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<title>Utilización de técnicas de minería de datos para la predicción del comportamiento de biosólidos aplicados en agricultura</title>
<creator>Pérez Alonso, Daniel</creator>
<contributor>Diez Pastor, José Francisco</contributor>
<contributor>Rad Moradillo, Juan Carlos</contributor>
<subject>biosólidos</subject>
<subject>árboles de decisión</subject>
<subject>modelo de regresión</subject>
<subject>metales pesados</subject>
<subject>suelo</subject>
<subject>Biosolids</subject>
<subject>decision trees</subject>
<subject>regression model</subject>
<subject>heavy metals</subject>
<subject>soil</subject>
<description>El uso de biosólidos para la mejora del suelo y para la reducción del uso de fertilizantes ha sido&#xd;
una práctica común en las últimas décadas y está siendo utilizada cada vez más a medida que&#xd;
aumenta el costo de la fertilización inorgánica. Esta práctica es útil porque puede ser eficaz&#xd;
para la recuperación de suelos de baja fertilidad y para reciclar los residuos urbanos e&#xd;
industriales. Pero también puede tener efectos negativos, pues algunos componentes de los&#xd;
biosólidos, como los metales pesados, pueden tener un peligro potencial en la salud humana o&#xd;
animal si alcanzan la parte comestible de la planta.&#xd;
El análisis de la aplicación agronómica de biosólidos se determina habitualmente tras varios&#xd;
años de experiencias de campo. A pesar de los numerosos ensayos agronómicos realizados,&#xd;
no existen modelos matemáticos que permitan predecir los aumentos de rendimiento y calidad&#xd;
de los cultivos por la aportación de nutrientes o los peligros debidos a los metales incorporados&#xd;
en el suelo. Por ello, se deben utilizar las tecnologías más innovadoras que permitan aportar un&#xd;
conocimiento añadido a los procesos que ocurren en el suelo así como la interacción en el&#xd;
sistema suelo-planta. Aunque al ser necesaria una mayor cantidad de datos, hace que su&#xd;
interpretación sea más complicada y se vea incrementada la dificultad de detectar una&#xd;
información útil.</description>
<date>2017-06-30</date>
<date>2018-05-29</date>
<date>2017</date>
<date>2017</date>
<type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</type>
<identifier>http://hdl.handle.net/10259/4509</identifier>
<identifier>10.36443/10259/4509</identifier>
<language>spa</language>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Este documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivada</rights>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International</rights>
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