Variabilidade espacial de atributos químicos em diferentes profundidades em um Latossolo em sistema de plantio direto

Abstract

Spatial variability of chemical attributes at different depths in an Oxisol under no-till systemThe study of spatial variability of soil chemical attributes is an important step in precision agriculture. The objective of this study was to evaluate the spatial variability at two depths (0-10 and 10-20 cm) of the pH in water, base saturation, and levels of organic matter and micronutrients (B, Cu, Fe, Mn and Zn) in an Oxisol, medium texture, under no-tillage system for eight years. Soil sample collection was performed at regular intervals of 50 m in a regular grid of 121 points. Data were analyzed by descriptive statistics and geostatistics based on the adjustment of semivariograms. Higher levels of organic matter, Zn and Mn were recorded in the first 10 cm of soil. The greatest variability was found for B and the lowest for pH in water. Most of the data fit the model of Gaussian semivariogram. The values of range were different as a function of the sampling depth and greater at the depth 0-10 cm. If a geostatistical sampling scheme is used, the number of samples to be collected will be different for the two depths and among the evaluated attributes. Variabilidade espacial de atributos químicos em diferentes profundidades em um Latossolo em sistema de plantio direto O estudo da variabilidade espacial dos atributos químicos no solo é uma etapa importante na agricultura de precisão. Objetivou-se com este trabalho avaliar a variabilidade espacial em duas profundidades (0-10 e 10-20 cm) do pH em água, saturação por bases e teores de matéria orgânica e micronutrientes (B, Cu, Fe, Mn e Zn) em um Latossolo Vermelho distrófico, textura média, cultivado há oito anos em sistema de plantio direto, em Uberlândia -MG. A coleta das amostras do solo foi realizada em intervalos regulares de 50 m, em malha regular de 121 pontos. Os dados foram avaliados por estatística descritiva e geoestatística, com base no ajuste de semivariogramas. Maiores teores de matéria orgânica, Mn e Zn foram verificados nos primeiros 10 cm do solo. A maior variabilidade foi encontrada para B e a menor para pH em água. Além da variabilidade vertical, há também variabilidade horizontal entre as profundidades. A dependência espacial varia conforme o atributo químico avaliado e a profundidade de coleta. Os valores de alcance foram maiores na profundidade de 0-10 cm.Palavras-chaves: Geoestatística, fertilidade do solo, semivariograma, amostragem

Variability and spatial correlation of soil micronutrients and organic matter with macadamia nut production

“…The yield map showed higher yields in areas with high Zn concentrations, as confirmed by their positive correlation (Table 3) The linear correlation between macadamia nut yield and Zn concentration was weak, according to Dancey & Reidy (2005). The OM correlated positively with all evaluated nutrients; this attribute is an indicator of soil quality in agricultural areas and an important component of the soil, which is responsible for soil structuration and the supply of macro and micronutrients (Zanão Júnior et al, 2010). The presence of OM in the soil is associated with the availability, quantity and retention of some micronutrients in the soil, such as Fe, Cu, Mn and Zn, since these micronutrients are released with the decomposition of OM (Silveira & Cunha, 2002).…”

Variabilidade espacial dos teores de macronutrientes em latossolos sob sistema plantio direto

“…Na FSLJ, o modelo exponencial foi ajustado para P (0-10 e 10-20 cm), Mg (0-10 cm) e S (0-10 cm) e o esférico para K (0-10 cm) e Ca (0-10 e 10-20 cm) (Quadro 2). Esses dois modelos teóricos, exponencial e esférico, são os mais comuns ajustados às variáveis de solo (Trangmar et al,1985;Cambardella et al, 1994;Salviano et al, 1998;Zanão Júnior, 2004;Zanão Júnior et al, 2007).…”

“…Esse modelo de aplicação de insumos, desconsiderando a variabilidade espaço-temporal, pode levar à aplicação de nutrientes em glebas em que estes já estejam em teores satisfatórios e não suprir a necessidade da cultura para uma alta produtividade em glebas deficientes. Como consequência, ocorre o uso não racional de fertilizantes, o que pode comprometer o rendimento das culturas, onerar o custo de produção e provocar degradação ambiental (Zanão Júnior, 2004). A adoção da agricultura de precisão, que enfoca a variabilidade espacial e temporal das necessidades de aplicação de fertilizantes e outros insumos durante todo o processo produtivo, pode resolver esses problemas (Malzer, 1996).…”

Correlação linear e espacial dos componentes de produção e produtividade da soja

“…Para avaliar o comportamento espacial dos componentes de produção e da produtividade, o mais indicado é a utilização de técnicas geoestatísticas, que, por meio de semivariogramas, permitem definir o alcance e o grau da dependência espacial e fornecem parâmetros para a elaboração de mapas de variabilidade pela krigagem e/ou cokrigagem (FRASSON; MOLIN, 2006;ZANÃO JÚNIOR et al, 2010). O semivariograma é um gráfico que caracteriza a estrutura da variância do atributo estudado como variável regionalizada em função da distância no terreno.…”