Para o uso confiável de simuladores da lixiviação de pesticidas, é necessária a avaliação
da sensibilidade dos dados de entrada. O objetivo deste trabalho foi realizar a análise de
sensibilidade do simulador da lixiviação de pesticidas PEARL para tipos de solos contrastantes da
Bacia Hidrográfica do Rio Dourados, no Estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. A análise de
sensibilidade foi feita através da execução de várias simulações com dados de entrada diferentes e
calculando suas influências nos resultados obtidos. O método usado foi o denominado de análise de
sensibilidade “individualâ€, onde se varia cada dado de entrada de forma independente enquanto se
mantêm constantes, os outros dados de entrada, conforme cenário-padrão. A análise de
sensibilidade foi automatizada, utilizando-se da ferramenta SESAN, que foi acoplada ao simulador
PEARL. Resultados revelaram que somente as caracterÃsticas do solo influenciaram nas simulações
do fluxo da água e que, para cenários com diferentes pesticidas e mesmo solo, as simulações do
fluxo da água não sofreram alterações. Os dados de entrada que mostraram as maiores
sensibilidades com relação às simulações da lixiviação de pesticidas estão relacionados à s
caracterÃsticas dos solos e pesticidas. A sensibilidade de todos os dados de entrada estudados foi
dependente do tipo de cenário escolhido, confirmando a necessidade de utilizar mais de um cenário-
-padrão na avaliação da sensibilidade de simuladores da lixiviação de pesticidas.
For an accurate use of pesticide leaching models it is necessary to assess the
sensitivity of input parameters. The aim of this work was to carry out sensitivity analysis of the
pesticide leaching model PEARL for contrasting soil types of Dourados river watershed in the state
of Mato Grosso do Sul, Brazil. Sensitivity analysis was done by carrying out many simulations with
different input parameters and calculating their influence on the output values. The approach used
was called one-at-a-time sensitivity analysis, which consists in varying independently input
parameters one at a time and keeping all others constant with the standard scenario. Sensitivity
analysis was automated using SESAN tool that was linked to the PEARL model. Results have
shown that only soil characteristics influenced the simulated water flux resulting in none variation
of this variable for scenarios with different pesticides and same soil. All input parameters that
showed the greatest sensitivity with regard to leached pesticide are related to soil and pesticide
properties. Sensitivity of all input parameters was scenario dependent, confirming the need of using
more than one standard scenario for sensitivity analysis of pesticide leaching models.
