A dificuldade em encontrar informações recentes sobre o comportamento espacial dos atributos dos solos na Região Amazônica tem sido preocupação de muitos pesquisadores. Em razão da grande dificuldade e dos custos para avaliar os atributos dos solos, têm-se utilizados métodos alternativos para predição de atributos do solo como a suscetibilidade magnética. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da suscetibilidade magnética (SM), os atributos físicos e químicos e determinar a densidade amostral de coleta em Argissolo Vermelho sob floresta nativa, Terra Preta Arqueológica (TPA) sob cultivo, e pastagem na região de Manicoré, Amazonas. Nessas áreas, foram estabelecidas malhas com dimensão de 70 × 70 m e demarcados pontos nessas malhas, espaçados a cada 10 m, totalizando 64 pontos. Esses pontos foram georreferenciados e, em seguida, realizaram-se as coletas de solo em cada ponto da malha nas camadas de 0,00-0,20 e 0,40-0,60 m para determinar atributos químicos (pH em água, matéria orgânica, P, K, Ca, Mg e acidez potencial), físicos (textura, macroporosidade, microporosidade, diâmetro médio ponderado, densidade do solo e densidade de partículas) e suscetibilidade magnética. Os dados foram submetidos à análise de variância, e as médias, comparadas pelo teste de Tukey a 5 %. Realizou-se a estatística descritiva. Para caracterizar a variabilidade, fez-se a geoestatística com uso de semivariograma escalonado. O alcance dos semivariogramas escalonados foi utilizado para determinar a densidade amostral mínima de coleta para estimar a variabilidade dos atributos estudados. As áreas de TPA e pastagem Recebido para publicação em 12 de agosto de 2014 e aprovado em 4 de fevereiro de 2015.
RESUMOÁreas com vegetação nativa são cada vez mais fragmentadas devido ao desmatamento associado à atividade agropecuária, o que provoca alterações nos atributos químicos, físicos e biológicos do solo. Assim, o objetivo do estudo foi avaliar os atributos físicos e químicos do solo por meio de técnicas estatísticas multivariadas. O estudo foi realizado em áreas de terra preta arqueológica (TPA), floresta, pastagem, agrofloresta, cana-de-açúcar e mandioca. Nestas áreas foram coletadas 64 amostras de solos deformadas e indeformadas com espaçamento regular de 10 m na profundidade de 0,0-0,10 m para determinação dos atributos químicos e físicos. O estudo mostra que as áreas com TPA e agrofloresta apresentaram valores de atributos físicos e químicos diferentes da pastagem, floresta, mandioca e cana-de-açúcar. Por serem ambientes cultivados, as áreas de mandioca, cana-de-açúcar e pastagem apresentam características físicas e químicas similares. O uso das técnicas de análises multivariadas foi eficiente para verificar as similaridades ou as diferenças, com base nos atributos químicos e físicos do solo em cada área estudada. PALAVRAS-CHAVE: análise multivariada, componente principal, solos da Amazônia, terra preta arqueológica. Characterization of soils under different land uses in the southern region of the Amazonas ABSTRACTAreas with native vegetation are increasingly fragmented due to agricultural occupation, and with the removal of the natural vegetation, the use of soil has shown changes in their chemical, physical and biological attributes. Thus, the objective of this work was to evaluate soil physical and chemical attributes using multivariate technique. The study was carried out in area with Archaeological Black Earth (TPA), forest, pasture, agroforestry, sugar cane and cassava. In these areas 64 soil samples were collected from disturbed and undisturbed soils at a regular spacing of 10 meters and 0.0 to 0.10 m depth for chemical and physical analyses. Areas of TPA and agroforestry had different values for physical and chemical attributes in comparison with soils from pasture, forest, cassava and sugar cane. The areas cultivated with cassava, sugar cane and pasture had similar physical and chemical characteristics. The use of the multivariate analysis tool proved to be useful to detect similarities or differences in soils attributes based on chemical and physical in the study area.
RESUMOA utilização das técnicas geoestatísticas permite detectar a existência da dependência e distribuição espacial dos atributos do solo, constituindo importante ferramenta na análise e descrição detalhada do comportamento dos atributos físicos do solo. Este trabalho teve como objetivo o uso da geoestatística na avaliação dos atributos físicos em Latossolo sob floresta nativa e pastagem na região de Manicoré no Amazonas. Nas áreas de floresta nativa e pastagem, foram estabelecidas malhas com dimensão 70 × 70 m e demarcados pontos nessas malhas espaçados a cada 10 m, totalizando 64 pontos. Esses pontos foram georreferenciados e, em seguida, foram feitas as coletadas de solo em cada ponto da malha nas camadas de 0,00-0,20 e 0,40-0,60 m para determinação dos atributos físicos, totalizando 128 amostras de solo em cada malha. Essas malhas encontram-se paralelas com uma distância uma da outra de 100 m e o solo nessas áreas é classificado como Latossolo. Determinaram-se textura, densidade do solo e de partículas, macroporosidade, microporosidade, porosidade total e estabilidade dos agregados em água. Após a tabulação dos dados, foram realizadas análises estatísticas descritivas e geoestatística. A pastagem apresentou leve variação nos seus atributos físicos em relação à floresta nativa, com coeficiente de variação alto e dependência espacial fraca. Os semivariogramas escalonados conseguiram reproduzir de forma satisfatória o comportamento espacial dos atributos no mesmo padrão dos semivariogramas individuais, e o uso do parâmetro alcance do semivariograma mostrou-se eficiente para determinar a densidade amostral ideal para os ambientes
PALAVRAS-CHAVE Atributos do solo Floresta nativa Milho Pastagem KEYWORDS Soil attributes Native forest Corn PastureRESUMO: O conhecimento dos danos provocados pelos diferentes sistemas de manejo é essencial para melhorar a qualidade física do solo. Assim o objetivo deste trabalho foi avaliar os atributos físicos do solo em áreas sob diferentes sistemas de usos na região de Manicoré, AM. Foram delimitadas três áreas, com os seguintes usos do solo: área cultivada com milho, área cultivada com pastagem e área sob floresta nativa. Foram coletadas 32 amostras de solos nas profundidades de 0,0-0,10 m em cada uma das três áreas estudadas. Os atributos físicos avaliados foram: textura, resistência do solo a penetração, umidade do solo, macroporosidade, microporosidade, porosidade total, densidade do solo e de partícula e estabilidade dos agregados. Foram realizadas análises de variância uni e multivariadas e os resultados dos diferentes sistemas de usos foram comparados pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Os sistemas de usos alteram os atributos do solo, especialmente a densidade do solo, macro e microporosidade do solo, resistência do solo a penetração e volume total de poros. A maior percentagem de agregados com maiores diâmetros foi encontrada no sistema de uso com pastagem. O uso das técnicas multivariadas mostrou-se eficiente na distinção de ambientes sobre os sistemas de usos estudados. ABSTRACT: Knowledge of the damage caused by different management systems is essential to improve the physical quality of the soil. So the aim of this study was to evaluate the soil physical properties in areas under different uses systems in the region of Manicoré, Amazonas
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.