2026-04-17T05:28:45Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/45092022-04-26T11:42:13Zcom_10259_2699col_10259_2727
Utilización de técnicas de minería de datos para la predicción del comportamiento de biosólidos aplicados en agricultura
Pérez Alonso, Daniel
Diez Pastor, José Francisco
Rad Moradillo, Juan Carlos
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.
2017
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
spa
http://hdl.handle.net/10259/4509
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/4509/1/P%c3%a9rez_Alonso.pdf
3ef927a89c0e35672359aac651a8a874
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/4509/5/license.txt
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https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/4509/6/P%c3%a9rez_Alonso.pdf.txt
7664982c9636d3a5a378e3d1ba043907
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
biosólidos
árboles de decisión
modelo de regresión
metales pesados
suelo
Biosolids
decision trees
regression model
heavy metals
soil
Edafología
Soil science
10.36443/10259/4509