ANÁLISE MULTIVARIADA DE VARIÁVEIS FISICO- HÍDRICAS DE DIFERENTES SOLOS

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1 ANÁLISE MULTIVARIADA DE VARIÁVEIS FISICO- HÍDRICAS DE DIFERENTES SOLOS J. V. José 1 ; W. Wolff 2 ; A. V. Diotto 2 ; D. S. Alves 3 ; P. A. A. Marques 4 ; R. Gava 1 RESUMO: Técnicas de estatística multivariada foram empregadas com o objetivo de identificar a similaridade entre diferentes solos do Noroeste do Estado do Paraná, atribuídas as variáveis físico-hídricas. Os dados utilizados foram de três solos, Nitossolo Vermelho distroférrico e dois Latossolo Vermelho distrófico. As variáveis considerados, foram densidade do solo, capacidade de campo, macroporosidade, ponto de murcha permanente, capacidade de água disponível, taxa de infiltração instantânea, taxa de infiltração básica estimada por meio da equação de Kostiakov, taxa de infiltração básica pelo método do infiltrômetro de anéis e a cota altimétrica de cada ponto, totalizando 108 medições para cada variável. Os três métodos multivariados, de agrupamentos hierárquico, não-hierárquico (k-means) e análise de componentes principais mostraram-se semelhantes aos agrupamentose suas interações das variáveis físico-hídricas do solo. PALAVRAS-CHAVE: componentes principais; k-means; taxa de infiltração. MULTIVARIATE ANALYSIS OF PHYSICAL AND WATER MAIN DIFFERENT SOILS SUMMARY: Multivariate statistical techniques were employed to identify the similarity between different soils of the Northwest of Paraná, attributed the hydro-physical variables. The data used were three types of soil, dystrophic Red Nitosol and two Oxisol with sandy loam texture. The variables considered were soil bulk density, field capacity, macroporosity, wilting point, available water capacity, infiltration rate instantaneous infiltration rate estimated by model Kostiakov, infiltration rate by infiltrometer method rings and the altimetry of each point, totaling 108 measurements for each variable. The three multivariate methods, hierarchical clustering, non-hierarchical k-means and principal component analysis were similar to their interactions agrupamentose variable physical and hydraulic soil. KEY WORDS: principal component; k-means; infiltration rate. 1 Engenheiro Agrícola, Pós-Graduando, Esalq/USP, Piracicaba, SP. 2 Doutorando em Irrigação e Drenagem, Depto. Engenharia de Biossitemas ESALQ/USP, Piracicaba SP. (19) avdiotto@yhaoo.com.br; 3 Engenheiro Agrônomo, Pós-Graduando, Esalq/USP, Piracicaba, SP 4 Prof. Doutora, INCTEI - Esalq/USP, Piracicaba, SP.

2 INTRODUÇÃO A água e o solo são fatores de suma importância para a adequada exploração de uma área agrícola.vários fatores que condicionam o movimento da água no solo têm sido estudados. A caracterização e maior entendimento destas dependências tornam-se fundamentais para permitir conclusões mais coerentes sobre os processos físicos que ocorrem nos solos (FIORIN, 2008). A interação destes atributos pode ser estudada pelos métodos estatísticos multivariados, que permite o agrupamento das populações com características similares e permite a obtenção de um melhor entendimento das variações dos processos que ocorrem no solo. Segundo Fidalski et al. (2007), os estudos que quantificam a qualidade do solo, de modo geral, apresentam inúmeras variáveis, as quais são descritas por meio de análises estatísticas univariadas, comprometendo, possivelmente, as interpretações e as conclusões destes, por não ser explorada a existência ou não da dependência entre as variáveis analisadas. A classificação multivariada das características físico hídricas do solo pode contribuir para um melhor planejamento, apresentando as variáveis que influenciam na taxa de infiltração do solo. Desta forma, este trabalho tem por objetivo comparar três métodos multivariados, de agrupamentos hierárquico,não-hierárquico (k-means) e análise de componentes principais para agrupar os solos, quanto à similaridade dos atributos físico-hídricos. MATERIAL E MÉTODOS Três diferentes solos foram estudados, sendo classificadas de acordo com EMBRAPA (2006) como Nitossolo Vermelho distroférrico (NVd), Latossolo Vermelho distrófico (LVd1) no município de Maringá, PR e um Latossolo Vermelho distrófico (LVd2) no município de Paranavaí, PR.As classificaçõestexturaisdos solos são: NVd, 122, 121 e 757 g kg -1 ; LVd1, 710, 80 e 210 g kg -1 e LVd2, 892, 10, 98g kg -1, respectivamente areia, silte argila. As três áreas amostradas foram divididas em 36 subparcelas de 4 m², sendo que no seu ponto central retirou-se as amostras não deformadas de solo na camada de 0,0-0,25 m para análise física que consistiram das seguintes determinações: densidade do solo (Ds); capacidade de campo (θcc);macroporosidade (Ma); ponto de murcha permanente (θpmp) e capacidade de água disponível (CAD) na profundidade de 0,15 m. No campo foram determinados a taxa de infiltração instantânea a 3, 30, 60 e 120 min, taxa de infiltração básica (Tib) estimada por meio da equação de Kostiakov, e pelo método do infiltrômetro de anéis concêntricos e a cota altimétrica de cada ponto. Foram aplicados três métodos estatísticos multivariados, visando classificar a Tib em grupos: análise de agrupamentos hierárquico e não-hierárquico, k-means e análise de componentes principais. Na execução dessas análises foi utilizado o software STATISTICA.Utilizou-se a família de transformações Box-Cox para atender o pressuposto de normalidade dos dados.para se reduzir os erros devidos às escalas e as unidades das variáveis selecionadas, os dados foram padronização, com média zero e variância 1.A análise de agrupamentos hierárquico foi realizada calculando-se a distância Euclidiana pelo método de ligação Ward, para o conjunto das treze variáveis.a identificação da Tib nos grupos também foi feita pelo k-means que pertence à classe dos métodos de agrupamentos não-hierárquicos e não supervisionados. A análise de componentes principais permite condensar a maior quantidade da informação original, de treze para três variáveis denominadas componentes principais.

3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Na Figura 1, pode ser observado o Dendrograma, obtido da matriz de dados padronizados, pela análise de agrupamento. Cada vez que se obtém variação expressiva nos valores de distância euclidiana entre as Tib, para o conjunto de variáveis consideradas é possível fazer uma divisão de grupos. Figura 1. Dendrograma resultante da análise hierárquica de agrupamentos mostrando a formação de A variação de 34,5 para 38,5 permitiu uma divisão exata das Tib em três grupos homogêneos. A análise deagrupamento apresentou uma coerente separação das características dos solos, mostrando-se nítida a divisão dos três grupos. No grupo I ficaram concentrados os maiores valores da Tib, correspondendo a solo NVd,as menores Tib concentraram no grupo II, LVd1, e os medianos no grupo III, LVd2. Aplicou-se o método de agrupamentos k-means, considerando o número de três grupos para aconfirmação da ordenação obtida na análise deagrupamentos hierárquica.os resultadosconfirmaram a ordenação e, conforme análisede variância,as variáveis foram importantes (p < 0,01), com exceção da taxa de infiltração (Ti) a 3 min.na Tabela 1, são apresentadas as médias decada variável dentro de cada grupo, que foram comparadas pelo teste de Scheffé a 1 %. Tabela 1. Médias não padronizadas das variáveis físico-hídricas do solo em cada grupo pela análise de agrupamentos k-means. Variável* Grupos I II III Cota 0, a 0, b 0, c Ds 0, a 0,80835 b 0, b θcc 0,647289±0,00649 a 0,83034±0,00649 b 0,7898±0,00649 b Ma 1,0774 a 1, b 1,2332 b Ptotal 0, a 0, b 0, b CAD 22,1932 a 32,46336 b 53,54532 c Tib 7, a 6, a 7, a Tibe 3, a 2, b 3, ab Ti a 30 min 6,84397 a 5, b 6, ab Ti a 60 min 6, a 5, b 5, ab Ti a 120 min a b ab *Variáveis normalizadas pela transformação Box-Cox; **Média erro padrão; Médias seguidas pela mesma letra, na linha, não diferem entre si pelo teste de Scheffé a 1 %. A Figura 2 indica as médias padronizadas das variáveis do solo para cada grupo, segundo análise de agrupamentos pelo método k-means. Observa-se que o grupo I apresentou maior Ds, menor cc, Ma, Ptotal e, PMP e valores de Tibe intermediário. O grupo III apresentou menor Ds e CAD,

4 maiores valores de cc, Ma, Ptotal e PMP, consequentemente resultando uma Tibe inferior ao Grupo I. O grupo II apresentou valores semelhantes ao grupo I, com exceção aos valores intermediários PMP e CAD, atribuindo-se uma Tibe menor devido à característica hídrica do solo. Figura 2.Médias não padronizadas das variáveis físico-hídricas do solo em cada grupo pela análise de agrupamentos k-means. A análise de componentes principais permitiu umaúnica distribuição, visto que três autovalores foram superiores a um: maior autovalor 6,15 (componente com melhor retenção da variabilidade original) e 3,69 e 1,20, respectivamentesegundo e terceiro maiorautovalor. A ordenação da Tibe segundo os três primeiroscomponentes principais confirma a ordenação das Tibe em três grupos obtida pelas análises deagrupamentos, hierárquico e não-hierárquico. Desta forma, o conjunto inicial de treze variáveis passou a ser caracterizado por três novas variáveis latentes, o que possibilitou sua localização em figuras tridimensionais (Figura 3). (a) Variável CP1 * CP2 CP3 Cota -0, , , Ds 0, , , θcc -0, , , Ma -0, , , Ptotal 0, , , PMP -0, , , CAD -0, , , Tibo -0, , , Tibe -0, , , Ti 3min -0, , , Ti30min -0, , , Ti60min -0, , , Ti120min -0, , , (b) Figura 3. Componentes principais, (a) Coeficientesdas variáveis doscomponentesprincipais e (b) Gráfico de agrupamento dos componentes principais. A representação gráfica e a correlação das variáveisnos componentes principais (Figura 3) permitiram caracterizar as variáveis que maisdiscriminaram na formação dos grupos I, II e III. As variáveis, Ti a 3 min e 60 min (-0,13 e -0,13), são responsáveispela discriminação dos grupos I, localizados àesquerda de CP1 (correlações negativas), enquanto as Ds (-0,15) e Ma (0,17) são responsáveis pela discriminação do grupo III, localizado à direita (correlações positivas). Assim, no Grupo I pode ser explicado pelo maior volume de macroporos e menor valor de Ds, o que explica, em parte, a sua maior Tib observada.

5 CONCLUSÃO Os métodos de analise multivariados, analise de agrupamento hierarquizado, não hierarquizado (k-means) e análise de componentes principais mostraram-se semelhantes aos agrupamentose suas interações das variáveis físico-hídricas do solo. REFERÊNCIAS EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Solos (Rio de Janeiro). Sistema Brasileiro de Classificação de solos. 2.ed. Rio de Janeiro, p. FIORIN, T. T. Estimativa da infiltração de água no solo a partir de pedofunções f. Tese (doutorado em Ciência do Solo)-Programa de Pós-Graduação, Universidade Federal de Santa, FIDALSKI, J.; TORMENA, C.A. & SCAPIM, C.A. Espacialização vertical e horizontal dos indicadores de qualidade para um Latossolo Vermelho. R. Bras. Ci. Solo, 27:9-19, 2007.