O entendimento dos processos hídricos do solo, tais como infiltração, drenagem, e disponibilidade de água para as plantas, necessita do conhecimento da relação entre o conteúdo de água no solo e o potencial matricial, representado pela curva de retenção de água no solo (CRA). No entanto, a determinação da CRA demanda tempo e possui um custo relativo alto. Uma alternativa é sua determinação através de modelos que estimam a CRA a partir de alguns atributos de fácil determinação, chamados funções de pedotransferência (FPT). A finalidade desse trabalho foi quantificar os efeitos da mudança do uso do solo sobre os atributos físicos e hídricos no Sudeste do Estado do Pará. Utilizou-se o banco de dados do Projeto Serviços ecossistêmicos e sustentabilidade das paisagens agrosilvipastoris da Amazônia Oriental, para obter dados de textura (areia, silte e argila), densidade do solo (Ds), carbono orgânico (CO), pH, capacidade de troca de cátions (CTC) e, as vezes, as CRA. Primeiramente, foram avaliadas 16 FPT existentes na literatura; 8 FPT paramétricas, que estimam os parâmetros empíricos do modelo de van Genuchten e 8 FPT pontuais, que estimam a umidade em potenciais específicos de água no solo. Posteriormente, buscando maior capacidade preditiva das FPT, através da técnica de regressão múltipla, desenvolveu-se uma FPT utilizando os atributos do solo mensurados no projeto. As melhores FPT foram utilizadas para estimar os parâmetros do modelo de van Genuchten nos sítios onde não havia CRA medida. Através desta extrapolação, avaliou-se o efeito da mudança de uso do solo sobre a distribuição dos tamanhos de poros, utilizando-se análise de componentes principais (ACP). Dentre as FPT testadas, as que apresentaram melhor resultado foram as FPT propostas por Tomasella et al. (2000), no entanto, a avaliação de desempenho realizada mostrou resultados não satisfatórios. Por outro lado, os resultados apresentados pela FPT desenvolvida neste trabalho alcançaram boa capacidade preditiva dos parâmetros empíricos do modelo de van Genuchten (1980). A ACP possibilitou identificar uma grande variabilidade entre os atributos medidos e estimados dos solos. Devido a esta variabilidade, não foram detectadas diferenças marcantes nos atributos dos solos em função do uso. Para isso, faz-se necessário estudos complementares, aumentando a escala e/ou classes de solo.

The understanding of soil water attributes, such as infiltration, drainage, solute movement and water availability for plants, needs the knowledge of the relationship between water content and soil matric potential, represented by the soil water retention curve (SWRC). However, the determination of the SWRC demands considerable time and has a relatively high cost. An alternative is to model its determination using pedotransfer functions (PTF) that calculate the SWRC parameters using easily obtainable soil attributes. The aim of this study was to use PTF to quantify the effects of changing land use on soil hydro-physical attributes at three locations in southern Pará. The database obtained in the project "Ecosystem services and sustainable agroforestry landscapes in Eastern Amazonia" was used in order to obtain soil texture data (sand, silt and clay), bulk density (Bd), organic carbon (OC), pH, cation exchange capacity (CEC) and the SWRC. First, 16 PTF found in the literature were evaluated (8 estimating the empirical parameters of the van Genuchten (1980) model and 8 to estimate soil moisture at specific matric potentials). Later, aiming at a greater predictive ability, a PTF was developed using the technique of multiple regression and the soil attributes determined in the project. The best PTF were used to estimate the model parameters of van Genuchten (1980) at the locations where there was no SWRC data. These results were used to determine the changes in pore distribution due to land use using principal component analysis (PCA). These changes were also associated with changes in content of OC and Bd using multivariate analysis. Of the FPT found in the literature the one that showed the best performance was the FPT developed by Tomasella et al. (2000), however, the evaluation performed showed poor results when the data was extrapolated to the locations where no SWRC were determined. The results presented by the FPT developed in this work showed a better efficiency in determining the SWRC in the locations that did not have this information. The PCA analysis performed on this data identified a large variability among the measured and estimated soil attributes. Because of this variability, there were no marked differences in soil attributes depending on land use. For this, more detailed studies are necessary at a increasing scale and/or at the soil class level.