Nonlinear models to predict nitrogen mineralization in an Oxisol

Abstract

This work was carried out to evaluate the statistical properties of eight nonlinear models used to predict nitrogen mineralization in soils of the Southern Minas Gerais State, Brazil. The parameter estimations for nonlinear models with and without structure of autoregressive errors was made by the least squares method. First, a structure of second order autoregressive errors, AR(2) was considered for all nonlinear models and then the significance of the autocorrelation parameters was verified. Among the models, the Juma presented an autocorrelation of second order, and the model of Broadbent presented one of first order. In summary, these models presented significant autocorrelation parameters. To estimate the parameters of nonlinear models, the SAS procedure MODEL was used (SAS). The comparison of the models was made by measuring the fitted parameters: adjusted R-square, mean square error and mean predicted error. The Juma model with AR(2) best fitted for nitrogen mineralization without liming, followed by Cabrera, Stanford & Smith without autoregressive errors, for both with and without soil acidity correction. Key words: autoregressive, estimators properties, mineralized nitrogen, variance, covariance matrices MODELOS NÃO LINEARES PARA PREDIZER A MINERALIZAÇÃO DE NITOGÊNIO NUM LATOSSOLORESUMO: Este trabalho teve por objetivo avaliar o grau do ajuste de oito modelos não lineares apresentados na literatura, utilizados para descrever a mineralização do nitrogênio em latossolo do sul de Minas Gerais incubado durante 28 semanas. A estimação dos parâmetros para os modelos de regressão não linear sem e com estrutura de erros autorregressivos foi feita pelo método de mínimos quadrados. A princípio, considerouse para todos os modelos não lineares uma estrutura de erros autorregressivos de segunda ordem, AR(2) e, em seguida, verificou-se a significância dos parâmetros de autocorrelação. Apenas o modelo de Juma apresentou autocorrelação de segunda ordem, e o modelo de Broadbent apresentou autocorrelação de primeira ordem, ou seja, apenas estes modelos apresentaram parâmetros de autocorrelação significativos. Para estimação dos parâmetros dos modelos não lineares, utilizou-se o procedimento MODEL (SAS ®

Ajuste dos modelos Gompertz e Logístico aos dados de crescimento de frutos de coqueiro anão verde

“…Os métodos iterativos mais conhecidos são: o método Steepest-Descent ou método do Gradiente, o método de Marquardt e o método de Gauss-Newton, sendo este último um dos mais utilizado pelos autores em estudos de modelos não-lineares (SAVIAN & MUNIZ, 2007;PEREIRA et al, 2005;MAZZINI et al 2005).…”

Modelos não lineares para a liberação de potássio de estercos animais em latossolos

“…liberação de K, assegura maior precisão na recomendação de K orgânico em complemento ao K fornecido por fontes minerais. Ao contrário do N, descrito por PEREIRA et al (2005), o padrão de liberação do K de fontes orgânicas ainda é pouco conhecido e isso se configura numa forte limitação ao aproveitamento de fontes orgânicas para o fornecimento desse nutriente.…”

“…Processos como de liberação de nutrientes podem ser bem caracterizados por modelos de regressão (CAMARGO et al, 2002;PEREIRA et al, 2005). Em geral, tal processo ocorre de forma que a liberação de todo o nutriente disponível ocorra a taxas decrescentes, à medida que o nutriente é liberado, o que caracteriza um comportamento não linear.…”

Parameters estimation in the model for in situ degradability of mertens and loften

“…This methodology was also used by Pereira et al (2005) when studying the prediction of the nitrogen mineralized in Latossolo through nonlinear models. When comparing confidence intervals obtained by using the covariance matrix of the parameters and by using the jackknife method, the authors also verified that this second method provided greater variance estimates of the parameters.…”