A atrazina é um herbicida amplamente utilizado em controle de infestações predominantes de folhas largas em culturas agrícolas como milho, sorgo e cana de açúcar, com alta mobilidade no solo, podendo tornar-se tóxico para os organismos aquáticos, plantas e seres humanos. Assim, a adsorção de pesticidas por biocarvões se torna opção viável, mitigando os impactos ambientais causados. Utilizados em modelos físico-matemáticos, ensaios de lixiviação de íons em coluna de solo, possibilitam a caracterização da mobilidade dos solutos apresentando soluções de equação diferencial de transporte de solutos no solo. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi verificar o potencial de adsorção de atrazina por biocarvão de palha de milho em coluna de solo indeformado e deformado. Para isto, o experimento foi conduzido em Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC), totalizando 16 ensaios (coluna deformada com biocarvão, coluna deformada sem biocarvão, coluna indeformada com biocarvão e coluna indeformada sem biocarvão). Os tratamentos com biocarvão receberam uma quantidade de 5 ton ha-1 e todos receberam a mesma quantidade de atrazina (6,5 L ha-1). O biocarvão foi caracterizado por meio de avaliação da morfologia das superfícies por Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV), área superficial específica (ASEBET) e porosidade. As concentrações de atrazina foram medidas por Cromatografia Líquida de Alta Performance (HPLC). No solo indeformado verificou-se diferença significativa na adsorção de atrazina após a aplicação do biocarvão, uma vez que reduziu a mobilidade do pesticida no solo. Porém, o método utilizado no solo deformado não se mostrou eficiente, fazendo-se necessário mais estudos voltados à essa perspectiva.

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This project's development proposal is to assess the performance of classification trees as decision-making support when applied to predict changes in the Ibovespa index, based on accumalted earnings by the end of the period. To this effect, past daily index data, ranging between a twenty-year interval , were used. The CART (Classification and Regression Trees) algorithm was employed to induce the classification tree with varying methods of data insertion and partitioning. The results were displayed analyzing the generated income and then compared to the performance of the index itself and the classic MACD indicator (Moving Average Divergence Convergence). For the proposed input data generation methods, combined with data partitioning, accumulated profits of up to 2163% are reported for the historical period. The method responsible for these results uses indicators and has been combined with 2-year partition intervals. Resumo: A proposta deste estudo é avaliar o desempenho da árvore de classificação, quando aplicada para previsão do movimento futuro do índice Ibovespa, a partir do rendimento acumulado ao final do período. Para isso, foram utilizados dados históricos diários do índice, compreendidos em um intervalo de vinte anos . Para indução da árvore de classificação foi empregado o algoritmo CART (Classification and Regression Trees), com a variação nos métodos de geração de dados de entrada e número de partições do período histórico. Os resultados foram analisados em função do rendimento acumulado e comparados ao desempenho do próprio índice e do indicador clássico MACD (Moving Average Divergence Convergence). Para os métodos de geração de dados de entrada propostos, combinados com o particionamento, são reportados rendimentos acumulados de até 2163% para o período considerado. O método responsável por esses resultados utiliza indicadores e foi combinado com intervalos de partição de 2 anos.