Análise Geoestatística e multivariada para definição de zonas de manejo de cana-de- açúcar (Saccharum officinarum) na Guatemala

Abstract

As zonas de manejo (ZM) são delimitações de subáreas com características comuns. Dentro da mesma ZM, o potencial de produção pode ser semelhante, ao passo que pode diferir entre as diversas ZM. Estudos recentes em agricultura de precisão consideram eficiente o uso de ZM para a aplicação de fertilizantes baseada na variabilidade espacial dos atributos do solo. Diante disso, os objetivos deste trabalho foram analisar a variabilidade espacial dos atributos físico- químicos do solo em lavoura de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum), por meio de Geoestatística e delinear zonas de manejo homogêneas usando análise Geoestatística e multivariada. Foram analisados dados de uma área de produção de cana-de-açúcar de 1.516,33 ha, localizada na fazenda Tehuantepec, no município de Santa Lucía Cotzumalguapa, Escuintla, Guatemala. Foram utilizados 17 atributos físico-químicos, obtidos da amostragem do solo de 153 pontos georreferenciados da área de estudo, na safra 2019-2020. Foram eles: potencial hidrogeniônico, fósforo, cobre, zinco, ferro, manganês, boro, matéria orgânica, capacidade de troca catiônica, cálcio, magnésio, sódio, potássio, saturação de bases, argila, silte e areia. A determinação da dependência espacial de cada variável foi analisada pela análise variográfica, considerando para seu ajuste as variáveis que não apresentaram efeito pepita puro. Os modelos esférico e exponencial foram ajustados aos variogramas experimentais usando o método dos mínimos quadrados. Para avaliar a qualidade do ajuste do modelo teórico dos variogramas, utilizou-se o processo de validação cruzada e, para delimitar as zonas de manejo, foi utilizado o algoritmo fuzzy K-means. A análise de componentes principais (ACP) foi aplicada aos valores preditos dos atributos do solo, obtidos pela técnica de interpolação krigagem como método de entrada de dados para o algoritmo fuzzy K-means. O número de ZM foi definido com os critérios do coeficiente de partição difusa (FPC) e entropia de partição normalizada (NCE). A área estudada apresentou variabilidade espacial para 16 dos 17 atributos de solo. Foram delineadas duas zonas de manejo para a cultura da cana-de-açúcar. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Atributos físico-químicos do solo. Componentes principais. Krigagem. Variabilidade espacial. Fuzzy K-means.

The management zones (MZs) are a delimitation of subareas with characteristics in common. Within the same management zone, the production potential may be similar, while it may differ between the other MZs. Recent studies in precision agriculture consider efficient the use of MZs for the application of fertilizers based on the spatial variability of the soil attributes. The objectives of this work were to analyze the spatial variability of the physical-chemical attributes of the soil in the cultivation of sugar cane (Saccharum officinarum), by means of Geostatistics and to delineate homogeneous management areas using Geostatistical analysis and multivariate analysis. Data from a sugarcane production area of 1,516.33 hectares, located in the Tehuantepec farm, municipality of Santa Lucía Cotzumalguapa, Escuintla, Guatemala were analyzed. 17 physical-chemical attributes were used, obtained from soil sampling of 153 georeferenced points in the study area, corresponding to the 2019-2020 harvest. The soil variables were: potential for hydrogen, phosphorus, copper, zinc, iron, manganese, boron, organic matter, cation exchange capacity, calcium, magnesium, sodium, potassium, base saturation, clay, silt and sand. The determination of spatial dependence of each variable was determined by variographic analysis, considering for its adjustment the variables that did not present a pure nugget effect. The spherical and exponential models were fitted to the experimental variograms using the least squares method. To evaluate the quality of fit of the theoretical model of the variograms, the cross-validation process was used and, to delimit the management areas, the Fuzzy K-means algorithm was used. The principal component analysis (PCA) was applied to the predicted values of the soil attributes, obtained by the kriging interpolation technique as the data entry method for the Fuzzy K-means algorithm. The number of management zones was defined with the criteria of diffuse partition coefficients (FPC) and normalized partition entropy (NCE). The study area presented special variability for 16 of the 17 soil attributes. Two management zones for the cultivation of sugar cane were delineated. Keywords: Precision agriculture. Management zones. Physicochemical soil attributes. Component principal analysis. Kriging. Spatial variability. Fuzzy K-means.