Variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho após cultivo de soja

Abstract

R ESU M OOs atributos químicos e físicos do solo apresentam, frequentemente, dependência espacial. Portanto, é imprescindível estudar sua variabilidade espacial visando ao manejo mais preciso da lavoura, a redução do impacto ambiental, a otimização do uso de máquinas e o aumento da eficiência das equipes de trabalho. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho distroférrico típico após o cultivo de soja. Os dados foram coletados em uma área de 2 ha cultivada sob sistema de plantio direto utilizando-se uma grade amostral de 30 x 33 m, em que foram avaliados os parâmetros: macroporosidade, microporosidade, porosidade total, densidade e umidade do solo, na camada de 0 -0,1 m; após as análises exploratória e geoestatística, os modelos teóricos foram ajustados aos semivariogramas para cada atributo; já a interpolação dos dados foi realizada utilizando-se a krigagem ordinária, verificando-se que todas as variáveis estudadas apresentaram dependência espacial, que variou entre moderada (macroporosidade, porosidade total e umidade do solo) e forte (microporosidade e densidade do solo), em função do coeficiente de efeito pepita. Palavras-chave: geoestatística, porosidade do solo, umidade do solo, densidade do solo Spatial variability of physical attributes of a distroferric Red Latosol after soybean crop A B ST R A C TThe chemical and physical properties of a soil often show a spatial dependence. Thus, it is important to study their spatial variability, aiming to improve the crop management, to reduce the environmental impact, to optimize the machinery use, and to increase the efficiency of staff. So, this study aimed to evaluate the spatial variability of the physical properties of a distroferric Red Latosol (Typic Haplorthox) after soybean crop. The data were collected in an area of 2 ha managed under no tillage system, using a sampling grid of 30 x 33 m, where it was evaluated the macro, micro and the total porosity, the bulk density and the soil water content in 0 -0.1 m layer. After the exploratory and geostatistical analyses, the theoretical models were set to the semivariograms for each attribute. The data interpolation was performed using the ordinary kriging. All the variables showed spatial dependence, which ranged from moderate (macroporosity, total porosity and soil water content) to strong (microporosity and bulk density), according to the nugget effect coefficient.

Variabilidade espacial de atributos físicos de solo coeso sob sistemas de manejo convencional e de plantio direto

“…bras., Brasília, v.51, n.9, p.1699-1702, set. 2016 DOI: 10.1590/S0100-204X2016000900071 a geoestatística para analisar a variabilidade espacial de atributos físicos do solo (Carvalho et al, 2011;Santos et al, 2012;Kamimura et al, 2013); porém ainda há poucos trabalhos que tratam de solos coesos.…”

“…Os três atributos avaliados apresentaram grau de dependência espacial (GDE) moderada, segundo a classificação de Cambardella et al (1994). Santos et al (2012) identificaram dependência espacial moderada para os atributos umidade e porosidade, ao passo que Kamimura et al (2013) Segundo Rosa Filho et al (2009), no manejo direto, apesar de o solo ser submetido a menor tráfego de máquinas, ele não é revolvido, e isto pode provocar adensamento de sua camada superficial. Segundo Santos et al (2012), sistemas de preparo que revolvem menos o solo e acumulam resíduos culturais na superfície preservam sua estrutura e retêm mais água na camada superficial, principalmente pelo aumento do conteúdo de matéria orgânica, que atua como agente "cimentante" dos agregados do solo e da microporosidade.…”

Variabilidade Espacial Da Capacidade De Campo E Ponto De Murcha Permanente Em Argiloso Amarelo Coeso

“…Para todos os eventos, os valores da média e mediana estão próximos entre si, mostrando distribuição simétrica, o que pode ser confirmado pelos valores do coeficiente de assimetria nulos e pelos de curtose próximos de zero se destacando para o ponto de murcha permanente, constando que a distribuição se aproxima da distribuição normal, a partir da qual toda inferência geoestatística pode ser realizada (CRESSIE, 1993 O índice de dependência espacial para capacidade de campo e ponto de murcha permanente foi forte para todos os modelos, apresentando uma variação de 94 à 100 % (CC) e 94 à 100 % (PMP), porém o modelo que melhor se ajustou foi o Gaussiano que apresentou um maior coeficiente de determinação e menor soma dos quadros do resíduo para ambos as variáveis estudadas, resultado semelhante ao encontrado por Santos et al (2012) O alcance do modelo que melhor se ajustou foi 244 cm para capacidade de campo e 251 cm para ponto de murcha, neste caso o semivariograma mostra uma dependência espacial para a CC até 244 cm e PMP até 251 cm, ou seja, amostras coletadas a distância inferiores possui dependência espacial e, no caso da utilização de métodos de análises estatísticas que consideram independência entre amostras, à distância de amostragem mínima deveria ser de o alcance obtido pelo modelo. Portando, segundo Batista et al (2002) Esses resultados são importantes para o manejo da irrigação, principalmente para a irrigação por gotejamento, onde é possível verificar a variabilidade espacial da umidade do solo para esses dois parâmetros importantes para a irrigação, possibilitando planejar e manejar o sistema de irrigação corretamente, permitindo obtendo informações confiáveis para dimensionamento do bulbo molhado, e consequentemente das vazões e espaçamento dos gotejadores.…”

Relation between the soil's hydro-physical attributes and the land use as subsidy to the use and management of soil and water in the Pirapó river drainage basin

“…Para avaliar o grau de correlação entre as variáveis utilizou-se o coeficiente de correlação de Pearson (r), classificado conforme a interpretação de Zou et al (2003) adaptada por Santos et al (2012).…”