Variabilidade espacial de atributos de solos coesos do leste maranhense

Resende, José Maria do Amaral; Júnior, José Marques; Filho, Marcílio Vieira Martins; Dantas, Jussara Silva; Siqueira, Diego Silva; Teixeira, Daniel De Bortoli

doi:10.1590/s0100-06832014000400004

Cited by 16 publications

(15 citation statements)

References 21 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Similar fits were found by Resende et al (2014) for clay, silt, and total sand in a Typic Hapludults, by Sana et al (2014) for clay in a Typic Hapludox, and by Guimarães et al (2016) for Ma, TPV, and BD in an Oxisol.…”

Section: Results and Discusionsupporting

confidence: 79%

Sampling Design of Soil Physical Properties in a Conilon Coffee Field

Santos

Gontijo

Silva

et al. 2017

Rev. Bras. Ciênc. Solo

View full text Add to dashboard Cite

Establishing the number of samples required to determine values of soil physical properties ultimately results in optimization of labor and allows better representation of such attributes. The objective of this study was to analyze the spatial variability of soil physical properties in a Conilon coffee field and propose a soil sampling method better attuned to conditions of the management system. The experiment was performed in a Conilon coffee field in Espírito Santo state, Brazil, under a 3.0 × 2.0 × 1.0 m (4,000 plants ha -1 ) double spacing design. An irregular grid, with dimensions of 107 × 95.7 m and 65 sampling points, was set up. Soil samples were collected from the 0.00-0.20 m depth from each sampling point. Data were analyzed under descriptive statistical and geostatistical methods. Using statistical parameters, the adequate number of samples for analyzing the attributes under study was established, which ranged from 1 to 11 sampling points. With the exception of particle density, all soil physical properties showed a spatial dependence structure best fitted to the spherical model. Establishment of the number of samples and spatial variability for the physical properties of soils may be useful in developing sampling strategies that minimize costs for farmers within a tolerable and predictable level of error.

show abstract

Section: Results and Discusionsupporting

confidence: 79%

Sampling Design of Soil Physical Properties in a Conilon Coffee Field

Santos

Gontijo

Silva

et al. 2017

Rev. Bras. Ciênc. Solo

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Em solos originados de sedimentos do Grupo Barreiras, os componentes da cor do solo foram utilizados em relações diretas para estimar a fertilidade, com precisão de 85% (Resende, 2013); a erodibilidade foi estimada com precisão de 70 a 73%; e a acurácia, com 53% (Dantas et al, 2014b , o IAV apresentou baixa precisão (4%) na estimativa de áreas com diferentes potenciais de adsorção de fósforo (Peluco et al, 2015).…”

Section: Resultsunclassified

Cor do solo na identificação de áreas com diferentes potenciais produtivos e qualidade de café

Carmo

Júnior

Siqueira

et al. 2016

Pesq. agropec. bras.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Resumo -O objetivo deste trabalho foi verificar a eficácia da cor do solo na identificação de áreas com diferentes potenciais produtivos e qualidade de café, em Argissolo Vermelho-Amarelo desenvolvido de arenito, no Planalto Ocidental Paulista, no Estado de São Paulo. Coletaram-se 173 amostras em 39 ha, para a determinação de matiz, valor, croma e índice de avermelhamento do solo, com base nos dados da espectroscopia de reflectância difusa (ERD). Avaliaram-se, também, a produtividade e a qualidade do fruto de café, e calculou-se o índice de diagnose foliar (DRIS). A maior correlação espacial observada pelo variograma cruzado ocorreu entre matiz e DRIS, em pontos distantes em até 497 m. A menor correlação espacial foi observada em croma e produção, em pontos distantes em até 207 m. As áreas com o maior potencial de produtividade (20 a 33 sacas por hectare) apresentaram matiz entre 6,99 e 7,06, croma entre 5,00 e 5,08 e valor entre 4,40 e 4,45. As áreas com o menor potencial de produtividade (3 a 7 sacas por hectare) apresentaram matiz entre 7,27 e 7,68, croma entre 5,20 e 5,28 e valor entre 4,51 e 4,67. Nestes locais, o teor de argila foi de 16 g kg -1, os teores de P variaram entre 65 e 75 mg dm . O uso da cor determinada por ERD é eficaz para identificar áreas com diferentes potenciais produtivos e qualidade de café, com precisão de 61 a 97%.Termos para indexação: Coffea arabica, cor do solo, geoestatística, pedometria. Soil color for the identification of areas with different yield potential and coffee qualityAbstract -The objective of this work was to verify soil color effectiveness for the identification of areas with different yield potentials and coffee quality, in an Ultisol developed from sandstone, in Planalto Ocidental Paulista, in the state of São Paulo, Brazil. One hundred seventy-three samples were collected from 39 ha, for the determination of hue, value, chroma, and the soil redness index, based on data of diffuse reflectance spectroscopy (DRS). Productivity and quality of coffee fruit were also evaluated, and the leaf diagnosis index (DRIS) was calculated. The highest spatial correlation, observed in the cross variogram, occurred between hue and DRIS in points up to 497 m apart. The lowest spatial correlation was observed for chroma and production, in points spaced by up to 207 m. The areas with the highest yield potential (20 to 33 bags per hectare) showed hue between 6.99 and 7.06, croma between 5.00 and 5.08, and value between 4.40 and 4.45. The areas with the lowest productivity potential (3 to 7 bags per hectare) showed hue between 7.27 and 7.68, chroma between 5.20 and 5.28, and value between 4.51 and 4.67. In these places, clay content was of 16 g kg -1, P levels varied between 65 and 75 mg dm . The use of the color determined by DRS is effective to identify areas with different productive potentials and coffee quality, with 61 to 97% accuracy.

show abstract

“…Diversos trabalhos, em diferentes regiões e culturas (BRAGA & BRASIL SOBRINHO, 1973, RAIJ, 1973, RITCHEY et al, 1979, têm demonstrando que o nível crítico para K disponível, determinado pelo método Mehlich 1, está situado entre 50 e 60 mg kg -1 . Existem diversos programas computacionais empregados na agricultura de precisão; o método geoestatístico estuda e modela a estrutura de dependência espacial por meio do ajuste de semivariogramas experimentais, além de permitir os respectivos mapeamentos da área estudada por meio da krigagem que permite interpolar valores em qualquer posição no campo de estudo, sem tendência e com variância mínima (DALCHIAVON et al, 2012;RESENDE et al, 2014).…”

Section: Introductionunclassified

Variabilidade Espacial De Caracteres Vegetativos De Uma Cultivar De Milho Verde, Na Regiao Centro-Sul Do Tocantins

Reis¹,

Honório²,

Batista³

et al. 2017

Agrarian

View full text Add to dashboard Cite

RESUMOQuando se refere ao milho verde, os estudos são escassos, principalmente em novas áreas, a produção de milho verde é realizada principalmente por pequenos produtores, na maioria em áreas inferiores a 20 hectares. Diversos trabalhos, em diferentes regiões e têm demonstrando que o nível crítico para K disponível, está situado entre 50 e 60 mg kg -1, , dados que não podem ser constatados para o Tocantins, pela ausência de estudos sobre a cultura. Atualmente com o advento da agricultura de precisão existem diversos programas computacionais empregados, que auxiliam no melhor aproveitamento, e ou avaliação e eficiência dos cultivos agrícolas, com os dados gerados e ajustados da interpolação simples de dados (krigagem) e servem como base para estimar a variabilidade espacial de determinada variável. Objetivou-se com esse trabalho avaliar a variabilidade espacial das características vegetativas de um hibrido de milho verde, cultivado sob diferentes doses de potássio, na região Centro-Sul do estado do Tocantins, utilizando o Software GS+. Foram coletados 60 pontos dentro de uma área de cultivo experimental, onde foi observada uma dependência do potássio aos demais nutrientes, para as características vegetativas do milho verde, exceto para o diâmetro de colmo, e clorofila "a" e clorofila total. PALAVRAS-CHAVE: Cerrado, Geoestatística, Zea Mays SPATIAL VARIABILITY OF VEGETATIVE CHARACTERS OF A GREEN CORN CULTIVAR, IN THE CENTER-SOUTH REGION OF TOCANTINS STATEABSTRACT When referring to green maize, studies are scarce, especially in new areas, the production of green maize is carried out mainly by small producers, mostly in areas smaller than 20 hectares. Several studies have shown that the critical level for K available is between 50 and 60 mg kg -1 , data that can not be contacted for Tocantins due to the lack of studies on the crop. Nowadays, with the advent of precision agriculture, there are several computer programs used, which help in the best use

show abstract

Variabilidade espacial de atributos de solos coesos do leste maranhense

Cited by 16 publications

References 21 publications

Sampling Design of Soil Physical Properties in a Conilon Coffee Field

Sampling Design of Soil Physical Properties in a Conilon Coffee Field

Cor do solo na identificação de áreas com diferentes potenciais produtivos e qualidade de café

Variabilidade Espacial De Caracteres Vegetativos De Uma Cultivar De Milho Verde, Na Regiao Centro-Sul Do Tocantins

Contact Info

Product

Resources

About