Variabilidade espacial da textura em solo aluvial sob o cultivo de cenoura (Daucus Carota L.)

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1 Variabilidade espacial da textura em solo aluvial sob o cultivo de cenoura ANDRADE, Carolyne Wanessa Lins de ¹; SILVA, Jucicléia Soares da ²; MONTENEGRO, Abelardo Antônio de Assunção ³; MONTENEGRO, Suzana Maria Gico Lima 4 ; TAVARES, Uilka Elisa 2. Resumo Em muitas áreas irrigadas de regiões semiáridas brasileiras, há um grande risco de perda de produção e de aproveitamento dos recursos naturais devido ao manejo inadequado de água e solo. Uma das técnicas em que é possível realizar uma descrição quantitativa da variabilidade é a geoestatística, que pode contribuir para o planejamento e o manejo adequados das áreas irrigadas. Este trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade espacial da textura na profundidade de 0 a 0,20m, em um solo aluvial do semiárido pernambucano, sob o cultivo de cenoura (Daucus Carota L), durante o período seco de 2012, a fim de investigar a dependência espacial da textura do solo, de modo a orientar técnicas de manejo mais eficientes, propondo o melhoramento da produção agrícola na região. Adotando uma malha regular 4x4m, com 49 pontos, foram realizadas amostragens para determinação da textura do solo por meio do método do densímetro. As variáveis foram submetidas à análise estatística clássica, seguida de análise geoestatística. A variabilidade dos dados de areia e argila foi classificada como baixa, enquanto que o silte apresentou média variabilidade. Os valores de areia e silte apresentaram fraca dependência espacial, e a argila, moderada dependência. O Neossolo sob o cultivo de cenoura, por ser considerado heterogêneo em textura e espessura, apresenta variabilidade diferenciada para os atributos granulométricos. A técnica da geoestatística mostrou-se eficiente na compreensão da variabilidade espacial dos atributos estudados. 59 Palavras-chave: Geoestatística; Mapas de krigagem; Semiárido. Abstract In many irrigated areas of semi-arid Brazilian lands there is a great risk of loss of production and use of natural resources due to inadequate management of water and soil. One of the techniques that enables you to do a quantitative description of the variability is geostatistics, which can contribute to the planning and proper management of irrigated areas. The objective of this work was to study the spatial variability of texture depth 0-0,20 m, (in) on a semi-arid alluvial soil of Pernambuco under carrot cultivation (Daucus carota L.) during the dry period of 2012, in order to investigate the dependence spatial soil texture to guide more efficient management techniques, proposing the improvement of agricultural production in the region. Adopting a regular grid 4 x 4 m with 49 points, samples were taken to determine the soil texture by the hydrometer method. The variables were subjected to statistical classic analysis, followed by geostatistical analysis. The variability of the data of sand and clay were classified as low, while the silt had a mean variability. The amounts of sand and silt showed weak spatial dependence and clay, moderate dependence. The Neossol under cultivation of carrots, considered heterogeneous in texture and thickness, has a unique variability for the texture attributes. The technique of geostatistics has been successful in understanding the spatial variability of the studied attributes. Keywords: Geostatistics; Kriging maps; Semiarid. 1 Mestranda em Engenharia Agrícola, Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, Brasil, carolynelins200@gmail.com 2 Doutoranda em Engenharia Agrícola, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife 3 Professor Associado, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife 4 Professora Associada, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife

2 60 1 Introdução O manejo adequado do solo tem grande importância, uma vez que interfere na produção de alimentos e, consequentemente, na economia local. Na região semiárida, há um grande risco de perda de produção e de aproveitamento dos recursos naturais devido ao manejo inadequado de água e solo. De acordo com Duda e Araújo (2003), a cenoura representa uma das hortaliças mais cultivadas e de maior valor econômico no Brasil. Entretanto, a produtividade da cenoura pode ser afetada devido à utilização de água com baixa qualidade, com níveis elevados de sais, utilização de quantidades substanciais de produtos químicos, que constituem práticas de manejo inadequadas. A qualidade estrutural do solo está associada às condições favoráveis ao crescimento das raízes, à aeração e ao movimento de água no solo (GOMES et al., 2007). Analogamente, Siqueira et al. (2010) afirmam que o solo com pobre estrutura física apresenta dinâmica e estoque de água limitados, o que reduz a área explorada pelas raízes das plantas. Portanto, o processo de formação do solo, como o manejo empregado no cultivo e na colheita, pode alterar essa qualidade, desequilibrando os atributos físicos, químicos e biológicos (SILVA; CABEDA, 2006). As alterações na estrutura do solo incidem no arranjo das partículas, consequentemente afetando a distribuição de poros, a resistência mecânica do solo à penetração e a densidade do solo (OLIVEIRA et al., 2010; TORMENA et al., 2002). Para alcançar a sustentabilidade agrícola, é necessário conhecer a variabilidade das propriedades dos solos de cada região. O conhecimento do comportamento espacial da textura do solo pode auxiliar no entendimento de processos pedogenéticos (YOUNG et al., 1999), na compreensão do movimento de água no solo e na inserção de práticas conservacionistas, quando necessário (BOUMA et al., 1999). A maioria dos estudos sobre as propriedades físicas do solo tem apresentado uma ampla variedade de resultados devido aos diferentes locais de estudo, tipos de solos e diferentes sistemas de manejo (GREGO; VIEIRA, 2005). Entretanto, segundo Campos et al. (2013), as propriedades físicas constituem bons indicadores da qualidade do solo, podendo, por meio delas, ser realizados monitoramentos e encontradas áreas que sofreram algum tipo de interferência. O solo apresenta uma heterogeneidade de suas propriedades, por isso Cambardella et al. (1994) e Vieira (2000) ressaltam que conhecer a variabilidade existente nos solo melhora as práticas de manejo. Diante disso, a geoestatística é uma ferramenta, que possibilita o conhecimento da variabilidade espacial do solo. Por meio da geoestatística, é possível se realizar uma descrição quantitativa da variabilidade espacial das propriedades do solo e a estimativa de valores dessas propriedades em locais não amostrados (VIEIRA, 2000). Para corrigir variações indesejáveis da demanda de nutrientes, água ou até mesmo manejo, as alterações passam a ser delimitadas por mapas de isovalores das variáveis de interesse. Dentre os estudos que utilizaram técnicas geoestatísticas para o mapeamento de propriedades do solo, Montenegro et al. (2006) avaliaram a variabilidade espacial de classes de textura, salinidade e condutividade hidráulica de solos em planície aluvial; Leão et al. (2010) estudaram a variabilidade espacial da textura de um Latossolo sob cultivo de citros, Mion et al. (2012) observaram a variabilidade espacial da porosidade total, umidade e resistência do solo à penetração de um Argissolo Amarelo; Campos et al. (2013) analisaram a variabilidade espacial dos atributos físicos em Argissolo Vermelho sob floresta. Este trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade espacial da textura na profundidade de 0 a 0,20 m, em um solo aluvial do semiárido pernambucano, sob o cultivo de cenoura (Daucus Carota L.), durante o período seco de 2012, a fim de investigar a dependência espacial da textura do solo, de modo a orientar técnicas de manejo mais eficientes, propondo o melhoramento da produção agrícola na região.

3 Figura 1. Mapa de Pernambuco com destaque no Município de Pesqueira/PE e localização da área de estudo (Fonte: Modificado de Materiais e Métodos O estudo foi realizado na Fazenda Nossa Senhora do Rosário, localizada no município de Pesqueira-PE, Região do Agreste de Pernambuco, com coordenadas de S e W e altitude de 650m (Figura 1). A área em estudo possui assentamento rural instalado pelo Governo do Estado, onde se pratica a agricultura familiar. O solo predominante na região é o Neossolo Flúvico (BASTOS, 2004). O clima é do tipo BSsh (extremamente quente, semiárido), de acordo com a classificação de Köppen, com pluviometria média anual de 607mm (SANTOS et al., 2012). Na região, têm-se várias culturas, dentre elas, as de cenoura, pimenta, beterraba, repolho, pimentão e tomate, entre outras. Todas possuem sistema radicular raso e duas a três colheitas por ano. Os lotes irrigados podem chegar a 1ha, onde o sistema de irrigação com maior adesão é por aspersão, observando um crescimento dos sistemas de microaspersão e de gotejamento (FONTES JÚNIOR et al., 2012). As amostragens foram realizadas em uma área experimental, sob o cultivo de cenoura, irrigada por microaspersão. Visando caracterizar a dependência espacial, foi estabelecida uma malha regular de 4x4 m, inserida em um grid 7x7, totalizando 49 pontos amostrados (Figura 3). Figura 2. Esquema de localização dos pontos na malha regular 4x4 m.

4 62 Para análise da textura do solo (areia, silte e argila), foram realizadas coletas de solo em cada ponto estudado na profundidade de 0 a 0,20 m. As amostras foram acondicionadas em sacos plásticos e levadas ao Laboratório de Mecânica dos Solos e Aproveitamento de Resíduos da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). As amostras foram secas ao ar (TFSA), durante 72h, destorroadas e peneiradas em peneira com malha de 2,00mm. As frações granulométricas, areia, silte e argila, foram determinadas pelo método do densímetro de Boyoucos, utilizando-se um agitador mecânico como dispersante físico, durante 15min para solos com textura argilosa e 5min para solos com textura arenosa. Utilizaram-se 25 ml de hexametafosfato de sódio (Calgon) como dispersante químico (EMBRA- PA, 1997). Com o objetivo de verificar a normalidade dos dados, foi realizada uma análise estatística descritiva por meio da avaliação de medidas de tendência central (média, mediana e moda) e dispersão (desvio- -padrão, variância, coeficiente de variação); foram analisados também os valores de curtos e assimetria e a aderência à distribuição normal, segundo o teste de Kolmogorov-Smirnov (SOUZA et al., 2008). Os dados discrepantes foram eliminados de acordo com o critério de Hoaglin et al. (1983) em que os valores discrepantes estão abaixo do limite inferior (Li) ou acima do limite superior (Ls) respectivamente, estimados pelas (Eqs.1 e 2): Li = Qi 1,5Ai (1) Ls = Qs 1,5Ai (2) em que Qi é o quartil inferior, Qs é o quartil superior e Ai é a amplitude interquartílica. A dependência espacial foi analisada por meio de ajustes de semivariogramas (VIEIRA, 2000), com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, o qual é estimado por: (3) em que N(h) é o número de pares experimentais de observações Z(xi) e Z (xi + h) separados por uma distância h. O semivariograma é representado pelo gráfico y(h) versus h. Coeficientes de variação (CV) são adimensionais e permitem a comparação entre diversos parâmetros do solo. Indicadores de heterogeneidade dos dados podem ser considerados quando os valores de CV são elevados (FROGBROOK et al., 2002). Foram analisados os valores de coeficiente de variação, conforme sugerido por Warrick e Nielsen (1998), os quais consideram baixa variabilidade quando CV < 15%; média para o intervalo 15-50%, e alta variabilidade, quando CV > 50%. Para análise geoestatística, utilizou-se a ferramenta GEO-EAS (ENGLUD: SPARKS, 1991), adotando-se o estimador clássico da semivariância (JOURNEL: HUIJBREGTS, 1978). Os semivariogramas experimentais construídos no GEO-EAS foram confeccionados também no software Microsoft Office Excel Após a obtenção dos semivariogramas experimentais por meio do software GEO-EAS, foram testados os modelos gaussiano, esférico, exponencial e linear. Do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados, são estimados os coeficientes do modelo teórico para o semivariograma (o efeito pepita, C0; patamar, C0+C1; e o alcance, a). Foi escolhido o modelo que apresentou um ajuste adequado aos valores experimentais e erros padronizados com média próxima a zero e desvio-padrão próximo a um, segundo a técnica de validação cruzada de Jack-Knifing (VAUCLIN et al.,1983). Para determinar o grau de dependência espacial das variáveis em estudo, utilizou-se a classificação de Cambardella et al. (1994), que se baseia na análise da relação entre o efeito pepita e o patamar de seu semivariograma ajustado. Valores inferiores a 25% caracterizam forte dependência espacial; entre 25% e 75%, moderada, enquanto que acima de 75%, fraca dependência. No que diz respeito à construção dos mapas de isolinhas, utilizando o método da krigagem, foi adotado o programa computacional Surfer Versão 9.0 (Surfer, 2009). 3 Resultados e Discussão Os resultados da análise estatística descritiva para a textura do solo na profundidade de 0 a

5 63 0,20m constam na Tabela 1. O teste de Kolgomorov Smirnov indicou que os dados de areia, silte e argila na profundidade estudada apresentaram normalidade após a retirada de outliers. Na Tabela 1, pode-se observar que, para areia e argila, o grau de variabilidade foi considerado baixo. Segundo critério de Warrick e Nielsen (1998), com valores de 13,39 e 12,49%, respectivamente; para o silte, o CV apresentou médio grau de variabilidade, com um valor de 36,8%. Leão et al. (2010), estudando a textura de um Latossolo, também encontraram baixo grau de variabilidade para a argila, no entanto, para a areia e para o silte, o grau de variabilidade foi considerado alto. Santos et al. (2012), estudando um vale aluvial no semiárido de Pernambuco, encontraram média variabilidade para as variáveis areia, silte e argila, que associou esta média variabilidade devido ao uso de máquinas agrícolas e aos processos de transporte e sedimentação, proporcionando maior homogeneização das frações areia e argila. O maior CV encontrado para o silte indica a sua maior capacidade de mobilidade no solo, segundo os autores. Os semivariogramas experimentais foram construídos também foram ajustados aos diferentes modelos. As variáveis, os modelos ajustados e os parâmetros dos modelos são apresentados na Tabela 1. Os modelos que melhor se ajustaram aos dados de areia, silte e argila foram, respectivamente, esféricos, gaussianos e exponenciais. O modelo tipo esférico é destacado por outros autores como o de melhor ajuste para os parâmetros do solo e da planta (SIQUEIRA, 2009; CAMBARDELLA et al., 1994; VIEIRA, 2000; CARVALHO et al., 2002; ULLOA GUITIÁN, 2002). No entanto, esse modelo se ajustou melhor, apenas, aos dados da areia; para os dados de silte e argila, os modelos que melhor se ajustaram foram gaussiano e exponencial, respectivamente. Tabela 1. Estatística descritiva para a textura do solo, parâmetros dos modelos de semivariogramas ajustados aos dados experimentais e parâmetros obtidos pela validação.

6 Figura 3. Boxplot s da Temperatura do ar (ºC), Umidade relativa do ar (%), Precipitação pluvial (mm) e números de casos de malária respectivamente em Boa Vista-RR, no período de 2000 a Os resultados da análise geoestatística mostraram que os valores de areia e silte apresentaram fraca dependência espacial, conforme descrito por Cambardella et al. (1994), uma vez que as relações entre o efeito pepita e o patamar apresentaram valores respectivamente de 83,33 e 80%. A argila apresentou moderada dependência espacial, com valor de 62,5% (Tabela 1), corroborando os resultados obtidos por Leão et al. (2010). Estudos realizados por Grego e Vieira (2005) mostraram que a existência de dependência espacial na camada superficial do solo pode estar relacionada ao preparo convencional, caracterizado por alta movimentação de máquinas agrícolas no solo, que afetam a sua estrutura original. Os alcances encontrados neste trabalho foram 15m, 20m e 9m para a areia, silte e argila respectivamente, como mostrado na Tabela 1. Os semivariogramas ajustados para as frações areia, silte e argila produziram respectivamente resíduos com médias 0,012; -0,019 e -0,002; e desvios- -padrão 1,135; 1,097 e 0,944, com os modelos esférico, gaussiano e exponencial. Pela técnica de validação cruzada, quanto mais próxima a média estiver de zero e o desvio-padrão próximo à unidade, melhor o ajuste do modelo. Na figura 3, são apresentados os semivariogramas com o ajuste dos modelos esférico, gaussiano e exponencial aos dados de areia, silte e argila, respectivamente. Os mapas de isolinhas dos respectivos semivariogramas são apresentados na Figura 5. Por meio dos mapas de isolinhas, percebe-se que a textura do solo apresentou mapas de areia e silte inversamente proporcionais (Figura 4. (a) e (b)) e mapas de areia e argila diretamente proporcionais (Figura 4. (a) e (c)), ocorrendo em áreas próximas do maior teor de areia. Verifica-se que a distribuição superficial da argila registra seus maiores teores nas posições de topo e na parte oeste da área (Figura 4. (c)). Na parte sul, observam-se menores teores de argila e de silte, contrastando com os maiores de areia. Esses resultados também foram encontrados por Leão et al. (2010).

7 Figura 4. Mapas de isolinhas dos dados textura do solo (a) areia, (b) silte e (c) argila, respectivamente Conclusões 1. A variabilidade foi baixa para areia e argila e média para o silte no solo estudado. 2. Na área em estudo, as frações de areia e silte apresentaram fraca dependência espacial, e a argila, moderada dependência. 3. O Neossolo Flúvico sob o cultivo de cenoura, por ser considerado heterogêneo em textura e espessura, apresenta variabilidade diferenciada para os atributos granulométricos. 4. A técnica da geoestatística mostrou-se eficiente na caracterização da variabilidade espacial dos atributos estudados. 5 Agradecimentos Os autores agradecem à Universidade Federal Rural de Pernambuco pelo apoio ao CNPq por concessões de bolsas PQ; à Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco (FACEPE) e à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela concessão das bolsas de mestrado e doutorado e à FINEP por auxílio em projeto de pesquisa.

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