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Artículo

Prediction of Soil Moisture-Holding Capacity with Support Vector Machines in Dry Subhumid TropicsPredicción de la capacidad de retención de humedad del suelo con máquinas de vectores de apoyo en zonas tropicales subhúmedas secas

Resumen

Los datos sobre la capacidad de retención de la humedad del suelo son necesarios para modelizar las funciones agrohidrológicas de los entornos subhúmedos secos con el fin de obtener un rendimiento sostenible de los cultivos. Sin embargo, apenas son suficientes y su medición es costosa. Los modelos matemáticos denominados funciones de pedotransferencia (PTF), que utilizan las propiedades fisicoquímicas del suelo como entradas para estimar la capacidad de retención de humedad del suelo, son una alternativa atractiva pero limitada por la especificidad de los pedoambientes y los métodos de regresión. Este estudio exploró el método de máquinas de vectores de apoyo en el desarrollo de PTFs (SVR-PTFs) para los trópicos secos subhúmedos. La comparación con el método de regresión lineal múltiple (MLR-PTFs) se realizó utilizando un conjunto de datos de suelo que contenía 296 muestras de contenido de humedad y propiedades fisicoquímicas del suelo medidas. Los SVR-PTFs desarrollados tienen una tendencia a subestimar el contenido de humedad con el error cuadrático medio entre 0,037 y 0,042 cm3-cm-3 y coeficientes de determinación (R2) entre 56,2 y el 67,9%. Los SVR-PTF fueron marginalmente mejores que los MLR-PTF y tuvieron mejor precisión que los SVR-PTF publicados. Se sostiene que la adopción del kernel lineal en el proceso de calibración de los SVR-PTFs influyó en su rendimiento.

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