A agricultura convencional utiliza o solo intensivamente, modificando os seus atributos. Neste estudo, objetivou-se avaliar a variabilidade espacial de alguns atributos físicos e carbono orgânico do solo em um Argissolo Vermelho-Amarelo cultivado com cana-de-açúcar, usando geoestatística. O trabalho foi realizado em Maracanaú - CE, em uma área de produção de cana-de-açúcar, manejado mediante preparo conservacionista sobre uma cobertura de palhada de cana-de-açúcar. As amostras de solo foram retiradas de uma profundidade de 0,00 - 0,20 m, em uma malha, com intervalo regular de 10 m, totalizando 100 pontos. Em cada amostra, foi analisado densidade de partículas, densidade do solo, carbono orgânico, porosidade total, macroposidade e microposidade. O coeficiente de variação indicou variabilidade baixa para densidade de partículas, densidade do solo e porosidade total e média para as variáveis macroporosidade, microporosidade e carbono orgânico. As variáveis analisadas mostraram dependência espacial, a qual foi observada nos mapas de krigagem. A distribuição de poros por tamanho e a porosidade total indicam condições físicas razoavelmente boas, embora com valores de densidade do solo ligeiramente acima do nível considerado adequado para a classe textural do solo.

Soil variability occurs due to natural and anthropogenic factors acting at various spatial and temporal scales. The purpose of this study was to evaluate the spatial variability as well as the relation of some chemical attributes using different statistical techniques. The study was conducted in the municipality of Maracanaú (CE, Brazil) in the commercial area of sugar cane in a typic Hapludalf. Soils were sampled in a 100 x 100 m grid every 10 m and at a depth between 0 and 20 cm for determination of exchangeable acidity, pH (KCl), Ca, Na, K, Mg, P, N, sum of bases, cationic exchange capacity, base saturation and organic matter. Data were subjected to analysis of descriptive statistics, multivariate analysis and geostatistics. Attributes showed low and medium variability, except for pH that did not show spatial dependence. Different statistical tools helped to identify the soil spatial variability and to get a better understanding of relationships among different attributes. Techniques also allowed to better plan and control agricultural production, especially in carrying out site specific management of agricultural inputs.