Rede Neural artificial aplicada na avaliação da População de Fungos Micorrízicos Arbusculares na Rizosfera de Cafeeiros

Diversos estudos tem reportado a importância dos fungos micorrizicos arbusculares (FMA) na recuperacao de solos degradados e sua contribuicao fisiologica para o crescimento das especies hospedeiras. Este trabalho teve como objetivo aplicar as redes de SOM (Self-Organizing Maps), no tratamento multivariado dos dados referentes avaliacao da populacao Fungos Micorrizicos Arbusculares (FMA) na Rizosfera de cafeeiros cultivados na regiao do Alto Paranaiba-MG. Foram coletadas 60 amostras compostas (constituidas por 3 subamostras) de solo da rizosfera de Coffea arabica, de forma casualizada, em duas areas vizinhas, uma irrigada e outra nao irrigada. Para a realizacao da rede de Kohonen todas as medias dos dados foram normalizadas e usadas para o treinamento. Este estudo permitiu verificar que maiores valores de % de colonizacao estao relacionados a um aumento de umidade no solo. Os niveis de colonizacao apresentaram associacao negativa com os niveis de fosforo, calcio, sodio e potassio o que ja nao ocorreu com os niveis de materia orgânica, pH e magnesio onde valores mais altos associam-se a valores mais elevados de % de colonizacao, podendo contribuir para a simbiose de FMA.