UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ CAMPUS DE CASCAVEL CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CCET

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1 UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ CAMPUS DE CASCAVEL CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CCET PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AGRÍCOLA VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DAS PROPRIEDADES QUÍMICAS DO SOLO E DAS FOLHAS, QUALIDADE DO FRUTO E PRODUTIVIDADE EM POMAR DE LARANJA MONTE PARNASO GRAZIELI SUSZEK CASCAVEL Paraná - Brasil Fevereiro 2011

2 GRAZIELI SUSZEK VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DAS PROPRIEDADES QUÍMICAS DO SOLO E DAS FOLHAS, QUALIDADE DO FRUTO E PRODUTIVIDADE EM POMAR DE LARANJA MONTE PARNASO Tese apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia Agrícola em cumprimento parcial aos requisitos para obtenção do título de Doutor em Engenharia Agrícola, área de concentração em Engenharia de Sistemas Agroindustriais. Orientador: Prof. Dr. Eduardo Godoy de Souza Co-orientadora: Profa. Dr. Sílvia Renata Machado Coelho Co-orientadora: Profa. Dr. Lúcia Helena Pereira Nóbrega CASCAVEL Paraná - Brasil Fevereiro 2011

3 Catalogação na Publicação elaborada pela Biblioteca Universitária UNIOESTE/Campus de Toledo. Bibliotecária: Marilene de Fátima Donadel - CRB 9/924 S964v Suszek, Grazieli Variabilidade espacial e temporal das propriedades químicas do solo e das folhas, qualidade do fruto e produtividade em pomar de laranja Monte Parnaso / Grazieli Suszek. -- Cascavel, PR : [s. n.], xiv; 122 f. : il., tabl., fig. Orientador: Dr. Eduardo Godoy de Souza Co-orientadora: Dra. Sílvia Renata Machado Coelho Co-orientadora: Dra. Lúcia Helena Pereira Nóbrega Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná. Campus de Cascavel. Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas. 1. Engenharia agrícola 2. Mapeamento do solo 3. Solos Propriedades químicas 4. Laranja Produtividade 5. Fertilidade do solo 6. Diagnose foliar 7. Nutrição vegetal 8. Geoestatística 9. Estatísticas espaciais 10. Mapas temáticos Elaboração 11. Agricultura de precisão I. Souza, Eduardo Godoy de, Ori. II. Coelho, Sílvia Renata Machado, Or. III. Nóbrega, Lúcia Helena Pereira, Or. IV. T. CDD 20. ed i

4 BIOGRAFIA Grazieli Suszek, nascida em 07 de agosto de 1980, graduada em engenharia agrícola pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE), concluiu o mestrado em engenharia agrícola em 2007 e a especialização em Engenharia de Segurança do Trabalho em 2009, também pela UNIOESTE. Foi docente dos cursos de agronomia e zootecnia na UNIOESTE, campus de Marechal Cândido Rondon, atuando como colaboradora nas disciplinas de topografia, geoprocessamento, desenho técnico e mecanização agrícola. É docente do Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul (IFMS) desde fevereiro de 2010, responsável pelas disciplinas de topografia e construções rurais. É consultora ad-hoc do Programa Institucional de Bolsas de Integração PIBIN UNIVASF e da revista Varia Scientia (UNIOESTE). Participou como colaboradora do projeto Pró-Multiplicar CAPES e é membro do grupo de pesquisa Otimização de Sistemas Agroindustriais do Oeste do Paraná GROSAP. ii

5 Deus é puríssima essência. Para os que têm fé nele, Deus simplesmente é. Mahatma Gandhi iii

6 AGRADECIMENTOS Em especial, ao meu querido avô IRINEU DALBOSCO, que já não faz mais parte de nossa existência, mas sei que, de onde está, sua presença viva em minha vida me fortalece. A DEUS e NOSSA SENHORA, por me fazerem sentir a sua presença e vida em todos os momentos de minha caminhada. A meus Pais, pelo apoio incondicional, a quem sou eternamente grata pela minha formação profissional Ao meu eterno amigo e esposo MAURO DE LIMA, pelo auxílio em todos os momentos desse trabalho, pela paciência, por não me deixar desistir em nenhum momento e por fazer seus todos os meus sonhos. Ao meu irmão WILLYAN SUSZEK, meu grande amigo e companheiro, pelo apoio e auxílio. À minha querida AVÓ, pela presença insubstituível em todos os momentos de nossas vidas. Enfim, a toda a minha família, que se fez presente de forma única na minha formação. iv

7 Neste momento tão importante de minha escolha profissional, não poderia deixar de lembrar e agradecer a todos os que me auxiliaram ou que, às vezes, em diversos momentos, caminharam comigo. Ao Professor doutor EDUARDO GODOY DE SOUZA, que, desde 2002, me privilegia com seus ensinamentos, agradeço imensamente pelos conhecimentos científicos transmitidos, pelo estímulo à pesquisa, pela orientação, pela convivência enriquecedora e pela amizade construída; Ao Srs. Luis Konopatzki e Adolar Konopatzki, que permitiram que essa pesquisa fosse realizada, abrindo as portas de sua Fazenda e contribuindo em diversos momentos com a pesquisa; Às co-orientadoras LÚCIA HELENA PEREIRA NÓBREGA e SÍLVIA RENATA COELHO MACHADO, em especial, pela amizade. Mas também pelo conhecimento transmitido no decorrer deste curso e principalmente pelo auxílio fundamental na elaboração deste trabalho; À UNIOESTE campus de Cascavel, em especial ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, pela oportunidade concedida para o crescimento profissional; À CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), pelo apoio concedido na concretização desse trabalho; Aos professores doutores MIGUEL ANGEL URIBE OPAZO, EDSON SILVA e ERIVELTON MERCANTE, pela amizade compartilhada, pelas valiosas sugestões e a todos os professores que contribuíram para o meu enriquecimento profissional; À colega e amiga MÁRCIA REGINA SIQUEIRA KONOPATZKI, que se fez presente em todos os momentos, ajudando e contribuindo com este trabalho. v

8 Aos amigos SAMARA RODRIGUES, CLÁUDIO LEONES BAZZI, DIEGO DOS SANTOS, pela amizade, incentivo, apoio e colaboração; A todos os amigos e colegas, pelo apoio e amizade durante o curso e pelo auxílio no desenvolvimento desta pesquisa; A meus novos companheiros do IFMS (Instituto Federal de Mato Grosso do Sul), campus de Nova Andradina, minha nova casa que me ofereceu as condições que precisei nos últimos meses para o desenvolvimento deste trabalho. À secretária do PGEAGRI, VERA CELITA SCHMIDT, pela ajuda. AGRADEÇO vi

9 RESUMO A qualidade nutricional da planta influencia diretamente na qualidade do suco. Por isso é importante o conhecimento de sua variação espacial e temporal no pomar, para uma melhor aplicação e aproveitamento dos insumos, maior produtividade e qualidade do fruto. Desta forma, mapas podem ser gerados para o melhor aproveitamento de insumos, proporcionando maior produtividade e melhor qualidade dos frutos e redução do custo de produção e do impacto ambiental. O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade espacial das propriedades químicas do solo e da folha, qualidade do fruto e produtividade em pomar de laranja Monte Parnaso, utilizando faixas de suficiência nutricional e o sistema integrado de diagnose e recomendação (DRIS). Para isso, o experimento foi conduzido em um pomar de laranjeiras (1 ha) da variedade Monte Parnaso, localizado em Nova Laranjeiras/PR. Vinte árvores foram georreferenciadas, visando coletar amostras para a realização da análise de solo, análise foliar e quantificação dos parâmetros de qualidade dos frutos, nos anos de 2009 e Após a determinação dos parâmetros, os resultados da análise foliar foram avaliados e comparados, utilizando os critérios de faixa de suficiência e o DRIS. Para investigação da variabilidade espacial, utilizou-se o índice de dependência espacial (IDE) e o índice de correlação global de Moran. Os mapas foram construídos utilizando técnicas de geoestatística e comparados através do coeficiente de desvio relativo (CDR). Assim, a coleta de amostras realizadas em ramos sem fruto (julho) apresentou melhor coeficiente de determinação e melhor ajuste em torno da linha de tendência para o método DRIS, quando comparada com a amostragem realizada em ramos com fruto (janeiro). A relação SST/ATT (sólidos solúveis totais/acidez total titulável) apresentou melhor relação com o IBN (índice de balanço nutricional), quando comparado à produtividade e, desta forma, apresenta melhor resposta na escolha da população padrão para o cálculo do DRIS. Para definição das zonas de manejo é possível afirmar que os mapas reclassificados pelo DRIS apresentaram melhor desempenho, visto que mostraram maior sensibilidade no diagnóstico, quando comparados às faixas de suficiência, o que é desejável quando se busca refinar o manejo nutricional. Palavras-chave: geoestatística, DRIS, índice de Moran, mapas temáticos vii

10 ABSTRACT SPACIAL VARIABILIT SOIL AND PLANT CHEMICAL PROPERTIES, FRUIT QUALITY AND ORCHARD YIELD OF ORCHARD MONTE PARNASO CITRUS The plant nutritional quality influences directly in juice quality. Therefore it is important the knowledge of its spatial and temporary variation in the orchard for a better application and use of the inputs, larger yield and quality of fruit. This way, input maps can be generated for the best use, providing larger yield and better quality of fruits, reduction of the production cost and environmental impact. The objective of this work was to study the spatial variability of soil and plant chemical properties, fruit quality, and orchard yield in Monte Parnaso citrus orchard, by using nutritional sufficiency range and diagnose recommendation integrated system (DRIS). For that, the experiment was driven in an orange-tree orchard (1 ha) of Monte Parnaso variety, located in Nova Laranjeiras/PR. Twenty trees were georeferenced, to collect samples for accomplishment of soil analysis, leaf analysis and quantification of the parameters of fruit quality, in 2009 and After parameters determination, the results of leaf analysis were evaluated and compared by using sufficiency range and DRIS. For the spatial variability Investigation, it was used the spatial dependence index (IDE) and global correlation of Moran index. The maps were constructed by using geostatistical techniques and compared by using coefficient of relative deviation (CDR). Thus, the sample collection made in branches without fruit (July) presented the best coefficient of determination and the best fit around the trend line for the method DRIS, compared to the samples collected in branches with fruit (January). The ratio (SST/ATT) has better relationship with IBN (nutrient balance index), compared to the productivity and thus presents a better response in the choice of standard population to calculate the DRIS. For the definition of management zones, it is possible to say that the maps were reclassified by DRIS showed best performance since, and greater sensitivity in the diagnosis when compared to bands of sufficiency, which is desirable when seeking to refine the nutritional management. Keywords: geostatistics, DRIS, Moran Index, thematic map. viii

11 SUMÁRIO página 1 INTRODUÇÃO REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Citricultura Citricultura de precisão Características físicas e químicas do fruto cítrico Diagnose Nutricional Propriedades químicas do solo Diagnose foliar DRIS Cálculo do Índice DRIS Variabilidade espacial Geoestatítica e dependência espacial Mapeamento dos atributos em citricultura Classificação por unidades de manejo Correlação espacial de mapas Comparação de mapas temáticos MATERIAL E MÉTODOS Caracterização da área experimental Amostragem e delineamento experimental Análise estatística Avaliação da produção e aplicação do método DRIS Mapas de contorno Determinação das unidades de manejo Comparação de mapas RESULTADOS E DISCUSSÕES Análise das propriedades químicas e físicas dos frutos Análise das propriedades químicas do solo Análise das propriedades químicas da folha Análise de Correlação Produtividade Relação Sólidos Solúveis totais por Acidez total titulável Definição da norma DRIS para cultura da laranja (Monte Parnaso) Análise geoestatística Qualidade de frutos...74 ix

12 Norma DRIS Variabilidade espacial e análise de correlação espacial Propriedades químicas do solo Propriedades químicas da folha Norma DRIS Propriedades químicas e físicas do fruto CONCLUSÕES...97 REFERÊNCIAS BIBLIOGÁFICAS...99 x

13 LISTA DE TABELAS página Tabela 01 Características do fruto que definem o ponto de colheita da laranja... 8 Tabela 02 Faixas para interpretação de concentração de matéria orgânica (MO), V% e teores de macronutrientes em análise de solo em laranjeira Tabela 03 Faixas para interpretação de concentração de macro e micronutrientes nas folhas de citros, coletadas de ramos com frutos na primavera e ramos com ou sem frutos Tabela 04 Intervalos para avaliar a porcentagem da variância espacial do efeito pepita Tabela 05 Critério para interpretação dos índices DRIS pelo método do potencial de resposta à adubação Tabela 06 Classes de classificação (quatro) dos mapas de unidades de manejo a partir da amplitude da variável Tabela 07 Classificação qualitativa do índice CDR Tabela 08 Análise descritiva das propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e Tabela 09 Análise descritiva das propriedades químicas do solo para os anos de 2009 e 2010 na projeção da copa Tabela 10 Análise descritiva das propriedades químicas do solo para os anos de 2009 e 2010 nas entrelinhas de plantio Tabela 11 Análise descritiva das propriedades químicas da folha para os anos de 2009 e 2010 realizados em ramos frutíferos na 3ª ou 4ª folha à partir do fruto (3 cm) Tabela 12 Análise descritiva das propriedades químicas da folha para os anos de 2008, 2009 e 2010 realizados no mês de julho em ramos sem frutos Tabela 13 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos (janeiro) de Tabela 14 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramo não frutíferos (julho) de Tabela 15 Resumo dos índices DRIS nas folhas coletadas em ramo com e sem frutos (janeiro e julho) de xi

14 Tabela 16 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos (janeiro) no ano de Tabela 17 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramo não frutíferos (julho) de Tabela 18 Resumo dos índices DRIS nas folhas coletadas em ramo com e sem frutos (janeiro e julho) de Tabela 19 Equações de regressão para os Índices DRIS (y) em função do teor de nutriente (x) para diferentes épocas de amostragem Tabela 20 Equações de regressão para o índice de balanço nutricional médio (IBNm) em relação a produtividade e sólidos solúveis totais/acidez total titulável (SST/ATT) Tabela 21 Modelos de semivariograma e avaliação da dependência espacial para as propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e Tabela 22 Modelos de semivariograma e avaliação da dependência espacial dos Índices DRIS para laranjeira Monte Parnaso nas amostragens em ramos frutíferos (janeiro) e ramos não frutíferos (julho) Tabela 23 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas do solo e produtividade para os anos de 2009 e 2010 para copa Tabela 24 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas da folha e produtividade para os anos de 2009 e 2010 em ramos frutíferos (janeiro) Tabela 25 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas da folha e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (julho) Tabela 26 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices DRIS e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (janeiro) Tabela 27 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices DRIS e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (julho) Tabela 28 Coeficiente de desvio relativo (CDR) para os mapas de macro e micronutrientes, comparando Níveis de suficiência e DRIS nos anos de avaliação Tabela 29 Comparação temporal das propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e Tabela 30 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices fruto e produtividade para os anos de 2009 e xii

15 LISTA DE FIGURAS página Figura 01 Localização da área em estudo Figura 02 Localização das árvores presentes na área e das unidades amostrais Figura 03 Localização dos pontos de amostragem na área em estudo Figura 04 Identificação das árvores utilizadas nas amostragens Figura 05 Esquema de montagem do banco de dados para tratamento e a análise geoestatística com ênfase para os métodos de integração dos dados Figura 06 Diagrama das variáveis relacionadas a laranjeira Monte Parnaso a serem determinadas para análise de dados Figura 07 Amostragem de solo com disposição dos 40 locais de amostragem, nas linhas e entrelinhas Figura 08 Amostragem de solo disposição dos locais de amostragem de solo em campo Figura 09 Amostragem de solo com disposição de oito sub-amostras Figura 10 Cronograma do experimento Figura 11 Gráfico de sobreposição da variação mensal de temperatura, umidade relativa e precipitação média acumulada dados das estações metereológicas de Palmital e Salto Osório Figura 12 Organograma das etapas para cálculo do índice DRIS Figura 13 Comparaçao entre mapas Figura 14 Comparação entre as propriedades químicas do solo na projeção da copa e na entrelinha para as amostras coletadas nos anos de 2009 e Figura 15 Comparação das diferenças nos teores foliares de amostragem em ramos com fruto (janeiro) e ramos sem fruto (julho) Figura 16 Correlação de Pearson entre a variável produtividade e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 à 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em ramos não frutíferos (julho) de 2009 e Figura 17 Correlação de Spearman entre a variável produtividade e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 e 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e Figura 18 Correlação de Pearson entre a variável SST/ATT e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 à 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e xiii

16 Figura 19 Correlação de Spearman entre a variável SST/ATT e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 à 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e Figura 20 Evolução temporal dos Índices DRIS para macronutrientes durante os anos de 2009 e Figura 21 Evolução temporal dos Índices DRIS para os micronutrientes durante os anos de 2009 e Figura 22 Relação entre os valores de IBN (índices de balanço nutricional) e a produtividade (Kg árvore-1) e IBN e a relação SST/ATT (sólidos solúveis totais / acidez total titulável), para as duas amostragens realizadas (janeiro e julho) nos anos de 2009 e Figura 23 Mapas de variabilidade para MO, ph, CTC e V% e os macronutrientes P, K, Ca e Mg para copa e entrelinha para os anos de 2009 e Figura 24 Mapas de variabilidade para faixas de suficiencia dos macronutrientes N, P, K, Ca e Mg nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Figura 25 Mapas de variabilidade para faixa de suficiencia dos micronutrientes Cu, Zn, Fe e Mn nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Figura 26 Mapas de variabilidade para Índices DRIS dos macronutrientes N, P, K, Ca e Mg nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Figura 27 Mapas de variabilidade para Índices DRIS dos micronutrientes Cu, Zn, Fe e Mn nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Figura 28 Mapas da variabilidade espacial e temporal de propriedades físicas dos frutos de laranjeira Monte Parnaso Figura 29 Mapas da variabilidade espacial e temporal de propriedades químicas dos frutos de laranjeira Monte Parnaso xiv

17 1 1 INTRODUÇÃO Na última década ocorreram expansões significativas da fruticultura em todo o mundo para atender à demanda crescente por frutas in natura ou processadas. O Brasil é considerado o terceiro maior produtor mundial de frutas, ultrapassado apenas pela China e a Índia. Dentre as frutas, a mais cultivadas no Brasil é a laranja. Segundo o IBGE (2009), foram mais de 18 milhões de toneladas (442 milhões de caixas) colhidas no ano de Grande parte dessa produção ocorreu no estado de São Paulo, destinada principalmente ao processamento de suco concentrado congelado, do qual o Brasil é o maior produtor e exportador. A boa produtividade de um pomar está ligada a diversos fatores relacionados ao solo, à planta e ao fruto. Assim, a qualidade dos frutos cítricos in natura ou processados torna-se ponto importante devido à necessidade de atender aos requisitos mínimos de qualidade para a comercialização do produto, tais como tolerância permitida aos diferentes tipos de alterações, defeitos e lesões existentes no fruto, porcentagem de suco, teor mínimo de sólidos solúveis totais (SST) e relação sólidos solúveis totais/ acidez total titulável (SST/ATT ) e a exigência do consumidor. Além disso, técnicas de diagnose são utilizadas na tentativa de melhorar a eficiência do processo de identificação e controle dos fatores nutricionais limitantes. Neste contexto, os critérios mais utilizados para a interpretação dos resultados são: o nível crítico, as faixas de suficiência e o Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação ("Diagnosis and Recommendation Integrated System" DRIS desenvolvido por Beaufils (1971)). Desta forma, a crescente necessidade da melhoria da qualidade dos frutos, somados à prática de medidas de gerenciamento das culturas, buscando planejamento adequado, traz os conceitos da agricultura de precisão (AP) para dentro da fruticultura, tentando, dessa forma, minimizar gastos com insumos e maximizar a produção com vistas ao equilíbrio nutricional das plantas, obtendo como resultando frutos de melhor qualidade e menos suscetíveis ao ataque de pragas e doenças. Entretanto, as técnicas de AP demandam uma quantidade elevada de informações da área que acabam por dificultar a compreensão dos mapas gerados, esse problema tem sido solucionado com a utilização de unidades de manejo, visando à simplificação dos mapas e permitindo que as práticas agronômicas possam ser uniformizadas. As diferenças existentes entre a produtividade das plantas, chamada de variabilidade de produção, está associada a múltiplas causas, desde a variabilidade climática até a representada pelo ambiente em torno de uma única árvore, tais como o solo, o oxigênio e a

18 2 disponibilidade de água e nutrientes. Essa variabilidade pode ser classificada em variabilidade espacial (aquela que ocorre com um atributo na área) e variabilidade temporal (ocorre ao longo do tempo), devendo ser analisada para identificação do tipo de análise a ser utilizada. Dentre as análises espaciais, pode-se determinar a associação existente entre todos os fatores que envolvem a produção. Para isso, são utilizadas análises de autocorrelação e correlação espacial: o primeiro revela se há uma similaridade entre os valores do atributo estudado e a localização espacial do atributo; o segundo identifica o grau de associação sistemática de uma variável padronizada com uma outra (diferente) variável padronizada vizinha, essas hipóteses podem ser testadas através da associação espacial global utilizando a Estatística I de Moran. Assim, o objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade espacial e temporal das propriedades químicas do solo e da planta, a qualidade do fruto e a produtividade em pomar de laranja Monte Parnaso, utilizando faixas de suficiência nutricional e o sistema integrado de diagnose e recomendação (DRIS).

19 3 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2.1 Citricultura A citricultura brasileira é uma das mais eficientes e dinâmicas do mundo, respondendo rapidamente às alterações do ambiente internacional. Neves et al. (2007) destacaram que poucos países têm condições de competir com o Brasil sem que haja condições artificiais de proteção a seus citricultores devido aos custos de produção agrícola e industrial brasileiros serem imbatíveis. De acordo com o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA, 2010), o Brasil é o maior produtor mundial de laranja. Na safra 2010, a produção brasileira deve representar 34% da produção mundial (52,2 milhões de toneladas). Logo atrás do Brasil estão os Estados Unidos, a União Européia e a China, com parcelas de 14%, 12% e 12%, respectivamente. O agronegócio da citricultura é um dos setores brasileiros mais competitivos (NEVES et al., 2007). O sistema agroindustrial citrícola movimenta R$ 9 bilhões por ano e gera mais de 400 mil empregos. O país exportou US$ 1,9 bilhão em suco de laranja no ano de 2009 (ASSOCITRUS, 2010), o que representa, segundo o USDA (2010), a fatia de 60% do mercado mundial (2,17 milhões de toneladas a 65 Brix). No período de 1999 a 2009, a produção de suco apresentou crescimento médio de 3,4%. No Paraná o cultivo da laranja, entre as espécies cítricas, é o que tem apresentado maior expansão, principalmente nas regiões norte e noroeste do Paraná. Pesquisas do IBGE (2009) apontaram crescimento de 23,2% na produção de citros do Paraná em Naquele ano, a produção atingiu 502,979 mil toneladas, com valor bruto da produção de R$ 149,9 milhões. Vários fatores têm contribuído para o aumento da área plantada no estado, entre os quais as condições edafoclimáticas favoráveis para a citricultura, o estabelecimento de indústrias para o processamento de frutos visando à produção de suco concentrado congelado, preços remuneradores alcançados pelos produtores nas últimas safras e também o potencial de crescimento dos mercados interno e externo (TAZIMA et al., 2008). Para Dechen; Castro; Natchigall (2004), a obtenção de frutos com qualidade requer solos com boa fertilidade, sendo o manejo dos nutrientes fundamental para o bom desempenho do pomar. O estado nutricional do citros é influenciado por uma série de fatores, como cultivar e porta-enxertos, tipo e manejo de solo e fatores climáticos, entre outros. O desequilíbrio nutricional das plantas cítricas não afeta somente o desenvolvimento e o metabolismo das plantas, mas também a suscetibilidade ao ataque de pragas e

20 4 doenças. Mesmo não ocorrendo sintomas visíveis de deficiência nutricional, poderão ocorrer situações em que se tenha produção reduzida e baixa qualidade dos frutos, trazendo prejuízo econômico ao produtor. Desta forma, as laranjas-doces possuem relação acidez total titulável/sólidos solúveis totais (ATT/SST) do suco variando de 1/7 a 1/14, dando-lhes um sabor doce, porém levemente acidulado. A laranjeira-de-umbigo enquadra-se dentro do grupo das laranjeiras-doces e apresentam frutos valorizados no mercado de frutas frescas. Os frutos não são adequados à industrialização, pois quando da extração do suco, mescla-se a este, a limonina, composto existente nas membranas dos gomos e no albedo, que dá ao suco um sabor amargo. Além de serem sensíveis à queda anormal de frutos jovens, segundo Theisen (2004), todas as variedades de laranjeiras-de-umbigo têm alta sensibilidade ao cancro-cítrico. Além disso, possuem características como ausência de sementes e firmeza da polpa, que são muito apreciadas para o consumo natural. Entre as variedades que pertencem a esta categoria podem ser citadas a laranja-baía, monte parnaso, baianinha, newhall, nevelina, navelate e lanelate (KOLLER, 2006). Para Koller et al. (2006) a laranjeira Monte Parnaso apresenta crescimento muito vigoroso e o florescimento é intenso, geralmente em cachos florais, muitos deles desprovidos de folhas. Esses fatores, detectados por Agustí; Almela (1991), além da ausência de sementes, causam elevada queda de botões florais, que é tanto mais intensa quanto maior o índice de floração. A união da laranjeira Monte Parnaso e do porta enxertos Poncirus trifoliata (L.) Raf, segundo Koller et al. (2000), facilita o reconhecimento da copa no momento da brotação do microenxerto, pois apresenta folhas com três folíolos, produz frutos de boa qualidade, grandes, com 250 a 350 g e maturação tardia, cuja colheita se estende de meados de agosto ao final de outubro, atingindo melhores preços no mercado. Pensando nisso, Reis et al. (2008), analisando produção de frutos e incidência de cancro cítrico em laranjeiras Monte Parnaso enxertadas sobre sete porta-enxertos, no município de Butiá, estado do Rio Grande do Sul, verificaram que o porta-enxerto citrumeleiro Swingle, apesar de originar plantas vigorosas, proporciona elevado índice de produtividade e baixa incidência de cancro cítrico, podendo ser indicado como alternativa ao P. trifoliata como porta-enxerto. Já no Paraná, Tazima; Leite Júnior (2002) recomendam para o plantio somente cultivares de citros que apresentem certo grau de resistência às doenças, principalmente ao cancro-cítrico. Desta forma, pode-se facilitar a implantação da variedade Monte Parnaso ao utilizar porta-enxerto resistente ao cancro cítrico.

21 5 2.2 Citricultura de precisão Devido à competitividade existente no setor citrícola e às dificuldades presentes no manejo do pomar, a demanda por pesquisas e novas tecnologias é cada vez maior. Dentre as tecnologias em destaque na citricultura tem-se a AP. Oliveira; Vettorazzi (2005) lembraram que, desde Balastreire et al. (1999), já se pensa em AP aplicada à citricultura no Brasil. Isso devido à citricultura apresentar o levantamento dos dados de produção para árvores individuais, o que pode ser vantajoso ao processo de estimativa de produção, caso a variabilidade de produção ocorra em padrões que tendam a se repetir ao longo do tempo. Segundo Parise; Vettorazzi (2005), no Brasil, o uso da AP na citricultura, conhecida como citricultura de precisão, geralmente é feito com um levantamento de produção em nível de grupos de árvores que são georreferenciadas por meio da utilização do Sistema de Posicionamento Global (GPS). Após a interpolação dos dados de produção são produzidos os mapas de produtividade. Dessa maneira, o pomar é dividido em zonas que indicam as condições sobre as quais as plantas cresceram e produziram (LARK; STAFFORD, 1997). Balastreire et al. (1999) e Farias et al. (2003) trabalharam com mapeamento de produção de laranjas, encontrando variabilidade nas áreas estudadas. De acordo com Molin (2001), na AP o resultado da colheita é o ponto de partida para visualizar a existência de variabilidade espacial, e a partir daí realizar um acompanhamento adequado, utilizando as tecnologias disponíveis para o monitoramento da cultura. A ausência de técnicas e recursos para a geração rotineira de mapas de produtividade em áreas de citros é uma das grandes dificuldades para implantação de um sistema de AP mais amplo. Isso impede a adoção da estratégia de gerenciamento integrado de entradas e saídas e não permite a mensuração dos efeitos de adoção de taxas variadas de insumos, o que justifica o esforço em empreender técnicas e equipamentos para a geração de mapas de produtividade para citros. Na implantação de práticas de AP em citros, segundo Molin (2002), a dificuldade está em gerar mapas de produtividade, justificando a pesquisa de técnicas e equipamentos para a geração dessa informação. A citricultura de precisão no Brasil teve seu início também com a geração de mapas de produtividade. Autores como Balastreire et al. (1999), Parise; Vettorazzi (2005), Farias et al. (2003), Mascarin; Molin (2007) e Trevisan (2008), entre outros, obtiveram mapas de produtividade para citros utilizando técnicas de AP. Os métodos utilizados para coleta de dados apresentaram-se válidos para visualização da produtividade na área, porém para Mascarin; Molin (2007), os sistemas de colheita de citros apresentam algumas diferenciações e devem ser adaptados às condições de cada empresa.

22 6 Outros trabalhos também sobre geração de mapas, mas utilizando variáveis como macro e micronutrientes de solo, planta e propriedades físico-químicas do fruto foram estudadas por Oliveira et al. (2009), que avaliaram a variabilidade espacial da concentração de macronutrientes em laranjeiras e no solo e correlacionaram-nas com a produtividade e o tamanho dos frutos na Amazônia oriental. Também verificaram que os mapas de produtividade e de tamanho de fruto mostraram alta variabilidade espacial e todos os macronutrientes analisados no solo e na planta apresentaram dependência espacial. Porem há três critérios que devem ser avaliados, segundo Plant (2001), a fim de justificar o investimento e adoção de técnicas da AP na citricultura, sendo a variabilidade espacial do pomar o principal fator a ser avaliado. Além disso, deve haver um nível significativo de correlação a ponto de afetar o rendimento da cultura. Desta forma, a variabilidade medida deve ser manejada pela modificação das práticas de produção e estratégias para aumentar lucros e reduzir os impactos ambientais. Whitney et al. (1999) aplicaram a AP em citros na Flórida, onde a produção foi colhida manualmente. Para isso, construíram mapas por meio da pesagem de caminhões de carga. Esses mapas, foram sobrepostos a fotografias aéreas e os resultados mostraram que a colheita manual pode ser mapeada por meio de técnicas de AP. Outra informação importante é que os mapas de produtividade mostraram estar relacionados com o tamanho da copa das árvores. 2.3 Características físicas e químicas do fruto cítrico Os frutos das diferentes cultivares de citros para consumo in natura, segundo Pio et al. (1993), precisam preencher certos requisitos de qualidade, tais como: aspecto externo e coloração da casca, tamanho apropriado, casca fina, gomos de paredes delicadas, suco com adequado equilíbrio de acidez total titulável (ATT) e de sólidos solúveis totais (SST), aroma característico, pequeno número de sementes, resistência ao transporte e boa conservação. A qualidade dos frutos pode ser definida como a combinação de parâmetros do fruto ou características que influenciam a aceitação do consumidor. Isto significa que quanto melhor a qualidade, maior a taxa de aceitação e vice-versa. Embora a qualidade esteja relacionada a todos os alimentos, é particularmente relevante para frutas cítricas frescas e outros produtos perecíveis (LADANIYA, 2007). Sendo assim, o tamanho do fruto é uma característica de qualidade muito importante. Na maioria dos mercados, frutos de tamanho reduzido, quando aceitos, são menos valorados.

23 7 Outra característica importante é o teor de SST, expresso como percentagem do peso da matéria fresca, pois apresenta alta correlação positiva com o teor de açúcares e, portanto, geralmente é aceito como uma importante característica de qualidade (AULENBACH; WORHINGTON, 1974). Agustí; Almela (1991) mencionam que com o aumento do tamanho final do fruto, ocorre uma redução na concentração de ácidos por um efeito de diluição. Durante todo o desenvolvimento do fruto, o decréscimo em concentração da ATT, concomitante com o incremento dos SST, resulta em aumento da relação SST/ATT. Desta forma, essa razão pode ser usada como parâmetro para indicar o ponto de maturação. Rufini; Ramos (2002) não verificaram alterações nos teores SST, ATT, SST/ATT, vitamina C, açúcares totais, ph e rendimento em suco com a prática do raleio manual dos frutos da tangerineira Ponkan (Citrus reticulata Blanco), mas as propriedades físicas tamanho e peso apresentaram aumento em relação à testemunha (sem raleio). A qualidade dos frutos em sete safras e a curva de maturação para os anos de 1999 e 2000 foram avaliados por Auler; Fiori-Tutida; Scholz (2009). Os autores verificaram influência da disponibilidade de água e da temperatura no crescimento do fruto devido à maior influência na morfologia e na qualidade interna da fruta. Assim, a umidade excessiva proporcionada por longos períodos de chuva aumenta o tamanho dos frutos, mas dilui os sólidos solúveis, ácidos e outros componentes. Por outro lado, períodos de aridez também afetam de forma adversa o desenvolvimento do fruto e também a fotossíntese e, consequentemente, o acúmulo de açúcar. O atributo de qualidade menos considerado na cadeia de comercialização é o valor nutritivo dos frutos. No entanto, esta característica deve ser considerada, pois 90% das necessidades de vitamina C, requeridas pelo homem advêm dos frutos e hortaliças, sendo que os teores de ácido ascórbico podem variar, dependendo do estádio de maturação, cultivar, época, condições de cultivo e de armazenamento (CHITARRA; CHITARRA, 2005). Dentro desse contexto, Andrade et al. (2002) apontaram teores médio para vitamina C em laranja (Citrus sinensis), variando de 579 a 744 mg L -1, levando em consideração o grau de maturação do fruto. Já Stuchi et al. (2002) avaliaram a laranja 'Valência' sobre sete variedades de porta-enxertos e observaram valor máximo quando utilizaram o portaenxertos Thornton, 451 mg L -1, que diferiu apenas do encontrado para o porta-enxertos Swingle, 295 mg L -1. Para Koller et al. (2006), na escolha de uma região para produção dos frutos com a finalidade de consumo ao natural, é importante levar em consideração a influência que a temperatura exerce sobre a qualidade física e química dos mesmos. Desta forma, segundo os mesmos autores, frutos produzidos em regiões frias, que amadurecem nos meses de temperaturas mais baixas, apresentam casca e suco mais colorido, casca mais delgada, macia e lisa e consequentemente com maior sensibilidade a danos mecânicos, o teor de

24 8 SST é mais elevado e o suco é mais ácido. Isso tudo pode acontecer principalmente em regiões que possuem quedas de temperatura durante a noite. A colheita é uma das atividades de campo que mais reflete na qualidade póscolheita. Ou seja, qualquer dano, mesmo que não seja aparente, pode representar perdas qualitativas quando os frutos são frigo-armazenados e/ou comercializados. Inúmeros problemas fitossanitários em pós-colheita desenvolvem-se a partir de infecções iniciadas na superfície do fruto durante a colheita (NEVES, 2009). Conforme Chitarra; Chitarra (2005) afirmaram, os frutos cítricos devem ser colhidos quando estiverem fisiologicamente desenvolvidos e maduros. A maturação caracteriza-se pelo aumento gradual de suco, decréscimo de teor de acidez, aumento dos sólidos solúveis e desenvolvimento da cor, aroma e sabor. Conjuntamente, Azevêdo (2003) afirma que é preciso colher os frutos no estágio de maturação ideal para consumo. É considerado maduro o fruto que apresentar características definidas para cada espécie. Em geral, o ponto de colheita para laranja se define conforme Tabela 01. Além disso, podem ser colhidos por torção do pedúnculo seguida de sua remoção ("arranquio"), ou por meio de tesouras ou alicates de colheita (no caso das tangerinas). Recomenda-se o uso de caixas plásticas e sacos para realizar a colheita. O intervalo de segurança dos agrotóxicos deve ser obrigatoriamente respeitado para a colheita dos frutos. Tabela 01 Características do fruto que definem o ponto de colheita de laranjas e tangerinas Característica Faixa ideal mínimo de suco 35-45% SST 9-10 ºBrix SST/ATT 8,5-10 Fonte: adaptado de Azevêdo (2003) Para Neves (2009), o rendimento industrial, dado pelo índice tecnológico que considera as características físico-quimicas do fruto, também pode ser considerado como método efetivo para determinar a maturidade e a época de colheita. Este índice de maturidade, ou simplesmente ratio, é obtido pela razão entre as porcentagens de SST e de ATT. Uma relação SST/ATT baixa indica que o fruto e/ou o suco é ácido, enquanto que um ratio mais elevado traduz que a doçura é predominante à acidez, concordando com Azevêdo (2003), em relação às características do fruto que definem o ponto de colheita (Tabela 01). Molin; Mascarin (2007), estudando a colheita de citros e obtenção de dados para mapeamento da produtividade no município de Brotas SP, da variedade Valência, obtiveram produtividade média de 22,8 t ha -1. Já Koller et al. (2006) indicaram que a laranjeira-de-umbigo 'Monte Parnaso' (Citrus sinensis [L.] Osbeck) tem produtividade média de 15 kg de frutos por árvore, em função de

25 9 baixa fixação e/ou retenção de frutos. Koller et al. (2006), estudando a produção da laranjeira-de-umbigo 'Monte Parnaso' com incisão anelar de ramos e uso de reguladores vegetais, verificou uma produção média de 175 frutos por árvore, com média de 60,8 kg por árvore. Schäfer et al. (2001), em trabalho para avaliar o efeito de reguladores de crescimento, aplicados em diferentes épocas, e da incisão anelar dos ramos principais sobre a produção da laranjeira de umbigo monte parnaso enxertadas sobre Poncirus trifoliata (L.) Raf, obtiveram uma produção média de 44,0 kg árvore -1. Entretanto, Koller et al. (2001), avaliando aumento da produtividade de laranjeirasde-umbigo Monte Parnaso com a anelagem da casca de ramos e uso de reguladores de crescimento, obteve média da testemunha de 37,1 kg árvore -1. Para Agustí; Almela (1991), a baixa produtividade da laranjeira Monte Parnaso pode estar relacionada a desequilíbrios nutricionais e hormonais, decorrentes da ausência de sementes e/ou florescimento excessivamente abundante, em cachos florais desprovidos de folhas, resultando em elevada queda de botões, flores e frutos, que é tanto mais intensa quanto maior o índice de floração. 2.4 Diagnose Nutricional Propriedades químicas do solo Segundo Malavolta (2006), os macro e micronutrientes exercem funções específicas na vida da planta, embora, em uma ou outra, possa haver certo grau de substituição. As funções se classificam em estrutural (N, Ca, Mg), constituinte de enzima (Mo, Cu, Fe, Mn, Ni, Zn) e ativador enzimático (Na, K, Mg, Ca, Zn, Cu, Mn, Fe). Oliveira et al. (2009) lembram que o conhecimento das concentrações químicas dos nutrientes no solo é de fundamental importância para o cultivo de qualquer tipo de cultura, pois é fator primordial para a caracterização da fertilidade do solo. A avaliação dessas características, mesmo em áreas homogêneas, apresenta variação espacial, podendo influenciar a produtividade das culturas. Para Malavolta (1980), as recomendações de adubação devem ser baseadas no consenso entre as informações das análises do solo e das folhas. Em pomares de laranjeira são recomendadas as amostragens de solo na faixa adubada próxima à projeção da copa das plantas e no centro da entrelinha, estratificadas em camadas de 0 0,2 m, com a finalidade de recomendação de adubação e calagem, e na

26 10 camada de 0,2 0,4 m, para diagnosticar barreiras químicas, ou seja, deficiência de Ca 2+ ou excesso de Al 3+ (MALAVOLTA, 1980; GRUPO PAULISTA DE ADUBAÇÃO E CALAGEM PARA CITROS, 1994). Cantarella et al. (2003), estudando amostragem de solo retirada em laranjeira Valência, com profundidade de 0 a 20 cm, na projeção da copa das plantas e no centro da entrelinha, concluíram que a coleta de amostras para a citricultura, deveria ser feita conjuntamente, coletando-se amostras de solo na projeção da copa e também distantes dela cerca de 1,0 a 1,5 m, em direção ao centro da entrelinha, para melhor representação da área analisada. Os efeitos interiônicos dos nutrientes, segundo Malavolta (2006), podem afetar o processo de absorção pela plantas. Neste sentido deve-se manejar os mesmos no solo ou no adubo de forma a minimizar os efeitos antagônicos, sinérgicos ou de inibição que podem afetar o processo de absorção e a nutrição da planta. A planta cítrica pode ter seu processo de absorção influenciado por fatores do solo, da própria planta e da forma de atuação dos nutrientes no solo e na planta, resultando em deficiência. Essa deficiência poderá ser efetiva quando o nutriente não está presente no solo e indireta ou fisiológica, decorrente do antagonismo entre os elementos e da reação do solo (ph) (MAGALHÃES, 2006). Assim, segundo Koller (2006), a acidez do solo é um bom indicativo da disponibilidade de nutrientes ou da presença de elementos em níveis tóxicos às plantas, mas, por si só, o ph não é limitante para o desenvolvimento das laranjeiras, existindo pomares que se desenvolvem e produzem bem em solos com ph entre 5,0 e 8,5, dependendo de outros fatores. Quaggio; Mattos Jr. e Cantarella (2006), com objetivo de avaliar os efeitos de N, P e K e suas interações, sobre o rendimento e a qualidade dos frutos de duas variedades de laranja doce, Valência e Pêra, no estado de São Paulo, durante quatro temporadas, verificaram que a resposta da produção à adubação P e K, para ambos os cultivares, foi dependente da disponibilidade de nutrientes no solo. Já o tamanho dos frutos da variedade Valência foi muito afetada pelas doses de K maiores que 225 kg ha -1, e o rendimento de sólidos solúveis por caixa de frutas (40,8 kg) diminuiu quando a concentração de K foliar variou de 10 para 12 g kg -1. Assim, os autores concluíram que a análise de solo e a análise foliar desempenham um papel importante na definição do rendimento e da qualidade de frutos de citros. Os efeitos da adubação nitrogenada e potássica na produção e na qualidade de frutos de laranjeira-valência foram avaliados por Almeida; Baumgarter (2002). Os autores verificaram que, apesar da diferenciação na aplicação de N e K por três anos, não foram observadas diferenças na produtividade, mostrando a capacidade das plantas cítricas bem

27 11 conduzidas manterem a produtividade à custa de suas próprias reservas e das do solo, por período de tempo relativamente longo. Para a realização do diagnóstico da análise de solo para cultura do citros, a Tabela 2 foi adaptada, agregando-se informações de Souza; Lobato (2004) e Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994). Tabela 02 Faixas para interpretação de concentração de matéria orgânica (MO), V% e teores de macronutrientes em análise de solo em laranjeira Nutriente Baixa Adequada Alto P (mg dm -3 ) < 10,0 10,0 15,0 > 15,0 MO (g dm -3 ) < > 45 ph CaCl 2 < 5,5 5,5 5,8 > 5,8 K + (cmol c dm -3 ) < 0,64 0,64 2,05 > 2,05 Ca (cmol c dm -3 ) < 1,5 1,5-7,0 > 7,0 Mg (cmol c dm -3 ) < 0,5 0,5 2,0 > 2,0 CTC (cmol c dm -3 ) < 9,1 9,1 13,5 > 13,5 V% < > 70 Fonte: Adaptado de Souza; Lobato (2004) e Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994) Diagnose foliar A avaliação do estado nutricional de pomares pode ser realizada por meio da diagnose foliar em razão da correspondência que normalmente existe entre a concentração de nutrientes nas folhas, o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das plantas. Desta forma, como as concentrações de nutrientes são afetadas pelo estágio de desenvolvimento da planta e pelas condições ambientais, a amostragem dos tecidos deve ser realizada em épocas e períodos previamente definidos (VELOSO et al., 2002). Neste contexto, Boaretto et al. (2007) avaliaram o acúmulo de nutrientes em pomar jovem de laranjeiras 'Pêra' [Citrus sinensis (L.) Osbeck] enxertadas sobre limoeiro 'Cravo' (Citrus limonia Osbeck), em Latossolo Vermelho-Escuro, localizado no município de Elisiário-SP, relataram que as folhas foram as que apresentaram as maiores concentrações de macronutrientes na planta. A análise foliar, aliada ao conhecimento da fertilidade do solo e das influências de outros fatores é, segundo Malavolta (1980), uma das melhores técnicas disponíveis para avaliar o estado nutricional dos pomares e orientar programas de adubação. Magalhães (2006) afirma que os macronutrientes mais absorvidos pelo citros são: Ca, N e K. Além disso, diversos autores realizaram levantamento nutricional em citros através da diagnose foliar com sucesso, como Rodriguez; Gallo (1961), Oliveira Junior et al. (1994), Boaretto et al. (1999), Pestana et al. (2001) e Fidalski; Auler (2007).

28 12 Malavolta (1980) ressaltou que a fase de amostragem do tecido vegetal é uma das mais críticas para aumentar a probabilidade de sucesso no uso da análise foliar. Devendo, desta forma, obedecer a procedimentos importantes, como coletar oito a 16 folhas por árvore, a uma altura de aproximadamente 1,5 m do solo, nos diferentes lados da copa das plantas, visando diminuir a interferência do fator posição dos ramos na planta em relação à exposição solar, que pode afetar a composição mineral da folha e, por sua vez, o resultado da análise. Devem, ainda, serem coletadas em ramos frutíferos com frutos de 2 a 4 cm de comprimento, sendo considerada a 3ª ou 4ª folha a partir do fruto (Malavolta, 2006). Também para Smith (1966), fatores como variedade, combinação copa e portaenxerto, idade e posição das folhas nos ramos e as interações entre os nutrientes podem interferir nos teores foliares dos citros. Porém, as interações são o fator predominante sobre os teores de nutrientes nas folhas. Reitz; Koo (1960) afirmam que os teores de N e de K são inversamente relacionados, porém o N tem papel predominante sobre os de K. Para Malavolta (2006), o N em nível tóxico em laranjeira Valência pode ocasionar baixos teores de K e P, sendo esse efeito variável com a dose e com o período de fornecimento. Já N e Mg apresentam relação de sinergismo e assim na folha relacionam-se positivamente (SMITH, 1966). O mesmo autor afirma que é praticamente impossível encontrar-se folhas com excesso de N e P ao mesmo tempo, pois plantas com teores baixos ou deficientes em N poderão apresentar altos teores de P e, quando há excesso de N, espera-se que haja teores baixos de P. Para Magalhães (2006), o K pode competir fortemente com outros nutrientes e o desbalanceamento na planta afeta quase todos os demais elementos (Ca, Mg, N, P, B e Cu). O potássio (K) e o cálcio (Ca) competem fortemente pelos mesmos sítios de absorção e o excesso de um nutriente limita a absorção do outro, mostrando efeito de inibição competitiva (BERNARDI et al., 2000). Além dos macronutrientes, as plantas cítricas são exigentes em B, Zn, Mn e Fe. A deficiência desses micronutrientes é comum na citricultura mundial. Há escassez de conhecimento sobre doses, modos eficientes de aplicação e critérios seguros para o diagnóstico da necessidade de adubação com esses nutrientes, razões pelas quais eles têm limitado a produtividade e a qualidade dos frutos cítricos no Brasil (QUAGGIO; PIZA JUNIOR, 2001). Para Malavolta (2006), os principais usos da diagnose foliar encontram-se na avaliação do estado nutricional e na determinação de doses de adubo ou de ajustes nas doses. Desta forma, avaliar o estado nutricional é, na verdade, um meio para a finalidade prática de estabelecer doses de adubo. O princípio da diagnose foliar consiste em comparar a concentração de nutrientes nas folhas com valores padrão, provenientes de plantas de alta produtividade. Wadt (2009)

29 13 explica que a distinção entre muitos métodos diagnósticos é exclusivamente quanto ao procedimento usado para a parametrização. Assim, o método das faixas de suficiência (Tabela 03) baseia-se em ensaios de calibração regional e adota intervalos limites dos teores dos nutrientes para definir o estado nutricional da lavoura. O DRIS é um método que não depende de ensaios de calibração, uma vez que o uso de relações bivariadas minimiza os efeitos não-controlados da taxa de acúmulo de biomassa. Tabela 03 Faixas para interpretação de concentração de macro e micronutrientes nas folhas de citros, coletadas de ramos com frutos na primavera e ramos com ou sem frutos Nutriente Baixa Adequada Alta N (g kg -1 ) com fruto < 23,0 23,0 30,0 >30,0 N (g kg -1 ) com ou sem fruto < 23,0 23,0 27,0 >27,0 P (g kg -1 ) com fruto < 1,2 1,2 2,0 > 2,0 P (g kg -1 ) com ou sem fruto < 1,2 1,2 1,6 > 1,6 K (g kg -1 ) com fruto < 10,0 10,0 20,0 > 20,0 K (g kg -1 ) com ou sem fruto < 10,0 10,0 15,0 > 15,0 Ca (g kg -1 ) com fruto < 35,0 35,0 50,0 > 50,0 Ca (g kg -1 ) com ou sem fruto < 35,0 35,0-45,0 > 45,0 Mg (g kg -1 ) com fruto < 2,5 2,5 5,0 > 5,0 Mg (g kg -1 ) com ou sem fruto < 2,5 2,5-4,0 > 5,0 Cu (mg kg -1 ) com fruto < 4,1 4,1 15,0 > 15,0 Cu (mg kg -1 ) com ou sem fruto < 4,0 4,0 á 10,0 > 5,0 Fe (mg kg -1 ) com fruto < 50,0 50,0 200,0 > 200,0 Fe (mg kg -1 ) com ou sem fruto < 50,0 50,0-120,0 > 120,0 Mn (mg kg -1 ) com fruto < 35,0 35,0 100,0 > 100,0 Mn (mg kg -1 ) com ou sem fruto < 35,0 35,0-300,0 > 300,0 Zn (mg kg -1 ) com fruto < 35,0 35,0 100,0 > 100,0 Zn (mg kg -1 ) com ou sem fruto < 25,0 25,0-100 > 100,0 Fonte: Adaptado de Quaggio; Mattos Jr. Cantarella (2006),Dechen; Castro; Natchigall (2004), Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994) e Malavolta (1980) O balanço nutricional é determinante na busca pelo melhor desempenho produtivo dos citros, que depende da existência de concentrações adequadas de nutrientes disponíveis para as plantas. No caso do citros, Dechen; Castro; Natchigall (2004) apresentaram as faixas para interpretação de concentração de macro e micronutrientes nas folhas de citros, coletadas de ramos com frutos na primavera (Tabela 03). Outro fator importante é a utilização de amostragem coletadas fora desse período, com a finalidade de comparação com a análise de solo, por exemplo. Para essas amostras é necessário uma classificação diferenciada. Na Tabela 3, também pode ser observada uma classificação para coletas em ramos com ou sem fruto, adaptada de Quaggio; Mattos Jr. Cantarella (2006) e Malavolta (1980).

30 Sistema integrado de diagnose e recomendação (DRIS) O DRIS permite identificar a ordem de limitação nutricional, agrupando os nutrientes desde o mais limitante por deficiência até aquele que está em níveis excessivos (BEAUFILS, 1973). Por este método, identifica-se facilmente o balanço dos nutrientes numa planta, permitindo determinar se o crescimento da mesma está sujeito à limitação de natureza nutricional ou não-nutricional (Bataglia; Santos, 1990). O método está fundamentado no conceito de balanço de nutrientes no qual os nutrientes são considerados a partir de relações envolvendo as concentrações de todos os nutrientes dois a dois. Essas relações, frequentemente, são melhores indicadoras de desequilíbrios nutricionais se comparadas à avaliação apenas das concentrações individuais dos nutrientes. Bataglia; Santos (1990) destacaram que originalmente o DRIS foi utilizado para identificar fatores limitantes de produtividade, mas tem se mostrado eficiente na interpretação de análise de planta. O estabelecimento do DRIS, de acordo com Beaufils (1973), está na formação do banco de dados, que permite a determinação de relações entre os principais nutrientes das plantas, fazendo-se a comparação das relações entre nutrientes na amostra com as encontradas nas folhas de plantas de alta produtividade (padrão). Cada uma destas relações, na população de alta produtividade, constitui uma norma DRIS e tem sua respectiva média e seu CV (WALWORTH; SUMNER, 1987). Segundo os mesmos autores, as várias funções reduzidas, utilizadas no cálculo do DRIS, são ponderadas pela recíproca dos coeficientes de variação das respectivas populações de referência (alta produtividade). Nachtigall; Dechen (2006) lembram que o sucesso e a eficiência do método DRIS é dependente da seleção da população de referência ou padrão. Letzsch; Summer (1984) citam que a população de referência contenha, pelo menos, 10% das observações do banco de dados geral. Malavolta; Vitti; Oliveira (1989) recomendam que a população de referência seja obtida de resultados com níveis de 80% da produção máxima. Uma vez definida a população de referência, são obtidas as normas que são constituídas das relações entre todos os pares de nutrientes e seus respectivos desvios padrões e coeficientes de variação. A relação entre um par de nutrientes pode ser tanto direta como inversa, por exemplo, Nitrogênio/Fósforo e Fósforo/Nitrogênio, respectivamente. Os valores calculados, explica Malavolta (2006), variam de negativo a positivo, possibilitando a obtenção de índices de diagnose. Posteriormente, são comparadas entre si e com o padrão, determinando os nutrientes limitantes (valores negativos) quanto a deficiência ou excesso (valores positivos). No caso de valores zero, o nutriente encontra-se em equilíbrio (BATAGLIA; SANTOS, 1990)

31 15 Trabalhos estabelecendo normas em citros foram realizados por Beverly et al.(1984), Bataglia; Santos (1990), Rodriguez; Rojas; Summer (1997), Santos (1997), Creste; Nakagawa (1997), Veloso; Graça; Gama (2000); Mourão Filho; Azevedo (2003) e Nachtigall; Dechen (2006) e Santana et al. (2008), sendo concluídos de forma satisfatória. Salvo (2001), utilizando o DRIS na avaliação do estado nutricional de plantas cítricas afetadas pela clorose variegada do citros, verificou que o uso da técnica apresentou-se eficiente, possibilitando a ordenação dos nutrientes e indicando deficiência nutricional para alguns nutrientes considerados adequados ou excessivos pelo critério de faixas de suficiência. Para Baldock; Schulte (1996), a maior vantagem do DRIS está na escala contínua a qual é facilmente interpretada, a classificação dos nutrientes desde o mais eficiente até o mais excessivo, a identificação de problemas com a produtividade devido ao desbalanço de nutrientes e o balanço nutricional é facilitado. Bataglia; Santos (1990) avaliaram a eficiência destas três metodologias no cálculo do DRIS, concluíram que os métodos propostos Beaufils (1973) e por Elwali; Gascho (1984) apresentaram resultados semelhantes, enquanto que o método proposto por Jones (1981) mostrou depender da ordem da relação de cada par de nutrientes estudados para a cultura da seringueira. Nick (1998) e Mourão Filho; Azevedo; Nick (2002) concluíram que o método proposto por Jones (1981) resultou em índices DRIS mais precisos apresentando melhor correlação com a produtividade do que os métodos propostos por Beaufils (1973) e Elwali; Gascho (1984) estudando cafeeiros e laranjeira Caipira e Trifoliata, respectivamente. Já Santana et al. (2008), com o objetivo de gerar normas DRIS de diagnóstico da laranjeira [Citrus sinensis (L.) Osbeck] cv. Pêra, enxertada sobre limão Cravo, nos cerrados da região central de Goiás, concluíram que as normas DRIS, no cerrado de Goiás, foram diferentes das normas DRIS de outros locais. Assim, os autores puderam afirmar que é importante o desenvolvimento de normas regionais, em vez de sua universalização, para a aplicação do método DRIS. Nesse contexto, verifica-se que a união entre os recursos da AP e o índice DRIS pode auxiliar na tomada de decisões fundamentadas no conhecimento da variabilidade espacial da fertilidade do solo, melhorando o gerenciamento do processo de diagnóstico nutricional e a aplicação de agroquímicos nas áreas agrícolas.

32 Cálculo do Índice DRIS O cálculo dos índices DRIS depende, inicialmente, do estabelecimento de valores padrões ou normas de referência. Para isto, é necessário selecionar uma população de referência, partindo-se da premissa de que existe uma relação significativa entre o suprimento de nutrientes e seus teores na planta, de modo que aumentos ou decréscimos nas suas concentrações proporcionam variação na produção (WADT, 2009). Nos cálculos do método DRIS, apenas um tipo de relação é utilizado para cada par de nutrientes. Desta forma, diversas modificações a partir da metodologia proposta originalmente por Beaufils (1973) foram propostas para o cálculo dos índices DRIS. Elwali; Gascho (1984) propuseram uma modificação que, de modo geral, reduz o valor absoluto do índice DRIS, já que não inclui nos cálculos pequenos desvios da razão das concentrações de nutrientes na amostra, o que pode levar a uma maior sensibilidade na interpretação do estado nutricional. Já a modificação proposta por Jones (1981) apresenta uma base na formalidade estatística, semelhante à utilizada no controle estatístico de qualidade, constituindo-se em uma simplificação do método de Beaufils. Este método não considera se a relação na amostra é maior ou menor que a relação na população de referência e utiliza a recíproca do desvio padrão para ponderar a variabilidade das relações. Após a definição da população padrão e da fórmula que será utilizada no cálculo dos índices, é possível calcular os índices DRIS para os teores de nutrientes de cada amostra. O Índice de Balanço Nutricional (IBN) pode ser adicionado aos cálculos com a finalidade de verificar o estado nutricional da planta; porém, não é possível visualizar as causas de possíveis desordens. Walworth; Summer (1987) explicam que quanto menor o valor da soma, menor será o desequilíbrio entre nutrientes e, portanto, maior será a produtividade da cultura. Creste; Nakagawa (1997), Veloso; Graça; Gama (2000), Mourão Filho; Azevedo; Nick (2002) e Nachtigall; Dechen (2006) verificaram correlação negativa alta entre o IBN e a produtividade. 2.5 Variabilidade espacial A análise da distribuição espacial das variáveis possibilita a distinção de regiões com menor e maior variabilidade e a geração de mapas de aplicação diferenciada de insumos agrícolas, levando-se em conta a quantidade de nutrientes necessária ao ótimo

33 17 desenvolvimento do cultivo e a quantidade disponível nas áreas do talhão, promovendo a produtividade máxima, melhor uniformização da produção e maior eficácia dos recursos utilizados (ORTIZ et. al., 2006). A produtividade das culturas varia espacialmente, e determinar as causas dessas variações é o desafio que enfrenta a AP. As variações espaciais podem ser estudadas através de técnicas geoestatísticas que permitem elaborar mapas e delimitar áreas de manejo diferenciadas (FARIAS et al., 2003). Vários estudos relatam que a existência de variabilidade espacial dos nutrientes presentes na planta ou no solo apresentam correlação ou dependência espacial com a produtividade do citros (LOPES, 2010; OLIVEIRA et al., 2009; TREVISAN, 2008; MOLIN; MASCARIN, 2007). Oliveira et al. (2009) estudaram a variabilidade espacial de propriedades químicas do solo e da produtividade de citros na Amazônia Oriental e verificaram a existência de alta variabilidade espacial para produtividade e tamanho de frutos com uma produção variando de 11,25 a 80,8 kg planta -1. Alta variabilidade espacial também foi obtido por Farias et al. (2003), quando mapeou a produtividade em pomares cítricos usando geoestatística. Trevisan (2008) avaliou a variabilidade espacial das características químicas do solo e produtividade de laranja valência (Citrus sinensis (L.) Osbeck) e concluiu que baixos teores de Mg, Ca, P, K e V% encontrados na camada de 0 a 20 cm não influenciaram no Brix e na produtividade da variedade estudada. Também Lopes (2010) estudou as variabilidades espaciais dos atributos e elementos químicos no solo e produtividade de pomares comerciais de laranja, utilizando taxa variável concluiu que os resultados das amostragens georreferenciadas do solo mostraram variabilidade espacial dos atributos. Pita et al. (2008) avaliaram a produtividade e o tamanho de fruto, no município de Capitão-Poço/PA, em laranjeiras da variedade Pêra (Citrus sinensis) enxertada em Tangerina Cleópatra (Citrus reticulata), utilizando 10 frutos de cada árvore, e também encontraram alta variabilidade na produtividade, variando de 11,25 a 80,8 kg árvore -1, e verificaram que os frutos, além da alta variabilidade, apresentaram o diâmetro como sendo o indicador mais sensível às condições de manejo adotado na área. Parise; Vettorazzi (2005) avaliaram pomares jovens de laranjeiras Hamlin, no município de Araras/SP, verificaram alta variabilidade espaço-temporal da produção e baixa coerência espacial das classes de comportamento produtivo. Segundo os autores isso dificulta o gerenciamento localizado da produção, seja na forma de estimativa de produção, seja na de manejo.

34 Geoestatítica e dependência espacial A geoestatística, para Lima et al. (2009), vem apresentando uso crescente na avaliação da variabilidade espacial de atributos de interesse em ciências agrárias, permitindo a interpretação dos resultados com base na estrutura da sua variabilidade, considerando a existência da dependência espacial dentro do espaço de amostragem. Neste contexto, a geoestatística é um método da estatística aplicada que trata de problemas referentes às variáveis regionalizadas, aquelas que têm comportamento espacial e mostram características intermediárias entre as variáveis verdadeiramente aleatórias e as totalmente determinísticas (LANDIM, 1998). Além disso, ela tem sua fundamentação teórica totalmente inserida na teoria convencional da Estatística, como pode ser visto em Cressie (1993), Ribeiro Júnior (1995) e Diggle; Ribeiro Júnior (2007). Ribeiro Júnior (1995) ressalta que a geoestatística não se refere a um tipo especial, diferente ou alternativo de estatística. O fato é que cada observação é descrita não apenas pelo seu valor, mas também por informações de posição, expressa por um sistema de coordenadas. Considerando que observações geograficamente mais próximas tendem a ter valores mais semelhantes e que tal fato pode ser avaliado por medidas de associação, a análise geoestatística determina o grau de associação (autocorrelação espacial) e faz com que os pontos de amostragem mais próximos entre si sejam mais semelhantes do que aqueles mais distantes. A dependência espacial, em experimentos de campo, caracteriza-se pelo fato de que parcelas localizadas próximas umas das outras tendem a exibir resultados semelhantes, quanto à variável em estudo, do que parcelas distantes entre si. O uso da porcentagem da semivariância do Efeito Pepita (%E) para mensurar a dependência espacial foi proposto por Trangmar et al. (1985). Já Cambardella et al. (1994) classificaram o grau de dependência espacial pela relação entre efeito pepita (C 0 ) e o patamar (C 0 +C) e propuseram os intervalos para avaliar a %E, dando uma ideia do grau de dependência espacial da variável, sendo que quanto mais próximo de 1, maior a dependência espacial. Entretanto, Zimback (2001) propôs inversão dos fatores, ou seja, que a dependência espacial seja calculada conforme Equação 1, levando em consideração a relação variância estrutural (C) e o patamar. Assim, o IDE (índice de dependência espacial) classifica-se a dependência espacial, conforme Tabela 4. C IDE C C (01) em que: C - contribuição

35 19 C 0 - efeito pepita. Tabela 04 Intervalos para avaliar a porcentagem da variância espacial do efeito pepita Dependência espacial Forte IDE 75% Moderada 25 IDE 75% Fraca IDE 25% IDE: índice de dependência espacial Fonte: adaptado de Zimback (2001) Os semivariogramas expressam o comportamento espacial da variável regionalizada ou de seus resíduos e mostram o tamanho da zona de influência em torno de uma amostra, a variação nas diferentes direções do terreno e também a continuidade do atributo estudado no terreno (LANDIM, 1998). Existem diversos modelos de semivariograma que podem ser escolhidos para geração dos mapas através da interpolação. De acordo com Vieira (2000), para os estudos de variáveis de interesse agronômico, tais como solo e planta, os principais modelos matemáticos ajustados aos semivariogramas experimentais são: esférico, exponencial e gaussiano, sendo que a escolha do melhor modelo pode ser feita através de métodos de validação. Para a interpolação, ajusta-se um modelo teórico de variograma aos dados do variograma experimental. Para descrever os variogramas e fornecer informações mais precisas para a krigagem, os variogramas podem ser avaliados pela técnica conhecida como cross-validation ou validação cruzada, que permite comparar o impacto dos diferentes modelos de variogramas sobre os resultados da interpolação retirando os dados atuais e reestimando-os por dados dos vizinhos que permaneceram (GOOVAERTS, 1997). Oliveira et al. (2009) encontrou que o modelo esférico se ajustou aos dados de produtividade de laranja apresentando dependência espacial (alcance) de 60 m. Para o diâmetro dos frutos, o modelo que melhor se ajustou aos dados foi o Gaussiano, com dependência espacial de 45 m. Faraco et al. (2008) apontam que os métodos de validação comparam valores teóricos do modelo geoestatístico escolhido e os valores empíricos obtidos na amostragem. Com base na análise desses erros de estimação, poderá ser selecionado o melhor modelo de semivariância. Entre os principais critérios para validação, encontram-se Akaike, Filliben, validação cruzada e máximo valor do logaritmo da função verossimilhança. Os mesmos autores avaliaram o ajuste dos modelos teórico-espaciais a semivariogramas experimentais em dados de resistência do solo à penetração e de produtividade da soja no ano agrícola 2004/2005 e concluíram que o critério da validação

36 20 cruzada foi o mais adequado para a escolha do melhor ajuste do modelo de variabilidade espacial. Após a escolha dos modelos de semivariograma que melhor se ajustem aos dados estudados, a interpolação dos dados é utilizada para interpolar e extrapolar os conjuntos de dados. Assim, para Miranda (2005), a interpolação é o processo de determinar valores desconhecidos, ou não-amostrados, de um atributo contínuo usando valores conhecidos ou amostrados. Esse processo é constituído de duas partes: 1) a definição de um relacionamento de vizinhança e saber quais os pontos são os vizinhos apropriados; e 2) a definição de métodos que calcularão os valores desconhecidos. Neste contexto, Isaaks; Srivastava (1989) explicam que a krigagem é um dos mais flexíveis e complexos métodos de interpolação e extrapolação de valores para quase todos os tipos de dados. Sua utilização requer o tratamento preliminar dos dados através da geração de um modelo de variabilidade espacial denominado de semivariograma. Após a geração deste modelo, a interpolação é feita usando os mesmos princípios dos outros métodos. Para Rossi; Dungan; Beck (1994), existem algumas características da krigagem que a distinguem dos outros métodos de interpolação. Enquanto os métodos tradicionais usam distâncias Euclidianas para avaliar as amostras, a krigagem tem vantagem de usar a distância e a geometria (relação de anisotropia) entre as amostras e, diferentemente dos métodos tradicionais, leva em conta a minimização da variância do erro esperado, por meio de um modelo empírico da continuidade espacial existente ou do grau de dependência espacial com a distância ou direção, isto é, através do variograma, covariograma ou correlograma. A krigagem pode ser, segundo Leenaers; Okx; Burrough (1990), significativamente afetada pela estrutura e variabilidade espacial dos dados e pela escolha do modelo do variograma, do raio pesquisado e pelo número de vizinhos próximos utilizados para a estimação. Porém, a variabilidade das características de uma área é capaz de influenciar fatores de produção ligados à disponibilidade de nutrientes. Uma vez constatada a variabilidade espacial destes fatores e da produtividade das culturas, a localização das regiões de alto e baixo potencial produtivo pode trazer benefício pela adoção de estratégia de manejo localizado (MIRANDA, 2005).

37 Mapeamento dos atributos em citricultura Mapa temático é a representação de um número de conjuntos espaciais resultantes da classificação dos fenômenos que integram o objetivo de estudo de determinado ramo específico, fruto da divisão do trabalho científico. É um veículo de comunicação. Tem a função de registrar, tratar e comunicar informação. As características ou atributos (Z) são resultantes de classificações específicas. X e Y são representados no espaço euclidiano em R 2 e Z é o tema (solos, nutrientes, erosão, produtividade, etc) (ZIMBACK, 2003). Assim, os mapas de produtividade, propriedades físico-químicas de solo e planta são exemplos de mapas temáticos utilizados na agricultura. A aplicação de técnicas de AP para cultura em citros apresenta, segundo Molin; Mascarin (2007), dificuldades em gerar mapas de produtividade, justificando a pesquisa de técnicas e equipamentos para a geração dessa informação. Desta forma, os mesmos autores estudaram os sistemas de colheita existentes, suas características úteis e limitações. A partir de então, desenvolveram e testaram uma proposta de geração de dados para obtenção de mapas de produtividade sem interferir no processo vigente e, com isso, concluíram que a estimativa de massa dos sacolões mostrou-se aceitável e o método válido para a coleta de dados e a geração do mapa de produtividade. Já Farias et. al (2003) e Oliveira et al. (2009) avaliaram a variabilidade espacial de produtividade e tamanho de frutos em pomares de laranja e determinaram as áreas de alta e baixa produtividade nos mapas construídos. Trevisan (2008), além de mapas da produtividade, também mapeou a variabilidade das características químicas do solo e da qualidade de frutos de laranja Valência (Citrus sinensis (L.) Osbeck) e verificou que o Brix e a produtividade apresentaram menor variabilidade do que aqueles encontrados para os demais parâmetros avaliados. Oliveira et al. (2009) mapearam os atributos do solo (ph, MO, P, K, Ca e Mg) e folha (N, P, K, Ca e Mg) para laranjas Pêra-Rio na cidade de Capitão Poço/PA e concluíram que todos os macronutrientes analisados no solo e na planta apresentaram dependência espacial. 2.7 Classificação por unidades de manejo Para Miranda (2005), no processo de reclassificação, o SIG reagrupa as classes do mapa original, geralmente por meio de um processo de fusão, em novas classes, gerando um novo mapa. Ou seja, valores de atributos são modificados, mas não sua geometria. No

38 22 processo de reclassificação, novos padrões espaciais são criados. A reclassificação é realizada com a utilização de um plano de informação. O processo de reclassificação é também chamado de generalização por alguns autores. Isto porque o novo mapa reduz o número de classes, ou nível de detalhe de classificação do mapa original, formando algum tipo de padrão mais aparente. Zimback (2003) explica que o mapa temático representa certo número de conjuntos espaciais resultantes da classificação dos fenômenos que integram o objetivo de estudo de determinado ramo específico. À medida em que aumenta o conjunto de dados disponíveis, cresce também a capacidade de novas análises e novos mapas, um processo cíclico. Um dos problemas chaves da AP, para Rodrigues Junior (2008), é a necessidade de uma grade de amostragem densa, a fim de detectar a variabilidade espacial do atributo em estudo e possibilitar a geração de mapas que representem de maneira real tal área. Uma das soluções para este problema vem sendo a geração de zonas de manejo. Desta forma, a definição de unidades de manejo, segundo Rodrigues; Zimback (2002), tem se mostrado uma alternativa para se estabelecer uma efetiva prática de AP. Entre os meios capazes de definir estas unidades, o estudo dos dados de produtividade desponta como uma linha promissora para este esperado avanço, a fim de obter subsídios para a melhor compreensão da variabilidade espacial e os meios de manejá-la com eficiência e economia. Pesquisas vêm utilizando com sucesso um ou mais destes fatores na determinação de unidades de manejo Molin (2002), Rodrigues; Zimback (2002), Johnson et al. (2003), Schepers et al. (2004) e Milani et al. (2006), Suszek (2007), porém, estudos sobre a definição de zonas manejo em cultivo de laranja não foram encontradas na literatura consultada. Para Broos et al. (1999), zonas com as mesmas características podem ser distinguidas com base nos mapas de produtividade e topográficos, de tal forma que as análises de solo possam ser reduzidas, não podendo, entretanto, ser usado um único mapa de produtividade para indicar diferentes unidades de manejo. Para distinguir estas unidades, é necessário examinar não somente a variabilidade espacial, mas também a temporal da produtividade da cultura ou das propriedades analisadas. Nesse sentido, Blackmore (2000) definiu classes para unidade de manejo a partir do cruzamento de um mapa de tendência da variabilidade com um mapa de estabilidade temporal. Já Molin (2002) definiu unidades de manejo a partir de mapas de produtividade, avaliando duas lavouras uma em SP e outra no PR, utilizando um SIG e analisando a variabilidade. Ele definiu as unidades de manejo em função de três classes de produtividade (alta, média e baixa) e duas classes de consistência temporal (com e sem). Suszek (2007), definindo zonas de manejo para produtividade de soja no estado do Paraná, verificou que, ao comparar 4 e 6 classes para os mapas em avaliação, os dados

39 23 analisados não mostram diferenças significativas devido ao CV baixo para o conjunto de dados. Rodrigues; Zimback (2002) também construíram unidades de manejo estudando dados de produtividade das culturas (milho e soja) gerados por um sistema comercial de monitoramento de colheita e de atributos do solo, o que resultou em dados de produtividade com dependência espacial bastante consistente, abrangendo uma faixa de correlação com distâncias entre 30 e 40 metros. A combinação dos mapas classificados por nível de produtividade permitiu definir quatro classes de comportamento da produtividade, utilizando variáveis padronizadas. Rodrigues Junior (2008) comparou dois métodos de agrupamento de dados K-Means e Fuzzy C-Means e concluiu que os mesmos não apresentaram diferenças na geração das zonas de manejo Correlação espacial de mapas A dependência espacial está presente em todas as direções e fica mais fraca à medida que aumenta a dispersão na localização dos dados (CRESSIE, 1993). Medições feitas em locais próximos tendem a apresentar valores aproximados do valor real quando comparadas as medições feitas em locais mais distantes. Este fenômeno é chamado de autocorrelação espacial. A Análise Espacial é o estudo quantitativo de fenômenos que são localizados no espaço, ou seja, permite identificar padrões espaciais na distribuição dos fenômenos. Um conceito chave na compreensão da análise espacial é a dependência espacial (CÂMARA et al., 2001). Segundo o mesmo autor para estudar quantitativamente, a dependência espacial existente entre os objetos geográficos, utiliza-se a autocorrelação espacial. Este termo foi derivado do conceito estatístico de correlação, utilizado para mensurar o relacionamento entre duas variáveis aleatórias. A preposição "auto" indica que a medida de correlação é realizada com a mesma variável aleatória, medida em locais distintos do espaço. Métodos convencionais, como regressões múltiplas e inspeção visual de mapas, não são formas mais adequadas de lidar com dados georreferenciados, a percepção humana não é suficientemente rigorosa para determinar agrupamentos significativos. Essas detecções visuais acabam por perder a confiabilidade da detecção de agrupamentos e padrões espaciais significativos (MESSNER et al.,1999).

40 24 Desta forma, segundo Trangmar et al. (1985) e Isaaks; Srivastava (1989), a partir do conhecimento da variabilidade espacial de propriedades do solo é possível descrever a correlação espacial entre essas variáveis, denominada correlação cruzada. Outra forma de analisar a estrutura de relacionamento espacial, segundo Bailey; Gatrell (1995), é através da matriz de vizinhança, onde cada elemento da matriz representa uma medida de proximidade espacial entre as diferentes áreas, sendo que a presença de zeros na matriz de pesos indica a ausência de interação espacial entre as observações. Para Perobelli et al. (2007), a autocorrelação espacial pode ser calculada por meio da estatística I de Moran, utilizada na identificação da existência de padrões espaciais. Desta forma, o Índice de Moran é uma medida de correlação espacial ponderada por uma matriz de vizinhança que permite testar se áreas vizinhas apresentam maior semelhança quanto ao indicador estudado do que o esperado, em um padrão de completa aleatoriedade espacial CLIFF; ORD (1981), ou seja, o I de Moran é equivalente, mas não semelhante a um coeficiente de correlação. Almeida et al. (2005) lembram que a hipótese de associação espacial global utilizando a estatística de Moran, que é um coeficiente que mensura o grau de correlação espacial, encontra-se entre -1 e 1, quantificando a autocorrelação existente. As hipóteses deste teste são: H 0 - Existe autocorrelação espacial H 1 - Não existe autocorrelação espacial A hipótese nula (H 0 ) refere-se à aleatoriedade espacial e ocorre quando o indicador se distribui ao acaso entre as áreas, sem relação com a posição destas. Sendo uma medida de autocorrelação, a existência de tendência nos dados faz com que os valores da estatística se afastem de zero. O teste de significância do Índice de Moran é feito por simulação e aproximação normal, onde os valores do indicador são permutados entre as áreas. A cada permutação é computado o valor da estatística. Todos os índices de Moran assim calculados permitem estimar os parâmetros da distribuição. O cálculo da autocorrelação espacial assume que a variável tem média e variância constantes (estacionariedade). Se estes pressupostos forem violados, os resultados devem ser analisados com cautela (BAILEY; GATRELL,1995). Uma indicação de autocorrelação espacial positiva revela que há uma similaridade entre os valores do atributo estudado. Uma indicação de autocorrelação espacial negativa revela, por sua vez, que existe uma dissimilaridade entre os valores do atributo estudado e da localização espacial do atributo (PEROBELLI et al., 2007). Uma variação da associação espacial global univariada é a associação espacial global multivariada, ou seja, verificação da existência de um padrão de associação espacial global entre duas variáveis. Em termos formais, é possível calcular a estatística de Moran para duas variáveis diferentes.

41 25 Desta forma, a estatística I de Moran também pode ser utilizada para calcular o grau de interação entre duas variáveis distintas. A ideia central é descobrir se valores de uma determinada variável em uma região guardam relação com valores de uma outra variável em regiões vizinhas (ALMEIDA, 2005) A identificação de correlações espaciais vem sendo estudada por Perobelli et al. (2007) analisaram os efeitos espaciais que exercem influência sobre a produtividade agrícola da terra para três momentos do tempo (1991, 1997 e 2003) em nível microrregional, concluindo que a produtividade agrícola está crescentemente autocorrelacionada no espaço ao longo do tempo. Já Almeida; Medronho; Valencia (2009) analisaram a epidemia de dengue em relação ao contexto socioeconômico segundo áreas geográficas no município do Rio de Janeiro (RJ) e concluiram que 0 índice de autocorrelação espacial Moran revelou dependência espacial entre a dengue e variáveis selecionadas. A análise da estrutura de diâmetro de 13 espécies arbóreas do remanescente de floresta ciliar no Estado do Paraná, foram avaliadas por Bianchini et al. (2010), com o intuito de analisar o padrão espacial e a correlação com a declividade. Assim, o Índice de Autocorrelação espacial de Moran permitiu indicar que para, cada espécie, a maioria dos indivíduos ocorria em locais específicos, sugerindo que a diferenciação de nicho pode estar relacionada à estruturação desta comunidade arbórea Comparação de mapas temáticos A técnica analítica para comparação de mapas, baseada na análise multivariada discreta sugerida por Congalton e Green (1993), para dados de sensoriamento remoto, denomina-se Kappa e foi proposta em Cohen (1960). Segundo Cohen (1960), para o uso do coeficiente Kappa, supõe-se as seguintes condições: que as unidades amostrais sejam independentes e que as categorias sejam independentes. Para Congalton e Green (1993), o índice kappa é um dos principais meios utilizados na determinação da exatidão de uma classificação temática. Ele adota uma referência para a comparação com os mapeamentos produzidos e utiliza matrizes de confusão ou matrizes de erros. Landis; Koch (1977) consideraram que um método eficiente de comparação entre mapas é fazer uma sobreposição e uma avaliação pixel-a-pixel, de modo a identificar as áreas de concordância entre os dois mapas, para expressar o grau de concordância entre os mapas classificados num único valor utilizaram o índice Kappa. Este índice assume um valor máximo igual a 1 (um), onde os valores mais elevados representam maior correspondência entre as classes dos dois mapas considerados.

42 26 Por outro lado, na tentativa de se comparar mapas de forma pontual, Coelho et al. (2009) propôs o CDR. Ele expressa a diferença média em módulo dos valores interpolados em cada mapa, considerando um deles como mapa padrão. Para Coelho et al. (2009), o coeficiente foi eficiente na comparação de mapas. Bazzi et al. (2008) verificou que nas comparações realizadas tanto pelo método CDR como o Kappa, os resultados foram semelhantes, visto que o índice Kappa se correlacionou linearmente com o CDR, apresentando um R 2 entre 0,862 e 0,966. Suszek (2007) também encontrou semelhanças entre os dois coeficientes de comparação quando avaliou zonas de manejo em cultivo de soja.

43 27 3 MATERIAL E MÉTODOS 3.1 Caracterização da área experimental O experimento foi desenvolvido no município de Nova Laranjeiras, Centro-Oeste do Paraná (Figura 1), localizado nas coordenadas geográficas 25º 22' 58'' S e 52º 34' 27''O, com altitude média de 713 m. Figura 01 Localização da área em estudo. Fonte: Google Earth (2010). O clima é do tipo Subtropical Úmido Mesotérmico (Cfb), com precipitação média anual de 1900 mm, verões quentes com tendência de concentração de chuvas, geadas pouco frequentes, sem estação seca definida. O município apresenta temperatura média de 20º C e a umidade relativa média do ar de 70 % (CAVIGLIONE et al., 2000). O solo da área é classificado, segundo EMBRAPA (2006), como Latossolo Vermelho Distroférrico típico. A área total estudada possui um hectare e anteriormente à implantação do pomar era destinada ao cultivo de soja e milho em sistema de plantio direto. A mesma foi escolhida como piloto, com a finalidade de implantar, futuramente, a cultura em outras áreas

44 28 da fazenda. Desta forma, para a inclusão da cultura foi recomendada, pelo profissional que dá assistência ao produtor, a utilização da cultivar Monte Parnaso (laranjeiras de umbigo) (Citrus sinensis [L.] Osbeck), sendo a mesma enxertada sobre a laranjeira da variedade Poncirus trifoliata (L.) Raf. O pomar foi implantado com mudas provenientes da região de Ijuí/RS, pertencentes ao viveiro Meiger, em agosto de 2005, inicialmente com 400 mudas; porém, ocorreram com perdas de um por cento e atualmente conta com 396 pés. O espaçamento empregado foi de 6 x 4 m. A adubação nas covas foi realizada utilizando P (40 g de P 2 O 5 ), calcário e adubo orgânico. A calagem foi realizada baseada na análise de solo, enquanto a adubação foi realizada de acordo com as análises de solo e foliar e seguiram a recomendação do Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994), sendo a calagem realizada para elevar a saturação por bases a 70%. As recomendações são realizadas através da consulta ao agrônomo responsável. Anualmente, são feitas adubações via solo e foliares segundo as análises realizadas e as recomendações preconizadas para a cultura da laranja. Desta forma, recebe adubação anual com 0,3 kg ha -1 de formulado N, P 2 O 5 e K 2 O por árvore, divididos em 3 etapas (0,1 kg ha -1 por etapa), e também 0,4 kg ha -1 de formulado termofosfato com enxofre, composto por P 2 O 5 Total (17,5%), P 2 O 5 Ácido Cítrico a 2% (1:100) (16%), Ca (18%), Mg (7%), B (0,1%), Cu (0,05%), Mn (0,15%), Si (10%) e Zn (0,55%). São aplicados através de pulverização, com a utilização de um pulverizador costal: o formulado oxicloreto de cobre e Mancozebe fungicida de ação preventiva e bacterostática, na dose de 400 L ha -1 e o óleo mineral para tratamento de pragas e fixador de produtos químicos. Os principais tratos culturais consistiram em capina manual no período seco e roçada no período chuvoso. Para o controle de desenvolvimento e maturação dos frutos, o raleio é realizado entre 6 e 8 meses, a partir do florescimento. As plantas invasoras são controladas com o uso de roçadeiras nas entrelinhas e herbicidas na linha de plantio, sendo utilizado um herbicida com ação dessecante. 3.2 Amostragem e delineamento experimental A área amostral possui 396 árvores (Figura 2). A partir dessas árvores, foi construído um grid regular, onde foram escolhidas 16 unidades amostrais, sendo somado a essas outras quatro unidades amostrais, escolhidas aleatoriamente, totalizando 20 unidades amostrais.

45 29 Unidades amostrais Figura 02 Localização das árvores presentes na área e das unidades amostrais. Após a escolha das árvores a serem amostradas (Figura 3), foi realizada a identificação das mesmas, através de placas numeradas, presas por abraçadeiras (Figura 4) Figura 03 Localização dos pontos de amostragem na área em estudo.

46 30 As unidades amostrais, juntamente com o contorno da área, foram georreferenciados, utilizando um receptor GPS com pós-processamento, da empresa Trimble. Antes do levantamento, configurou-se o equipamento para trabalhar com o Datum WGS84, sendo utilizado o mesmo elipsóide de referência durante todos os processamentos de dados. Figura 04 Identificação das árvores utilizadas nas amostragens. Após o levantamento e o processamento dos dados no programa GPS Pathfinder Office (2004), que acompanha o receptor GPS, conseguiu-se obter as coordenadas individuais de todas as árvores e as coordenadas dos pontos que compõem o contorno da área, por meio dos quais foi possível a confecção dos mapas espaciais da área em estudo. A partir da identificação e posicionamento das unidades amostrais, construiu-se um banco de dados em que as amostragens, sejam de solo, folha ou fruto, possuíam uma coordenada geográfica (localização da árvore amostrada) (Figura 5). Para melhor visualização foi construído um diagrama (Figura 6) apresentando todas as variáveis que compõem o processo de análise. Figura 05 Esquema de montagem do banco de dados para tratamento e a análise geoestatística com ênfase para os métodos de integração dos dados.

47 31 Figura 06 Diagrama das variáveis relacionadas a laranjeira Monte Parnaso a serem determinadas para análise de dados. A produtividade foi avaliada nos meses de julho a agosto, em 2009 e 2010, nas 20 árvores selecionadas, sendo que no ano de 2008 não ocorreu colheita. Quatro colheitas foram realizadas em função da desuniformidade de maturação dos frutos, sendo colhidos em cada colheita apenas os frutos maduros de cada árvore. Os frutos maduros eram retirados e colocados em balde, para posterior pesagem em balança de precisão. No final de todas as coletas, os valores foram somados, definindo assim a produtividade do ano para cada árvore. No primeiro ano foram feitas quatro colheitas e no segundo ano foram realizadas duas colheitas. Destas, foram separados 10 frutos de cada árvore da grade amostral, visando a determinação de suas propriedades físicas e químicas. A amostragem de folhas foi realizada em duas épocas distintas. A primeira seguiu recomendações de Malavolta (1980), em que foram coletadas folhas em ramos frutíferos com frutos de 2 a 4 cm de comprimento, sendo considerada a 3ª ou 4ª folha a partir do fruto, enquanto a segunda foge as recomendações da primeira, tendo como objetivo comparar a quantidade de nutrientes existentes no solo e na folha, ocorrendo, desta forma, durante a coleta de amostras de solo, ou seja, logo após a colheita. A partir disto, as duas épocas de amostragem foliar foram janeiro e julho, totalizando 5 amostragens no período de realização do experimento (Figura 10). As amostragens do solo foram realizadas concomitantemente à realização do segundo período de amostragem de folhas (julho), tomando-se o cuidado de evitar amostragem em locais recentemente adubados, observando-se o mínimo de 60 dias após a última adubação de solo (MALAVOLTA, 2006). Nesta determinação foram coletadas amostras de solo na profundidade de 0-20 cm, sendo 20 amostras coletadas no raio da copa

48 32 (árvores numeradas) e 20 amostras na entrelinha totalizando 40 amostras, coletadas conforme a Figura 7. Nas entrelinhas as posições de coleta em relação à unidade amostral, podem ser observadas na Figura 8, alternou-se entre direção Norte e Sul, sendo a escolha da direção, realizada aleatoriamente. As amostras foram coletadas com a utilização de um trado manual tipo holandês, sendo retiradas 8 subamostras por ponto amostral (Figura 9), conforme descrito por Souza; Souza; Ledo (2007) e Lopes (2010). As coletas foram realizadas nos dias 29 de setembro de 2009 e 22 de agosto de Cada amostra foi acondicionada em saco de plástico, devidamente identificado para realização dos procedimentos analíticos de determinação das propriedades químicas, no laboratório análises químicas e ambientais da UNIOESTE/Campus de Marechal Cândido Rondon. Figura 07 Amostragem de solo com disposição dos 40 locais de amostragem, nas linhas e entrelinhas. Figura 08 Amostragem de solo disposição dos locais de amostragem de solo em campo. Fonte: Adaptado de Lopes (2010).

49 33 Sub-amostras Figura 09 Amostragem de solo com disposição de oito sub-amostras. Na Figura 10 é apresentado o cronograma das atividades realizadas durante o período do experimento. É possível verificar que, logo após as colheitas, foram realizadas amostragem de solo e folha concomitantemente. A adubação foi realizada pelo produtor seguindo as recomendações do agrônomo responsável, conforme já descrito anteriormente. Figura 10 Cronograma do experimento. Para melhor avaliação dos dados foram utilizados os registros das estações meteorológicas de Palmital e Salto Osório do SIMEPAR, sendo os dados da variação mensal de temperatura em C, umidade relativa (%) e precipitação média acumulada mensal (mm), referentes à média das estações conforme pode ser observada na Figura 11.

50 34 Figura 11 Gráfico de sobreposição da variação mensal de temperatura, umidade relativa e precipitação média acumulada dados das estações metereológicas de Palmital e Salto Osório. Fonte: Simepar Análises física e química Análises física e química dos frutos As análises foram realizadas no laboratório de controle de qualidade de produtos agrícolas da UNIOESTE campus de Cascavel/PR. As 10 amostras obtidas em cada colheita durante as safras de 2009 e 2010 foram submetidas a quantificação do comprimento, comprimento, massa do fruto e massa da casca. Para a análise química foram determinados: ph, sólidos solúveis totais, acidez total titulável, SST/ATT e vitamina C, e cada análise realizada em triplicata.

51 ph O ph foi avaliado diretamente através de um potenciômetro previamente calibrado, operando-o de acordo com as instruções do manual do fabricante, sendo determinado sem diluições devido à amostra de suco ser líquida conforme descrito no método N 017/IV, IAL (2008) Sólidos solúveis totais (SST) A determinação dos SST foi realizada por leitura direta do suco em refratômetro de Abbe, com o resultado expresso em ºBrix, conforme AOAC (1995), e método descrito pelo IAL (2008) Método N 315/IV Acidez total titulável (ATT) A determinação da ATT, medida em % de ácido cítrico, foi determinada por titulometria com solução de hidróxido de sódio 0,1N (IAL, 2008) e indicador fenolftaleína, método específico para diversos tipos de produtos de frutas, conforme Método N 310/IV Relação sólidos solúveis (SST) / Acidez total titulável (ATT) Este método baseia-se no cálculo da relação Brix por acidez expressa em ácido orgânico. Esta relação é utilizada como uma indicação do grau de maturação da matéria prima e seguiu Método N 316/IV IAL (2008) Vitamina C A determinação da vitamina C foi pelo método de Tillmans, Método N 365/IV do IAL (2008). Este método é aplicado na análise de amostras com baixo teor de vitamina C, como, por exemplo, sucos de frutas. Baseia-se na redução do corante sal sódico de 2,6- diclorofenol indofenol por uma solução ácida de vitamina C. E, o teor de vitamina C, determinado pela Equação 5.

52 36 (05) em que: V - volume da solução de Tillmans gastos na titulação F - fator da solução de Tillmans V - volume da solução (amostra + ácido oxálico) m - massa da amostra utilizada ν - volume da solução (amostra + ácido oxálico) gastos na titulação Análise química do solo e tecido foliar A determinação analítica dos macro e micronutrientes das folhas e do solo foi realizada pelo laboratório de análises químicas e ambientais da UNIOESTE/campus de Marechal Cândido Rondon. Nas amostras de solos, foram realizadas análises químicas segundo metodologia descrita em Malavolta; Vitti; Oliveira (1989). Os teores foliares totais de P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn e Zn foram determinados segundo metodologia descrita em Malavolta; Vitti; Oliveira (1997). Já a determinação do N nas folhas seguiu metodologia proposta por Tedesco (1995). 3.3 Análise estatística Foi realizada análise exploratória dos dados para obtenção das medidas de posição (média, mediana e moda), medidas de dispersão (variância, desvio-padrão e amplitude interquartis) e medidas de forma da distribuição (CV, coeficiente de assimetria e coeficiente de curtose). A distribuição normal de probabilidade dos dados foi verificada, utilizando o teste proposto por Anderson Darling e Kolmogorov-Smirnov. Na análise descritiva foi observado o comportamento dos dados por meio de histogramas, gráficos box-plot, post-plot e outras ferramentas estatísticas, permitindo verificar o comportamento e a presença de dados discrepantes, que não se enquadraram entre os limites inferior e superior. Os gráficos post-plot permitem identificar se existem

53 37 regiões com concentração de valores altos ou baixos dentro da área experimental, ou seja, tendências direcionais dos dados. Para descrever a variação dos dados no espaço foram construídos semivariogramas experimentais e semivariogramas cruzados para as variáveis estudadas. Também foi verificada a isotropia através do cálculo das semivariâncias nas direções 0º, 45º, 90º e 135º. Além disso, serão levadas em consideração a normalidade dos dados. Desta forma foram utilizados o estimador clássico de Matheron para dados normais e para os dados que não apresentaram distribuição normal de probabilidade o estimador de Cressie e Hawkins (1980). O ajuste dos modelos ao semivariograma e semivariograma cruzado foi realizado através dos modelos exponencial, esférico e gaussiano, sendo utilizado para verificação do modelo de melhor ajuste o método de validação cruzada. A validação cruzada foi utilizada para escolha do melhor modelo para o semivarigrama teórico. Por seu intermédio foi calculado o índice de comparação de erros (ICE) proposto por Bazzi et al. (2009). O autor ressalta que a validação cruzada disponibiliza as estatísticas erro médio reduzido (, Equação 6) e desvio-padrão dos erros reduzidos (S ER, Equação 7). Para evitar a situação em que as referidas estimativas apontem para diferentes modelos, foi proposto o índice de comparação de erros (ICE, Equação 8) que na seleção de j modelos proporciona um valor tão menor quanto mais próximo de zero é e mais perto de um é S ER. Portanto, na escolha entre diversos modelos, aquele que tiver menor ICE é considerado o melhor modelo. (06) (07) em que: - desvio-padrão da krigagem no ponto S i, sem considerar a observação Z(S (i) ). ICE i A B (08) i i em que:

54 38 ABS( ER) i, quando MAX ( ABS( SME )) 0 A MAX ( ABS( ER)) i 1,, quando MAX ( ABS( SME )) 0 ABS( SER 1) i, quando MAX ( ABS( SDRME 1)) 0 MAX ( ABS( SER 1)) Bi 1,, quando MAX ( ABS( SDRME 1)) 0 (09) (10) em que: ICE i - índice de comparação de erros para o modelo i Análise de correlação espacial Para expressar a correlação cruzada entre duas variáveis resposta Yi e Zi observadas em n posições, foi utilizado o índex I YZ reportado por Bonham et al. (1995). (11) em que: w ij - grau de associação espacial, ou proximidade entre as posições i e j (isto é, distância inversa entre posições i e j, ou uma variável 0-1 indicando que posições i e j estão dentro de uma certa faixa de distância entre elas); y i - valor observado da variável y para o plano i (i = 1, 2,, n) transformado para ter uma média zero; z j - valor observado da variável z para o plano j (j = 1, 2,, n), transformado para ter uma média zero; W - soma de todos valores de n 2 de w ij ; m Y2 - variância amostral da variável y i ; e m z2 - variância amostral da variável z j. O denominador da Equação 11 transforma I Yz em uma estatística adimensional que pode ser interpretada como um coeficiente de correlação ponderado entre as variáveis y e z. Então é de se esperar que I Yz varie no intervalo de -1 a 1, mas que pode ultrapassar estes limites para um padrão de ponderadores irregulares, w ij, ou se os valores extremos estão fortemente ponderados. A estatística de correlação cruzada é utilizada para testar a

55 39 hipótese nula de não correlação espacial cruzada entre atributos analisados na área em estudo. A hipótese nula de não-correlação espacial cruzada é rejeitada quando o p-valor associado com o teste estatístico T for inferior a 0,05. Este teste é realizado para combinações bivariadas de variáveis, I de Moran, que é um caso específico da estatística de correlação cruzada I Yz, é utilizado para calcular a autocorrelação associada a cada variável (BONHAM et al.,1995). Foram correlacionados aos dados de produtividade, as propriedades químicas do solo, as propriedades químicas das folhas e as propriedades físicas e químicas dos frutos, sendo que para isso, utilizou-se o software R, juntamente com o módulo Rspatial. Para análise da correlação espacial, foi utilizado o I de Moran (Equação 11), o qual, segundo Perobelli et al. (2007), permite obter a indicação formal do grau de associação linear entre diferentes atributos ou valores observados no tempo e a média ponderada dos valores da vizinhança. 3.4 Avaliação da produção e aplicação do método DRIS Dentre as árvores selecionadas foram classificadas as plantas de acordo com as características de qualidade do fruto e produtividade e, assim, foi proposta uma nova classificação que separa a relação SST/ATT em três grupos, em que: - Grupo 1: SST/ATT < 33º percentil - Grupo 2: 33º SST/ATT 67º - Grupo 3: SST/ATT > 67º percentil Após essa seleção, do grupo que apresentou melhor qualidade de fruto, também foram eleitas as plantas que apresentaram a maior produtividade, dessas plantas escolhidas, a média foi considerada o valor PADRÃO da área avaliada. Posteriormente as relações entre os nutrientes foram comparadas entre si e com o PADRÃO, definido os nutrientes deficientes, adequados ou em níveis de consumo de luxo (excessivos). Os cálculos dos índices DRIS para cada nutriente e para cada árvore foram determinados pela Equação 12. (12)

56 40 em que: ID x - Índice DRIS para o nutriente X; X - nutriente da análise foliar; Y - outro nutriente da análise foliar diferente de X; m - número de funções cujo fator X encontra-se no denominador da razão PADRÃO; n - número de funções cujo fator X encontra-se no numerador da razão da PADRÃO. As funções das relações dos nutrientes foram calculadas utilizando-se o método de Jones (1981), Equação 13, em virtude das vantagens na utilização deste método quando comparado com o método original de Beaufils (1973) e de Elwali e Gascho (1984) (MOURÃO FILHO, 2004). (13) em que: f(y/x) - função calculada da relação de nutrientes Y e X; Y/Xa - relação de nutrientes da amostra; Y/Xn - relação de nutrientes do grupo PADRÃO; s - desvio padrão da relação Y/Xn; k - constante de sensibilidade (neste trabalho foi utilizado 1). Após calculados os índices DRIS para todos os nutrientes em estudos, também foi calculado o balanço nutricional médio (IBNm), para cada unidade amostral, a partir dos valores absolutos dos índices gerados para a amostra, dividido pelo número de nutrientes que participam de seu cálculo, conforme pode ser visualizado na Equação 14. (14) em que: IBNm - balanço nutricional médio Na Figura 12 apresenta-se o resumo das etapas utilizadas no cálculo do índice DRIS utilizado nesse trabalho.

57 41 Figura 12 Organograma das etapas para cálculo do índice DRIS. 3.5 Mapas de contorno Com os parâmetros e modelos ajustados aos semivariogramas para as variáveis em estudo, foi realizada a interpolação dos valores nas posições não-amostradas, por meio da técnica de krigagem. Os mapas foram construídos utilizando a classificação por unidades de manejo, estabelecida pela norma DRIS. Foram construídos mapas de produtividade, das

58 propriedades químicas do solo e da planta e de parâmetros de qualidade do fruto, bem como mapas de recomendação e exportação para os nutrientes estudados Determinação das unidades de manejo As propriedades químicas (solo e planta) e a suas necessidades foram analisadas e classificadas de acordo com as tabelas de faixa de suficiência, utilizando-se a Tabela 2 para análise de solo e a Tabela 3 para análise foliar. Já para norma DRIS seguiu-se classificação proposta por Wadt et al. (1998), conforme pode ser verificado na Tabela 5. Tabela 05 Critério para interpretação dos índices DRIS pelo método do potencial de resposta à adubação Potencial de resposta à Estado nutricional Critério de determinação adubação Deficiente Positivo ou nulo IDx < 0 e IDx > IBNm Adequado Nulo IDx < IBNm Excesso Negativo ou nulo ID: índice DRIS para o nutriente, IBNm: Índice de balanço nutricional médio. Fonte: Adaptado de Wadt (1998). IDx > 0 e IDx > IBNm Desta forma, para interpretação da analise foliar, foram determinadas faixas de suficiência de nutriente e o índice DRIS para construção e comparação de mapas de unidade de manejo para nutrição de laranjeiras utilizando a análise foliar. A utilização do DRIS leva em consideração as melhores amostras da área e também as características locais, o que faz com que os mapas tenham sidos construídos especificamente para a área em estudo. As variáveis foram classificadas conforme classificação adaptada de Suszek (2007) para produtividade padronizada, utilizando as classes de classificação apresentadas na Tabela 6.

59 Tabela 06 Classes de classificação (quatro) dos mapas de unidades de manejo a partir da amplitude da variável Classe Variável (X) Fonte: Adaptado de Suszek (2007). 1 X < 33º percentil 2 33º X 67º 3 X > 67º percentil Comparação de mapas Após a elaboração dos mapas de krigagem e cokrigagem para os anos avaliados, utilizando reclassificação por unidades de manejo para os anos estudados, os mesmos foram comparados utilizando-se o coeficiente de desvio relativo (CDR), proposto por Coelho et al. (2009), calculado pela Equação 15. CDR n Pij Pipad 100 * (15) P n i 1 ipad em que: n - número de pontos; P ipad - produtividade no ponto i para o mapa padrão; P ij - Produtividade no ponto i para o ano j; Na Tabela 07 é apresentada a classificação para o CDR adaptada de Landis; Koch (1977), visto que o CDR expressa a diferença média em módulo dos valores interpolados. Tabela 07 Classificação qualitativa do coeficiente de desvio relativo (CDR) Qualidade < 0,00 Excelente 0,01-0,20 Muito Boa 0,21-0,40 Boa 0,41-0,60 Razoável 0,61-0,80 Ruim 0,81-1,00 Péssima Para melhor visualização, é apresentada na Figura 13 um esquema dos mapas gerados e as comparações realizadas. Desta forma, as variáveis foram analisadas quanto

60 44 ao método geoestatistico, comparando as técnicas de classificação por faixas de suficiência e a utilização do DRIS. Como foram coletadas informações durante os anos de 2009 e 2010, as variáveis foram comparadas temporalmente, verificando, dessa forma, a existência de diferenças entre os dois anos agrícolas, verificando quais são essas diferenças e quais os possíveis motivos. Outra avaliação de mapas foi realizada entre os métodos de avaliação nutricional. Desta forma, o DRIS proposto por Beaufils (1973) foi comparado ao método tradicional de verificação em tabelas de suficiência nutricionais fornecidas por instituições de pesquisa. Buscou-se utilizar várias informações e comparações a fim de verificar as melhores formas de aumentar a produtividade, aliada à produção de frutos de melhor qualidade, bem como obter melhor resultado quanto ao estado nutricional do pomar. Quanto ao tempo Quanto ao método de avaliação nutricional Figura 13 Comparaçao entre mapas.

61 45 4 RESULTADOS E DISCUSSÕES 4.1 Análise das propriedades químicas e físicas dos frutos Para as propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso (Tabela 8) é possível verificar que os valores de produtividade variaram de 2,04 a 11,70 kg árvore -1 em 2009 e de 5,52 a 32,94 kg árvore -1 em A diferença visualizada entre as safras pode estar ligado à estiagem ocorrida nos meses de florescimento e frutificação (AULER, 2009), ou seja, final do ano de 2008 e inicio de 2009, como pode ser observado na Figura 11. Tabela 08 Análise descritiva das propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e Mín Med Máx CV Curt Assim Normal Prod. (kg árvore -1 ) 2,04 5,68 6,13 11,70 2,75 44,7-0,53 0,53 Sim Prod. (kg ha -1 ) ,75 44,7-0,53 0,53 Sim Peso(g) 257,7 323,1 323,3 413,9 39,9 12,4-0,21 0,27 Sim Altura (mm) 82,5 87,8 87,7 94,3 3,2 3,7-0,76 0,26 Sim Comprimento(mm) 77,9 85,5 85,5 90,2 2,9 3,5 0,88-0,67 Sim P/C 2,29 2,68 2,73 3,23 0,29 10,6-0,83 0,28 Sim ph 3,43 3,57 3,59 3,98 0,11 3,0 8,56 2,46 Não SST (%) 6,23 7,36 7,41 8,65 0,66 8,9-0,49 0,074 Sim ATT 0,53 0,82 0,82 0,99 0,092 11,2 4,78-1,33 Sim SST/ATT 7,31 9,09 9,11 11,74 0,72 9,1 1,52 0,78 Sim Vitamina C mg L ,7 430,1 463,6 653,8 10,5 22,6-0,75 0,59 Sim 2010 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal Prod. (kg árvore-1) 5,52 16,85 16,11 32,94 7,32 45,4 1,16 0,91 Sim Prod. (kg ha -1 ) ,32 45,4 1,16 0,91 Sim Peso(g) 237,8 309,9 309,9 378,4 29,2 9,4 1,86-0,22 Sim Altura(mm) 74,8 84,7 83,7 93,5 5,4 6,4-0,94-0,11 Sim Comprimento(mm) 77,37 84,54 83,01 88,07 3,6 4,4-1,37-0,52 Não P/C 1,54 2,25 2,26 3,07 0,40 17,8-0,24 0,27 Sim ph 3,47 3,96 3,94 4,34 0,22 5,7 0,18-0,44 Sim SST (%) 6,18 7,84 7,75 9,11 0,74 9,5 0,50-0,21 Sim ATT 0,40 0,60 0,59 0,71 0,088 14,9-0,54-0,53 Sim SST/ATT 8,98 13,31 13,39 16,27 1,25 11,8-0,35-0,38 Sim Vitamina C mg L ,5 426,0 421,5 530,6 8,1 19,3-0,73-0,57 Sim * : média amostral, :desvio padrão amostral, CV: coeficiente de variação (%), Med: mediana, Curt.: curtose, Assim.: assimetria, Mín: mínimo, Máx: máximo, Normal: normalidade, verificada através dos teste de Anderson Darling e Komogorov Smirnov (5% de significância), Prod. Produtividade, P/C: relação polpa/casca, SST: sólidos solúveis totais, ATT: acidez total titulável, SST/ATT: relação SST/ATT. A produtividade média de 5,68 kg árvore -1 em 2009 e 16,85 kg árvore -1 em 2010 pode ser considerada baixa em relação ao encontrado no Rio Grande do Sul por Schäfer et al. (2001) e Koller et al. (2001), sendo 44,0 kg árvore -1 e 37,1 kg árvore -1 respectivamente, e

62 46 também em relação ao mínimo nacional de 150 kg árvore -1, para laranjas de maneira geral, de acordo com IBGE (2009). Estes resultados, segundo Smith et al. (2004), podem estar ligados à produção instável e à baixa qualidade de frutos provenientes de pomares com menos de 10 anos de idade. Verificou-se que o ano de 2010 também apresentou frutos menores (peso, altura, comprimento) e menor relação polpa casca (P/C) quando comparado ao ano de Isso ocorre devido à relação existente entre a quantidade e o tamanho dos frutos ser direta. Frutos menores, não apresentaram maior ATT, conforme descrito por Agustí; Almela (1991) e Lopes (2010), porém, apresentaram um incremento no relação SST/ATT. Isso ocorreu devido à diminuição dos SST no ano de O CV relativo à produtividade nos dois anos de avaliação mostrou dados heterogêneos (CV>30%). Comportamento semelhante foi observado por Molin; Mascarin (2007) na colheita de citros, e Konopatzki (2008) na colheita de pêras, que também obtiveram CV elevado para produtividade. O contrário foi verificado por Lopes (2010), que obteve média homogeneidade dos dados de produtividade nos pomares de laranjeira. A altura de 82,5 a 94,3 mm em 2009 e de 74,8 a 93,5 mm em 2010 e o comprimento dos frutos, 77,9 a 90,2 mm em 2009 e 77,4 a 88,1 mm, foram considerados adequados. Segundo Domingues et al. (1996), que estudaram a qualidade de frutos das laranjeiras doces Ovale, Ovale de Siricusa e Ovale San Lio, enxertadas sobre limoeiro Cravo, é satisfatória a altura de 60 mm para frutos destinados ao mercado in natura. Com relação ao peso, observou-se uma variação de 258 a 414 g para o ano de 2009 e de 238 a 378 g para o ano de 2010, sendo também considerado adequado para o mercado in natura, segundo os padrões de qualidade de mercado de laranjas in natura, definidos por Domingues et al. (2003). Eles avaliaram como sendo adequados a altura média de 7 cm e o peso 152,5 g. Schäfer et al. (2001) e Koller et al. (2006) avaliaram frutos da laranjeira Monte enxertadas sobre Poncirus trifoliata (L.) Raf. e encontraram o peso médio de frutos igual a 278,0 g no ano agrícola de 1997/98 e de 348 g para testemunha no ano agrícola de , respectivamente, corroborando com os resultados obtidos nesta pesquisa (média de 323,1 g para 2009 e de 309,9 g para 2010). Avaliando o conteúdo de açúcar do fruto (SST), observa-se que os teores variaram de 6,23 a 8,65% (2009) e de 6,18 a 9,11% (2010). A maior porcentagem foi observada no ano de 2010, se mostrando baixos nos dois anos de avaliação, pois, segundo Ziegler; Wolfe (1975) e Chitarra; Chitarra (2005), o teor de SST mínimo para que o fruto possa ser considerado maduro é de 9%, e a média encontrada foi de 7,36% em 2009 e 7,84% em Valores maiores de SST (8,55 % a 10,82%) foram encontrados por Reis et al. (2008), avaliando a influência de sete porta enxertos sobre a produção de frutos e ataque de cancro

63 47 cítrico na copa da laranjeira Monte Parnaso. Já Schäfer et al. (2001) e Koller et al. (2006) obtiveram resultados de SST, aproximando-se dos valores encontrados neste experimento. Ting; Attaway (1971) descreveram como normais os níveis de SST que estiverem dentro da faixa de 4,0 a 11,1% para laranjas. Chitarra; Chitarra (2005) ressaltam que os frutos cítricos apresentam pequenas modificações no conteúdo de açúcares, o que lhes confere um longo período de armazenamento, sem perda de qualidade, por isso a importância da colheita ser realizada durante a fase de maturação. A relação SST/ATT apresentou amplitude de 7,31 a 11,74 (2009) e de 8,98 a 16,27 (2010). Verificou-se que, com o aumento da produtividade em 2010, houve também um aumento no SST/ATT, mostrando que os valores estão se aproximando do esperado para consumo in natura ; porém, o mercado, a cada ano demanda por sucos com valores mais elevados de SST/ATT. Por exemplo, a relação SST/ATT está em torno de 15 para frutos visando mercado externo (NEVES et al., 2007). Para o início da colheita há uma determinada faixa de SST/ATT a ser observada, variando de 8,5 a 10 (AZEVÊDO, 2003). A vitamina C variou de 301 mg L -1 a 654 mg L -1 em 2009 e de 256 mg L -1 a 531 mg L -1 em Esses valores foram considerados normais, visto que se encontram dentro da faixa de 255 mg L -1 a 770 mg L -1, encontrada em diversos estudos na área por Andrade et al. (2002) e Stuchi et al. (2002), Chitarra; Chitarra (2005). Com relação aos CV relacionados aos conjuntos de dados avaliados, percebe-se que peso (2010), altura (2009 e 2010), comprimento (2009 e 2010), ph (2009 e 2010), SST (2009 e 2010) e a relação SST/ATT (2009) foram classificados como baixos, uma vez que foram inferiores a 10%, representando dados homogêneos. Os CVs para as variáveis peso (2009), Polpa/Casca (2009 e 2010), ATT (2009 e 2010) e vitamina C apresentaram valores entre 10 e 20% apresentando média homogeneidade. Já Vitamina C apresentou CV entre 20 e 30%, mostrando heterogeneidade dos dados (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). Avaliando a normalidade dos conjuntos de dados, verifica-se que somente o ph em 2009 e o comprimento em 2010 não foram considerados normais (p-valor 0,05 ) em pelo menos um dos testes (Anderson Darling e Komogorov-Smirnov) realizados. 4.2 Análise das propriedades químicas do solo Para Quaggio et al. (2003) e Souza; Lobato (2004) os valores encontrados para o Fósforo (P), de 2,93 a 42,95 mg dm -3 (2009) e 3,78 a 27,98 mg dm -3 (2010), quando analisados utilizando as faixas de suficiência da Tabela 02, variaram de baixo a excessivo, possuindo também alto CV. Estes valores mostram que os dados são heterogêneos (PIMENTEL-GOMES; GARCIA 2002). Em plantas onde existir a deficiência desse nutriente,

64 48 de acordo com Dechen; Castro; Natchigall (2004), o suco é mais ácido. Esse fato não foi visualizado nos dados analisados visto que o CV do fósforo foi considerado muito alto, porém o ph dos frutos apresentou CV considerado homogêneo nas avaliação realizadas. Tabela 09 Análise descritiva das propriedades químicas do solo para os anos de 2009 e 2010 na projeção da copa 2009 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal P (mg dm -3 ) 2,93 10,06 11,32 42,95 8,09 71,43 13,51 3,39 Não MO (g dm -3 ) 50,58 61,18 60,83 66,30 4,11 6,75 0,37-0,73 Sim ph CaCl 2 3,85 4,73 4,61 5,26 0,39 8,44-0,68-0,36 Sim H + +Al +3 (cmol c dm -3 ) 4,40 8,36 9,22 14,60 2,76 29,98-0,20 0,58 Sim Al +3 (cmol c dm -3 ) 0,00 0,55 1,13 4,20 1,29 114,16 0,58 1,20 Não K + (cmol c dm -3 ) 0,45 0,69 0,71 1,48 0,25 34,98 3,64 1,63 Sim Ca (cmol c dm -3 ) 1,22 5,48 4,91 10,55 2,56 52,20-0,59 0,25 Sim Mg (cmol c dm -3 ) 0,21 1,18 1,21 2,63 0,79 64,96-1,49 0,21 Sim SB (cmol c dm -3 ) 2,12 7,44 6,83 14,66 3,40 49,71-0,38 0,35 Sim CTC (cmol c dm -3 ) 10,10 16,64 16,05 19,06 2,38 14,83 2,50-1,54 Sim V% 14,12 42,50 41,78 76,92 17,72 42,42-1,01 0,05 Sim 2010 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal P (mg dm -3 ) 3,78 8,85 10,83 27,98 6,25 57,72 2,05 1,50 Não MO (g dm -3 ) 58,10 66,30 66,06 71,09 4,10 6,20-1,21-0,30 Sim ph CaCl 2 4,36 4,85 4,89 5,36 0,29 5,92-1,16 0,03 Sim H + +Al +3 (cmol c dm -3 ) 6,93 9,37 9,57 13,35 2,13 22,26-1,28 0,29 Sim Al +3 (cmol c dm -3 ) 0,00 0,28 0,35 1,05 0,37 104,98-0,62 0,85 Sim K + (cmol c dm -3 ) 0,36 0,53 0,54 0,71 0,09 17,33-0,60 0,06 Sim Ca (cmol c dm -3 ) 3,32 6,65 6,24 9,21 1,50 23,98-0,44-0,21 Sim Mg (cmol c dm -3 ) 0,62 1,81 1,84 3,00 0,64 34,69-0,46 0,08 Sim SB (cmol c dm -3 ) 4,42 9,13 8,62 12,40 1,99 23,11-0,18-0,31 Sim CTC (cmol c dm -3 ) 13,19 18,18 18,20 21,75 2,27 12,49-0,23-0,32 Sim V% 24,87 48,60 47,43 64,15 9,49 20,02 0,30-0,49 Sim Mín: mínimo, Med: mediana, : média amostral, Máx: máximo, :desvio padrão amostral, CV: coeficiente de variação (%),, Curt.: curtose, Assim.: assimetria,, Normal: normalidade, verificada através dos teste de Anderson Darling e Komogorov Smirnov (5% de significância). O ph do solo, avaliado na projeção da copa das árvores, variou de 3,85 a 5,26 para o ano de 2009 e de 4,36 a 5,36 para o ano de 2010 (Tabela 9). As médias encontradas em 2009 e 2010 (4,73 e 4,85 respectivamente) apresentam-se baixos em relação ao ideal (5,5) para cultura da laranja, conforme verificado por Quaggio; Mattos Jr.; Cantarella (2006). Resultados similares foram encontrados por Auler et al. (2008), avaliando a produção de laranja Pêra em sistemas de preparo de solo e manejo nas entrelinhas no noroeste do Paraná, a qual variou entre 3,6 e 5,7, e Fidalski; Stenzel (2006), estudando a nutrição e a produção das plantas de laranjeira Folha Murcha no período de 1997 a 2002, que encontraram média de 4,1 na área da copa. A importância do ph é a sua influência na

65 49 solubilidade dos nutrientes e consequentemente na disponibilidade desses para as plantas, podendo, desta forma, como foi considerado baixo, estar limitando à produtividade e à qualidade dos frutos. Além disso, há baixa variação para os valores de ph e acidez potencial (H+Al), mas há alta variabilidade dos teores de alumínio, os quais são mais elevados nas faixas de adubação devido à reacidificação do solo causada pelas adubações nitrogenadas. O Potássio (K) apresentou valores mínimos menores do que valor considerado ideal para o desenvolvimento da cultura (0,65 á 2,04 cmol c dm -3 ). Comparando com as faixas de suficiência da Tabela 2, a classificação vai de muito baixoa adequado (0,45 a 1,48 cmol c dm - 3 para 2009 e 0,36 a 0,71 cmol c dm -3 para 2010). Fidalski; Tormena (2005) também encontraram valor considerados baixo (0,14 cmol c dm -3 ) na camada de 0,0 a 20,0 cm. A deficiência de K pode influenciar significativamente o rendimento e a qualidade dos frutos, visto que é o elemento presente em todos os tecidos e dominante no fruto (MAGALHÃES, 2006). Dechen; Castro; Natchigall (2004) afirmaram que o potássio influencia a formação de açúcares e na formação do fruto. Verificou-se que o Magnésio (Mg) apresentou teores considerados adequados, ou seja, entre 0,5 e 2,0 cmol c dm -3 (Tabela 2). Auler et al. (2008) observaram valores parecidos com os encontrados nesta pesquisa e, desta forma, não ocorreu deficiência no solo desse nutriente. Já o Ca apresentou valores entre 1,22 e 10,55 cmol c dm -3 para o ano de 2009 e de 3,32 e 9,21 cmol c dm -3 para o ano de 2010 variando de baixo a alto, de acordo com a Tabela 2. Segundo Koller et al. (2006), valores altos podem inibir a absorção de Mg e K, aumentando a deficiência de potássio, e pode reduzir o tamanho dos frutos. A CTC variou de 10,1 a 19,1 cmol c dm -3 para o ano de 2009 e de 13,2 a 21,8 cmol c dm -3 em 2010, e a quantidade de matéria orgânica (MO) de 50,6 a 66,3 g dm -3 (2009) e 58,1 a 21,8 cmol c dm -3 (2010). As duas variáveis apresentaram teores considerados altos de acordo com Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994) e Sousa; Lobato (2004), mostrando-se, desta forma, um solo classificado como fértil. A matéria orgânica, de acordo com Malavolta (2006), é importante para a manutenção da CTC do solo, principalmente em superfície. Já a saturação por bases V% apresentou valores de 14,1 a 76,9% (2009) e 24,9 a 64,2% (2010), que, segundo Mattos Jr. et al. (2006), Souza; Lobato (2004) e Grupo Paulista de Adubação e Calagem (1994), variaram de baixos a alto para cultura da laranja (Tabela 2), podendo afetar a produção em alguns locais da área, sendo que a média 42,5 e 48,5 para 2009 e 2010, respectivamente, considerada baixa, corrobora com os resultados apresentados por Quaggio; Mattos Jr. Cantarella (2006), encontrados nas áreas cultivadas com citros no estado de São Paulo. Além disso, Mattos Jr. et al. (2006) verificaram que o

66 50 valor de 30% da V% na faixa de adubação (camada de 0 20 cm) corresponde ao valor crítico para a produção. De acordo com as recomendações do Grupo Paulista de Adubação e Calagem para Citros (1994), a faixa adequada de saturação por bases encontra-se entre 60 e 70%. Fidalski; Tormena (2005), avaliando as alterações das características químicas promovidas pela calagem superficial no noroeste do Paraná, em área cultivada com laranjeira Folha Murcha, também encontraram valores considerados baixos (18%) para saturação por bases, antes da instalação do experimento. Após a correção, seguindo análise de solo, o autor relata que a produção de frutos aumentou entre 1997 e 2004 em relação à condição original de Portanto, a produtividade em 2010, quando se leva em consideração a saturação por base, deveria ser maior, como foi verificado na Tabela 8. Na copa das árvores, os coeficientes de variação (CV) relacionados às variáveis Matéria Orgânica (MO, Tabela 09) e ph CaCl 2 para os dois anos avaliados são classificados como baixos (PIMENTEL-GOMES; GARCIA 2002), uma vez que foram inferiores a 10%, representando dados homogêneos. Os CVs para as variáveis CTC nos dois anos de avaliação e K no ano de 2010 apresentaram valores entre 10 e 20% apresentando média homogeneidade. H+Al em 2009 e 2010 e Ca, SB e V em 2010 apresentaram valores entre 20 e 30%, mostrando heterogeneidade dos dados. Para as outras variáveis foi verificado que o CV é maior do que 30%, mostrando heterogeneidade muito alta dos dados (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). As variáveis P e Al no ano de 2009 e P e Al no ano de 2010 não apresentaram normalidade, sendo os outros conjuntos de dados considerados normais. O resultado da análise descritiva das propriedades químicas do solo para os anos de 2009 e 2010 nas entrelinhas de plantio é apresentado na Tabela 10. Os resultados indicaram que, na profundidade de 0-20 cm, houve redução significativa na saturação por bases na copa das árvores, em comparação com a entrelinha, devido à aplicação de agroquímicos na região da copa, podendo ser observado também na Figura 14, que mostra a comparação entre as propriedades químicas do solo na projeção da copa e na entrelinha para as amostras coletadas nos anos de 2009 e Os valores de saturação por bases na entrelinha da cultura estão classificados como adequados (Malavolta, 1980). Na entrelinha, a saturação por bases é considerada baixa em 2009 e adequada em 2010 para a cultura, diferindo significativamente do encontrado para o raio da copa, podendo ser observado também pela Figura 14. Na entrelinha, o aumento nos teores médios de matéria orgânica, estando associado com a manutenção dos restos culturais das plantas daninhas. Ainda pela Tabela 10 verifica-se teores maiores de Ca para o ano de 2009 em relação a 2010 na entrelinha e, pela predominância desse cátion no complexo de troca,

67 51 também verificaram maiores valores de SB e V%. Diferenças na condição química do solo para as laranjeiras, quando analisada a projeção da copa, o rodado da entrelinha e o centro da entrelinha, também foi verificada por Fidalski; Tormena; Silva (2007), que também encontraram que o H + +Al +3 apresentou valores maiores na projeção da copa quando comparado com a entrelinha. Tabela 10 Análise descritiva das propriedades químicas do solo para os anos de 2009 e 2010 nas entrelinhas de plantio 2009 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal P (mg dm -3 ) 2,46 10,60 14,37 45,01 10,37 72,15 2,84 1,57 Sim MO (g dm -3 ) 55,36 62,89 63,02 73,14 4,76 7,55-0,51 0,40 Sim ph CaCl 2 4,34 4,94 4,91 5,38 0,23 4,60 1,46-0,36 Sim H + +Al +3 (cmol c dm -3 ) 4,30 7,81 8,91 19,52 3,74 41,94 2,41 1,54 Não Al +3 (cmol c dm -3 ) 0,00 0,05 0,16 2,10 0,47 292,38 17,85 4,16 Não K + (cmol c dm -3 ) 0,52 0,81 0,80 1,18 0,18 22,67-0,51 0,24 Sim Ca (cmol c dm -3 ) 2,52 7,47 7,57 10,93 1,77 23,35 2,69-0,85 Sim Mg (cmol c dm -3 ) 0,37 2,35 2,22 3,95 0,79 35,43 1,10-0,20 Sim SB (cmol c dm -3 ) 3,75 10,44 10,54 14,63 2,47 23,40 2,21-0,93 Sim CTC (cmol c dm -3 ) 14,85 18,84 19,48 31,21 3,88 19,93 4,20 1,97 Não V% 21,31 55,87 54,33 77,28 13,67 25,16 0,87-0,83 Sim 2010 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal P (mg dm -3 ) 2,22 7,98 8,40 16,66 4,07 48,50-0,50 0,44 Sim MO (g dm -3 ) 59,47 64,25 65,43 71,09 3,62 5,54-1,27 0,23 Sim ph CaCl 2 4,64 5,12 5,17 5,86 0,32 6,14 0,12 0,57 Sim H + +Al +3 (cmol c dm -3 ) 3,91 7,06 7,12 11,41 2,14 30,06-0,71 0,26 Sim Al +3 (cmol c dm -3 ) 0,00 0,15 0,13 0,40 0,13 104,23 0,07 0,85 Sim K + (cmol c dm -3 ) 0,40 0,63 0,62 0,77 0,11 17,48-0,86-0,35 Sim Ca (cmol c dm -3 ) 5,51 8,39 8,40 11,58 1,96 23,37-1,15 0,28 Sim Mg (cmol c dm -3 ) 1,69 2,45 2,40 3,29 0,46 19,21-0,91 0,10 Sim SB (cmol c dm -3 ) 8,10 11,44 11,43 14,84 2,19 19,15-0,99 0,20 Sim CTC (cmol c dm -3 ) 13,79 18,70 18,55 22,08 1,98 10,65 0,57-0,44 Sim V% 41,61 62,95 61,78 75,18 10,42 16,87-0,84-0,46 Sim : média amostral, :desvio padrão amostral, : variância amostra, CV: coeficiente de variação (%), Med: mediana, Curt.: curtose, Assim.: assimetria, Mín: mínimo, Máx: máximo, Normal: normalidade, verificada através dos teste de Anderson Darling e Komogorov Smirnov (5% de significância). Os coeficientes de variação relacionados às variáveis MO e ph para os dois anos avaliados foram classificados como baixos, uma vez que foram inferiores a 10% (PIMENTEL-GOMES; GARCIA 2002). As variáveis CTC nos dois anos de avaliação e Potássio (K), Magnésio (Mg), soma de base (SB), capacidade de troca de cátions (CTC) e saturação por bases (V%) no ano de 2010 apresentaram CV entre 10 e 20%, apresentando

68 52 média homogeneidade. Variabilidade alta nos dados foi encontrada para Ca em 2009, e 2010, K +, SB e V% em 2009 apresentaram valores entre 20 e 30% e muito alta para as outras variáveis que apresentaram CV maior do que 30%, mostrando heterogeneidade muito alta dos dados (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). Verificou-se a inexistência de normalidade para as variáveis H + +Al +3, Al +3 e CTC no ano de 2009 (Tabela 10), sendo os outros conjuntos de dados considerados normais. Figura 14 Comparação entre as propriedades químicas do solo na projeção da copa e na entrelinha para as amostras coletadas nos anos de 2009 e Maiores valores de P na linha da cultura encontrados no ano de 2010 são justificados pela adição desse nutriente por meio da adubação. Além disso, a concentração de P na solução depende da dose adicionada, do volume de solo fertilizado, do tempo de reação do P com o solo e da sua capacidade de adsorção (fixação). Como P é um nutriente de baixa mobilidade no solo, deve ser aplicado incorporado ao solo e o mais próximo das raízes

69 53 (SENGIK, 2005). Resultados similares aos encontrados nessa pesquisa foram apresentados por Borges; Kiehl (1997). Na Figura 14 é possível verificar que, com exceção das variáveis P (2010), H+Al (2009 e 2010), Al (2009 e 2010) e MO (2010), as outras variáveis do solo apresentaram maiores valores na entrelinha quando comparados à projeção da copa, sendo que a MO, devido ao manejo adotado, deveria ser maior na entrelinha por possuir maior quantidade de MO na superfície, este fato contraria os resultados já obtidos em Menor ph, na linha da cultura, pode ser explicada pelo reduzido teor de cátions trocáveis como constatado por Cerri (1986) e Lima (1995), mas também pode estar relacionada com a aplicação de fertilizantes na cultura dos citros sob a copa. 4.3 Análise das propriedades químicas da folha Na Tabela 11 é apresentada a análise descritiva das propriedades químicas da folha para os anos de 2009 e 2010 realizados em ramos frutíferos na 3ª ou 4ª folha a partir do fruto, comparando-se os critérios de faixa de suficiência da Tabela 3 (DECHEN; CASTRO; NATCHIGALL, 2004; GRUPO PAULISTA DE ADUBAÇÃO E CALAGEM PARA CITROS, 1994). É possível verificar que os teores de N variaram de 22,75 e 46,38 g kg -1, sendo considerados adequados para o ano de 2009 e excessivo para o ano de Esses valores aproximam-se dos encontrados por Salvo (2001). Cantarella et al. (2003) relatam que altas doses de N tendem a aumentar o número de frutos e o tamanho dos mesmos. Concordando com esse fato, no ano de 2009 foi observado maiores quantidades de N na folha e maior altura e comprimento do frutos quando comparado com Os teores de P variaram de baixo a alto para os dois anos de avaliação, com variação de 0,62 e 2,30 g kg -1, aproximando-se em média dos valores encontrados por Salvo (2001). O P influencia, segundo Dechen; Castro; Natchigall (2004), na espessura da casca e na acidez. Desta forma, em 2009 foi observado teores de P com CV de 28,9% o que pode ter influenciada o aumento da variação da relação polpa/casca, ph e ATT, que em comparação com 2010 aumentaram 6,22%, 2,63% e 3,66% respectivamente. Em relação ao K foi possível verificar que os teores apresentaram-se altos em 2009 e 2010 na maioria das plantas amostradas, sendo a variação dos teores de 6,3 a 24,0 g kg 1 -. Componente importante na formação de açúcar, o K pode influenciar a acidez e o teor de SST no fruto. Desta forma, teores altos de K, segundo Quaggio; Mattos Jr. Cantarella (2006), aumentam a acidez e diminuem o teor de SST, corroborado os resultados

70 54 encontrados. Em 2009 verificou-se altos teores de K, o que contribuiu para aumentar a ATT e diminuir o teor de SST. Mattos Jr.; Quaggio; Cantarella (2005) relatam que o excesso de K pode determinar perdas na produção de laranjas, causada pelo desbalanço nutricional, pois possui relação com decréscimos de Ca e Mg, o que também ocorreu neste trabalho e pode ser observado pelos teores de Ca e Mg da Tabela 10, que são considerados baixos na maioria das plantas amostradas. Fatores como aumento do tamanho do fruto e espessura da casca, são qualidades desejadas para o mercado de frutas in natura. Verificou-se que a relação polpa/casca, mostrou valores maiores em 2010, quando verificou-se menores teores de K. Esse fato foi relatado também por Quaggio; Mattos Jr. Cantarella (2006), o que pode sugerir correlação entre esses parâmetros. Tabela 11 Análise descritiva das propriedades químicas da folha para os anos de 2009 e 2010 realizados em ramos frutíferos na 3ª ou 4ª folha à partir do fruto (3 cm) Janeiro/2009 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal N(g kg -1 ) 29,75 40,69 40,56 46, ,00 9,22 2,54-1,06 Sim P(g kg -1 ) 1,02 1,16 1,20 1,32 0,088 7,46-0,58 0,00 Sim K(g kg -1 ) 19,65 21,97 21,94 24,00 1,39 6,34-1,23-0,15 Sim Ca(g kg -1 ) 21,70 32,30 32,61 42,30 5,86 17,98-0,45 0,01 Sim Mg(g kg -1 ) 0,10 0,45 0,46 1,10 0,26 55,65 0,28 0,71 Sim Cu(mg kg -1 ) 7,00 10,50 11,20 28,00 4,35 38,82 12,70 3,26 Não Zn(mg kg -1 ) 18,00 29,00 29,55 48,00 7,14 24,17 1,39 0,73 Sim Fe(mg kg -1 ) 192,00 314,00 354,70 910,00 154,30 43,51 8,86 2,67 Não Mn(mg kg -1 ) 46,00 60,50 64,25 93,00 12,43 19,35 0,01 0,73 Sim Janeiro/2010 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal N(g kg -1 ) 22,75 24,50 24,50 27,13 1,14 4,64 0,03 0,48 Sim P(g kg -1 ) 0,62 1,13 1,21 2,30 0,35 28,91 4,34 1,43 Sim K(g kg -1 ) 6,30 16,35 16,18 22,95 4,53 28,02-0,51-0,40 Sim Ca(g kg -1 ) 14,80 32,90 32,37 40,45 5,65 17,45 4,02-1,63 Sim Mg(g kg -1 ) 0,75 1,95 1,96 2,60 0,47 24,03 0,66-0,84 Sim Cu(mg kg -1 ) 8,00 43,00 52,70 165,00 33,59 63,75 6,10 2,07 Não Zn(mg kg -1 ) 10,70 29,30 31,18 91,00 17,39 55,77 7,02 2,23 Sim Fe(mg kg -1 ) 16,00 38,00 41,60 78,00 13,41 32,25 2,65 1,24 Não Mn(mg kg -1 ) 9,00 16,00 18,40 53,00 10,01 54,39 7,13 2,36 Sim : média amostral, :desvio padrão amostral, : variância amostra, CV: coeficiente de variação (%), Med: mediana, Curt.: curtose, Assim.: assimetria, Mín: mínimo, Máx: máximo, Normal: normalidade, verificada através dos teste de Anderson Darling e Komogorov Smirnov (5% de significância). Para o Ca (Tabela 11) foi observado teores foliares baixos (Tabela 3) na maioria das plantas amostradas, variando de 14,8 e 42,3 g kg -1. O Ca é excepcionalmente problemático quando existe deficiência de K, porém isso não ocorreu neste experimento. Desta forma, o

71 55 que pode estar associado a baixos teores de Ca são frutos pequenos, deformados e sem suco. Foi observado que, no ano de 2009, os teores de Ca foram maiores e geraram frutos maiores. Salvo (2001) também encontrou teores de Ca baixos em seu experimento. Os teores de Zn e Mn foram considerados baixos na maioria das plantas avaliadas como também pode ser observado na análise estatística da Tabela 10. Deficiências destes dois micronutrientes são comuns em pomares cítricos segundo Moreira (1960), Quaggio; Piza Junior (2001) e Quaggio et al. (2003). Porém, só apresentará influência na produtividade se essa deficiência for severa, o que não é o caso. Isso normalmente acontece quando a calagem foi realizada recentemente ou na ocorrência de veranicos durante o verão. Teores foliares de Mg, quando deficiente, podem reduzir tamanho de fruto, acidez total e a vitamina C. Para os dados avaliados foram verificados teores baixos na maioria das plantas amostradas, com variação de 0,1 e 2,6 g kg -1, concordando com Salvo (2001). Analisando com o encontrado na Tabela 12, percebe-se que o ano que possuiu maior quantidade de Mg (2010) também mostrou menor fruto, ATT e Vitamina C, concordando com Dechen; Neves (1988). O Cu foi considerado alto em 2009 e muito alto em 2010, com teores variando de 8 e 165 mg kg -1. Dechen; Castro; Natchigall (2004), também encontraram valores muito altos de Cu e atribuíram isso à utilização do Cu como fungicida. Teores de toxidez de Cu podem trazer prejuízos, segundo Dechen; Neves (1988), como casca rachada mostrando a goma. Dechen; Neves (1988) também relatam que o uso de cobre no controle de doença fúngica pode ser percebido na realização da análise foliar. Analisando os teores de Fe, foram verificadas maiores variações para esse elemento quando comparados os anos de coleta, considerado alto em 2009 e baixo em 2010, sendo observada a amplitude de 16 a 910 mg kg -1 para os anos avaliados. Esse fato pode estar ligado ao excesso de adubação fosfatada, pois, segundo Primavesi et. al. (2005), esse tipo de adubação, quando não feita corretamente, pode elevar rapidamente o teor de Fe nas folhas de laranja. Fonteno (1996) afirma que o risco de toxidez do Fe, Zn e Cu, se esses estiverem presentes em quantidades significativas no substrato, podem aumentar consideravelmente quando valores de ph estiverem abaixo de 5,4. Portanto, como o ph encontrado no solo foi menor nos dois anos de avaliação, esse fato também pode ter influenciado no aumento tanto do Cu quanto do Fe em O Mn foi baixo na maioria das plantas, variando de 9 a 93 mg kg -1. A baixa quantidade de Mn pode, segundo Santos et al. (1999), estar ligada à utilização de adubação comercial não eficiente como fonte fornecedora de Mn. Mesmo considerando que as árvores analisadas pertencem a uma área pequena (1 ha), observou-se alta variabilidade nas concentrações de Cu, Fe, Mn e Zn nos dois anos

72 56 de avaliação e P e K em 2010, levando-se em consideração valores de CV entre 20 e 30% (Mn em 2009; P, K e Cu em 2010) e maiores que 30% (Cu, Fe e Zn em 2009; Fe e Mn em 2010). Para os demais nutrientes estudados, a variabilidade observada pode ser considerada adequada, apresentando valores de CV considerados homogêneos (até 10%) e com média homogeneidade (entre 10 e 20%) (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). Foram coletados também amostras em ramos sem fruto, sendo a análise estatística apresentada na Tabela 12 Tabela 12 Análise descritiva das propriedades químicas da folha para os anos de 2008, 2009 e 2010 realizados no mês de julho em ramos sem frutos Julho/2008 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal N(g kg -1 ) 19,25 24,50 24,11 29,75 3,01 12,48-0,87 0,00 Sim P(g kg -1 ) 1,06 1,23 1,26 1,82 0,17 13,78 4,73 1,82 Sim K(g kg -1 ) 18,00 22,13 21,79 24,60 1,60 7,32 0,64-0,35 Sim Ca(g kg -1 ) 26,55 40,80 40,03 46,65 4,87 12,16 1,88-1,05 Sim Mg(g kg -1 ) 3,00 5,25 5,45 7,35 0,86 15,77 3,46-0,50 Sim Cu(mg kg -1 ) 42,00 86,00 107,40 390,00 82,04 76,39 6,99 2,36 Não Zn(mg kg -1 ) 110,00 193,00 246,05 862,00 185,88 75,54 6,16 2,44 Não Fe(mg kg -1 ) 36,00 54,00 54,55 70,00 9,09 16,67-0,60-0,11 Sim Mn(mg kg -1 ) 18,00 25,50 26,25 41,00 6,38 24,31 0,18 0,82 Sim Julho/2009 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal N(g kg -1 ) 21,00 26,69 26,21 29,75 2,4 9,16-0,31-0,52 Sim P(g kg -1 ) 0,96 1,14 1,20 1,49 0,15 12,78-0,02 0,87 Sim K(g kg -1 ) 11,70 28,90 32,09 56,70 14,44 44,99-1,17 0,21 Sim Ca(g kg -1 ) 33,45 43,50 43,29 51,00 4,57 10,56-0,04-0,38 Sim Mg(g kg -1 ) 1,05 1,87 1,92 3,15 0,56 29,41-0,29 0,25 Sim Cu(mg kg -1 ) 7,00 12,00 11,90 16,00 2,84 23,91-1,06-0,04 Sim Zn(mg kg -1 ) 13,00 18,00 18,30 23,00 3,13 17,11-0,97-0,09 Sim Fe(mg kg -1 ) 148,00 242,00 257,20 372,00 63,9 24,84-0,51 0,44 Sim Mn(mg kg -1 ) 28,00 33,00 34,35 44,00 4,58 13,33-0,53 0,46 Sim Julho/2010 Mín Med Máx CV Curt Assim Normal N(g kg -1 ) 22,75 29,75 29,23 33,25 2,94 10,07 0,04-0,77 Sim P(g kg -1 ) 1,36 1,71 1,69 1,95 0,17 9,97-0,43-0,46 Sim K(g kg -1 ) 14,50 17,15 17,01 20,00 1,47 8,64 0,23 0,04 Sim Ca(g kg -1 ) 27,40 31,70 31,08 34,45 1,99 6,41-0,56-0,18 Sim Mg(g kg -1 ) 1,70 2,75 2,74 3,40 0,37 13,59 2,28-0,86 Sim Cu(mg kg -1 ) 71,00 89,50 94,75 144,00 20,13 21,25 0,37 0,93 Sim Zn(mg kg -1 ) 11,00 12,00 12,20 15,00 1,28 10,5-0,57 0,75 Sim Fe(mg kg -1 ) 266,00 345,50 370,25 582,00 93,00 25,12 0,32 1,05 Sim Mn(mg kg -1 ) 18,00 21,00 22,00 34,00 3,63 16,49 5,54 2,00 Sim * : média amostral, :desvio padrão amostral, CV: coeficiente de variação (%), Med: mediana, Curt.: curtose, Assim.: assimetria, Mín: mínimo, Máx: máximo, Normal: normalidade, verificada através dos teste de Anderson Darling e Komogorov Smirnov (5% de significância).

73 57 A primeira análise química foliar foi realizada no ano de 2008 (Tabela 11). Neste ano não ocorreu colheita na área; desta forma, a análise foliar deste ano será utilizada para verificação da evolução nutricional temporal. Como os dados da Tabela 12 foram coletados em ramos não-frutíferos, utilizaram-se as faixas de suficiência proposta para ramos sem fruto (Tabela 3), relacionados a teores adequados. Assim, verificou-se que: a) Nitrogênio: Os teores foliares de N foram adequados para a maioria das amostras avaliadas para os três anos, variando de 19,25 a 33,25 g kg -1, sendo maior para o ano de b) Fósforo: Os teores foliares de P apresentaram-se adequados para a maioria das árvores amostradas considerando os três anos de avaliação, com uma variação de 0,96 a 1,95 g kg -1 ; c) Potássio: Os teores foliares de K apresentaram-se de altos a excessivos na maioria das plantas amostradas. A variação dos teores foi de 11,70 a 56,70 g kg -1. d) Cálcio: Para este nutriente, os teores foliares foram baixos para o ano de 2010 e de adequados a altos para 2009 e de baixos a adequados para o ano de 2008, variando de 26,55 a 51,00 g kg -1 ; e) Magnésio: Os teores foliares de Mg apresentaram uma variação de 1,05 a 7,35 g kg -1, para os três anos de avaliação; assim, as amostras variaram de baixo a excessivo. f) Cobre: Os teores foliares de Cu foram considerados de adequados a excessivos, com teores variando de 7 a 390 mg kg -1, devido à aplicação do nutriente via foliar, conforme já relatado anteriormente. No ano de 2008 foram observados os maiores valores e apresentaram a maior variação entre os nutrientes avaliados, apresentando um CV de 76,4% (heterogêneo) (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). g) Zinco: Os teores foliares variaram de baixos a excessivos (11 e 862 mg kg -1 ), apresentando maiores valores para o ano de 2008, e um CV de 75,5%, classificando os dados como heterogêneo (PIMENTEL-GOMES; GARCIA, 2002). h) Ferro: Os teores foliares de Fe variaram de baixo a excessivo. A variação dos teores foi de 36 e 582 mg kg -1 mg kg -1 para os anos avaliados; i) Manganês: Para este nutriente (Mn), os teores foliares variaram de baixos a adequados, com os teores de 18 a 44 mg kg -1. Para melhor visualização, na Figura 15 são apresentados os gráficos comparativos das diferenças nos teores foliares de amostragem em ramos com fruto (janeiro) e ramos sem fruto (julho). Pela Figura 15 é possível verificar que, para as amostragens de folhas realizadas nos meses de janeiro, com exceção dos nutrientes N, Zn e Mn, os outros apresentaram valores menores, quando comparados a ramos não-frutíferos (julho). Esse fato concorda

74 58 parcialmente com Dechen et al. (2001). O autor mostra que os nutrientes N, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn e Zn, quando analisado em ramos sem frutos, precisam apresentar teores maiores para serem considerados adequados quando comparados com ramos com frutos. Isso se deve à maior quantidade de nutriente que está sendo retirado nessa fase, tendendo a apresentar menores quantidades. Figura 15 Comparação das diferenças nos teores foliares de amostragem em ramos com fruto (janeiro) e ramos sem fruto (julho). 4.4 Análise de Correlação Produtividade O grau de correlação linear entre a variável produtividade e as propriedades químicas do solo, da folha e os parâmetros de qualidade do fruto foi determinada utilizandose a análise de correlação linear de Pearson para os anos de 2009 e Entretanto, devido à grande quantidade de interações, estão apresentados na Figura 16 e 17 somente as correlações classificadas como fraca (0,2 a 0,4), média (0,4 a 0,6), forte (0,6 a 0,8) e fortíssima (0,8 a 1). A tabela com todas as interações pode ser observada no anexo 1 para o ano de 2009 e anexo 2 para o ano de 2010.

75 2010 Pearson correlação linear de Person nos dois anos de avaliação. correlação linear de Person em um dos anos de avaliação. Figura 16 Correlação de Pearson entre a variável produtividade e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 a 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em ramos não-frutíferos (julho) de 2009 e De acordo com a Figura 16, avaliando o ano de 2009 verifica-se que o número de variáveis que apresentam correlação linear de Pearson significativa com a produtividade é maior se comparado com É importante ressaltar que para o ano de 2009, as propriedades do solo MO, V%, SB, CTC, Mg, K, P, H+Al e Al apresentaram correlação significativa com a produtividade; porém, no ano de 2010 esse fato não foi observado.

76 60 Assim, Ca, P, Mg, CTC, V%, MO e a SB, apresentaram correlação significativa e positiva com a produtividade no ano de 2009 (quando a variável aumenta a produtividade aumenta), enquanto H+Al e Al apresentaram correlação significativa e negativa. Esse fato mostra que quando esses elementos aumentam a produtividade diminui, esse fato é justificado pela aplicação de calcário no ano de Em relação a propriedades químicas da folha, foi observado que somente o N e o Cu apresentaram correlação significativa em Os dois nutrientes também apresentaram correlação significativa em O Cu apresentou correlação negativa de r=-0,211 (2009) e r=-0,298 (2010), mostrando que quanto menor a quantidade de Cu na folha maior a produtividade. Não foram encontradas ligações diretas entre o Cu e a produtividade na literatura; porém, segundo Dechen; Castro; Natchigall (2004), laranjeiras com teores adequados de Cu são menos suscetíveis a doenças fúngicas. Já o N determinado na folha mostrou uma correlação linear positiva para os dois anos de amostragem. Desta forma, quanto maior a quantidade de N presente na folha, melhor a produtividade, devido ao N estar diretamente ligado ao crescimento das plantas e, portanto, deficiências desse nutriente reduzirem o número e o tamanho dos frutos. Com relação às propriedades químicas e físicas do fruto, foi observado que a relação polpa/casca, apesar de apresentar correlação significativa nos dois anos de avaliação, mostrou-se positiva em 2009 (r=0,309) e negativa em 2010 (r=-0,552), não apresentando dessa forma definição quanto à relação com a produtividade. Já os SST mostraram correlações positivas tanto em 2009 (r=0,552) quanto em 2010 (r=0,390) Assim, quanto maior a produtividade, maior a quantidade de açúcar existente no fruto. Para uma melhor avaliação das correlações existentes, foi também realizada a correlação não-paramétrica de postos de Spearman (ρ) para os dados analisados, utilizando a produtividade com variável principal podendo ser verificado na Figura 17, sendo a tabela com todas as interações encontradas nos anexo 3 para o ano de 2009 e 4 para o ano de Com relação à correlação de Spearman, os resultados apresentaram similaridade à correlação linear de Pearson (Figura 16). Porém, como observado na Figura 17, algumas variáveis a mais apresentaram correlação de postos significativa. Isso pode estar relacionado a alguns conjuntos de dados apresentarem melhores resultados através da estatística não-paramétrica. Através desta análise foi possível observar que o P apresentou correlação significativa nos dois anos de avaliação, sendo que havia apresentado correlação linear de Pearson significativa somente no ano de Não foi relatado anteriormente ligações entre o P do solo e a produtividade; porém, Dechen; Castro; Natchigall (2004) relatam que a falta desse elemento pode reduzir o crescimento das plantas, como foi

77 2010 Spearman verificado valores positivos de ρ=0,301 para o ano de 2009 e ρ=0,285 para o ano de Conclui-se que esse elemento pode ter diminuído a produção quando em deficiência. A CTC apresentou correlação positiva (ρ=0,256) em 2009 e negativa (ρ=-0,371) em 2010 com a produtividade, não definindo resultados conclusivos. correlação linear de Person nos dois anos de avaliação. correlação linear de Person em um dos anos de avaliação. Figura 17 Correlação de Spearman entre a variável produtividade e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 e 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e 2010.

78 62 Analisando a correlação para as propriedades da folha, verificou-se que o Cu apresentou correlações negativas (ρ=-0,252 e ρ=-0,281) para os anos de 2009 e Correlação negativa para essa variável também foi verificado através da correlação de Pearson. As propriedades relacionadas à qualidade dos frutos apresentaram-se melhores correlacionadas com a produtividade, conforme pôde ser visualizado nas Figuras 16 e 17. Desta forma, as variáveis peso e comprimento, estão diretamente relacionadas à produtividade e apresentaram como era esperado correlação significativa e positiva, porém as mesmas não apresentaram-se correlacionadas linearmente. Rufini; Ramos (2002) e Farias et al (2003) encontraram correlação positiva entre o tamanho do fruto e a produtividade. As variáveis SST e SST/ATT também apresentaram correlação de Spearman significativa e positiva para os dois anos de avaliação, confirmando o que foi apresentado na analise descritiva. Já a relação polpa/casca apresentou correlação positiva em 2009 e negativa em 2010, não mostrando resultado conclusivo Relação Sólidos Solúveis totais por Acidez total titulável Um fator importante para avaliação de qualidade de fruto e ponto de colheita é a relação entre relação SST/ATT. Desta forma, essa variável foi submetida a análise de correlação linear com todas as outras variáveis obtidas na área de estudo, apresentado na Figura 18 as correlações classificadas como fraca (0,2 a 0,4), média (0,4 a 0,6), forte (0,6 a 0,8) e fortíssima (0,8 à 1). Através da correlação linear de Pearson, foi possível verificar que a produtividade apresentou correlação linear positiva e significativa com SST/ATT para os anos de 2009 (r=0,334) e 2010 (r=0,298). Assim, quanto maior o SST/ATT, maior a produtividade. O ph do fruto também mostrou correlação positiva com SST/ATT em 2009 (r=0,459) e 2010 (r=0,746), quanto maior o ph no fruto, maior o grau de equilíbrio entre os teores de açúcares e ácidos orgânicos do fruto. As propriedades relacionadas à folha mostraram que Zn apresentou correlação negativa (r=-0,213) em 2009 e positiva (r=0,286) em 2010, não apresentando; desta forma; resultados conclusivos. O mesmo aconteceu com o K; porém, a correlação mostrou-se positiva em 2009 (r=0,386) e negativa em 2010 (r=-0,285). Já para Mg, a correlação foi negativa para os dois anos de avaliação 2009 e 2010 (r=-0,449 e r=-0,286, respectivamente). Assim, quanto menor Mg, maior é a produção; porém, de acordo com Dechen; Castro; Natchigall (2004), a deficiência de Mg reduz a

79 2010 Pearson produção. O Mg possui influência direta sobre a fotossíntese, pois segundo Sengik (2005), compõe a molécula de clorofila, que dá a cor verde às plantas e, por consequência, influencia também o ºBrix, podendo, dessa forma, reduzir a qualidade e a produtividade. correlação linear de Person nos dois anos de avaliação. correlação linear de Person em um dos anos de avaliação. Figura 18 Correlação de Pearson entre a variável SST/ATT e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 a 1 (de fraca a forte, respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e 2010.

80 2010 Spearman Os dados também foram submetidos à análise de correlação de Spearman (ρ), e os resultados estão apresentados na Figura 19. Verifica-se que ρ mostrou-se significativo e positivo para produtividade (ρ=0,410 em 2009 e ρ=0,256 em 2010), como foi apontado também pelo coeficiente linear de Pearson (Figura 18). correlação linear de Spearman nos dois anos de avaliação. correlação linear de Spearman em um dos anos de avaliação. Figura 19 Correlação de Spearman entre a variável SST/ATT e as variáveis relacionadas ao solo, folha e fruto, correlações 0,2 à 1 (de fraca a forte respectivamente) para a população avaliada em julho de 2009 e 2010.

81 65 Para as propriedades da folha, o Mg apresentou correlação negativa com SST/ATT sendo ρ=-0,337 para 2009 e positiva ρ=0,558 para Como já havia sido observado na correlação de Pearson o Zn (ρ=0,323 (2009), ρ=-0,255 (2010)) e o K (ρ=-0,273 (2009), ρ=-0,388 (2010)), não apresentaram resultados conclusivos. Em relação às propriedades do fruto foi observado que o ph, também, mostrou correlação positiva com SST/ATT em 2009 (ρ=0,579) e 2010 (ρ=0,397), conforme já visualizado com a correlação de Pearson. As variáveis não destacadas nas Figuras 18 e 19 embora apresentassem correlação positiva ou negativa significativa, foram verificadas especificamente para um dos anos de avaliação. As variáveis não encontradas nos gráficos não apresentaram correlação significativa. 4.5 Definição da norma DRIS para cultura da laranja (Monte Parnaso) A média ponderada da taxa de acúmulo de um nutriente em relação às taxas de acúmulo de todos os demais nutrientes, em números de desvio padrão, foi obtida utilizando a análise foliar de 2009 e 2010, nas duas épocas de amostragem, com e sem ramos frutíferos (janeiro e julho, respectivamente). Desta forma, os índices DRIS e a ordem de exigência da concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos em 2009 é apresentada na Tabela 13 e indica que os nutrientes mais limitantes foram ID Mg (35%), ID Ca (20%), ID P (15%), ID Mn (10%). A Tabela 14 mostra a ordem de exigência da concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos não-frutíferos em 2009 e indica que a ordem de limitação dos nutrientes mais requeridos foi ID N e ID P (25%), ID K e ID Ca (25%), e ID Mg (10%) para amostras coletadas em julho de 2009, em ramos não-frutíferos, ponderando as amostras que apresentaram níveis em excesso. Deficiência no ID Ca e ID Mg, também verificados por Salvo (2001), em plantas com ausência de CVC (clorose variegada do citros), para pomares comerciais de laranjeira Pera enxertada em limão Cravo.

82 Tabela 13 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos (janeiro) de 2009 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Ordem de exigência 1 2,85-12,79-10,72-12,11-2,75 15,92 4,54 0,67 14,01 P>Ca>K>Mg>Fe>N>Zn>Mn>Cu 2-2,31-14,40 18,63-11,43-6,06 16,01-1,27 4,34-3,32 P>Ca>Mg>Mn>N>Zn>Fe>Cu>K 3 1,13 2,87 4,42-20,02 8,50 9,09-1,53 9,72-20,18 Mn>Ca>Zn>N>P>K>Mg>Cu>Fe 4 23,15 9,15 16,05-23,63-39,41 4,48 1,04 12,10 4,05 Mg>Ca>Zn>Mn>Cu>P>Fe>K>N 5 0,81 11,68-3,48-6,56 6,23 5,54-5,01-0,64-6,08 Ca>Mn>Zn>K>Fe>N>Cu>Mg>P 6 19,22-12,87 9,26-8,48-20,91 9,39 1,37 6,28-5,14 Mg>P>Ca>Mn>Zn>Fe>K>Cu>N 7 7,98-5,88 13,89-5,38-0,92-2,93-1,93 2,12-6,27 Mn>P>Ca>Cu>Zn>Mg>Fe>N>K 8 1,07 6,40-12,83 4,76 9,29-6,89-2,42-2,73 10,77 K>Cu>Fe>Zn>N>Ca>P>Mg>Mn 9-4,51-13,66 0,34-0,16 3,65-0,54 5,64-10,28 18,10 P>Fe>N>Cu>Ca>K>Mg>Zn>Mn 10-0,15-1,95 10,20-7,56-13,29 0,25 4,27-3,01 12,10 Mg>Ca>Fe>P>N>Cu>Zn>K>Mn 11 10,06-2,43 5,23 4,44-1,46-10,71-2,01-0,78 2,21 Cu>P>Zn>Mg>Fe>Mn>Ca>K>N 12 2,32 4,39 8,08 15,43-21,43-1,65-1,69 3,29-8,69 Mg>Mn>Zn>Cu>N>Fe>P>K>Ca 13 11,61 10,99 11,15-13,37 3,00 2,00-7,88-2,13-10,72 Ca>Mn>Zn>Fe>Cu>Mg>P>K>N 14-18,54 3,85 7,23-4,87-4,40-13,33 4,70 11,93 24,36 N>Cu>Ca>Mg>P>Zn>K>Fe>Mn 15 8,85 2,91 16,22 0,38-21,64 8,69-6,93-0,58 2,67 Mg>Zn>Fe>Ca>Mn>P>Cu>N>K 16-11,87-0,85-1,36-13,56-23,26 49,98 3,70-10,51-5,39 Mg>Ca>N>Fe>Mn>K>P>Zn>Cu 17 7,78-6,28 15,00 15,33-12,16 3,93-10,46 1,56-2,26 Mg>Zn>P>Mn>Fe>Cu>N>K>Ca 18 14,76 5,15-6,36-15,15 2,08 13,89-5,85-1,54-2,37 Ca>K>Zn>Mn>Fe>Mg>P>Cu>N 19 31,34 8,33 15,05-25,00-17,63-0,05-8,76 15,05-1,69 Ca>Mg>Zn>Mn>Cu>P>K>Fe>N 20 10,37 7,53 4,75-13,66 23,23 14,27-19,76 6,33-18,37 Zn>Mn>Ca>K>Fe>P>N>Cu>Mg 66 Tabela 14 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramo não frutíferos (julho) de 2009 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Ordem de exigência 1-4,14-14,44-25,11 0,90 31,31 9,58 1,70 0,31-3,80 K>P>N>Mn>Fe>Ca>Zn>Cu>Mg 2-12,23-1,74-16,74 10,84 19,83 9,44-4,09-0,37-1,26 K>N>Zn>P>Mn>Fe>Cu>Ca>Mg 3 7,50 20,47 0,32-14,49 2,04-7,78-1,86 3,99-12,08 Ca>Mn>Cu>Zn>K>Mg>Fe>N>P 4 1,99 11,77-6,84-23,25-8,24 15,07 4,50 1,80-5,16 Ca>Mg>K>Mn>Fe>N>Zn>P>Cu 5-24,04-6,88-21,85 10,54 12,77 5,85 8,47 5,00 3,02 N>K>P>Mn>Fe>Cu>Zn>Ca>Mg 6-21,44-17,22-5,30 11,68 15,34 17,56-2,68-1,64 10,10 N>P>K>Zn>Fe>Mn>Ca>Mg>Cu 7-3,47 1,74-23,15-0,52-16,45 20,79 8,79 10,08-8,27 K>Mg>Mn>N>Ca>P>Zn>Fe>Cu 8 4,39-4,30 0,49 8,39 12,18-17,16-2,60 2,33 2,50 Cu>P>Zn>K>Fe>Mn>N>Ca>Mg 9-4,94-7,94-3,75 11,65 3,63-3,10 0,50-0,69 7,62 P>N>K>Cu>Fe>Zn>Mg>Mn>Ca 10-11,86-3,23 1,60-1,25 20,45 11,88-6,51-3,07-4,32 N>Zn>Mn>P>Fe>Ca>K>Cu>Mg 11-15,71 6,43-3,85-13,08 7,38 18,76-0,44-14,88 13,84 N>Fe>Ca>K>Zn>P>Mg>Mn>Cu 12-6,95-8,23 2,94-5,56-17,85 28,05 3,96-5,64 1,96 Mg>P>N>Fe>Ca>Mn>K>Zn>Cu 13 4,22-6,32 13,41-0,42 13,25-6,98-7,60 7,02-7,26 Zn>Mn>Cu>P>Ca>N>Fe>Mg>K 14-13,79-15,97 10,60-5,92-1,18 16,77 2,95-9,35 13,45 P>N>Fe>Ca>Mg>Zn>K>Mn>Cu 15-16,80-5,52 15,44 2,83-8,70 20,52-3,31 4,89-7,50 N>Mg>Mn>P>Zn>Ca>Fe>K>Cu 16-6,86 7,18 10,85-1,68-26,34 26,64-3,83-9,07 4,89 Mg>Fe>N>Zn>Ca>Mn>P>K>Cu 17-0,70-13,11 19,26-9,87 2,32 25,52-7,44-9,22-4,31 P>Ca>Fe>Zn>Mn>N>Mg>K>Cu 18 6,35-20,30 18,99-16,52 2,14 26,36-11,09-0,89 13,41 P>Ca>Zn>Fe>Mg>N>Mn>K>Cu 19-7,20-13,67 24,75 3,01 2,85 1,44-7,53 11,15-1,67 P>Zn>N>Mn>Cu>Mg>Ca>Fe>K 20-7,23-3,40 14,68-12,24 13,88 4,84-6,46-5,08 10,47 Ca>N>Zn>Fe>P>Cu>Mn>Mg>K

83 67 Entre os macronutrientes, o ID N, ID P e ID K variaram de negativo a positivo para as duas épocas de amostragem, havendo limitação na maioria das árvores. Assim, também observou-se maior amplitude do ID N em janeiro e dos índices ID P e ID K em julho (Tabela 15). Salvo (2001) encontrou em seu experimento ID N, ID P e ID K positivos para a maioria das amostras avaliadas, concluindo que não havia limitação desses nutrientes na área em estudo, resultado que diverge do encontrado por este estudo. Verificou-se que o ID Ca (Tabelas 13 e 14) apresentou-se na maioria dos casos negativos, com valores de -25,00 a 15,43 (janeiro) e -23,25 a 11,68 (julho), evidenciando a limitação deste macronutriente, concordando com os valores observador por Salvo (2001). Tabela 15 Resumo dos índices DRIS nas folhas coletadas em ramo com e sem frutos (janeiro e julho) de 2009 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Minimo -18,54-14,4-12, ,41-13,33-19,76-10,51-20,18 Janeiro Média 5,80 0,11 6,04-7,03-6,47 5,87-2,51 2,06-0,11 Máximo 31,34 11,68 18,63 15,43 23,23 49,98 5,64 15,05 24,36 Minimo -24,04-20,3-25,11-23,25-26,34-17,16-11,09-14,88-12,08 Julho Média -6,65-4,73 1,34-2,25 4,03 11,20-1,73-0,67 1,28 Máximo 7,50 20,47 24,75 11,68 31,31 28,05 8,79 11,15 13,84 Com relação aos micronutrientes, os índices ID Fe e ID Mn variaram de -10,51 a 15,05 e -20,18 a 24,36, respectivamente (Tabelas 13 e 15), predominando valores negativos, indicando limitação por estes nutrientes em algumas árvores. Verificou-se que, em janeiro, as maiores amplitudes foram obtidas com os índices ID Cu (-13,33 a 49,98) e ID Mg (-39,41 a 23,23), conforme pode ser observado na Tabela 15. Em julho observou-se que as mesmas variáveis possuíram maior amplitude ID Mg (-20,18 a 24,36) e ID Cu (-17,16 a 28,05); porém, o ID K (-25,11 a 24,75) também apresentou maior amplitude entre os índices DRIS calculados em ramos não-frutíferos (Tabela 15). Na Tabela 16 apresentam-se os Índices DRIS e a ordem de limitação de nutrientes para folhas coletadas em ramos frutíferos no ano de Pela Tabela 16 pode-se observar que os índices DRIS, para população avaliada em janeiro apresentou como nutrientes mais limitantes ID K (35%), ID Mg (20%), ID P (15%), ID Mn (10%), conforme pode ser também observado nas Figuras 20 e 21. Na Tabela 20 são apresentados os índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramo não-frutíferos (julho) de Referente a amostras coletadas em ramos não-frutíferos para o ano de 2010, verificase que o ID K foi o mais limitante em todas as amostras coletadas (100%) no mês de julho de A variação foi de -122,03 à 4,95 (Tabela 21), podendo ser confirmado através do gráfico da Figura 20.

84 Tabela 16 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos (janeiro) no ano de 2010 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Ordem de exigência 1-5,66 2,10-22,94 3,26 8,18 3,12 6,10-11,77 7,63 K>Fe>N>P>Cu>Ca>Zn>Mn>Mg 2-8,28-4,47-14,83-5,27-2,24 12,43 5,03 18,63 3,85 K>N>Ca>P>Mg>Mn>Zn>Cu>Fe 3-4,11 3,11 4,95-2,61 5,89-12,90 4,42-12,97 6,50 Fe>Cu>N>Ca>P>Zn>K>Mg>Mn 4-6,79 23,53-7,81-9,98 0,54 14,37-3,20-9,70-7,88 Ca>Fe>Mn>K>N>Zn>Mg>Cu>P 5-1,30-16,48-1,92-8,52-2,97 10,60 7,27-2,75 14,86 P>Ca>Mg>Fe>K>N>Zn>Cu>Mn 6 4,33-3,41 3,34-3,38-5,81 5,64-0,12 0,48-2,61 Mg>P>Ca>Mn>Zn>Fe>K>N>Cu 7-3,71-12,38-2,06 1,45-13,77 44,30-5,57-0,60 0,58 Mg>P>Zn>N>K>Fe>Mn>Ca>Cu 8 0,09-0,02-1,44 4,32-8,50 7,81-0,95 2,69-5,00 Mg>Mn>K>Zn>P>N>Fe>Ca>Cu 9 13,10-7,15-6,75 7,31 1,75 6,53-5,13-0,05-6,87 P>Mn>K>Zn>Fe>Mg>Cu>Ca>N 10 15,95-2,88-16,17 0,32-9,18 18,77-3,28 8,82-9,93 K>Mn>Mg>Zn>P>Ca>Fe>N>Cu 11 44,30 2,71-19,66 2,05-9,83-20,55 0,45-6,71 17,55 Cu>K>Mg>Mg>Fe>Zn>Ca>P>N 12-10,36-18,64-27,02-7,19-31,31 17,03 25,37 17,13 28,43 Mg>K>P>N>Ca>Cu>Fe>Zn>Mn 13 4,79-14,55-9,69 11,99 9,20 6,66-1,90-5,20-3,64 P>K>Fe>Mn>Zn>N>Cu>Mg>Ca 14-0,08-11,70-19,52 7,20 9,98 5,45 2,58 3,24 3,31 K>P>N>Zn>Fe>Mn>Cu>Ca>Mg 15 21,14-10,29-16,04 20,72 5,30-10,85-5,24 9,70-4,86 K>Cu>P>Zn>Mn>Mg>Fe>Ca>N 16 3,72-5,61-26,48 20,34 11,56 5,65-2,16 0,44-17,75 K>Mn>P>Zn>Fe>N>Cu>Mg>Ca 17 4,56-3,77-5,05 15,02 1,82 5,40-6,78 2,08-8,17 Mn>Zn>K>P>Mg>Fe>N>Cu>Ca 18 11,75-5,86-16,81 10,12 17,71 10,41-9,67 5,04-20,92 Mn>K>Zn>P>Fe>Ca>Cu>N>Mg 19 5,00 0,74 1,79 7,17-1,61 27,50-13,28-11,23-11,66 Zn>Mn>Fe>Mg>P>K>N>Ca>Cu 20 2,94-11,36-21,91-0,94 14,99 10,66-0,08 20,00-17,12 K>Mn>P>Ca>Zn>N>Cu>Mg>Fe Tabela 17 Índices DRIS e a ordem de exigência de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramo não frutíferos (julho) de 2010 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Ordem 1-36,15 21,01-104,17-11,47 24,22 143,44-9,65-7,04-30,37 K>N>Mn>Ca>Zn>Fe>P>Mg>Cu 2 0,93 16,03-80,13-38,92 0,50 175,53-24,46-13,94-35,16 K>Ca>Mn>Zn>Fe>Mg>N>P>Cu 3-0,66 14,07-100,80-17,78 0,64 146,55-11,33-15,30-22,20 K>Mn>Ca>Fe>Zn>N>Mg>P>Cu 4 2,60 10,42-90,77-35,52 10,75 168,05-21,51-8,00-36,88 K>Mn>Ca>Zn>Fe>N>P>Mg>Cu 5-10,94-6,04-116,56-20,68 3,01 193,46-13,10-7,77-24,20 K>Mn>Ca>Zn>N>Fe>P>Mg>cu 6-8,54 17,36-94,45-34,61 7,07 163,93-18,99-13,98-11,02 K>Ca>Zn>Fe>Mn>N>Mg>P>Cu 7-10,80 20,96-85,48-31,38-5,83 163,58-10,05-19,25-42,39 K>Mn>Ca>Fe>N>Zn>Mg>P>Cu 8-15,17 22,51-106,62-19,22 9,78 177,83-19,49-20,91-38,90 K>Mn>Fe>Zn>Ca>N>Mg>P>Cu 9-30,65 33,12-112,35-14,37 5,22 152,95-7,29-11,78-28,56 K>N>Mn>Fe>Ca>Zn>Mg>P>Cu 10-9,83 12,09-97,29-13,12 4,35 163,16-19,81-8,02-31,15 K>Mn>Zn>Ca>N>Fe>Mg>P>Cu 11-8,20 26,00-98,25-14,69 6,71 140,01-16,68-17,00-18,62 K>Mn>Fe>Zn>Ca>N>Mg>P>Cu 12 5,49 24,78-98,73-14,24-36,74 154,65-10,84-10,25-14,86 K>Mg>Mn>Ca>Zn>Fe>N>P>Cu 13-9,67 18,07-96,67-5,96 11,48 141,32-17,92-14,94-29,64 K>Mn>Zn>Fe>N>Ca>Mg>P>Cu 14-27,92 34,63-105,21-15,08 26,50 168,35-26,89-12,74-43,79 K>Mn>N>Zn>Ca>Fe>Mg>P>Cu 15-13,98 13,77-99,34-12,93 13,60 156,17-17,05-9,76-36,83 K>Mn>Zn>N>Ca>Fe>Mg>P>Cu 16-33,84 25,25-97,64-28,66 13,08 154,54-7,62-14,51-22,08 K>N>Ca>Mn>Fe>Zn>Mg>P>Cu 17-7,80 5,56-95,23-2,71-0,19 144,94-16,23-11,00-11,53 K>Zn>Mn>Fe>N>Ca>Mg>P>Cu 18-4,55 3,99-115,70-19,00-9,90 184,19-14,15-3,79-17,31 K>Ca>Mn>Zn>Mg>N>Fe>P>Cu 19-3,12 18,62-91,13-23,24 7,84 155,68-21,22-8,25-36,03 K>Mn>Ca>Zn>Fe>N>Mg>P>Cu 20-14,82-12,76-122,03-28,77 19,06 157,13 1,37-14,16 12,99 K>Ca>N>Fe>P>Zn>Mn>Mg>Cu 68

85 69 De acordo com as avaliações das normas DRIS para o pomar de laranjas Monte Parnaso, verifica-se que ao considerar os anos de avaliação, percebe-se que os índices DRIS apontaram desordens nutricionais ligadas a prováveis deficiências e excessos de nutrientes, pois variaram de valores positivos a negativos para quase todos os nutrientes avaliados, e negativos para ID K, ID Ca e ID Mg na amostragem de julho de 2010, onde também percebeu-se um teor excessivo do cobre. A utilização de mapeamento, para a visualização da variabilidade espacial dos nutrientes, facilita a tentativa de homogeneizar as deficiências e excessos visualizados pelo sistema de diagnose e recomendação. Tabela 18 Resumo dos índices DRIS nas folhas coletadas em ramo com e sem frutos (janeiro e julho) de 2010 N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn Minimo -10,36-18,64-27,02-9,98-31,31-20,55-13,28-12,97-20,92 Janeiro Média 4,57-4,82-11,30 3,67 0,09 8,40-0,31 1,36-1,69 Máximo 44,30 23,53 4,95 20,72 17,71 44,3 25,37 20,00 28,43 Minimo -36,15-6,04-116,56-38,92-36,74 140,01-26,89-20,91-43,79 Julho Média -11,73 17,48-99,29-19,66 4,85 160,44-16,01-12,01-27,97 Máximo 5,49 34,63-80,13-2,71 26,50 193,46-7,29-3,79-11,02 Verificou-se que em janeiro as maiores amplitudes foram obtidas com os índices ID Cu (-20,55 a 44,30) e ID N (-10,36 a 44,30), conforme pode ser observado na Tabela 18. Em julho observou-se que o ID Cu (140,01 a 193,46) possuiu grande amplitude, sendo esse intervalo positivo (excesso do nutriente); porém, o ID Mg (-36,74 a 26,50) foi o que apresentou maior amplitude entre os índices DRIS calculados em ramos não-frutíferos (Tabela 18). O resultado das análises para os macronutrientes mostram que o equilíbrio só existe quando a concentração de todos os nutrientes apresenta-se adequados na área, o que é difícil acontecer quando se trabalha com dados que não se tem controle dos fatores externos. Avaliando os dados, percebe-se que para amostragem realizada em julho 2010, tanto o Cu quanto o P apresentaram valores elevados, comparando as quatro amostragens realizadas na área. Esse fato acabou desequilibrando todos os outros nutrientes, propondo uma investigação diferenciada para essa época de amostragem, a fim de reduzir o risco de aplicações não condizentes com o real. De maneira geral, os índices apresentaram-se próximos tanto em relação à época de amostragem quanto à localização espacial dos pontos dentro da área, mostrando que em relação à faixa de suficiência, desconsiderando alguns valores elevados, os resultados apresentaram-se melhor equilibrados, utilizando o sistema de diagnose e recomendação. Para uma melhor visualização foram construídos gráficos mostrando a evolução de cada índice DRIS, em cada amostra (1 a 20) nos diferentes períodos de coleta (janeiro (2009 e 2010) e julho (2009 e 2010)) (Figuras 20 e 21).

86 70 Para os índices ID N, ID K e ID Ca (Figura 20), os valores relacionados a julho de 2010 apresentaram-se menores e mais limitantes quando comparados às outras épocas de coletas de dados e maior para o ID P. Verificou-se que para o ID Mg não foram observadas grandes diferenças nos quatro períodos de amostragem. Avaliando em média os índices DRIS, verifica-se que existe a tendência dos mesmos ao valor 0, ou seja, equilíbrio nutricional isso pode ser melhor visualizado com as Figuras 20 e 21. Porém, esse comportamento é desestruturado quando se tem dentro do conjunto de dados, situações como a verificada no ID K e ID Cu da Figura 20 e 21, respectivamente, que desequilibram seriamente a estrutura nutricional da área. Figura 20 Evolução temporal dos Índices DRIS para macronutrientes durante os anos de 2009 e Quando avaliados os micronutrientes (Figura 21) observa-se que ID Zn, ID Fe e ID Mn relacionados a julho de 2010 apresentaram-se menores e mais limitantes, enquanto o

87 71 nutriente ID Cu apresentou-se em excesso e com maiores valores quando comparados às outras épocas de amostragem. As Equações de regressão para os Índices DRIS (y) em função do teor de nutriente (x) para diferentes épocas de amostragem estão apresentados na Tabela 19. Baseado nas relações obtidas entre os índices DRIS e as concentrações dos nutrientes como critério de seleção da melhor época de coleta de amostra de folha, para realização dos cálculos do método DRIS na cultura da laranja, verificou-se que as equações mostraram que as folhas coletadas do mês de julho, após a colheita, sendo normalmente realizado para laranjeira Monte Parnaso no mês janeiro, além de apresentarem, para a maioria dos nutrientes, um melhor coeficiente de determinação. Analisando os gráficos apresentados nos anexos 07 e 08 (2009) e 09 e 10 (2010), visualmente apresentaram um melhor ajuste em torno da linha de tendência. Figura 21 Evolução temporal dos Índices DRIS para os micronutrientes durante os anos de 2009 e A utilização da produtividade na escolha dos melhores conjuntos de dados para população de referência no cálculo do índice DRIS proporcionou um questionamento quanto à utilização somente desse parâmetro. Desta forma, além da produtividade foi verificada a relação existente entre os SST/ATT (propriedade ligada à qualidade do fruto) e o IBN, com a finalidade de analisar a associação existente entre essas variáveis. Para isso, foram construídas equações de regressão (Figura 22), sendo o resumo apresentado na Tabela 20.

88 Tabela 19 Equações de regressão para os Índices DRIS (y) em função do teor de nutriente (x) para diferentes épocas de amostragem Janeiro/2009 Julho/2009 R 2 R 2 ID N y = 0,10x 2-5,049x + 43,83 0,839 y = 2,989x - 84,98 0,629 ID P y = -173,6x x - 322,9 0,573 y = -1,98x ,81x - 78,32 0,762 ID K y = -1,252x ,60x - 696,6 0,591 y = -0,015x 2 + 2,04x - 45,05 0,976 ID Ca y = 0,025x 2 + 0,111x - 39,06 0,895 y = 1,904x - 84,69 0,720 ID Mg y = -35,14x ,92x - 39,66 0,953 y = -4,97x ,17x - 60,95 0,946 ID Cu y = 4,207x - 39,85 0,823 y = -0,34x ,37x - 85,30 0,950 ID Zn y = -0,027x 2 + 2,41x - 48,70 0,703 y = 0,046x 2-0,161x - 14,80 0,766 ID Fe y = -0,015x + 7,563 0,123 y = 0,008x 2-0,286x + 38,93 0,165 ID Mn y = -0,006x 2 + 1,69x - 82,12 0,838 y = 1,629x - 54,70 0,854 Janeiro/2010 Julho/2010 R 2 R 2 ID N y = 0,413x 2-14,00x + 99,60 0,344 y = 3,923x - 126,5 0,941 ID P y = 21,03x 2-43,51x + 14,60 0,64 y = -38,89x ,0x - 203,0 0,941 ID K y = 0,138x 2-2,617x - 7,980 0,632 y = 6,833x - 216, ID Ca y = 0,057x 2-2,844x + 33,46 0,172 y = 4,648x - 164,5 0,858 ID Mg y = 16,33x - 31,85 0,454 y = 35,29x - 90,97 0,954 ID Cu y = -0,001x 2 + 0,690x - 20,78 0,897 y = 0,713x + 92,67 0,976 ID Zn y = 0,041x - 13,08 0,794 y = -0,617x ,65x - 161,9 0,611 ID Fe y = 0,509x - 19,83 0,485 y = 0,012x - 16,82 0,073 ID Mn y = -0,010x 2 + 1,591x - 26,46 0,65 y = 3,638x - 105,9 0, Assim, pode-se verificar (Tabela 20) que apesar do coeficiente de determinação não apresentar-se significativo, maiores valores para o ajuste realizado foram percebidos entre o IBN e a relação SST/ATT em todos os casos analisados nos anos de 2009 e Esse fato também pode ser observado na dispersão dos valores em relação à linha de tendência apresentado na Figura 22, em que as nuvem de pontos apresenta-se mais concentradas, o que confere um melhor ajuste da equação de regressão. Baixos coeficientes de determinação entre a produtividade de laranjeira e o IBN também foram encontrados por Mourão Filho; Azevedo; Nick (2002). Portanto, a relação SST/ATT é uma propriedade que pode ser utilizada na definição da população de referência para norma DRIS, podendo apresentar melhores resultados, visto que a mesma apresentou melhor relação com o IBN. Tabela 20 Equações de regressão para o índice de balanço nutricional médio (IBNm) em relação a produtividade e sólidos solúveis totais/acidez total titulável (SST/ATT). IBN x Produtiv. IBN x SST/ATT IBNm* Produtividade. SST/ATT Janeiro ,53 6,13 5,94 0,027 0,044 Julho ,13 6,13 5,94 0,01 0,201 Janeiro ,02 16,11 8,57 0,006 0,012 Julho ,53 16,11 8,57 0,07 0,105 *Índice de balanço nutricional médio. R 2 R 2

89 Julho/2010 Janeiro/2010 Julho/2009 Janeiro/ Figura 22 Relação entre os valores de IBN (índices de balanço nutricional) e a produtividade (Kg árvore-1) e IBN e a relação SST/ATT (sólidos solúveis totais / acidez total titulável), para as duas amostragens realizadas (janeiro e julho) nos anos de 2009 e 2010.

90 Análise geoestatística Qualidade de frutos No ajuste dos modelos de semivariograma para as diversas variáveis analisadas (Tabela 21), o modelo esférico foi o que mais se ajustou aos dados de qualidade de fruto, representando 80% dos ajustes realizados. Os alcances variaram de 16,7 m a 38,9 m no ano de 2009 e 15,3 a 53,7 m para o ano de O índice de dependência espacial (IDE) proposto por Zimback (2001) mostrou que os conjuntos de dados foram classificados de moderada a forte dependência espacial. Tabela 21 Modelos de semivariograma e avaliação da dependência espacial para as propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e 2010 Variável Modelo Co C A IDE Dependência 2009 Produtividade Exponencial 0,83 7,71 28, forte Altura Esférico 4,36 5,74 22, moderada Comprimento Esférico 3,46 5,46 32, moderada Peso Esférico 274,0 1295,0 16, forte Polpa/Casca Esférico 0,01 0,08 27, forte ph Esférico 0,002 0,009 38, forte SST Esférico 0,04 0,43 25, forte ATT Esférico 0,002 0,019 26, forte SST/ATT Esférico 0,01 0,57 24, forte Vitamina C Exponencial 25,4 90,0 21,8 78,0 forte 2010 Produtividade Esférico 0,1 66,91 30, forte Altura Esférico 11,27 20,59 15, moderada Comprimento Esférico 2,39 12,03 17, forte Peso Exponencial 225,0 766,0 21, forte Polpa/Casca Esférico 0,01 0,15 31, forte ph Esférico 0,02 0,02 36, moderada SST Esférico 0,23 0,34 17, moderada ATT Esférico 0,006 0,02 53, moderada SST/ATT Esférico 0,1 1,74 50, forte Vitamina C Exponencial 7,8 77,81 28, forte

91 Norma DRIS Os alcances dos semivariogramas (Tabela 22) variaram no ano de 2009 de 13,5 m para o N (janeiro/2009) até 137 m para o Fe (janeiro/2009), e no ano de 2010 de 15,5 m para o Mn (janeiro/2009), até 88,3 m para o N (julho/2009), a dependência espacial de moderada a forte. Tabela 22 Modelos de semivariograma e avaliação da dependência espacial dos Índices DRIS para laranjeira Monte Parnaso nas amostragens em ramos frutíferos (janeiro) e ramos não frutíferos (julho) Variável Modelo Co C A IDE Dependência Janeiro/2009 ID N Exponencial 29,5 111,80 13,50 79,12 forte ID P Esférico 0,1 72,71 33,80 99,86 forte ID K Esférico 28,7 58,70 30,60 67,16 moderada ID Ca Esférico 0,1 141,90 65,90 99,93 forte ID Mg Esférico 0,1 177,60 24,70 99,94 forte ID Cu Esférico 0,1 181,70 32,30 99,94 forte ID Zn Esférico 3,6 38,92 24,70 91,53 forte ID Fe Exponencial 34,8 34,81 137,00 50,01 moderada ID Mn Esférico 19,7 118,60 14,10 85,76 forte Julho/2009 ID N Esférico 0,1 93,32 29,07 99,89 forte ID P Esférico 0,3 148,20 26,01 99,80 forte ID K Esférico 0,1 250,30 21,97 99,96 forte ID Ca Esférico 0,1 109,60 31,20 99,91 forte ID Mg Esférico 0,1 245,10 38,41 99,96 forte ID Cu Exponencial 0,1 129,10 18,32 99,92 forte ID Zn Esférico 0,1 37,90 23,01 99,74 forte ID Fe Esférico 0,1 50,56 41,50 99,80 forte ID Mn Esférico 6,4 65,80 21,60 91,14 forte Janeiro/2010 ID N Esférico 0,1 163,70 36,60 99,94 forte ID P Esférico 32,4 50,00 38,90 60,68 moderada ID K Exponencial 27,7 107,80 17,00 79,56 forte ID Ca Esférico 4,6 91,50 68,70 95,21 forte ID Mg Esférico 64,4 84,30 67,2 56,69 moderada ID Cu Esférico 0,1 247,30 33,60 99,96 forte ID Zn Exponencial 20,6 53,21 19,60 72,09 moderada ID Fe Exponencial 26,6 74,00 26,9 73,56 moderada ID Mn Exponencial 10,2 159,60 15,5 93,99 forte Julho/2010 ID N Esférico 51,9 118,50 88, moderada ID P Exponencial 45,1 95,20 24, moderada ID K Exponencial 45,1 101,50 21, moderada ID Ca Esférico 0,1 94,90 36, forte ID Mg Esférico 20,1 101,80 29, forte ID Cu Esférico 2,0 222,10 42, forte ID Zn Esférico 11,6 33, moderada ID Fe Esférico 5,78 13,45 23, moderada ID Mn Exponencial 23,0 190,90 22, forte Índice de Dependência Espacial (IDE): fraco para valores de IDE 25%; moderado entre 25% < IDE > 75% e forte para IDE > 75% (Zimback, 2001).

92 76 O valor de alcance tem aplicação direta no plano de amostragem em AP, pois indicam a distância máxima que uma variável está correlacionada espacialmente (VIEIRA, 2000), ou seja, determinações realizadas a distâncias maiores que o alcance tem distribuição aleatória e, por isso, são independentes entre si. 4.7 Variabilidade espacial e análise de correlação espacial Propriedades químicas do solo Os mapas das variáveis MO, ph, CTC, V, P, K, Ca e Mg para copa e entrelinha para os anos de 2009 e 2010 foram reclassificados de acordo com a sua amplitude, sendo as classes dividas de acordo com a Tabela 05. Desta forma, é possível verificar tendências espaciais existentes (Figura 23). Verificou-se que os teores de P apresentaram valores classificados dentro da classe 3 (deficiente) em quase toda a área, no ano de 2009 na copa e entrelinha e 2010 na copa das árvores. Já em 2010 na entrelinha a classe 2 (adequado) mostrou maior abrangência visualmente. O P mostrou tendências parecidas nos dois anos de avaliação na área da copa. Verificou-se que o canto superior direito dos dois mapas existe a predominância de valores altos. Os mapas de ph, Mg e V% para o ano de 2009 apresentam similaridades, que podem estar ligadas a dificuldade encontradas na absorção de Mg devido à presença da acidez (MALAVOLTA, 2006). Pode ser verificado na região norte dos mapas (região da copa), deficiência de K e teores excessivos de Ca e Mg. Conforme relatado por Magalhães (2006), altos teores Ca e Mg podem causar deficiência de K. Em 2009 é observado uma região central dos mapas representativos das copas das árvores, com tendência a baixas concentrações para as variáveis Ca, Mg, ph e V%. Verifica-se que as análises realizadas na copa das árvores, mostraram uma redução da deficiência de Ca e Mg no ano de Confirmando os resultados das análises descritivas, foi possível verificar que os nutrientes P, K e Ca variaram de baixo a excessivo. Já Mg, MO, ph, CTC e V% apresentaram variações de baixo a excessivo nos mapas, porém esse resultado não foi observado na análise descritiva.

93 V (%) CTC ph MO Mg Ca K P 77 Copa Entrelinha N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N Escala 1:4000 Figura 23 Mapas de variabilidade para MO, ph, CTC e V% e os macronutrientes P, K, Ca e Mg para copa e entrelinha para os anos de 2009 e 2010.

94 78 A CTC apresentou redução das áreas deficientes nas amostras realizadas na copa das árvores e entrelinha quando comparados os mapas de 2009 e Já o V% também apresentou redução das áreas com menor concentração nas amostras realizadas na copa das árvores; porém, verificou-se um aumento da área com alta concentração (leste do mapa) no ano de Comparando os mapas de copa e entrelinha, pode-se perceber, como já era esperado, que todos os parâmetros com exceção da MO, apresentaram melhores resultados na entrelinha, esse fato está ligado à manutenção da cobertura vegetal sobre o solo, como já descrito anteriormente, o que mantém o mesmo em melhores condições de conservação das propriedades físicas e químicas (MALAVOLTA, 1980). O fato da MO e CTC apresentarem melhores resultados na linha da cultura pode estar ligada à compactação do solo devido à utilização de máquinas nas entrelinhas, principalmente para realização da roçada ou devido à manutenção dos restos da própria cultura na área da copa. Auler et al. (2008), avaliando a produção de laranja pêra em sistemas de preparo de solo e manejo nas entrelinhas, também obtiveram menores valores de CTC e carbono orgânico nas entrelinhas quando comparado a copa das árvores. Os autores relataram que os valores da CTC apresentaram relação com os teores de carbono orgânico de forma mais acentuada na camada de 0 20 cm, principalmente no centro da entrelinha. Foi verificada diminuição da deficiência nas entrelinhas para as variáveis P, K e CTC e aumento da deficiência de Ca também nas entrelinhas no ano de Para melhor avaliação da dependência espacial dos dados e da correlação espacial existente entre as variáveis estudadas foi utilizado o índice de correlação global de Moran. Na Tabela 23 é apresentado o valor do índice de correlação global de Moran das propriedades químicas do solo e produtividade para os anos de 2009 e 2010 para copa das árvores. A produtividade apresentou autocorrelação significativa (p-valor > 0,05) e negativa (Tabela 23) nos dois anos de avaliação, apresentando autocorrelação inversa espacialmente, de acordo com os índices globais de Moran. Desta forma, a produtividade apresenta dependência espacial com as árvores vizinhas, justificando a construção de mapas para identificação da variabilidade espacial desta variável. Em 2009, as variáveis HAl, Al, K e CTC também apresentaram autocorrelação, conforme pode ser observado na Tabela 23, sendo positiva somente para o Al, tendo assim uma autocorrelação direta espacialmente, ou seja, quanto maior a concentração deste nutriente em uma árvore maior a concentração das árvores vizinhas, sendo a recíproca verdadeira. As maiores autocorrelações foram encontradas para os fatores produtividade (2009 e 2010) e MO (2010).

95 79 Tabela 23 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas do solo e produtividade para os anos de 2009 e 2010 para copa Prod, -0,09* 2009 Prod, P MO ph H + Al Al K Ca Mg SB CTC V P -0,02 ns 0,01 ns MO -0,04** -0,03 ns 0,006 ns ph -0,02 ns 0,02 ns 0,004 ns 0,001 ns H+Al 0,02 ns -0,01 ns 0,04* -0,001 ns -0,03** Al 0,03** -0,05* -0,005 ns -0,04* 0,005 ns 0,06* K -0,03** -0,05* 0,009 ns -0,09* 0,01 ns 0,11* -0,03** Ca -0,03** 0,05* -0,04* -0,004 ns 0,006 ns -0,03** -0,09* 0,002 ns Mg -0,03 ns 0,03** -0,05* -0,005 ns 0,003 ns -0,02 ns -0,05* -0,002 ns -0,01 ns SB -0,03** 0,04** -0,04* -0,01 ns 0,006 ns -0,02 ns -0,08* -0,005 ns -0,009 ns -0,01 ns CTC -0,02 ns 0,04* -0,009 ns -0,02 ns -0,03** -0,02 ns -0,10* -0,006 ns -0,01 ns -0,01 ns -0,06* V -0,03** 0,04** -0,04** -0,002 ns 0,01 ns -0,03 ns -0,07* 0,002 ns -0,0004 ns -0,003 ns 0,01 ns -0,001 ns Prod -0,07* 2010 Prod. P MO ph H + Al Al K Ca Mg SB CTC V P 0,014 ns 0,04** MO 0,04** 0,1* 0,08* ph -0,002 ns 0,06* 0,03** 0,02 ns H+Al 0,008 ns -0,003 ns -0,02 ns -0,009 ns -0,03 ns Al -0,005 ns -0,06* -0,05* -0,02 ns 0,01 ns -0,01 ns K -0,02 ns -0,07* -0,08* -0,08* 0,04** 0,05* 0,02 ns Ca 0,03 ns 0,08* 0,07* 0,07* -0,04** -0,05* -0,09* 0,02 ns Mg -0,01 ns 0,09* 0,05* 0,02 ns -0,002 ns -0,01 ns -0,08* 0,01 ns -0,004 ns SB 0,02 ns 0,09* 0,07* 0,05* -0,03 ns -0,04* -0,09* 0,02 ns 0,005 ns 0,01 ns CTC 0,02 ns 0,08* 0,04* 0,04** -0,05** -0,02 ns -0,04* -0,007 ns 0,007 ns -0,005 ns -0,05* V 0,005 ns 0,06* 0,05* 0,03** 0,001 ns -0,03** -0,08* 0,03 ns 0,007 ns 0,020 ns 0,02 ns 0,01 ns * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. As variáveis CTC e HAl apresentaram correlação espacial significativa e negativa nos dois anos de avaliação (Tabela 23), ou seja, correlação inversa espacialmente. Assim, árvores que apresentarem aumento na CTC provavelmente terão diminuição da acidez potencial no solo. Este fato, segundo Wadt (2000) está intimamente relacionado aos aumentos do ph do solo e à liberação de sítios de troca originalmente ocupados por hidrogênio e/ou alumínio, tendo este processo resultado da possível precipitação do alumínio, que resulta na diminuição da acidez potencial, trocável e ativa no solo. O Ca apresentou correlação espacial negativa com Al, podendo afetar a produtividade, pois a alta saturação de Al, combinada com baixos teores de cálcio, resultam em restrição do crescimento radicular como também pode refletir no retardamento, restrição

96 80 ou até no insucesso do desenvolvimento da vegetação, tornando as plantas sujeitas à deficiência de água e nutrientes, com reflexo na produtividade Verificou-se que o K foi o nutriente que mais apresentou correlações com os outros macro e micronutrientes. Esse fato pode estar ligado à alta taxa de absorção desse nutriente pela planta. Assim, foi encontrada correlação espacial com Ca (-0,087), Mg (-0,055), Al (0,11), SB (-0,081), CTC(-0,098) e V%(-0,067) em 2009 e Ca (-0,093), Mg (-0,079), Al (0,05), SB (-0,094), CTC(-0,043) e V%(-0,082) em Desta forma, os fatores Ca, Mg, Al, SB, CTC e V% apresentam associação espacial com o K nos dois anos de avaliação. Assim, como já relatado, excesso de K pode causar carência de Ca e Mg no solo (MALAVOLTA; VITTI; OLIVEIRA, 1989). No ano de 2010, foi observada correlação espacial positiva entre a MO e a CTC. Esta correlação é prevista em virtude do aumento do balanço de cargas negativas ou da diminuição da atividade do H +, da qual participam também os cátions presentes na solução do solo. Assim, essa correlação mostra que quanto maior a quantidade de MO, maior a CTC do solo e maior a capacidade desse solo adsorver os nutrientes. Desta forma, se nada interferir na disponibilidade destes nutrientes, maior será a produtividade. Ainda para ano de 2010 verifica-se que os índices globais de Moran apresentaram p- valores significativos e positivos entre as variáveis P e MO. Esse fato mostra que conforme ocorra um aumento de concentração de P em um local na área, na mesma localização a MO tende a aumentar. A produtividade também apresentou associação espacial com o K(-0,035), Ca (- 0,035) e V% (0,030) em 2009, sendo que em 2010 verificou-se correlação somente com a MO (0,037). A CTC mostrou-se correlacionada espacialmente com HAl (-0,030) e K (-0,098) em 2009 e em 2010 com P(0,077) e MO (0,043), não apresentando, dessa forma, resultados conclusivos, devido a não apresentar um padrão espacial nos dois anos de avaliação. A aplicação de zonas de manejo para análise de solo mostrou que a existência de alta variabilidade na área, comprovada pela existência de correlação espacial entre alguns nutrientes avaliados no solo permite o manejo localizado dos insumos. Esse resultado corrobora o encontrado por Lopes (2010), em que a utilização de classes para reclassificação dos mapas de nutrientes no solo também permitiu o manejo localizado.

97 Propriedades químicas da folha As propriedades químicas da folha apresentam duas abordagens à reclassificação por faixa de suficiência (Figuras 24 e 25) e à classificação pela norma DRIS (Figuras 26 e 27). Nas Figuras 24 e 25, pode-se observar que os mapas apresentam-se na sua maioria com apenas uma classe (deficiente, adequado ou excesso). Esse fato pode estar ligado à grande amplitude das faixas de interpretação que acaba por ser um complicador para a utilização de faixas de diagnóstico nutricional em mapas que buscam a visualização da variabilidade espacial. Além disso, os valores de referência obtidos pelo método do nível crítico são válidos apenas para situações pré-definidas, limitando a amplitude de utilização. Conforme relatado por Magalhães (2006), excessos de K acabam induzindo a deficiência de Mg. Esse fato pode ser observado na Figura 24. Além disso, o N exerce forte efeito antagônico sobre o fósforo e, desta forma, excessos de N e P dificilmente são observados ao mesmo tempo em folhas de laranjeira. Assim, a variabilidade espacial da análise foliar dos macronutrientes reclassificados pela faixa de suficiência apresentou-se baixa, não sendo necessária a utilização de aplicação diferenciada na área de estudo, para a maioria dos casos avaliados, quando se utiliza os mapas reclassificados pelas faixas de suficiência. Esse fato só não é observado para o N em julho de 2010, o P na amostragem de janeiro de 2009 e 2010 e julho de 2010 e o Ca em janeiro de 2009, pois mostraram diferenças espaciais da concentração dos nutrientes na área. Verifica-se que ocorreu uma evolução positiva na concentração de P nos anos avaliados, desde janeiro de 2009 até julho de 2010 foram observadas melhorias na disponibilidade do nutriente, chegando em julho de 2010 a um teor adequando. O Mg também sofreu uma melhor deficiência na disponibilidade do nutriente. Porém, isso ocorreu apenas do mês de janeiro de 2010 para julho de Os teores de N que estavam em excesso em 2009, sofreram uma redução dessa situação para adequado; porém, em julho de 2010, uma faixa de concentração desse nutriente em excesso foi novamente verificada. Já o K, que estava em excesso no ano de 2009, em 2010 foi considerado adequado em toda área no mês de julho de O Ca não apresentou tendências definidas, pois apresentou em 2009 uma evolução de deficiente para adequado; porém, no ano de 2010 foi considerado deficiente em toda extensão da área. Resultados parecidos são visualizados nos mapas de micronutrientes reclassificados por faixa de suficiência, apresentados na Figura 25. Verifica-se que a maioria dos mapas apresenta uma só classe.

98 Mg Ca K P N 82 Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010 N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N Escala 1:4000 Figura 24 Mapas de variabilidade para faixas de suficiencia dos macronutrientes N, P, K, Ca e Mg nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de O Cu, que estava adequado em 2009, apresentou teores em excesso em Isso pode ter ocorrido devido à aplicação foliar de cobre. Além disso, verificou-se que no ano de 2010 ocorreram deficiência de Ca. Isso pode ser explicado, segundo Malavolta; Vitti; Oliveira (1989), pelo efeito antagônico existente entre esses dois nutrientes. Konopatzki (2008), avaliando um pomar de pereiras na região centro-oeste do estado do PR, também verificou que, ao reclassificar mapas utilizando níveis de interpretação, os mapas resultavam em uma só classe. Krahl (2008), avaliando o estado nutricional de uma lavoura de soja, observou que as interpretações pelo método das faixas de suficiência aos teores foliares apresentaram pouca ou nenhuma variação na área em estudo.

99 Mn Fe Zn Cu Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010 N N N N 83 N N N N N N N N N N N N Escala 1:4000 Figura 25 Mapas de variabilidade para faixa de suficiencia dos micronutrientes Cu, Zn, Fe e Mn nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Por esses resultados, constata-se que utilizando mapas de variabilidade para correção nutricional, reclassificadas pelas faixas de suficiência. Não foi possível verificar a necessidade de aplicações a taxas variáveis nos mapas avaliados, exceto para N (julho 2010), P (2009 e janeiro de 2010), Ca (janeiro de 2009). Além disso os mapas N (janeiro 2009), K (2009) Cu (2010), Zn (janeiro de 2010), Fe (2009 e julho de 2010) e Mn (julho de 2009), mostraram teores em excesso, não sendo necessária a aplicação do nutriente. Na Tabela 24 são apresentados os índices de Moran para propriedades químicas da folha e produtividade para os anos de 2009 e 2010 em ramos frutíferos (janeiro). Avaliando a correlação espacial dos nutrientes, verifica-se que P, K, Ca, Mg, Fe e Mn apresentaram autocorrelação espacial, mostrando, dessa forma, associação espacial significativa. A produtividade não apresentou correlação espacial significativa com as propriedades químicas da folha em nenhuma das amostragens realizadas em ramos frutíferos.

100 Tabela 24 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas da folha e produtividade para os anos de 2009 e 2010 em ramos frutíferos (janeiro) Produt, -0,092* 2009 Produt, N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn N 0,0086 ns -0,045 ns P -0,012 ns -0,025 ns -0,067** K 0,038 ns -0,033 ns 0,018 ns 0,050** Ca -0,049 ns -0,067* 0,022 ns 0,11* 0,14* Mg -0,043 ns 0,018 ns -0,031 ns -0,0099 ns -0,089* -0,10* Cu -0,0084 ns 0,013 ns -0,0037 ns 0,053 ns 0,028 ns -0,018 ns -0,059 ns Zn -0,058 ns -0,017 ns 0,024 ns 0,092* 0,080* -0,037 ns -0,013 ns -0,011 ns Fe -0,066 ns -0,0025 ns 0,023 ns 0,094* 0,023 ns -0,023 ns -0,020 ns -0,020 ns -0,076** Mn -0,054 ns -0,083* 0,045 ns 0,11* -0,12* -0,033 ns 0,047 ns 0,068* 0,015 ns 0,11* Produt, -0,073** 2010 Produt, N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn N -0,038 ns -0,069** P 0,032 ns -0,026 ns 0,0030 ns K 0,024 ns -0,038 ns 0,031** 0,018 ns Ca 0,040 ns 0,016 ns -0,0040 ns -0,0078 ns -0,041 ns Mg 0,034 ns -0,021 ns 0,0870* 0,075* -0,012 ns 0,066* Cu 0,049 ns -0,033 ns 0,0058 ns 0,0096 ns -0,020 ns 0,026 ns -0,046 ns Zn 0,035 ns 0,0036 ns -0,0073 ns 0,0071 ns -0,028 ns 0,016 ns -0,011 ns -0,055 ns Fe 0,021 ns -0,00060 ns 0,030 ns 0,020 ns -0,027 ns 0,021 ns -0,020 ns -0,034 ns -0,075** Mn 0,040 ns -0,0001 ns -0,012 ns 0,0019 ns -0,016 ns 0,0086 ns -0,012 ns -0,046 ns -0,031 ns -0,044 ns * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. 84 O N apresentou correlação espacial significativa e negativa com Ca e Mn em Já o K apresentou correlação espacial positiva com Ca, Zn, Fe e Mn em 2009 e com Mg em 2010, concordando desta forma com Malavolta (1980), em que o K e o Ca apresentam uma relação de sinergismo, pois o Ca apresentou baixa concentração nas folhas. Além disso, o Ca também apresentou, em 2009, correlação espacial positiva com Zn e negativa com N, Mg e Mn. Observa-se que, para o ano de 2010, as autocorrelação significativas só foram observadas no N, Mg e Fe, sendo que esses elementos não apresentaram correlação com outro fator para esse ano de avaliação. Na Tabela 25, verificou-se que de forma contrária ao ocorrido com as amostragens de janeiro, as amostragens de julho mostraram menos correlações significativas em 2009 e maior em Somente o N, K, Ca e Zn apresentaram autocorrelação significativa, sendo somente para o Ca positiva. O K mostrou correlação significativa e positiva com Zn, em A produtividade apresentou correlação espacial significativa e positiva com Mn em 2009 e nenhuma correlação significativa em 2010 nas amostras coletadas em julho. Desta forma, não apresenta resultados conclusivos, pois não verificou-se associação nos dois

101 anos avaliados. Para o ano de 2010 foi verificado autocorrelação significativa e positiva para os nutrientes N, P, Ca e Fe, já o Zn apresentou autocorrelação negativa. 85 Tabela 25 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran das propriedades químicas da folha e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (julho) Prod. -0,092* 2009 Prod. N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn N -0,040 ns -0,061** P -0,0047 ns 0,0089 ns -0,046 ns K 0,026 ns -0,023 ns 0,073** -0,10** Ca -0,022 ns 0,010 ns -0,0019 ns 0,024 ns 0,027** Mg -0,028 ns 0,019 ns -0,0016 ns -0,0095 ns -0,049 ns -0,052 ns Cu 0,043 ns -0,0037 ns 0,041** 0,0074 ns 0,040 ns -0,015 ns 0,017 ns Zn 0,013 ns 0,036 ns -0,038 ns 0,099* 0,031 ns 0,0085 ns 0,022 ns -0,091** Fe 0,010 ns 0,015 ns -0,0050 ns 0,025 ns 0,0011 ns -0,0072 ns -0,011 ns -0,024 ns -0,010 ns Mn 0,078** -0,0055 ns 0,021 ns 0,0021 ns -0,0061 ns -0,058 ns 0,033 ns 0,014 ns 0,014 ns -0,034 ns Produt, -0,073** 2010 Produt, N P K Ca Mg Cu Zn Fe Mn N 0,0012 ns 0,047** P 0,0034 ns -0,11* 0,10* K 0,022 ns -0,069 ns 0,032 ns -0,030 ns Ca -0,023 ns -0,071* 0,13* 0,076** 0,057* Mg -0,018 ns -0,017 ns 0,066** 0,031 ns 0,033 ns -0,0014 ns Cu 0,021 ns 0,016 ns -0,041** -0,043 ns -0,038** 0,012 ns -0,00054 ns Zn 0,031 ns -0,025 ns -0,041 ns 0,033 ns 0,017 ns 0,032 ns -0,0057 ns -0,090** Fe -0,019 ns 0,11* -0,15* -0,049** -0,16* -0,059** 0,091* -0,057** 0,130* Mn -0,036 ns 0,086* -0,091* -0,015 ns -0,083* -0,089* 0,050 ns -0,090* 0,065* -0,012 ns * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. O N apresentou correlação com P, Ca, Fe Mn, sendo para os dois primeiros elementos negativa. Além de correlação com N, o P também apresentou correlação com Ca, Mg, Cu, Fe e Mn. O Ca apresentou correlação espacial positiva com P e K, e negativa com N, Cu, Fe e Mn. Já o Zn apresentou correlação espacial significativa somente com Fe e Mn. O Fe apresentou-se correlacionado significativamente com todas as propriedades químicas das folhas coletadas em julho de Norma DRIS Na Figura 26 apresentam-se os mapas de variabilidade para Índices DRIS dos macronutrientes para os anos de 2009 e 2010.

102 86 É possível verificar pela Figura 26 que as amostras de macronutrientes para o período de julho de 2010 apresentaram-se mais homogêneas, visualmente, quando comparadas as outras épocas de coletas. Além disso, observando todos os mapas construídos, verifica-se que poucas áreas nos mapas com índices DRIS apresentaram teores considerados equilibrados ou adequados, discordando do que foi encontrado na reclassificação pelas faixas de suficiência. Verificou-se que o ID N, o ID K e o ID Ca, apresentaram mapas deficientes e homogêneos por toda área de estudo no mês de julho de Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010 N N N N IDMg IDCa IDK IDP IDN N N N N N N N N N N N N Escala 1:4000 Figura 26 Mapas de variabilidade para Índices DRIS dos macronutrientes N, P, K, Ca e Mg nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de 2010.

103 87 Em 2009, o ID K mostrou-se em excesso na maioria da área; já em 2010, observou-se deficiência no nutriente. O ID P apresentou deficiência em julho/2009 e janeiro/2010 e excesso em julho/2010. Já o ID Mg que apresentou deficiência em janeiro/2009, mostrou-se em excesso na maior parte da área nos meses seguintes. Os mapas de variabilidade para Índices DRIS dos micronutrientes para os anos de 2009 e 2010 estão apresentados na Figura 27. Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010 IDMn IDFe IDZn IDCu Escala 1:4000 Figura 27 Mapas de variabilidade para Índices DRIS dos micronutrientes Cu, Zn, Fe e Mn nos quatro períodos de amostragem janeiro 2009, julho de 2009, janeiro de 2010 e julho de Observou-se indicação de excesso de Cu (Figura 27) em praticamente toda área nos meses de avaliação. Pelas faixas de suficiência, somente nas amostragem realizadas em 2010 observou-se excesso desse nutriente. As áreas de manejo, não apresentaram uma tendência espacial definida. Quando comparada às épocas de amostragem, verificou-se que o Zn, o Fe e o Mn apresentaram mapas deficientes e homogêneos por toda área de estudo no mês de julho de Esses resultados divergem do encontrado por Santana et al. (2008) avaliando a norma DRIS em laranjeira [Citrus sinensis (L.) Osbeck] cv. Pêra, enxertada sobre limão

104 88 Cravo, nos cerrados da região central de Goiás, que verificaram que os nutrientes P, Ca, Mg e Fe enquadram-se na classe adequada, e que K, Mn, Zn enquadram-se na classe alta. Somente o Cu, apresentou resultado similar, para o qual os autores relataram teores classificados como altos, isso também ocorreu nesse experimento e pode ser verificado na Figura 27. Quando comparado o DRIS com a classificação por faixas de suficiência, é possível visualizar a existência de mais zonas contrastantes, ou seja, maior sensibilidade no diagnóstico, o que é desejável quando se busca refinar o manejo nutricional. Esse fato também foi observado por Krahl (2008) para cultura da soja no município de Planaltina de Goiás. Para melhor análise espacial dos dados, utilizou-se o índice global de Moran, a fim de verificar a existência de autocorrelação e correlação espacial entre os índices avaliados. A utilização do DRIS permitiu verificar que os índices apresentaram-se melhor correlacionados espacialmente, visto que quando se trabalha com faixas de suficiência as analises são realizadas individualmente por teor do nutriente, diferentemente do que acontece com o uso do DRIS, que é avaliado a partir da relação binária de todos os nutrientes. Desta forma, pela Tabela 26 observa-se que somente o ID P e ID Zn, não apresentaram autocorrelação espacial na área em estudo, para as amostras coletadas em janeiro de A produtividade apresentou correlação significativa e positiva com ID K e ID Fe em 2009 e 2010, indicando que espacialmente as concentrações de K e Fe absorvido pela planta, podem influenciar a produtividade de laranjas. Verificou-se também com a utilização da norma DRIS, os teores Fe apresentaram em julho de 2010 deficiência (Figura 27), o que não era esperado, visto que pelas faixas de suficiência (Figura 25) foi observado excesso desse nutriente e os latossolos são ricos em Fe. Esse resultado pode estar ligado ao balanço de nutrientes que em julho de 2010 foi comprometido pelo excesso de Cu visualizado nas folhas. Outra correlação significativa e positiva é observada nos dois anos de avaliação entre o ID Ca e o ID Mg. Esse fato contraria Malavolta; Vitti; Oliveira (1989), que observaram reduzida taxa de absorção de magnésio com a adição de cálcio. Já para as amostragens realizadas em julho (Tabela 27), foi verificada correlação espacial significativa e negativa entre a produtividade e o ID N, o que não era esperado. Porém, Almeida; Baumgartner (2002) e Duenhas et al. (2005), concordam que a produção anual de frutos de laranja contém apenas uma pequena proporção do fertilizante nitrogenado aplicado durante a estação de crescimento anterior à colheita. Do total, mais de 80% provém das reservas da planta, explicando que a falta ou excesso de N nem sempre é verificado através da produção. Assim, pode-se atribuir esse resultado ao pomar estar ainda

105 em formação, devendo refazer essas analises em mais safras, a fim de confirmar esses resultados. 89 Tabela 26 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices DRIS e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (janeiro) 2009 Prod. -0,092* Prod. ID N ID P ID K ID Ca ID Mg ID Cu ID Zn ID Fe ID Mn ID N 0,025 ns 0,031** ID P 0,025 ns 0,036 ns -0,043 ns ID K 0,070* -0,0047 ns -0,019 ns -0,093** ID Ca -0,029 ns -0,086* -0,039 ns 0,0072 ns 0,114* ID Mg -0,041 ns 0,046 ns 0,018 ns 0,048 ns -0,053** -0,13* ID Cu 0,010 ns 0,049** 0,022 ns 0,033 ns -0,020 ns -0,0007 ns -0,050** ID Zn -0,032 ns -0,056* -0,0071 ns 0,0017 ns 0,077* 0,056 ns -0,0084 ns -0,049 ns ID Fe 0,047** 0,086* 0,041 ns -0,049 ns -0,10* 0,086* 0,020 ns -0,074* 0,061* ID Mn -0,017 ns -0,12* -0,029 ns -0,012 ns 0,089* 0,039 ns 0,010 ns 0,021 ns -0,11* 0,034** Prod. -0,073* 2010 Prod. ID N ID P ID K ID Ca ID Mg ID Cu ID Zn ID Fe ID Mn ID N -0,017 ns -0,0039 ns ID P 0,012 ns -0,040 ns -0,075** ID K 0,030** -0,035 ns -0,0054 ns -0,050 ns ID Ca 0,017 ns 0,044** -0,022 ns -0,034 ns 0,042** ID Mg 0,0064 ns -0,051 ns 0,045** 0,030 ns -0,071** -0,019 ns ID Cu 0,0046 ns 0,014 ns 0,027 ns 0,016 ns -0,019 ns 0,032 ns -0,068** ID Zn 0,011 ns 0,028 ns 0,015 ns 0,031 ns 0,033 ns 0,019 ns 0,015 ns -0,064** ID Fe 0,042** 0,039 ns 0,062** 0,021 ns 0,021 ns -0,0061 ns -0,031 ns -0,025 ns -0,11* ID Mn 0,026 ns 0,0084 ns -0,019 ns 0,0081 ns 0,048 ns 0,0006 ns 0,029 ns -0,039 ns 0,012 ns -0,040 ns * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. Verificou-se que para os outros índices não foram observadas correlações significativas que se repetissem nos dois anos de avaliação, mostrando que em relação à estatística espacial, o mês de janeiro apresentou melhores correlações espaciais de Moran quando comparado os dois anos de avaliação. Para avaliação da similaridade existente entre a classificação pela faixa de suficiência e a utilização do DRIS na confecção dos mapas de unidades de manejo, os mapas foram comparados com a utilização do CDR proposta por Coelho et al. (2009). A tabela 28 mostra os valores para o CDR para macro e micronutrientes, comparando a classificação por níveis de suficiência e o DRIS. Verificou-se que os

106 percentuais de CDR encontrados para a comparação das duas abordagens descritas não apresentaram padrão específico quando comparadas as duas épocas de amostragem. 90 Tabela 27 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices DRIS e produtividade para os anos de 2009 e 2010 (julho) Prod., -0,092* 2009 Produt, ID N ID P ID K ID Ca ID Mg ID Cu ID Zn ID Fe ID Mn ID N -0,046** -0,054** ID P -0,0043 ns 0,0035 ns -0,080** ID K 0,012 ns -0,041** 0,063** -0,094* ID Ca -0,019 ns 0,013 ns -0,018 ns 0,0072 ns 0,028 ns ID Mg -0,026 ns 0,055** 0,019 ns -0,016 ns -0,028 ns -0,032 ns ID Cu 0,051* -0,026 ns 0,029 ns 0,018 ns 0,012 ns -0,0019 ns -0,022 ns ID Zn 0,0098 ns 0,031 ns -0,062** 0,094* 0,0075 ns 0,026 ns -0,013 ns -0,11* ID Fe 0,0065 ns 0,025 ns -0,0049 ns -0,030 ns -0,011 ns 0,064** -0,045** -0,012 ns 0,028** ID Mn 0,0004 ns -0,0025 ns 0,033 ns -0,0069 ns -0,019 ns -0,045** 0,026 ns 0,039 ns 0,020 ns -0,061** Produt, -0,073* 2010 Produt, ID N ID P ID K ID Ca ID Mg ID Cu ID Zn ID Fe ID Mn ID N -0,039** 0,049** ID P 0,061** -0,12* 0,087* ID K 0,048** -0,059 ns 0,023 ns -0,038 ns ID Ca -0,029 ns -0,057** 0,10* 0,067** 0,0086 ns ID Mg 0,015 ns -0,013 ns 0,057** 0,021 ns 0,0091 ns -0,014 ns ID Cu -0,014 ns 0,020 ns -0,047** -0,051** -0,035** 0,013 ns 0,0013 ns ID Zn -0,0040 0,070** -0,018 ns 0,044 ns -0,024 ns -0,011 ns 0,039 ns -0,090 ns ID Fe -0,029** 0,066** -0,085* -0,02 ns -0,076** -0,035 ns 0,014 ns 0,074* -0,058 ns ID Mn -0,060* 0,12* -0,082* 0,01 ns -0,046 ns -0,077* 0,059 ns -0,022 ns 0,099 ns 0,029** * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. Desta forma, pode-se perceber, na Tabela 28, que para a maioria dos nutrientes não existiu similaridade entre os mapas de níveis de suficiência e DRIS. Somente para o Ca e o Mg foi possível verificar que as amostragem realizadas no mês de julho apresentaram valores de CDR maiores, na comparação entre Nível de suficiência e o DRIS, significando que os mapas mostraram menor coincidência. Porém, verifica-se que nos mapas de Ca, Cu, Zn, e Mn (Julho/2010) quase 100 % das áreas não coincidiram quando comparadas às classificações de nível de suficiência e DRIS. Por outro lado, o K e o Mn (Julho/2010), K (janeiro/2009) e Zn (Julho de 2009) apresentaram a totalidade das áreas coincidindo quando usadas as duas metodologias. As

107 menores variações foram encontradas nas amostragens realizadas em janeiro de 2010, e, as maiores, em julho de Tabela 28 Coeficiente de desvio relativo (CDR) para os mapas de macro e micronutrientes, comparando Níveis de suficiência e DRIS nos anos de avaliação Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010 N e ID N 6,29 35,75 55,27 9,26 P e ID P 32,24 51,21 66,13 3,61 K e ID K 0 34,73 16,04 0 Ca e ID Ca 22,78 58,28 31,64 95,88 Mg e ID Mg 9,36 26,92 36,63 39,77 Cu e D Cu 56,08 32,30 79, Zn e ID Zn 90, ,63 98,52 Fe e ID Fe 9,71 14,76 60,40 0 Mn e ID Mn 53,29 37,09 33,58 98, Propriedades químicas e físicas do fruto Os mapas construídos para visualização das propriedades físicas dos frutos estão apresentados na Figura 28, considerando os anos de 2009 e Após a construção, os mapas foram reclassificados utilizando três classes (Tabela 05): classe 1: menor que o 33 percentil, classe 2: entre o 33 e 67 percentil e classe 3: maior que 67 percentil. Desta forma, é possível verificar tendências espaciais existentes. Para a produtividade não foram observadas semelhanças visuais nas classes, porém esse fato será melhor avaliado com a utilização do CDR, para comparação dos mapas. Verifica-se que por meio do monitoramento especializado da colheita, foi possível identificar subáreas de alta e de baixa produtividade, autores como Balastreire et al. (1999), Trevisan (2008) e Oliveira et al. (2009), também encontraram variabilidade espacial em mapas de produtividade. Outro fato a ser ressaltado refere-se à diferença nas amplitudes de produtividade, em relação aos anos de 2009 e Conforme foi relatado durante o trabalho, muitas podem ser as causas dessa diferença, portanto, não seria coerente afirmar que a baixa produtividade verificada ocorreu somente devido à idade e ao início de produção comercial do pomar ter se dado em Um dos fatores pode estar ligado à estiagem ocorrida nos meses de florescimento e frutificação (final do ano de 2008 e inicio de 2009), como pode ser

108 Polpa/Casca Peso (kg) comprimento (cm) Altura (cm) Produtividade (Kg árvore- 1 ) observado na Figura 11. Assim, recomenda-se que seja realizada mais anos de amostragem para a confirmação deste fato N N N N N N N N N N Escala: 1:3200 Figura 28 Mapas da variabilidade espacial e temporal de propriedades físicas dos frutos de laranjeira Monte Parnaso.

109 93 As propriedades físicas analisadas nos frutos não apresentaram associação visual nos dois anos de avaliação, ou seja, locais específicos que demonstrassem tendências iguais ou inversas. Porém, tendências que seguiam as linhas de plantio foram observadas por Oliveira et al. (2009), avaliando a variabilidade do tamanho de fruto. Referente às zonas de manejo, percebe-se predominância da classe 2 (intermediária) em praticamente todos os mapas, exceto comprimento no ano de Verificou-se também que a variação do comprimento nos dois mapas avaliados, mostrou que, no ano de 2009, os frutos apresentaram-se maiores e com menor produtividade, confirmando resultados anteriores. Na Figuras 29 são apresentados os mapas da variabilidade espacial das propriedades químicas do fruto para os anos de 2009 e Verifica-se que os mapas não apresentaram padrões (manchas) de variação com similaridades temporais levando-se em consideração os anos de 2009 e 2010, sendo que os valores variaram por toda a área. Com exceção do ph (2009), para todos os outros mapas verificou-se maior área de abrangência da classe 2 (intermediária), comportamento similar quando comparados os anos de 2009 e Observou-se aumento no ph e da relação SST/ATT dos frutos de laranja no ano de 2010; porém, não foi possível a identificação de áreas correspondentes nos mapas, que apresentassem mesmo padrão nos dois anos de avaliação para o ph. A vitamina C apresentou, em 2009, na região norte da área menores concentrações, porém, no ano de 2010, esse fato não foi observado. Entretanto, ocorreram aumentos nas áreas da classe 3 (maiores valores). Os SST apresentaram predominância da classe 2 (intermediária), tendo, dessa forma, maior uniformidade na área quando utiliza-se a classificação proposta. Para melhor avaliação da similaridade dos mapas de propriedades químicas e físicas dos frutos foi utilizado o CDR, na comparação dos mapas e realizada a análise de correlação espacial através do I de Moran. Pela Tabela 29, é possível afirmar que os mapas de altura (52,9%), comprimento (62,1%), polpa/casca (59,0%) e SST (69,8%), mostraram que em média os valores das variáveis diferiram em média em mais de 50%, quando comparados os anos de 2009 e Já os SST/ATT, o ph e a vitamina C, apresentaram uma melhor correlação, diferindo em média 36%.

110 Vitamina C SST/ATT ATT SST ph N N N N N N N N N N Escala: 1:3200 Figura 29 Mapas da variabilidade espacial e temporal de propriedades químicas dos frutos de laranjeira Monte Parnaso.

111 Tabela 29 Comparação temporal das propriedades químicas e físicas do fruto da laranjeira Monte Parnaso para as colheitas de 2009 e 2010 Variável CDR Produtividade 44,18 Altura 52,94 Comprimento 62,13 Peso 49,78 Polpa/Casca 59,00 ph 36,71 SST 69,78 ATT 43,93 SST/ATT 35,56 Vitamina C 36,57 Na tabela 30 é apresentado o resultado para à análise de correlação realizada através do I de Moran para as propriedades químicas e físicas dos frutos e produtividade para os anos de 2009 e Observa-se que somente o comprimento e a vitamina C não apresentaram autocorrelação espacial na área em estudo para as amostras coletadas em 2009 e peso, ph, ATT e STT/ATT nas amostras coletas em Tabela 30 Autocorrelação e correlação cruzada de Moran dos índices fruto e produtividade para os anos de 2009 e 2010 Produt, -0,092* 2009 Produt, Peso (g) P/C ph SST Altura Comprim. ATT SST/ATT Vit, C Peso -0,026 ns -0,11** P/C -0,047 ns -0,054 ns -0,090** ph 0,020 ns -0,013 ns 0,031 ns -0,093** SST -0,061 ns -0,048 ns -0,066** 0,0046 ns -0,066** Altura -0,025 ns -0,047 ns -0,050** 0,049** -0,069** 0,026** Comprim. -0,035 ns -0,023 ns -0,053 ns 0,025-0,070** -0,0026 ns -0,019 ns ATT 0,0033 ns 0,042 ns -0,034 ns 0,098** -0,010 ns -0,020 ns 0,0005 ns -0,10** SST/ATT -0,031 ns -0,068** -0,0059 ns -0,11** -0,036 ns -0,012 ns -0,036 ns 0,11** -0,15* Vitamina C 0,027 ns 0,011 ns -0,011 ns -0,0067 ns -0,0095 ns 0,026 ns 0,031 ns 0,025 ns -0,022 ns -0,024 ns Produt, -0,073* 2010 Produt, Peso (g) P/C ph SST Altura Comprim. ATT SST/ATT Vitam. C Peso -0,024 ns -0,016 ns P/C 0,055 ns 0,022 ns -0,088* ph -0,019 ns -0,066** 0,020 ns -0,029 ns SST -0,015 ns -0,054 ns 0,0037 ns 0,054 ns -0,062** Altura -0,038 ns -0,002 ns 0,044 ns -0,074** 0,026 ns -0,11* Comprim. -0,022 ns -0,007 ns 0,0432 ns -0,058** 0,035 ns -0,099** -0,11* ATT -0,001 ns 0,0058 ns -0,032 ns 0,0054 ns -0,044 ns 0,057 ns 0,041 ns -0,038 ns SST/ATT -0,006 ns -0,032 ns 0,038 ns 0,022 ns 0,0096 ns -0,043 ns -0,023 ns 0,011 ns -0,010 ns Vitam. C 0,027 ns 0,012 ns -0,056 ns 0,073** 0,017 ns 0,027 ns -0,0016 ns -0,025 ns 0,039 ns -0,080** * 99% significância; ** 95% significância; NS: Não Significativo. P/C: relação polpa/casca,

112 96 A produtividade não apresentou correlação espacial significativa com nenhuma das propriedades físicas e químicas do fruto, o que não era esperado. De todas as correlações significativas encontradas, não foi observada correlação espacial cruzada, entre nenhumas das propriedades ligadas ao fruto, que se repetissem nos dois anos de avaliação. Mostrando que é necessário mais anos de amostragem para que se possam obter conclusões a respeito da correlação espacial relacionada à qualidade do fruto. No ano de 2009 (Tabela 30), observa-se que a relação polpa/casca possui correlação espacial significativa e negativa com SST e altura. Correlação espacial negativa foi observada também entre peso e SST/ATT. O ph apresentou correlação positiva com altura do fruto e ATT e negativa com SST/ATT no ano de 2009, sendo negativa também a correlação espacial entre as propriedades SST/ATT e ATT conforme Agusti; Almela (1991) mencionaram, que existe uma redução na concentração de ácidos, com o aumento do fruto. Com relação ao ano de 2010 é possível verificar correlação espacial negativa entre as variáveis Vitamina C e polpa/casca e comprimento e altura.

113 97 5 CONCLUSÕES Os índices de dependência espacial (IDE) mostraram que os conjuntos de dados apresentam classificação de moderada a forte, propondo que os mesmos apresentam-se adequados para construção de mapas utilizando a geoestatística. As normas DRIS para laranja da variedade Monte Parnaso, apontaram desordens nutricionais ligadas a prováveis deficiências e excessos de nutrientes, indicando a importância da utilização desse diagnóstico. A coleta de amostras realizadas em ramos sem fruto (mês de julho) apresentaram melhor coeficiente de determinação e melhor ajuste em torno da linha de tendência para o método DRIS quando comparada com a amostragem realizada em ramos com fruto (janeiro). A relação SST/ATT apresentou melhor relação com o IBN (índice de balanço nutricional) quando comparada à produtividade e, desta forma, apresenta melhor resposta na escolha da população padrão para o cálculo do DRIS. Os mapas reclassificados pelo DRIS visando definição das zonas de manejo apresentaram melhor desempenho, visto que mostraram maior sensibilidade no diagnóstico, quando comparados com as faixas de suficiência, o que é desejável quando se busca refinar o manejo nutricional Quando utilizado o DRIS foi possível perceber correlação espacial significativa e positiva da produtividade com ID K e ID Fe em 2009 e 2010, indicando que espacialmente esses nutrientes influenciam positivamente a produtividade de laranjas.

114 98 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS A idade do pomar é uma questão a ser levada em consideração, visto que em alguns resultados percebe-se que esse fato poderia ter gerado condições diferenciadas nas análises, portanto, as análises mesmo que iniciada em pomar em formação, deve ter continuidade, até se chegar a estabilidade dos resultados. Considera-se importante a realização das análises de folha e de solo serem feitas e repetidas pelo mesmo laboratório a fim de dar credibilidade às análises realizadas. Além disso, na análise de fruto é importante a utilização de uma pessoa somente que faça as leituras, essa boa escolha durante este trabalho foi percebida durante as análises dos dados. Durante o trabalho em campo, a anotação de todas as ocorrências é importante no intuito de conseguir respostas sobre fatos que não eram previstos. A utilização de várias amostragens e épocas, mesmo que não previstas inicialmente, proporcionou respostas a alguns questionamentos, que também não haviam sido pensados no momento do planejamento do experimento. Assim, é importante que sejam realizadas algumas amostragens fora da recomendação com a finalidade de comprovar resultados que possam causar dúvidas. Sendo a mais importante de todas essas considerações, o encorajamento quanto à realização de projetos que não estejam totalmente relacionados à área que se domina, a inovação às vezes está ligada à busca de novos conhecimentos e à tentativa de responder às questões de forma mais global possível apesar de parecer bastante cansativo, é possível.

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127 ANEXOS 111

128 112 Anexo 01 Correlação de Pearson entre produtividade e SST/ATT e os atributos estudados para o ano de 2009 Variáveis Produtividade SST/ATT P_solo 0,498 0,177 MO_solo 0,354-0,181 ph_solo 0,181 0,170 H + Al -0,221-0,139 Al 3+_solo -0,395-0,178 K_solo 0,274 0,182 Ca_solo 0,417 0,165 Mg_solo 0,244 0,024 SB 0,391 0,144 CTC 0,303 0,044 V% 0,341 0,164 Al -0,348-0,143 N_folha 0,216 0,140 P_folha 0,051 0,165 K_folha -0,137-0,285 Ca_folha 0,041-0,296 Mg_folha -0,056-0,286 Cu_folha -0,298-0,251 Zn_folha -0,063 0,286 Fe_folha 0,014-0,121 Mn_folha 0,030-0,269 Peso 0,223 0,375 Relação polpa/casca 0,309 0,084 ph -0,116 0,746 SST 0,552 0,198 Comprimento 0,240 0,353 Diâmetro 0,322 0,346 Produtividade 1,000 0,298 ATT 0,015-0,774 SST/ATT,298 1,000 Vitamina C -0,011 0,002

129 113 Anexo 02 Correlação de Pearson entre produtividade e SST/ATT e os atributos estudados para o ano de 2010 Variáveis Produtividade SST/ATT P_solo 0,146 0,278 MO_solo 0,119 0,201 ph_solo 0,134-0,046 H + Al -0,119-0,038 Al 3+_solo 0,020-0,171 K_solo 0,139 0,147 Ca_solo -0,050 0,314 Mg_solo 0,021 0,052 SB -0,024 0,260 CTC -0,139 0,193 V% 0,071 0,202 Al -0,070-0,320 N_folha 0,237 0,654 P_folha 0,094 0,071 K_folha 0,214 0,386 Ca_folha 0,003 0,037 Mg_folha 0,106-0,449 Cu_folha -0,211 0,045 Zn_folha -0,422-0,213 Fe_folha 0,008 0,171 Mn_folha 0,057 0,017 Peso 0,161-0,070 Relação polpa/casca -0,552-0,279 ph 0,298 0,459 SST 0,390 0,235 Comprimento 0,159 0,005 Diâmetro 0,105-0,073 Produtividade 1,000 0,334 ATT -0,129-0,845 SST/ATT 0,334 1,000 Vitamina C -0,029-0,031

130 114 Anexo 03 Correlação de Spearman entre produtividade e SST/ATT e os atributos estudados para o ano de 2009 Variáveis Produtividade SST/ATT P_solo 0,301 0,149 MO_solo 0,353 0,066 ph_solo 0,180 0,277 H + Al -0,124-0,218 Al 3+_solo -0,301-0,241 K_solo 0,099 0,149 Ca_solo 0,403 0,178 Mg_solo 0,243 0,058 SB 0,388 0,147 CTC 0,256-0,047 V% 0,318 0,223 Al -0,227-0,175 N_folha 0,145 0,135 P_folha -0,073-0,077 K_folha -0,065-0,273 Ca_folha 0,162-0,097 Mg_folha -0,070-0,337 Cu_folha -0,262-0,324 Zn_folha -0,072 0,323 Fe_folha 0,071-0,019 Mn_folha 0,130-0,279 Peso 0,247 0,406 Relação polpa/casca 0,423 0,177 ph -0,069 0,579 SST 0,639 0,394 Comprimento 0,159 0,351 Diâmetro 0,274 0,348 Produtividade 1,000 0,410 ATT 0,009-0,558 SST/ATT 0,009-0,558 Vitamina C 0,410 1,000

131 115 Anexo 04 Correlação de Spearman entre produtividade e SST/ATT e os atributos estudados para o ano de 2010 Variáveis Produtividade SST/ATT P_solo 0,285 0,248 MO_solo 0,069 0,214 ph_solo 0,194-0,156 H + Al -0,296 0,088 Al 3+_solo -0,100 0,066 K_solo 0,089 0,108 Ca_solo -0,110 0,261 Mg_solo -0,114-0,039 SB -0,121 0,162 CTC -0,371 0,200 V% 0,116 0,066 Al -0,145 0,051 N_folha 0,266 0,663 P_folha 0,141 0,048 K_folha 0,296 0,388 Ca_folha 0,090-0,060 Mg_folha 0,002-0,558 Cu_folha -0,281 0,087 Zn_folha -0,333-0,255 Fe_folha -0,096 0,128 Mn_folha 0,074 0,071 Peso 0,206-0,169 Relação polpa/casca -0,589-0,262 ph 0,282 0,397 SST 0,454 0,179 Comprimento 0,184 0,035 Diâmetro 0,279-0,160 Produtividade 1,000 0,256 ATT -0,190-0,906 SST/ATT -0,190-0,906 Vitamina C 0,256 1,000

132 DRIS Mn DRIS Fe DRIS Zn DRIS Cu DRIS Mg DRIS Ca DRIS K DRIS P DRIS N 116 Anexo 05 Semivariogramas dos indices DRIS para os macronutrientes e micronutrientes Janeiro/2009 Julho/2009 Janeiro/2010 Julho/2010

133 ATT SST ph Polpa/Casca Peso Comprimento Altura Produtividade 117 Anexo 06 Semivariogramas das propriedades físicas e químicas dos frutos

134 Vitamina C SST/ATT 118

135 119 Anexo 07 Relação entre os Índices DRIS e a concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos na 3ª ou 4ª folha a partir do fruto (3 cm) para a população avaliada em janeiro de 2009

136 120 Anexo 08 Relação entre os Índices DRIS e a concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em conjunto com análise de solo após a colheita para a população avaliada em julho de 2009

137 121 Anexo 09 Relação entre os Índices DRIS e a concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em ramos frutíferos na 3ª ou 4ª folha a partir do fruto (3 cm) para a população avaliada em janeiro de 2010

138 122 Anexo 10 Relação entre os Índices DRIS e a concentração de macronutrientes e micronutrientes nas folhas coletadas em conjunto com análise de solo após a colheita para a população avaliada em julho de 2010

139 123

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