Variabilidade espacial de atributos químicos de um Latossolo Vermelho-Amarelo húmico cultivado com café

Abstract

O objetivo do presente estudo foi analisar a variabilidade espacial de atributos químicos de um Latossolo Vermelho-Amarelo húmico. O estudo foi realizado em uma área cultivada com Coffea arabica L. variedade Catuaí. As amostras de solo foram coletadas na profundidade de 0–20 cm, distribuídas em uma malha amostral, com 50 pontos. Os atributos químicos estudados foram: P, Na e S disponíveis, Ca, Mg e Al trocáveis, pH, H + Al, SB, t, T, V, m, MO, ISNa, P-remanescente e micronutrientes (Zn, Fe, Mn, Cu e B). Os dados foram analisados por meio da análise da estatística descritiva, seguida de uma análise de componentes principais com posterior análise de agrupamento. A geoestatística foi utilizada para verificar a existência e quantificar o grau de dependência espacial dos componentes principais. O método de análise multivariada com base nos componentes principais forneceu componentes interpretáveis, sendo o primeiro relacionado com a acidez e o segundo com o teor de matéria orgânica do solo. As técnicas de análise multivariada, em associação com a geoestatística, facilitaram a avaliação da variabilidade do solo; os componentes principais 1 e 2 apresentaram dependência espacial moderada, com maior continuidade espacial observada para o componente 1, o que permitiu melhor caracterização da acidez do solo. O solo em estudo apresentou, ao longo da encosta, disponibilidade reduzida de nutrientes, considerável acidez, menores teores de matéria orgânica na porção central da área e valores elevados de Al trocável na porção superior desta.

The objective of this study was to analyze the spatial variability of chemical attributes of an Oxisol. The experiment was conducted with Coffea arabica L., variety Catuai, at a depth of 0–0.2 m in a grid area totaling 50 points. The studied chemical attributes were: P, K, Ca, Mg, Na, S, Al, pH, H + Al, SB, t, T, V, m, MO, ISNa, equilibrium P and micronutrients (Zn, Fe, Mn, Cu, and B). The data were analyzed by descriptive statistical analysis, followed by principal component with subsequent cluster analysis. The existence of spatial dependence was verified and the degree quantified using the principal components and geostatistics. The method of multivariate analysis based on principal components provided interpretable components; the first were correlated with acidity and the second with soil organic matter. Techniques of multivariate analysis, in combination with geostatistics, facilitated the evaluation of soil variability. The principal components 1 and 2 indicated moderate spatial dependence, with greater spatial continuity in component 1, which allowed a better characterization of soil acidity. Reduced availability of soil nutrients and considerable acidity were observed along the slope, lower levels of organic matter in the center of the area and high Al contents in the upper part.