. | pt_BR |
dc.description.abstract | O solo é o compartimento que suporta grande parte das espécies de animais e vegetais do planeta, sendo um importante elemento na avaliação das mudanças da cobertura da terra, pois se relaciona com a litosfera, biosfera, hidrosfera e atmosfera, sendo essencial para a dinâmica dos ecossistemas. Entre os ecossistemas terrestres, o solo é o compartimento com o maior estoque de carbono, tendo em torno 1.500 Pg C de carbono orgânico e 1.000 Pg C de carbono mineral. As razões isotópicas de carbono (δ 13C) são uma importante ferramenta na avaliação das atividades humanas sobre os ecossistemas, e têm sido aplicadas em diversos contextos ambientais. O δ 13C no solo é controlado pelo clima, mas também pode ser influenciado por outras variáveis ambientais em escalas mais refinadas, como topografia, atributos do solos e vegetação. Mapear a variabilidade do δ 13C no solo através de modelos espaciais isotópicos (isoscapes) possibilita um melhor entendimento dos processos biogeoquímicos que influenciam as variações isotópicas no sistema solo- vegetação. O objetivo desta tese foi identificar as variáveis que influenciam a variação do δ 13C no solo e elaborar modelos espaciais em diferentes escalas no âmbito do território brasileiro baseado em análise de regressão linear múltipla. Para isso, foram utilizados dados compilados da literatura e novos dados coletados em campo com medições do δ 13C em solos com profundidade de até 20 cm, e um conjunto de variáveis ambientais com informações do clima, topografia, atributos do solo e vegetação. Na escala do bioma Cerrado, a variação do δ 13C no solo foi explicada por variáveis climáticas, atributos do solo, vegetação a altitude (R2 = 0,76). O modelo de isoscapes de δ 13C no solo apresentou uma amplitude entre -29‰ e -13‰, com os maiores valores estimados localizados na região sul. Os resultados preencheram lacunas existentes e forneceram maiores detalhes dos aspectos locais sobre a dinâmica do carbono no Cerrado. Na escala do território nacional, abrangendo todos os biomas, variáveis climáticas, do solo e da vegetação explicaram a variação espacial do δ 13C no solo (R2 = 0,63). O modelo isotópico espacial de δ 13C no solo apresentou uma faixa de valores entre -30‰ e -13‰, com os maiores valores estimados na região sudeste e os menores valores na região noroeste. Além disso, os resultados apontaram padrões regionais na distribuição espacial do δ 13C no solo em um nível de detalhamento mais refinado em relação ao modelos existentes para a região. Na Serra da Canastra (MG), o ajuste identificou que atributos pedológicos e índice de vegetação explicam a variação do δ 13C no solo (R2 = 0,62). O modelo estimado de δ 13C no solo apresentou valores entre -22‰ e -10‰. A distância não significativa entre a linha de regressão e a linha 1:1 apontou que o modelo estimado ainda não pode ser validado, mas a relação significativa entre os valores de δ 13C no solo observados e estimados indica potencial da aplicação da abordagem. Nas escalas do Cerrado e nacional, os modelos conseguiram identificar as alterações antrópicas mais consolidadas. Porém, tem-se o desafio de incorporar dados antrópicos, como o δ 13C em solos sob manejo (pastagens e áreas agrícolas consolidadas), para refinar os resultados das interações entre ambiente natural e antrópico. Para estudos detalhados, as amostragens devem possibilitar a elaboração de modelos interpolados das variáveis preditoras que alimentam os modelos de isoscapes. Os resultados apresentados nesta tese podem auxiliar em futuros estudos ecológicos e investigações forenses. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). | pt_BR |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Modelos espaciais isotópicos de carbono no solo em diferentes escalas do Brasil | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.subject.keyword | Isoscapes | pt_BR |
dc.subject.keyword | Razões isotópicas de carbono | pt_BR |
dc.subject.keyword | Análise de regressão linear múltipla | pt_BR |
dc.subject.keyword | Isótopo estável | pt_BR |
dc.description.abstract1 | The soil is the compartment that supports a large part of the animal and plant species on
the planet. It is an important element in evaluating land cover changes, as it relates to the
lithosphere, biosphere, hydrosphere, and atmosphere, essential for ecosystems' dynamics.
The soil has the most extensive carbon stock among terrestrial ecosystems, having around
1,500 Pg C of organic carbon and 1,000 Pg C of mineral carbon. Carbon isotope ratios
(δ
13C) are essential in assessing human activities on ecosystems and have been applied in
various environmental contexts. The soil δ
13C is controlled by climate, but other
environmental variables at finer scales can also be influenced, such as topography, soil
attributes, and vegetation. Mapping the variability of soil δ
13C using spatial isotopic
models (isoscapes) enables a better understanding of the biogeochemical processes that
influence isotopic variations in the soil-vegetation system. The objective of this thesis
was to identify the variables that influence the variation of soil δ
13C and elaborate spatial
models at different scales within the Brazilian territory based on multiple linear regression
analysis. For this, used data compiled from the literature and new data collected in the
field with measurements of soil δ
13C with depth up to 20 cm, and a set of environmental
variables with information of climate, topography, soil attributes, and vegetation. At the
scale of the Cerrado biome, the variation of soil δ
13C was explained by climate variables,
soil attributes, vegetation, to altitude (R2 = 0.76). The isoscape model of soil δ
13C showed
a range between -29‰ and -13‰, with the highest estimated values in the southern
region. The results filled existing gaps and provided greater details of local aspects of
carbon dynamics in the Cerrado. At the scale of the national territory, covering all biomes,
climate, soil, and vegetation variables explained the spatial variation of soil δ
13C (R2 =
0.63). The spatial isotopic model of soil δ
13C showed a range of values between -30‰
and -13‰, with the highest estimated values in the southeastern region and the lowest
values in the northwestern region. Furthermore, the results pointed out regional patterns
in the spatial distribution of soil δ
13C at a more refined level of detail than existing models
for the region. In Serra da Canastra (MG), the fit identified that pedological attributes and
vegetation index explain the variation of soil δ
13C (R2 = 0.62). The estimated model of
soil δ
13C presented values between -22‰ and -10‰. The non-significant distance
between the regression line and the 1:1 line pointed out that it cannot validate the
estimated model yet. Still, the significant relationship between the observed and estimated
soil δ
13C values indicates the potential of applying the approach. At the Cerrado and
national scales, the models were able to identify the most consolidated anthropogenic
changes. However, the challenge of incorporating anthropic data, such as soil δ
13C under
management (pastures and consolidated agricultural areas), is to refine the results of the
interactions between natural and anthropic environments. For detailed studies, sampling
should enable elaborating interpolated models of the predictor variables that feed the
isoscape models. The results presented in this thesis may assist in future ecological studies
and forensic investigations. | pt_BR |
dc.description.unidade | Faculdade UnB Planaltina (FUP) | - |
dc.description.unidade | Faculdade UnB Planaltina (FUP) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais | - |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
|