Pedotransfer functions to estimate water retention parameters of soils in northeastern Brazil.

Abstract: Pedotransfer functions (PTF) were developed to estimate the parameters of the van Genuchten model (1980) to describe soil water retention curves. The data came from various sources, mainly from studies conducted by universities in Northeast Brazil, by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) and by a corporation for the development of the São Francisco and Parnaíba river basins (Codevasf), totaling 786 retention curves, which were divided into two data sets: 85 % for the development of PTFs, and 15 % for testing and validation, considered independent data. Aside from the development of general PTFs for all soils together, specific PTFs were developed for the soil classes Ultisols, Oxisols, Entisols, and Alfisols by multiple regression techniques, using a stepwise procedure (forward and backward) to select the best predictors. Two types of PTFs were developed: the first included all predictors (soil density, proportions of sand, silt, clay, and organic matter), and the second only the proportions of sand, silt and clay. The evaluation of adequacy of the PTFs was based on the correlation coefficient (R) and Willmott index (d). To evaluate the PTF for the moisture content at specific pressure heads, we used the root mean square error (RMSE). The PTF- predicted retention curve is relatively poor, except for the residual water content. The inclusion of organic matter as a PTF predictor improved the prediction of parameter (alfa) of van Genuchten. The performance of soil-class-specific PTFs was not better than of the general PTF. Except for the water content of saturated soil estimated by particle size distribution, the tested models for water content prediction at specific pressure heads proved satisfactory. Predictions of water content at pressure heads more negative than -0.6 m, using a PTF considering particle size distribution, are only slightly lower than those obtained by PTFs including bulk density and organic matter content. Resumo: Foram desenvolvidas funções de pedotransferência (PTFs) para estimar os parâmetros do modelo de van Genuchten (1980), utilizados para descrever curvas de retenção de água no solo. Os dados usados foram provenientes de diversas fontes, principalmente de estudos realizados na Região Nordeste pelas universidades, pela Embrapa e Codevasf, totalizando 786 curvas de retenção, que foram divididas em dois conjuntos de dados: 85 %, para desenvolvimento das PTFs, e 15 %, para teste e validação, considerados como dados independentes. Além do desenvolvimento das PTFs de caráter geral para todos os solos conjuntamente, desenvolveram-se PTFs específicas para as classes Argissolos, Latossolos, Neossolos e Planossolos, utilizando técnicas de regressão múltipla, com o uso do procedimento stepwise (forward e backward), para selecionar os melhores preditores. Dois tipos de PTFs foram desenvolvidos: o primeiro inclui todos os preditores, densidade do solo, teores de areia, silte, argila e de matéria orgânica, e o segundo, apenas com os teores de areia, silte e argila. A avaliação da adequação das PTFs foi com base no coeficiente de correlação (R) e índice de Willmott (d). Para avaliar as PTFs, para o teor de água em potenciais matriciais específicos, utilizou-se a raiz do erro médio quadrado (RMSE). A predição da curva de retenção por PTF é relativamente fraca, exceto para o teor de água residual. A inclusão do teor de matéria orgânica como preditor da PTF melhora a predição do parâmetro (alfa) de van Genuchten. Não houve melhora de desempenho das PTFs específicas por classe de solo, em comparação com uma PTF geral. Exceto no caso do teor de água do solo saturado, estimado pela distribuição granulométrica, modelos para a predição do teor de água em potenciais matriciais específicos são bons. Predições do teor de água em potenciais matriciais mais negativos do que -0,6 m, usando uma PTF contendo a distribuição granulométrica, são somente um pouco inferiores àquelas obtidas por PTFs, que incluem densidade do solo e teor de matéria orgânica.