Utilización de técnicas de minería de datos para la predicción del comportamiento de biosólidos aplicados en agricultura

El uso de biosólidos para la mejora del suelo y para la reducción del uso de fertilizantes ha sido una práctica común en las últimas décadas y está siendo utilizada cada vez más a medida que aumenta el costo de la fertilización inorgánica. Esta práctica es útil porque puede ser eficaz para la recuperación de suelos de baja fertilidad y para reciclar los residuos urbanos e industriales. Pero también puede tener efectos negativos, pues algunos componentes de los biosólidos, como los metales pesados, pueden tener un peligro potencial en la salud humana o animal si alcanzan la parte comestible de la planta. El análisis de la aplicación agronómica de biosólidos se determina habitualmente tras varios años de experiencias de campo. A pesar de los numerosos ensayos agronómicos realizados, no existen modelos matemáticos que permitan predecir los aumentos de rendimiento y calidad de los cultivos por la aportación de nutrientes o los peligros debidos a los metales incorporados en el suelo. Por ello, se deben utilizar las tecnologías más innovadoras que permitan aportar un conocimiento añadido a los procesos que ocurren en el suelo así como la interacción en el sistema suelo-planta. Aunque al ser necesaria una mayor cantidad de datos, hace que su interpretación sea más complicada y se vea incrementada la dificultad de detectar una información útil.

Author dc:creator

• Pérez Alonso, Daniel

Advisors dc:contributor.advisor

• Diez Pastor, José Francisco
• Rad Moradillo, Juan Carlos

• biosólidos
• árboles de decisión
• modelo de regresión
• metales pesados
• suelo
• Biosolids
• decision trees
• regression model
• heavy metals
• soil

Statement dc:rights

• Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

DOI

10.36443/10259/4509

OAI identifier oai:identifier

oai:riubu.ubu.es:10259/4509