(untitled) (Brazilian Journal of Radiation Sciences, 2018)
Os modelos radioecológicos computacionais utilizados para fins de segurança ambiental, dependem de valores de parâmetros nem sempre disponíveis com a especificidade ambiental requerida. Dentro do cenário agrícola, o fator de transferência solo-planta (Fv) é uma informação crucial para a avaliação do risco radiológico, devido à ingestão de alimentos. A transferência solo-planta está diretamente relacionada com a fenologia e fisiologia das plantas, propriedade dos solos e propriedades físico-química dos radionuclídeos. Este trabalho teve por objetivo identificar, através da revisão sistemática da literatura, as propriedades dos solos que afetam os valores de Fv para o iodo; e a partir dessas, propor indicadores edafológicos potencialmente capazes de prever valores de Fv através do uso de ferramentas de inteligência artificial. A análise da literatura permitiu selecionar o teor de matéria orgânica e o pH dos solos como potenciais indicadores edafológicos de valores de Fv. Apesar do número considerável de artigos publicados sobre o tema, foram levantados e estruturados em um banco de dados, somente 135 valores de Fv para o iodo, que puderam ser associados à pelo menos uma propriedade do solo. Desse banco de dados, somente 2 “learning sets” puderam ser estruturados para a o treinamento de uma rede neural artificial; e somente para o 125I: uma para trigo (n=38) e outra para alface (n=14). Esse resultado aponta que os registros de valores Fv para o iodo, não reportam as informações ambientais adequadas para a análise desse parâmetro, sendo que a maioria das informações foram restritas a solos de clima temperado.