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      Sensibility analysis of the pearl model for pesticide leaching in the State of Mato Grosso do Sul, Brazil Translated title: Análise de sensibilidade do simulador pearl para lixiviação de pesticidas no estado de Mato Grosso do Sul, Brasil

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          Abstract

          For an accurate use of pesticide leaching models it is necessary to assess the sensitivity of input parameters. The aim of this work was to carry out sensitivity analysis of the pesticide leaching model PEARL for contrasting soil types of Dourados river watershed in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil. Sensitivity analysis was done by carrying out many simulations with different input parameters and calculating their influence on the output values. The approach used was called one-at-a-time sensitivity analysis, which consists in varying independently input parameters one at a time and keeping all others constant with the standard scenario. Sensitivity analysis was automated using SESAN tool that was linked to the PEARL model. Results have shown that only soil characteristics influenced the simulated water flux resulting in none variation of this variable for scenarios with different pesticides and same soil. All input parameters that showed the greatest sensitivity with regard to leached pesticide are related to soil and pesticide properties. Sensitivity of all input parameters was scenario dependent, confirming the need of using more than one standard scenario for sensitivity analysis of pesticide leaching models.

          Translated abstract

          Para o uso confiável de simuladores da lixiviação de pesticidas, é necessária a avaliação da sensibilidade dos dados de entrada. O objetivo deste trabalho foi realizar a análise de sensibilidade do simulador da lixiviação de pesticidas PEARL para tipos de solos contrastantes da Bacia Hidrográfica do Rio Dourados, no Estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. A análise de sensibilidade foi feita através da execução de várias simulações com dados de entrada diferentes e calculando suas influências nos resultados obtidos. O método usado foi o denominado de análise de sensibilidade "individual", onde se varia cada dado de entrada de forma independente enquanto se mantêm constantes, os outros dados de entrada, conforme cenário-padrão. A análise de sensibilidade foi automatizada, utilizando-se da ferramenta SESAN, que foi acoplada ao simulador PEARL. Resultados revelaram que somente as características do solo influenciaram nas simulações do fluxo da água e que, para cenários com diferentes pesticidas e mesmo solo, as simulações do fluxo da água não sofreram alterações. Os dados de entrada que mostraram as maiores sensibilidades com relação às simulações da lixiviação de pesticidas estão relacionados às características dos solos e pesticidas. A sensibilidade de todos os dados de entrada estudados foi dependente do tipo de cenário escolhido, confirmando a necessidade de utilizar mais de um cenário- -padrão na avaliação da sensibilidade de simuladores da lixiviação de pesticidas.

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                Contributors
                Role: ND
                Role: ND
                Journal
                eagri
                Engenharia Agrícola
                Eng. Agríc.
                Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (Jaboticabal )
                1809-4430
                October 2011
                : 31
                : 5
                : 965-973
                Affiliations
                [1 ] Embrapa Brazil
                [2 ] Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Brazil
                Article
                S0100-69162011000500014
                10.1590/S0100-69162011000500014
                c3778c6b-c5be-44ca-822b-e54a61af88dc

                http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

                History
                Product

                SciELO Brazil

                Self URI (journal page): http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0100-6916&lng=en
                Categories
                AGRICULTURAL ENGINEERING

                Agricultural engineering
                calibration,pesticide leaching model,inverse modeling,calibração,simulador da lixiviação de pesticidas,modelagem inversa

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