The use of Pedotransfer functions and the estimation of carbon stock in the Central Amazon region

La actual cartografía de suelos elaborada por CIREN, cubre una parte de las necesidades actuales del país relativas a suelos de aptitud agrícola y forestal; a escalas de detalle, sin embargo, hay una carencia de estudios de suelos y cartografía asociada relativa a ecosistemas tan particulares como los suelos del altiplano, suelos hídricos de humedales, suelos de alta montaña, suelos de regiones remotas y territorios insulares, tanto de detalle como de reconocimiento y cartografía temática. Se entiende que esto involucra un alto costo por actividades de terreno, no obstante, la cartografía digital de suelos es capaz de cubrir una serie de aspectos relativos a la extensión y distribución espacial de los suelos a modo de modelos predictivos para la creciente demanda en aspectos ecológicos y ambientales. A través del modelo SCORPAN se puede generar una cartografía que representa clases de suelos y propiedades temáticas. Las funciones de pedotransferencia permiten estimar variables no conocidas a través de propiedades conocidas del suelo, ajustándose a modelos de regresión. La captura de registros morfológicos de terreno junto a muestras de suelo que analizan propiedades físicas, químicas y biológicas permiten usar estos registros a modo de datos de entrenamiento para validar las funciones de transferencia.Palabras claves: cartografia digital de suelos, modelos predictivos, modelos suelo-paisaje, variación espacial, sistemas de inferencia del suelo.

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The use of Pedotransfer functions and the estimation of carbon stock in the Central Amazon region

Abstract: , or 15 % and 17 %, respectively). Thus, the application of a non-validated PTF to estimate D b can introduce an error that is large enough to skew the significant difference in soil carbon stock change.

Cited by 5 publications

References 21 publications

A first approach using neural network to estimating soil bulk density of Urucu basin in Central Amazon-Brazil

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Brazilian Soil Bulk Density Prediction Based on a Committee of Neural Regressors

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