Desenvolvimento

Replacing the (Inefficient) Manual Runoff Sampling Method Used in Brazil – A Prototype Sample Splitter

O método usado para amostrar a enxurrada coletada em parcelas de erosão é importante fonte de erro. Realizamos um experimento para avaliar a eficiência do método de amostragem manual de enxurrada usado no Brasil. Observamos uma subestimação de 30% ou mais da concentração de sólidos totais. Como solução, desenvolvemos um fracionador de amostras para substituir o método de amostragem manual. Ele produziu amostras representativas sem alterar a distribuição de tamanho de partícula dos sólidos totais. Se os problemas com o método manual forem encontrados em outras áreas, o equipamento que desenvolvemos é uma alternativa razoável.

Bringing Together Brazilian Soil Scientists to Share Soil Data

A ciência do solo já produziu grande quantidade de dados. A maioria das informações é publicada em um único artigo e os dados primários não estão disponíveis para outros pesquisadores. Como os dados em uso são um desperdício de recursos e evitam o avanço do conhecimento, cientistas do solo brasileiros criaram o Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo (FEBR).

The Free Brazilian Repository for Open Soil Data

A ciência do solo brasileira produziu uma grande quantidade de dados. A maioria das informações é publicada em um único artigo e os dados primários não estão disponíveis para outros pesquisadores. Ultimamente, os cientistas do solo aumentaram suas preocupações com descoberta e reutilização de dados e pesquisa reproduzível. Para resolver esse problema, eles recentemente criaram um repositório de dados seguindo políticas de dados abertos: o Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo (FEBR).

SoilGrids1km — Global Soil Information Based on Automated Mapping

Nós compilamos dados de ~110000 perfis do solo de todo o mundo, bem como ~75 covariáveis ambientais com resolução espacial de 1 km. A partir desses dados, nós calibramos modelos de mapeamento digital do solo que levam em consideração, simultaneamente, ambas as dimensões horizontal e vertical do solo. A partir da aplicação desse modelo 3D, chamado SoilGrids1km, geramos mapas de uma seleção de propriedades do solo em seis profundidades padrão, com uma acurácia que variou entre 23 e 51%. Apesar da necessidade de melhorias, SoilGrids1km é o primeiro passo rumo à automação da produção global de informação do solo.