IV Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias

Transcrição

1 ESPACIALIZAÇÃO DE VARIÁVEIS DO SOLO COMO SUPORTE PARA GERENCIAMENTO AGRÍCOLA EM ÁREA DE CANA-DE-AÇÚCAR Sartori, A.A.C. 1, Leda, V.C. 2, Polonio, V.D. 3, Zimback, C.R.L. 4 1 Doutor em Agronomia-Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: Botucatu, SP Brasil. Caixa-Postal: 237, sartori80@gmail.com 2 Mestrando em Agronomia-Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: Botucatu, SP Brasil. Caixa-Postal: 237, victorleda@gmail.com 3 Mestranda em Agronomia-Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: Botucatu, SP Brasil. Caixa-Postal: 237, van_polonio@hotmail.com 4 Prof. Adjunto do Departamento de Recursos Naturais, FCA/UNESP - Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: Botucatu, SP Brasil. Caixa-Postal: 237, czimback@gmail.com Resumo O presente trabalho teve como objetivo verificar a distribuição espacial da condutividade elétrica (CE), matéria orgânica (MO) e capacidade de troca catiônica (CTC), através da técnica de geoestatística, como suporte ao agricultor na tomada de decisão no planejamento da cultura de cana-de-açúcar. A análise da relação IDE (Índice de Dependência Espacial) identificou que todas as variáveis apresentaram grau da dependência espacial forte. Os variogramas apresentaram uma validação cruzada satisfatória, com média do erro padronizado próxima de zero o que significa que o modelo não é tendencioso e a variância do erro padronizado próxima de um, o que significa que a estimativa resultante do modelo é precisa. A espacialização da CE demostrou valores menores na zona central e valores maiores ao longo da borda oeste do campo. A distribuição da MO apresentou uma tendência de decréscimo dos valores de leste para oeste e uma ampla área central com valores menores. A variabilidade espacial da CTC aumentando de leste para oeste, com os valores mais altos no centro e ao longo da borda ocidental. A partir dos mapas de variabilidade, há maior confiabilidade na execução de amostragens estratégicas e identificação de zonas homogêneas de manejo. Palavras-chave: Variabilidade espacial, validação cruzada; zonas homogêneas. SPATIALIZATION SOIL VARIABLE AS SUPPORT FOR AGRICULTURAL MANAGEMENT IN SUGARCANE Abstract - This study aimed to verify the spatial distribution of electrical conductivity (EC), organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC) by geostatistical technique, such as support to farmers in decision making in the crop of sugarcane. The IDE analysis (Spatial Dependence Index) found that all variables showed degree of strong spatial dependence. The variogram showed a satisfactory cross validation, the mean standardized error close to zero meaning that the model is not biased and the variance standardized error is close to one, which means that the resulting estimation model is accurate. The EC spatialization has shown lowest values in the central and highest values along the west edge of the field. The distribution of OM showed a trend of decrease from east to west and lower values in the central area. The spatial variability of CEC increased from east to west, with the highest values in the center area and along the western edge. From the variability maps, there is a greater reliability in the implementation of strategic sampling and identification of homogenous management zones. Key words: Spatial variability, cross-validation; homogeneous zones. Introdução A tecnologia essencial à agricultura de precisão baseia-se na coleta de informações sobre atributos químicos e físicos dos solos, condições da cultura, do terreno e da produtividade, associando as a sua localização, as quais podem ser expressas na forma de mapas digitais (REIS, 2005). Entender como ocorre a distribuição espacial desses atributos é importante para o estabelecimento de práticas de manejo adequadas, não somente à otimização da produtividade agrícola, mas também para a minimização de possíveis danos ambientais (ALVES et al., 2013). A condutividade elétrica (CE) do solo tem sido proposta como uma maneira alternativa de se avaliar a variabilidade espacial deste, e a partir dela definirem-se as zonas de manejo em uma área (CASTRO, 2004). A CE funciona como um indicador no monitoramento de características do solo, como salinidade, textura e estratificação, umidade, densidade, matéria orgânica e derivados, CTC, lixiviação, partição de doses de herbicidas, definição de bordas em classificação de solos, classes de drenagem, recarga de lençol freático, entre outras (MOLIN; RABELLO, 2011). IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

2 Neste sentido a mensuração da CE pode auxiliar no desenvolvimento de estratégias agronômicas específicas para essas áreas, sujeitas a combinações únicas de fatores limitantes da produtividade das culturas, o que permite um gerenciamento mais preciso das quantidades de insumos a ser aplicadas e como consequência conduzir o aumento da produtividade e reduzir impactos ambientais (MOLIN; CASTRO 2006). A análise de distribuição espacial das propriedades dos solos, dos parâmetros de plantas e da produtividade, pode ser feita pela geoestatística, que se apresenta como importante ferramenta para análise da estrutura da dependência espacial das variáveis. Segundo Vieira (2000) a variabilidade das propriedades do solo deve ser considerada, pois partir do principio de que são homogêneas pode mascarar os resultados dos tratamentos aplicados. Portanto, o presente trabalho teve como objetivo verificar a distribuição espacial da condutividade elétrica (CE), matéria orgânica (MO) e capacidade de troca catiônica (CTC) em uma área cultivada com cana-de-açúcar aplicando técnicas de geoestatística, como suporte ao agricultor na tomada de decisão no planejamento da cultura. Material e Métodos A área de estudo esta localizada no município de São Manuel região central do estado de São Paulo, Brasil, conforme as coordenadas de de latitude sul e de longitude a oeste de Greenwich (Figura 1). Sua altitude média é de 520 m, com as temperaturas médias mínimas e máximas, no verão, de 19 e 29 C e, no inverno de 12 e 25 C, respectivamente. O tipo climático predominante na região é o Cwa, de acordo com o critério de Köppen, caracterizado como clima tropical de altitude, com inverno seco e verão quente. Figura 1. Localização da área de estudo e das respectivas amostras de solo - Usina Açucareira São Manoel - SP. O solo foi classificado de acordo com os padrões da EMBRAPA (2013) em LATOSSOLO VERMELHO Distroférrico (LRdf), caracterizado por um horizonte superficial com teor médio de argila de 254 g kg -1 nas profundidades de 0-0,2 m. A área de estudo esta em cultivo com cana-de-açúcar e se encontra na quarta colheita, sendo o sistema de colheita mecanizada com cana crua, o que possibilitou que a palhada fosse mantida em superfície. A grade de amostragem foi definida dentro do perímetro de campo de cana-de-açúcar com uma área de 66,87 ha. O delineamento amostral consistiu de celulas regulares de tamanho de 1 ha totalizando 70 amostras na profundidade (0-0,2 m). De acordo com a literatura, esta é a densidade de amostragem mínima de solo para Agricultura de Precisão no Brasil (VIEIRA, 1995; RIBEIRO JUNIOR, 1995; MOLIN, 2001; ROSSATO, 2011) e também sendo a mais rentável para realização do estudo. As variáveis do solo considerados nesse estudo foram: condutividade elétrica (CE- S cm -1 ), matéria orgânica (MO-g dm -3 ) e capacidade troca catiônica (CTC-%). Para caracterizar a variabilidade espacial das variáveis do solo utilizou-se a análise geoestatística com intuito de verificar e estimar o grau de dependência espacial entre as observações, com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, a qual é estimada pela Eq. 1, segundo Journel (1989). N h 1 2 h Z xi Z xi h (1) 2N h i 1 onde: N(h) é o número de pares experimentais de observações e Z(xi) e Z(xi + h) são os pares de pontos separados por uma distância h. Foi analisado o grau de dependência espacial utilizando o Índice de Dependência Espacial (IDE) proposto por Zimback (2001), onde valores de IDE 25% indicam fraca dependência espacial; 25% < IDE < 75% moderada dependência espacial e IDE 75% forte dependência espacial. Após o ajuste, os variogramas foram submetidos ao IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

3 processo de validação cruzada com o objetivo de verificar se a modelagem do variograma é satisfatória e a krigagem possui caráter não enviesado e mínima variância de estimação. Para tanto, foram considerados o coeficiente de correlação entre os valores observados e estimados, por meio do erro médio (EM-Equação 2), e a variância do erro padronizado (VEP-Equação 3). EM = 1 N (z(x i ) z (x i )) (2) onde: N é o número de amostras; z(x i ) é o valor observado; z (x i ) é o valor estimado. O erro médio demonstra o grau de não-enviesamento e seu valor deve ser próximo de zero (CASTRIGNANÒ, 2011). VEP = 1 N ((z(x i ) z (x i ) σ i ) 2 (3) onde, N é o número de amostras; z(x i ) é o valor observado; z (x i ) é o valor estimado. A variância do erro padronizado demonstra a razão entre a variância experimental e teórica, sendo que seu valor deve ser próximo de um (CASTRIGNANÒ, 2011), dentro de um intervalo de tolerância, conforme proposto por Chilès e Delfine (1999) na Equação 4. IT = 1 ± 3 2 (4) N onde, N é o número de amostras. Com os variogramas ajustados foi realizado o processo de interpolação por Krigagem. A Krigagem usa informações a partir do variograma para encontrar os pesos ótimos a serem associados às amostras com valores conhecidos que irão estimar pontos desconhecidos. Nessa situação o método fornece, além dos valores estimados, o erro associado a tal estimação, o que o distingue dos demais algoritmos de interpolação (LANDIM; STURARO, 2002). Após o processo de interpolação por Krigagem, os mapas foram reclassificados em quatro classes com a finalidade de simplificar a visualização das concentrações estimadas. Resultados e Discussão Os resultados obtidos pela análise variográfica para as variáveis do solo na profundidade de 0-0,2 m está apresentada na Tabela 1. Tabela 1. Resultados da análise variográfica para as variáveis do solo na profundidade de 0-0,2 m Variável do Solo Nº de Modelo Alcance Efeito Pepita Patamar IDE amostras teórico (m) (C0) (C0+C) (%) Condutividade Elétrica (CE- 70 Gaussiano ,0 1000, ,0 99,00 S cm -1 ) Matéria Orgânica 70 Gaussiano 9,9100 0,0100 9,920 99,00 (MO-g dm -3 ) Capacidade Troca Catiônica (CTC-%) 70 Gaussiano 153,40 0, ,50 99,00 Os resultados obtidos pela validação cruzada para as variáveis do solo na profundidade de 0-0,2 m estão apresentada na Tabela 2. Tabela 2. Resultados da validação cruzada para os atributos do solo nas profundidades de 0-20 cm e cm Variável do solo Coeficiente de Erro Médio Variância do Erro Intervalo de Correlação Padronizado (EMP) Padronizado (VEP) Tolerância Condutividade Elétrica 0,91 0,0049 1,027 0,485 1,514 (CE- S cm -1 ) Matéria Orgânica 0,76 0,0126 0,652 0,485 1,514 (MO-g dm -3 ) Capacidade Troca Catiônica (CTC-%) 0,70-0,0131 0,742 0,485 1,514 IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

4 O modelo gaussiano apresentou melhor ajuste aos variogramas experimentais das variáveis em estudo. O efeito pepita foi observado em todos os variogramas, compreendendo a variação espacial que ocorrem às distâncias menores do que a escala de amostragem de 100 m ou o erro de medição. A análise da relação IDE (Índice de Dependência Espacial) mostrou que todas as variáveis apresentam grau da dependência espacial forte (Tabela 10). A distribuição das variáveis do solo no espaço não é aleatória, uma vez que todos os atributos do solo estudados apresentaram um Índice de Dependência Espacial (IDE) moderado a forte, conforme estabelecido por Zimback (2001). Isso demonstra que os variogramas explicam a maior parte da variância dos dados experimentais. Os resultados de validação cruzada para CE, MO e CTC (Tabela 2) verifica-se com uma alta correlação entre os valores verdadeiros e estimados, segundo o coeficiente de correlação (r) de 0,91 CE, 0,76 MO e 0,70 - CTC. A média do erro padronizado é próxima de zero para todas variáveis, o que significa que o modelo não é tendencioso e a variância do erro padronizado é próxima de um (1,027) para CE, (0,652) para MO e (0,742) para CTC, o que significa que a estimativa resultante do modelo é precisa. A variância do erro padronizado, os valores obtidos encontram-se dentro do intervalo de tolerância definido por Chilès e Delfine (1999). Deve-se ressaltar que a distribuição espacial das variáveis está ligada ao material de origem e às ações de manejo ao longo do tempo. Pode-se observar no mapa da CE (Figura 2) que os valores menores na zona central do campo ficou entre 11,98-578,51 milisiemens por centímetro (ms/cm -1 ) representado pela cor azul claro os valores maiores ocorrem ao longo da borda oeste do campo com valores 1.242, ,8 (ms/cm -1 ). Pode-se sugerir que a variação das características da camada mais superficiais tem a influência da ação antrópica, enquanto a camada mais profunda indica variabilidade relativa à gênese do solo e a seu material de origem. Trabalhos dirigidos por Benitez e Mendonça, (1998) e Oliveira et al., (2002) demostraram que a elevação do teor de MO gera um aumento na CE nos solos. Molin e Rabello (2011) verificaram que a CE responde às variações na textura do solo e nos seus teores de umidade. Figura 1. Interpolação da variável CE do solo cultivado com cana-de-açúcar. O mapa da variabilidade espacial da MO (Figura 3) existe uma tendência de decréscimo dos valores de leste para oeste e uma ampla área central com valores menores. Nessa área os resíduos da cultura foram mantidos na superfície, como consequência, a MO, provavelmente, sofreu maior decomposição na área central, então deve ser dada uma atenção para estas áreas, com maior deposição de residuos. Figura 3. Interpolação da variável MO do solo cultivado com cana-de-açúcar. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

5 Conceição et al. (2005) relataram que a matéria orgânica (MO) tem sido sugerida como um indicador-chave da qualidade do solo, considerando sua influência nos demais atributos essenciais para que o solo desempenhe suas funções. Segundo Ciotta et al. (2003), a capacidade de troca de cátions aumenta com o teor de matéria orgânica, qualidade e teor de argila. Em solos tropicais e subtropicais, a matéria orgânica apresenta uma estreita relação com as demais propriedades físicas, químicas e biológicas do solo. Portanto, o manejo do resíduo da cana-de-açúcar é fundamental à manutenção da capacidade produtiva do solo em longo prazo. Um gradiente espacial distinto é observado no mapa da variabilidade espacial da CTC (Figura 4), aumentando de leste para oeste, com os valores mais altos no centro e ao longo da borda ocidental. O manejo da matéria orgânica é essencial nessas circunstâncias, já que ela é a principal reserva de nutrientes como (N) e responde por grande parte da capacidade de troca de cátions (CTC) do solo. Portanto, a elevação do teor de carbono em solos permite a elevação da CTC, favorecendo a retenção de cátions e a consequente redução da sua lixiviação, como também o aumento na reserva de N e a melhoria da estrutura do solo. Figura 4. Interpolação da variável CTC do solo cultivado com cana-de-açúcar. Conclusões Em face dos resultados obtidos neste estudo, pode-se concluir que: A geoestatística demonstrou ser uma ferramenta essencial na determinação da variabilidade espacial variáveis do solo, uma vez que os variogramas apresentaram claramente o comportamento espacial das mesmas. A incorporação de resíduos agrícolas da cana-de-açúcar em solos promove melhorias em características químicas e físicas, principalmente nas menores profundidades. A partir dos mapas de variabilidade, há maior confiabilidade na execução de amostragens estratégicas e identificação de zonas homogêneas de manejo. A criação de zonas de manejo permitem a redução do impacto ambiental, através da orientação das práticas agronômicas ao otimizar o uso dos insumos. Referências ALVES, S.M. et al. Definição de zonas de manejo a partir de mapas de condutividade elétrica e matéria orgânica. Biosci. J., Uberlândia, v. 29, n. 1, p , Jan./Feb BENITES, V.M.; MENDONÇA, E.S. Propriedades eletroquímicas de um solo eletropositivo influenciadas pela adição de diferentes fontes de matéria orgânica. Revista Brasileira de Ciência do Solo,v.22, p , CASTRIGNANÒ, A. Introduction to spatial data processing. 1. ed. Roma: Aracne, p. CASTRO, C.N. Definição de unidades de gerenciamento do solo por meio da sua condutividade elétrica e variáveis físico-químicas p. Dissertação (Mestrado) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba. CHILÈS, J.P., DELFINER, P.. Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty. New York: John Wiley & Sons, Inc., IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

6 CIOTTA, M. N. et al. Matéria orgânica e aumento da capacidade de troca de cátions em solo com argila de atividade baixa sob plantio direto. Ciência Rural, v. 33, n. 6, p , CONCEIÇÃO, P. C. et al. Qualidade do solo em sistemas de manejo avaliada pela dinâmica da matéria orgânica e atributos relacionados. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 29, n. 5, EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA - EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Solos. Sistema brasileiro de classificação de solos. 3.ed. Brasília, Produção de Informação, p. JOURNEL, A. G. Fundamentals of geostatistics in five lessons Washington: American geophysical union p. LANDIM, P. M. B.; STURARO, J. R. Krigagem indicativa aplicada à elaboração de mapas probabilísticos de riscos. Rio Claro: IGCE/UNESP, Lab. Geomatemática, Texto Didático p. MOLIN, J. P. Agricultura de precisão: o gerenciamento da variabilidade. Piracicaba: O Autor, p. MOLIN, J. P.; CASTRO, C. N. Agricultura de precisão: Condutividade elétrica. Revista Cultivar Máquinas. v. 3. p MOLIN, J.P., RABELLO, L.M. Estudos sobre mensuração da condutividade elétrica do solo. Eng. Agríc., Jaboticabal, v.31, n.1, p OLIVEIRA, F.C.; MATIAZZO, M.E. ; MARCIANO, C.R.; ROSSETO, R. Efeitos de aplicações sucessivas de lodo de esgoto em Latossolo Amarelo distrófico cultivado com cana- de-açucar: Carbono orgânico, condutividade elétrica, ph e CTC. R. Bras. Ci. Solo, v. 26, p , REIS, L. R. Utilização da condutividade elétrica para estabelecimento de zonas de manejo em um latossolo amareloescuro. Viçosa, f. Dissertação (Mestrado) Universidade Federal de Viçosa SERRANO, J. M.; PEC, J. O.; SILVA, J. R. M., SHAIDIAN, S. Mapping soil and pasture variability with an electromagnetic induction sensor. Computers and Electronics in Agriculture. v. 73, p. 7 16, RIBEIRO JUNIOR, P. J. Métodos geoestatísticos no estudo da variabilidade espacial de variáveis do solo f. Dissertação (Mestrado em Agronomia)-Escola Superior deagricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, ROSSATO, O.B. Metodologias de avaliação e aplicação de nutrientes nas culturas de cana-de-açúcar e algodão f. Tese (Doutorado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, VIEIRA, S. R. Uso da geoestatística em estudos de variabilidade espacial. Campinas: IAC, p. VIEIRA, S. R. Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In: NOVAIS, R. F.; ALVAREZ, V. H.; SCHAEFER, G.R. (Eds.). Tópicos em Ciência do solo. Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do solo. v. 1, p. 1-54, ZIMBACK, C. R. L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade f. Tese (Livre-Docência em Levantamento do solo e Fotopedologia)-Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Botucatu, IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: