Diferentes densidades amostrais na caracterização da variabilidade espacial de atributos granulometricos de um argissolo amarelo distrocoeso típico

Abstract

RESUMO:A amostragem adequada deve ser a menor possível, porém, com uma acurácia representativa, a fim de produzir resultados confiáveis. Nesse contexto, objetivou-se caracterizar a distribuição espacial dos atributos granulométricos de um Argissolo Amarelo distrocoeso típico, em função de diferentes densidades de amostragem. Foram estabelecidas três grades amostrais quadradas com 80, 100 e 121 pontos em uma área de produção de soja de 6,2 ha, na profundidade de 0,0-0,2 m. Foram analisados os atributos argila, silte e areia total. O coeficiente de variação indicou média variabilidade para argila e silte, e baixa variabilidade para areia total, nas três amostragens estudadas. O silte apresentou grau de dependência espacial forte nas três grades amostrais, enquanto a argila e areia total apresentaram grau de dependência espacial moderado nas três densidades de amostragem. O aumento do intervalo de amostragem e a redução do número de amostras não promoveram o aumento da raiz quadrada do erro médio e do quadrado médio do erro nas estimativas por krigagem nas diferentes intensidades amostrais estudadas. Não havendo diferença significativa entre estes parâmetros para as intensidades amostrais analisadas. Os mapas de krigagem demonstraram semelhança entre a distribuição espacial dos atributos nas três intensidades amostrais utilizadas. Em uma área de 6,2 ha, a quantidade de pontos amostrais (80, 100 e 121 pontos) não interferiu significativamente na análise da variabilidade espacial dos atributos granulométricos do solo e no detalhamento das informações dos mapas interpolados por krigagem. Palavras-chave:Interpolação. Textura do solo. Amostragem georreferenciada.

Characterization of the soil compaction based on the mapping of the apparent electrical conductivity

“…Another fact that can be seen in the maps is that the PR in the study area is not uniform. According to Richart et al (2005), compaction depends on external factors such as the type, intensity, and frequency of the applied load, as well as internal soil factors, especially moisture, texture, structure, carbon content, initial density, and records of stress throughout the crops. These factors influence not only the PR spatial variability but also its magnitude as a function of the different soil layers studied.…”

“…To map the PR spatial variability, collections are usually carried out at georeferenced points that compose a sampling grid, as shown in several studies (SOUZA et al, 2020;SANTOS et al, 2020;COMPAGNON et al, 2020). According to Lopes et al (2020), adequate sampling should be as small as possible, but with a representative accuracy, in order to produce reliable results. The accuracy of the mapping, in grid sampling, is directly related to the number of sampling points, and the denser the grid, the greater the reliability of the generated map (GELAIN et al, 2021), however, the greater will also be the cost of sampling and laboratory analysis, which may, according to the size of the area, invalidate the use of this technique.…”