Procedimentos de avaliação de isotermas de adsorção de tebutiurom.
Neste estudo, visou-se determinar o modelo mais adequado à previsão do comportamento relativo à adsorção de tebutiurom em um solo arenoso e em dois latossolos, obtendo-se dados através do equilíbrio 24-h solo/solução, em laboratório. Ajustaram-se isotermas de adsorção aos modelos linear, Freundlich, Lambert e Langmuir. O procedimento de avaliação da isoterma mais adequada para a descrição do comportamento sortivo do herbicida foi levado a efeito com base nos seguintes critérios estatísticos: quadrado do coeficiente de correlação entre os valores observados e os valores preditos pelo modelo (R2), quadrado médio do erro (QME), gráficos de dispersão de resíduos padronizados e gráficos de probabilidade normal. Considerando-se este conjunto de ferramentas, os dados referentes à adsorção de tebutiurom nesses solos são melhor avaliados quando são ajustados ao modelo de Freundlich.
| Main Authors: | , , , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Separatas biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2015-07-27
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| Subjects: | Herbicida, Tebuthiuron, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1020584 |
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| Summary: | Neste estudo, visou-se determinar o modelo mais adequado à previsão do comportamento relativo à adsorção de tebutiurom em um solo arenoso e em dois latossolos, obtendo-se dados através do equilíbrio 24-h solo/solução, em laboratório. Ajustaram-se isotermas de adsorção aos modelos linear, Freundlich, Lambert e Langmuir. O procedimento de avaliação da isoterma mais adequada para a descrição do comportamento sortivo do herbicida foi levado a efeito com base nos seguintes critérios estatísticos: quadrado do coeficiente de correlação entre os valores observados e os valores preditos pelo modelo (R2), quadrado médio do erro (QME), gráficos de dispersão de resíduos padronizados e gráficos de probabilidade normal. Considerando-se este conjunto de ferramentas, os dados referentes à adsorção de tebutiurom nesses solos são melhor avaliados quando são ajustados ao modelo de Freundlich. |
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