Modelos de capacidade de suporte de carga e suas relações com atributos físicos e mecânicos em argissolo amarelo distrocoeso.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LIMA, Renato Paiva de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Texto Completo: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5670
Resumo: Models that predict pre-consolidation stress in Ultisol are scarce, given the importance of these soils for the production of sugarcane in the Northeast. The current study aimed to fit linear and nonlinear regression models and study the relationship of soil physical attributes on pre-consolidation stress (σp) variation. On a plot, 42 points were delimited to get samples in the layers 0-0.20 and 0.20-0.40 m, totaling 84 samples. Deformed and undeformed samples were collected to obtain the variables: water content (θ), bulk density (BD), soil resistance to penetration (RP), organic carbon (OC), clay content (C), plastic limit (PL) and liquid limit (LL), as well as the pre-consolidation stress (σp). Four models were fitted to predict the σp: linear multiple regression, two nonlinear multiple model and charge supporter capacity model. Was also held for each layer a principal component analysis was performed and, after obtaining the scores for those components retained, a linear multiple regression model was fitted for the σp data to establishment of the relationships. The average of σp was 73.0 kPa. The multiple linear regression model was the best fit soil conditions and management of the area in the two analyzed layers. Only soil bulk density and penetration resistance contributed significantly to variation σp models with the best settings. The θ and the OC showed negative relations with σp; while BD, RP, C, LL and PL showed positive relation. Higher values of σp are associated with higher values of BD, RP, C, LL and PL, as well as smaller values are linked with the increase of OC concentration and θ.
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Deformed and undeformed samples were collected to obtain the variables: water content (θ), bulk density (BD), soil resistance to penetration (RP), organic carbon (OC), clay content (C), plastic limit (PL) and liquid limit (LL), as well as the pre-consolidation stress (σp). Four models were fitted to predict the σp: linear multiple regression, two nonlinear multiple model and charge supporter capacity model. Was also held for each layer a principal component analysis was performed and, after obtaining the scores for those components retained, a linear multiple regression model was fitted for the σp data to establishment of the relationships. The average of σp was 73.0 kPa. The multiple linear regression model was the best fit soil conditions and management of the area in the two analyzed layers. Only soil bulk density and penetration resistance contributed significantly to variation σp models with the best settings. The θ and the OC showed negative relations with σp; while BD, RP, C, LL and PL showed positive relation. Higher values of σp are associated with higher values of BD, RP, C, LL and PL, as well as smaller values are linked with the increase of OC concentration and θ.Modelos que predizem a tensão de pré-consolidação em Argissolo Amarelo distrocoeso são escassos na literatura, dada a importância desses solos para produção de cana-de-açúcar no Nordeste. O presente estudo teve como objetivos ajustar modelos de regressão lineares e não lineares e estudar as relações dos atributos físicos do solo na variação da tensão de pré-consolidação (σp). O trabalho foi realizado em área de Argisssolo Amarelo distrocoeso cultivado com cana-de-açúcar. Em um talhão, foram demarcados 42 pontos e coletadas amostras nas camadas 0-0,20 e 0,20-0,40 m, totalizando 84 pontos amostrais. Foram coletadas amostras deformadas e não deformadas para obtenção das variáveis: umidade do solo (θ), densidade do solo (DS), resistência à penetração (RP), carbono orgânico (CO), teor de argila (TA), limite de plasticidade (LP) e limite de liquidez (LL), além da tensão de pré-consolidação (σp). Foram ajustados quatro modelos para predição da σp: regressão linear múltipla, dois modelo não lineares e um modelo não linear de capacidade de suporte de carga, bem como, foi realizada análise de componentes principais, em cada uma das camadas estudadas, que após obtenção dos escores dos componentes principais retidos em cada camada de solo, um modelo de regressão linear múltiplo foi ajustado aos dados de σp para estabelecimento das relações. A σp média foi de 73,0 kPa; sendo o modelo de regressão linear múltipla o que melhor se ajustou as condições de solo e manejo da área nas duas camadas analisadas. Apenas a densidade do solo e a resistência à penetração contribuíram significativamente para variação da σp nos modelos com os melhores ajustes. A θ e o CO apresentaram relações negativas com a σp, enquanto DS, RP, TA, LL e LP positivas. Maiores valores de σp estão associados a maiores valores de DS, RP, TA, LL e LP, assim como os menores a um aumento da concentração de CO e da θ.Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-11T14:11:57Z No. of bitstreams: 1 Renato Paiva de Lima.pdf: 524535 bytes, checksum: 47be2d27255026d21fdeb8e8a90a484f (MD5)Made available in DSpace on 2016-10-11T14:11:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renato Paiva de Lima.pdf: 524535 bytes, checksum: 47be2d27255026d21fdeb8e8a90a484f (MD5) Previous issue date: 2013-07-18application/pdfporUniversidade Federal Rural de PernambucoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AmbientalUFRPEBrasilDepartamento de Engenharia AgrícolaCompressibilidadeTensão de pré-consolidaçãoFísica do soloModelagemCompressibilityPre-consolidation stressPhysical attributesModellingCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLAModelos de capacidade de suporte de carga e suas relações com atributos físicos e mecânicos em argissolo amarelo distrocoeso.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-5347692450416052129600600600-28621161963550796749185445721588761555info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5670/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51ORIGINALRenato Paiva de Lima.pdfRenato Paiva de Lima.pdfapplication/pdf524535http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/5670/2/Renato+Paiva+de+Lima.pdf47be2d27255026d21fdeb8e8a90a484fMD52tede2/56702019-05-17 10:20:04.776oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2019-05-17T13:20:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
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