Variabilidade espacial do risco de contaminação de águas subterrâneas por tebuthiuron em área de cana-de-açúcar

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o risco de contaminação da água subterrânea por tebuthiuron, por meio da modelagem espacial, em área de cultivo de cana-de-açúcar, no Município de São Manuel, no Estado de São Paulo. Utilizou-se o modelo Araquá, para gerar estimativas pontuais da concentração, tendo-se considerado simulações no tocante às profundidades de 100 e 200 cm do lençol freático e lâminas de irrigação de 0 e 2.500 mm. Como as estimativas de concentração de tebuthiuron não apresentaram dependência espacial, os mapas temáticos de risco de contaminação de águas subterrâneas foram obtidos pelo método de interpolação pelo inverso da distância. Ao se considerar todas as simulações, conclui-se que não haveria contaminação da água subterrânea por tebuthiuron, nas duas profundidades do lençol freático, com ou sem irrigação. A interpolação das estimativas das concentrações de tebuthiuron na água subterrânea proporciona a espacialização e a rápida visualização das áreas de maior risco de contaminação.Termos para indexação: geoestatística, herbicida, lençol freático, mapas de risco, simulação. Spatial variability of groundwater contamination risk by tebuthiuron in sugarcane areaAbstract -The objective of this work was to evaluate the groundwater contamination risk by tebuthiuron in a sugarcane area, through spatial modeling, in the municipality of São Manuel, in the state of São Paulo, Brazil. The Araquá model was used to generate specific concentration estimates, considering simulations regarding different water table depths (100 and 200 cm) and irrigation depths (0 and 2,500 mm). As the estimated concentrations of tebuthiuron did not show spatial dependence, the thematic maps of risk of groundwater contamination were obtained through the method of interpolation by the inverse distance. Considering all the simulations, it can be concluded that there would be no groundwater contamination by tebuthiuron at the two depths of the water table, with or without irrigation. The interpolation of the estimated concentrations of tebuthiuron in groundwater provides the spatialization and a quick view of the areas with higher contamination risk.Index terms: geostatistics, herbicide, water table, risk maps, simulation. IntroduçãoO cultivo da cana-de-açúcar é uma das mais importantes atividades econômicas do Brasil em virtude da sua alta eficiência e competitividade, resultando em produtos como açúcar, álcool, combustíveis e até mesmo uso do bagaço para geração de energia (Silveira et al., 2014).Um dos problemas de seu cultivo, no Brasil, está relacionado com a interferência das plantas daninhas, para as quais o método empregado para o controle é a aplicação de herbicidas (Silva et al., 2015). O tebuthiuron é um herbicida residual amplamente utilizado nos canaviais, no sistema tradicional, em aplicações de pré-emergência, para controle das principais espécies anuais infestantes da cultura (Tofoli et al., 2009).No entanto, os defensivos agrícolas podem provocar efeitos prejudiciais ao meio ambiente, além de representar...

Green Manure Species for Phytoremediation of Soil With Tebuthiuron and Vinasse

“…Among the herbicides commercialized for sugarcane, tebuthiuron is the most used, whose selective pre-emergent action controls main weeds in the crop (Moraes et al, 2016). This molecule [1-(5-tert-butyl-1,3,4-thiadiazol-2-yl)-1,3dimethylurea] has a systemic action and acts in the inhibition of photosystem II (Breitenbach et al, 2001).…”

Spatial dependence of sugarcane yield according to the altitude and soil physical attributes in a transect

“…The PNE is due to the absence of spatial dependence among the evaluated variables due to the distance used not being sufficient to identify the spatial variability of the studied attributes (MORAES et al, 2016). As highlighted by Cambardella et al (1994), uncertainties in the measurements, such as small unobserved variations and the sampling distance used, influence the data statistics, which can lead to outliers and influence the stationarity of the geostatistics.…”