Espacialização de Variáveis do Solo como Suporte para Gerenciamento Agrícola em Área de Cana-de-Açúcar

Abstract

Resumo -O presente trabalho teve como objetivo verificar a distribuição espacial da condutividade elétrica (CE), matéria orgânica (MO) e capacidade de troca catiônica (CTC), através da técnica de geoestatística, como suporte ao agricultor na tomada de decisão no planejamento da cultura de cana-de-açúcar. A análise da relação IDE (Índice de Dependência Espacial) identificou que todas as variáveis apresentaram grau da dependência espacial forte. Os variogramas apresentaram uma validação cruzada satisfatória, com média do erro padronizado próxima de zero o que significa que o modelo não é tendencioso e a variância do erro padronizado próxima de um, o que significa que a estimativa resultante do modelo é precisa. A espacialização da CE demostrou valores menores na zona central e valores maiores ao longo da borda oeste do campo. A distribuição da MO apresentou uma tendência de decréscimo dos valores de leste para oeste e uma ampla área central com valores menores. A variabilidade espacial da CTC aumentando de leste para oeste, com os valores mais altos no centro e ao longo da borda ocidental. A partir dos mapas de variabilidade, há maior confiabilidade na execução de amostragens estratégicas e identificação de zonas homogêneas de manejo. Palavras-chave:Variabilidade espacial, validação cruzada; zonas homogêneas. SPATIALIZATION SOIL VARIABLE AS SUPPORT FOR AGRICULTURAL MANAGEMENT IN SUGARCANEAbstract -This study aimed to verify the spatial distribution of electrical conductivity (EC), organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC) by geostatistical technique, such as support to farmers in decision making in the crop of sugarcane. The IDE analysis (Spatial Dependence Index) found that all variables showed degree of strong spatial dependence. The variogram showed a satisfactory cross validation, the mean standardized error close to zero meaning that the model is not biased and the variance standardized error is close to one, which means that the resulting estimation model is accurate. The EC spatialization has shown lowest values in the central and highest values along the west edge of the field. The distribution of OM showed a trend of decrease from east to west and lower values in the central area. The spatial variability of CEC increased from east to west, with the highest values in the center area and along the western edge. From the variability maps, there is a greater reliability in the implementation of strategic sampling and identification of homogenous management zones.