
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Barbosa, Julierme Zimmer | - |
| Autor(es): dc.creator | Poggere, Giovana | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Sérgio Henrique Godinho | - |
| Autor(es): dc.creator | Mancini, Marcelo | - |
| Autor(es): dc.creator | Motta, Antonio Carlos Vargas | - |
| Autor(es): dc.creator | Marques, João José Granate de Sá e Melo | - |
| Autor(es): dc.creator | Curi, Nilton | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:21:36Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:21:36Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-06 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/49391 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895981121000389 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159708 | - |
| Descrição: dc.description | Brazil presents high soil variability, however, the soil magnetic susceptibility (χ) distribution on national scale is yet to be investigated. Thus, soil data (218 samples from the literature and 36 original samples) were utilized to estimate soil low frequency χ (χlf) across Brazil through machine learning algorithms (Generalized Additive Model Using Splines, Generalized Linear Model, Random Forest and Support Vector Machine) in order to assess the applicability of such methodology on a nationwide scale. Two variable groups were tested: texture and Fe2O3 contents – Group 1; and texture, Fe2O3, Al2O3, SiO2 contents – Group 2. The best performing model was applied to a database containing 3817 and 3973 georeferenced soil samples from superficial and subsuperficial horizons, respectively, obtained from soil surveys conducted by the Brazilian Agricultural Research Corporation. Polynomial Support Vector Machine using Group 2 variables presented the best performance (R2 = 0.91). Variable importance measurements showed that χlf is chiefly related to Fe2O3 and clay content. The spatial distribution of χlf on national scale varied from very high (>150 × 10−6 m3 kg−1) to very low (≤5 × 10−6 m3 kg−1), considering the interpretation bands that we propose for Brazilian soils. Extensive areas of magnetic soils were associated with their formation upon mafic rocks or iron-rich formations. Despite few exceptions, the observed tendency shows that χlf increases parallel to soil red color, drainage and weathering degree, and hence Rhodic Nitisol, Umbric Nitisol, Rhodic Ferralsol and Umbric Ferralsol presented the highest χlf values. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Elsevier | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Journal of South American Earth Sciences | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Iron-rich rocks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Magnetism | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Oxides | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Soil database | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tropical soils | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Weathering | - |
| Título: dc.title | National-scale spatial variations of soil magnetic susceptibility in Brazil | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: