Multiple linear regression and random forest to predict and map soil properties using data from portable X-ray fluorescence spectrometer (pXRF) / Regressão linear múltipla e random forest para predição e mapeamento de atributos do solo utilizando dados de espectrômetro portátil de fluorescência de raios-X (pXRF)

ABSTRACT Determination of soil properties ​​helps in the correct management of soil fertility. The portable X-ray fluorescence spectrometer (pXRF) has been recently adopted to determine total chemical element contents in soils, allowing soil property inferences. However, these studies are still scarce in Brazil and other countries. The objectives of this work were to predict soil properties using pXRF data, comparing stepwise multiple linear regression (SMLR) and random forest (RF) methods, as well as mapping and validating soil properties. 120 soil samples were collected at three depths and submitted to laboratory analyses. pXRF was used in the samples and total element contents were determined. From pXRF data, SMLR and RF were used to predict soil laboratory results, reflecting soil properties, and the models were validated. The best method was used to spatialize soil properties. Using SMLR, models had high values of R² (≥0.8), however the highest accuracy was obtained in RF modeling. Exchangeable Ca, Al, Mg, potential and effective cation exchange capacity, soil organic matter, pH, and base saturation had adequate adjustment and accurate predictions with RF. Eight out of the 10 soil properties predicted by RF using pXRF data had CaO as the most important variable helping predictions, followed by P2O5, Zn and Cr. Maps generated using RF from pXRF data had high accuracy for six soil properties, reaching R2 up to 0.83. pXRF in association with RF can be used to predict soil properties with high accuracy at low cost and time, besides providing variables aiding digital soil mapping.

RESUMO A determinação de atributos do solo auxilia no correto manejo da sua fertilidade. O equipamento portátil de fluorescência de raios-X (pXRF) foi recentemente adotado para determinar o teor total de elementos químicos em solos, permitindo inferências sobre atributos do solo. No entanto, esses estudos ainda são escassos no Brasil e em outros países. Os objetivos deste trabalho foram prever atributos do solo a partir de dados do pXRF, comparando-se os métodos de regressão linear múltipla stepwise (SMLR) e de random forest (RF), além de mapear e validar atributos do solo. 120 amostras de solo foram coletadas em três profundidades e submetidas a análises laboratoriais. Utilizou-se o pXRF para leitura das amostras e determinou-se o teor total de elementos. A partir dos dados do pXRF, foram utilizadas SMLR e RF para predizer resultados laboratoriais, que refletem atributos do solo, e os modelos foram validados. O melhor método foi utilizado para espacializar os atributos do solo. Utilizando SMLR, os modelos apresentaram valores elevados de R² (≥0,8), porém maior acurácia foi obtida na modelagem com RF. A capacidade de troca de cátions potencial e efetiva, matéria orgânica do solo, pH, saturação por bases e teores trocáveis de Ca, Al e Mg apresentaram ajustes adequados e predições acuradas com RF. Dos dez atributos do solo preditos por RF a partir de dados do pXRF, sete apresentavam CaO como a variável mais importante para auxiliar as predições, seguido por P2O5, Zn e Cr. Os mapas gerados a partir de dados do pXRF usando RF apresentaram adequados valores de R² para seis atributos do solo, atingindo R2 de até 0,83. O pXRF em associação com RF pode ser usado para prever atributos do solo com elevada acurácia, com rapidez e a baixo custo, além de proporcionar variáveis que auxiliam o mapeamento digital de solos.

Arbuscular mycorrhizal fungal communities in an iron mining area and its surroundings: Inoculum potential, density, and diversity of spores related to soil properties / Comunidades de fungos micorrízicos arbusculares em área de mineração e seu entorno: Potencial de inóculo, densidade e diversidade de esporos relacionados a atributos do solo

ABSTRACT Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) interact symbiotically with most plant species, facilitating revegetation of areas under rehabilitation. The aim of this study was to evaluate the inoculum potential, density, and diversity of AMF spores in five environments, as well as the relation of species with soil properties. Soil samples were collected in five environments in a mining area and its surroundings in the Quadrilátero Ferrífero, Minas Gerais (Brazil): tailings piles in rehabilitation with grass, canga, Cerrado, native forest, and eucalyptus plantation; these samples were subjected to chemical and physical analyses. Spores were directly extracted from field samples and from trap cultures (TCs) established in two locations in the Southeast and South regions of Brazil for taxonomic identification of the species. Species richness, the Shannon diversity index (H'), and equitability were determined. Principal component analysis (PCA) was used to identify soil properties that most influenced AMF occurrence. Spore density showed no significant difference among the environments. A total of 59 AMF species were found. This is the first report of the occurrence of Acaulospora nivalis and Acaulospora alpina in Brazil. Higher H' and species richness in the field were found in tailings piles and lower in canga. Canga showed higher inoculum potential. The development of TCs in two locations allowed a wider diversity of AMF species to be captured. Environments of the Quadrilátero Ferrífero are hotspots of AMF diversity, and the soil pH and exchangeable S and P contents are the properties that best explain the distribution of AMF species.

RESUMO Fungos micorrízicos arbusculares (AMF) interagem simbioticamente com a maioria das espécies de plantas, facilitando a revegetação de áreas sob reabilitação. O objetivo deste trabalho foi de avaliar o potencial de inóculo, densidade e diversidade de esporos de AMF em cinco ambientes, e a relação das espécies com atributos do solo. Amostras de solo foram coletadas em cinco ambientes em área de mineração e seu entorno no Quadrilátero Ferrífero, Minas Gerais (Brasil): pilha de rejeitos em reabilitação com capim, canga, Cerrado, mata nativa e plantação de eucalipto, e submetidas a análises química e física. A extração de esporos direto de amostras de campo e de culturas armadilha (TCs), estabelecidas em dois locais nas regiões Sul e Sudeste do Brasil, foi feita para identificação taxonômica das espécies. Foram determinados riqueza de espécies, índice de diversidade de Shannon (H') e equitabilidade. Análise de componentes principais (PCA) foi utilizada para identificar atributos do solo que mais influenciaram a ocorrência de AMF. A densidade de esporos não diferiu significativamente entre os ambientes. Um total de 59 espécies de AMF foram encontradas, destacando-se o primeiro relato de ocorrência de Acaulospora nivalis e Acaulospora alpina no Brasil. Maiores H' e riqueza de espécies no campo foram encontradas em pilhas de rejeitos e menores em canga, embora canga tenha apresentado maior potencial de inóculo. A condução de TCs em dois locais proporcionou captura de maior diversidade de espécies de AMF. Ambientes do Quadrilátero Ferrífero são hotspots de diversidade de AMF e o pH do solo e teores trocáveis ​​de S e P são os atributos que melhor explicam a distribuição das espécies de AMF.