Determinação do estado nutricional da soja in situ por fluorescência de raios X

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Thainara Rebelo da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11102022-100213/
Resumo: Este trabalho teve dois objetivos principais, sendo o primeiro deles, verificar como parâmetros previamente estabelecidos afetavam a razão sinal/fundo espectral, bem como a precisão do sinal analítico da fluorescência de raios X, na determinação do estado nutricional in situ em folhas de soja. Foram investigados os efeitos do tempo de análise, da nervura foliar, lavagem das folhas, umidade foliar e idade das folhas, na determinação dos nutrientes. Em seguida, o estudo teve por objetivo o desenvolvimento de um método para transformar a fluorescência de raios X mensurada in situ nas folhas em concentração de macro (P, S, K e Ca) e micronutrientes (Fe, Mn, Cu e Zn). Sendo assim, o trabalho está composto por três capítulos, onde o primeiro é uma visão geral, contendo as informações que contemplam toda pesquisa. O segundo capítulo aborda o primeiro objetivo do trabalho, com a otimização dos parâmetros como tempo de análise, verificação da influência do uso de vácuo nas intensidades dos elementos, número de pontos de análise, e a influência das variáveis limitantes (nervura, lavagem, umidade e idade das folhas). O terceiro capítulo, aborda o segundo objetivo, com a comparação de quatro modelos diferentes, utilizando análises estatísticas de regressão linear simples, regressão linear múltipla, e multivariada “Partial Least Square Regression” (PLSR).O tempo de análise que apresentou menor coeficiente de variação para todos os elementos determinados foi de 60 s. O uso do vácuo demonstrou que os elementos leves, como P e S são os mais afetados. Ao comparar a análise em três pontos para macronutrientes e dois pontos para micronutrientes, não houve diferença significativa. A nervura foliar influenciou todos os macronutrientes e a intensidade do Cu. Folhas lavadas e não lavadas não apresentaram diferença significativa. A alteração da umidade foliar demonstrou uma variação de intensidade principalmente no P e S, no decorrer do tempo. E, já a idade da folha apresentou diferença significativa para P e Ca. Dos modelos comparados não houve grande diferença entre eles, e o desempenho avaliando o menor erro quadrado médio para macronutrientes foi utilizando regressão linear múltipla com as intensidades dos elementos e o Compton para P, S e K; e, PLSR com pré-processamento centrado na média para Ca. No caso dos micronutrientes, o melhor modelo para Fe e Zn, foi utilizando regressão linear simples com a intensidade do elemento; o Cu apresentou o mesmo erro para todos os modelos; para o Mn o PLSR com pré processamento de autoescalamento, obteve o menor erro. Os resultados demonstraram a possibilidade da determinação de nutrientes in situ utilizando o equipamento portátil de espectrometria de fluorescência de raios X (XRF). Visto que, as variáveis estudadas não demonstraram ser limitantes para o uso da técnica in situ, e os modelos preditivos apresentaram bons resultados.
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Sendo assim, o trabalho está composto por três capítulos, onde o primeiro é uma visão geral, contendo as informações que contemplam toda pesquisa. O segundo capítulo aborda o primeiro objetivo do trabalho, com a otimização dos parâmetros como tempo de análise, verificação da influência do uso de vácuo nas intensidades dos elementos, número de pontos de análise, e a influência das variáveis limitantes (nervura, lavagem, umidade e idade das folhas). O terceiro capítulo, aborda o segundo objetivo, com a comparação de quatro modelos diferentes, utilizando análises estatísticas de regressão linear simples, regressão linear múltipla, e multivariada “Partial Least Square Regression” (PLSR).O tempo de análise que apresentou menor coeficiente de variação para todos os elementos determinados foi de 60 s. O uso do vácuo demonstrou que os elementos leves, como P e S são os mais afetados. 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No caso dos micronutrientes, o melhor modelo para Fe e Zn, foi utilizando regressão linear simples com a intensidade do elemento; o Cu apresentou o mesmo erro para todos os modelos; para o Mn o PLSR com pré processamento de autoescalamento, obteve o menor erro. Os resultados demonstraram a possibilidade da determinação de nutrientes in situ utilizando o equipamento portátil de espectrometria de fluorescência de raios X (XRF). Visto que, as variáveis estudadas não demonstraram ser limitantes para o uso da técnica in situ, e os modelos preditivos apresentaram bons resultados.This work had two main objectives, the first of which was to verify how previously established parameters affected the signal/spectral background ratio, as well as the precision of the X-ray fluorescence analytical signal, in determining the nutrional status in situ in soybeans leaves. The effects of analysis time, leaf vein, leaf washing, leaf moisture and leafage on nutrient determination were investigated. Then, the study aimed to develop a method to transform the X-ray fluorescence measured in situ in the leaves into macro (P, S, K and Ca) and micronutrient (Fe, Mn, Cu and Zn) concentration. Thus, the work is composed of three chapters, where the first is an overview, containing the information that covers the entire research. The second chapter is about the first objective of the work, with the optimization of parameters such as analysis time, verification of the influence of the use of vacuum on the intensities of the elements, number of analysis points, and the influence of the limiting variables (vein, washing, moisture and age of the leaves). The third chapter, addresses the second objective, with the comparison of four different models, using statistical analyses of simple linear regression, multiple linear regression, and multivariate Partial Least Square Regression (PLSR). The analysis time that showed the lowest coefficient of variation for all the elements determined was 60 s. The use of vacuum showed that light elements such as P and S are the most affected. When comparing the analysis in three points for macronutrients and two points for micronutrients, there was no significant difference. Leaf vein influenced all macronutrients and Cu intensity. Washed and unwashed leaves showed no significant difference. The alteration of leaf moisture showed a variation of intensity, especially for P and S, over time. The age of the leaf showed a significant difference for P and Ca. Of the models compared there was no major difference between them, and the performance evaluating the smallest mean square error for macronutrients was using multiple linear regression with the element intensities and Compton for P, S and K; and, PLSR with mean centerering preprocessing for Ca. For micronutrients, the best model for Fe and Zn, was using simple linear regression with element intensity; Cu showed the same error for all models; for Mn the PLSR with autoscaling preprocessing, obtained the lowest error. The results demonstrated the possibility of in situ nutrient determination using portable X-ray fluorescence spectrometry(XRF) equipment. Since the variables studied did not prove to be limiting for the use of the in situ technique, and the predictive models presented good results.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBaesso, Murilo MesquitaSilva, Thainara Rebelo da2022-07-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11102022-100213/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-10-13T19:19:37Zoai:teses.usp.br:tde-11102022-100213Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-10-13T19:19:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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