Variabilidade espacial da produtividade de soja e dos atributos do solo em sistema de plantio direto sob rotação de culturas

Abstract

Os objetivos deste trabalho foram analisar a variabilidade espacial dos atributos do solo em um sistema de produção agrícola, analisar a variabilidade espacial e temporal da produtividade e sua correlação com os atributos do solo e estudar a influência de diferentes grades amostrais na modelagem da dependência espacial dos atributos do solo. A coleta de dados foi realizada em uma propriedade localizada no cerrado brasileiro, importante na produção de cereais. A área amostral utilizada no estudo possui aproximadamente 90 hectares. A grade amostral utilizada foi composta por dois pontos por hectare. Foram coletadas 181 amostras de solo compostas por quatro amostras simples cada, representativas da profundidade de 0 – 0,20 m. Em cada ponto amostral foram realizadas três leituras da condutividade elétrica aparente do solo utilizando um aparelho portátil. Para a análise da variabilidade temporal da produtividade foram utilizados mapas de produtividades representativos de três safras de soja. Na análise da influência de diferentes configurações de grades amostrais, a área foi dividida em células de 2,9 e 4,7 hectares. Utilizou-se um receptor GPS topográfico com correção diferencial para georeferenciamento dos pontos amostrais. Os mapas de produtividade foram adquiridos por uma colhedora de grãos combinada, marca CaseIH, modelo 8010, equipada com o sistema de mapeamento de produtividade AFS® modelo Pro 600. Para a análise estatística e geoestatística utilizou-se os programas computacionais Statistica 7 e GS+ 9. A análise da variabilidade temporal e a filtragem dos mapas de produtividade foram realizadas utilizando ferramentas de análise do programa ArcGis 9.3. A condutividade elétrica aparente do solo apresentou correlação positiva e significativa com os atributos químicos fósforo, fósforo remanescente e zinco. Não foi detectada dependência espacial para as variáveis condutividade elétrica aparente do solo, acidez ativa em água, alumínio, acidez potencial, saturação por alumínio, saturação por bases e matéria orgânica. As melhores estimativas de valores para locais não amostrados foram observadas para os atributos físicos do solo. As técnicas de geoestatística utilizadas possibilitaram o ajuste dos modelos teóricos que melhor representaram a semivariância experimental, possibilitando assim a construção de mapas temáticos da distribuição espacial dos valores dos atributos do solo estudado. A condutividade elétrica aparente do solo não apresentou correlação significativa com a produtividade de soja da safra 2009/2010. Correlação positiva significativa entre a produtividade de soja da safra de 2009/2010 foi observada com os atributos químicos do solo: potássio, cálcio, soma de bases, capacidade efetiva de troca de cátions e saturação de bases. Correlação negativa significativa entre a produtividade de soja da safra de 2009/2010 foi observada com os micronutrientes: ferro, manganês e cobre. Foi detectada dependência espacial da produtividade de soja para as três safras avaliadas. A melhor estimativa de valores de produtividade de soja em locais não amostrados foi observada para produtividade da safra 2007/2008. Na análise da variabilidade temporal da produtividade foi detectado que 12,7% da área apresentou produtividade instável. Utilizando a grade amostral de um ponto para cada 2,9 hectares foi possível detectar a variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos do solo, dentro das condições estudadas. Com a utilização da grade amostral de um ponto para cada 4,7 hectares, foi possível detectar a variabilidade espacial apenas dos atributos físicos do solo, dentro das condições estudadas. Todos os mapas temáticos da distribuição espacial dos atributos do solo apresentaram correlação significativa entre si, independente da grade amostral utilizada, porém, foram suavizados à medida que a o número de pontos amostrais foi diminuindo.

The objectives of this study were analyze the spatial variability of soil attributes in a system of agricultural production, analyze the spatial and temporal variability of productivity and its correlation with soil properties and study the influence of different sampling grids in modeling the spatial dependency of soil attributes. Data collection was performed on a farm located in the Brazilian cerrado, which is important in cereal production. The sample used in the study area has approximately 90 hectares. The sampling grid used consisted of two points per hectare. We collected 181 soil samples composed of four single samples each, representing the 0 - 0.20 m. At each sampling point were three readings of soil apparent electrical conductivity using a portable device. For the analysis of temporal variability in productivity yield maps were used representing three crops of soybean. In analyzing the influence of different configurations of sampling grids, the area was divided into cells of 2.9 and 4.7 hectares. We used a GPS receiver with differential correction for topographic geo-referencing of sampling points. The yield maps were acquired by a grain harvester CaseIH, model 8010, equipped with the yield mapping system AFS Pro® model 600. Statistical analysis and geostatistics were used the softwares Statistica version 7 and GS+ 9. Analysis of variability and temporal filtering of yield maps were performed using analysis tools of software ArcGIS 9.3. The apparent soil electrical conductivity showed significant positive correlation with the chemical phosphorus, phosphorus and zinc balance. Was not detected spatial dependence for variables apparent soil electrical conductivity, active acidity in water, aluminum, potential acidity, aluminium saturation and organic matter. The best estimates of values for unsampled locations were found for soil physical properties. Geostatistics techniques used made it possible to fit the theoretical models that best represented the experimental semivariance, thus enabling the construction of thematic maps of spatial distribution of attribute values of these soils. The apparent soil electrical conductivity was not significantly correlated with soybean harvest 2009/2010. Significant positive correlation between the soybean harvest in 2009/2010 was observed with the chemical attributes of soil potassium, calcium, total bases, effective capacity cation exchange and base saturation. Significant negative correlation between the soybean harvest in 2009/2010 was observed with the micronutrients iron, manganese and copper. Spatial dependence was detected soybean yields for the three crop seasons. The best estimate value of soybeans in areas not sampled was observed for the 2007/2008 crop productivity. In the analysis of temporal variability in productivity was found that 12.7% of the area showed unstable productivity. Using a sampling grid of one point for each 2.9 hectares was possible to detect the spatial variability of chemical and physical properties of soil, under the conditions studied. Using the sampling grid of one point for every 4.7 acres, could only detect the spatial variability of soil physical properties, within the conditions studied. All thematic maps of spatial distribution of soil attributes were significantly correlated with each other, regardless of the sampling grid used, however, have been softened as the number of sampling points was decreasing.