Acta Scientiarum. Agronomy ISSN: Universidade Estadual de Maringá Brasil

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1 Acta Scentarum. Agronomy ISSN: Unversdade Estadual de Marngá Brasl Mlan, Larton; Godoy de Souza, Eduardo; Urbe-Opazo, Mguel Angel; Flho, Antono Gabrel; Johann, Jerry Adrany; Perera, Joaqum Odlon Undades de manejo a partr de dados de produtvdade Acta Scentarum. Agronomy, vol. 28, núm. 4, octubre-dcembre, 06, pp Unversdade Estadual de Marngá Marngá, Brasl Dsponível em: Como ctar este artgo Número completo Mas artgos Home da revsta no Redalyc Sstema de Informação Centífca Rede de Revstas Centífcas da Amérca Latna, Carbe, Espanha e Portugal Projeto acadêmco sem fns lucratvos desenvolvdo no âmbto da ncatva Acesso Aberto

2 Undades de manejo a partr de dados de produtvdade Larton Mlan *, Eduardo Godoy de Souza 2, Mguel Angel Urbe-Opazo 2, Antono Gabrel Flho 2, Jerry Adrany Johann 2 e Joaqum Odlon Perera 2 Unversdade Estadual do Oeste do Paraná (Unoeste), Rua Panorama, 329, , Cascavel, Paraná, Brasl. 2 Centro de Cencas Exatas e Tecnológcas, Unversdade Estadual do Oeste do Paraná (Unoeste), Cascavel, Paraná, Brasl. *Autor para correspondênca. e-mal: mlan@unoeste.br RESUMO. A agrcultura de precsão é um conjunto de tecnologas que vsa o aumento da efcênca com base no manejo dferencado de áreas agrícolas. Neste contexto, é mportante estabelecer metodologas nos quas nformações de produtvdade, solo ou ndcadores compostos possam ser utlzados para a determnação de undades de manejo. O objetvo deste trabalho fo desenvolver uma metodologa para defnção de undades de manejo em função de mapas de produtvdade de cnco safras agrícolas. Fo medda a produtvdade da cultura soja, durante os anos de 998 a 02, de uma área localzada no muncípo de Cascavel, Estado do Paraná, e utlzando técncas de geoestatístca foram gerados mapas de produtvdade. A área amostrada possu,74 ha, sendo consttuída de 256 parcelas, 28 com manejo químco localzado e 28 sem manejo químco localzado. Na colheta, utlzou-se uma colhedora de parcelas e verfcou-se dependênca espacal para os sstemas de cultvo, em todos os anos. Os valores pontuas de produtvdade de soja de cada ano foram padronzados utlzando-se a técnca denomnada escore padrão, em seguda reclassfcados em baxo, médo e alto, o que possbltou a comparação das produtvdades de dferentes anos e a geração de um mapa de produtvdade méda. Com a produtvdade padronzada e o coefcente de varação classfcados em baxo, médo e alto fo gerado um mapa com as undades de manejo. A metodologa mostrou-se efcente para dentfcar regões homogêneas. Palavras-chave: produtvdade, geoestatístca, manejo químco. ABSTRACT. Determnaton of management zones usng yeld data. Precson agrculture s a set of technologes that ams the effcency ncrease based on the dfferentated management of agrcultural areas. In ths context, t s mportant to establsh methodologes to use the yeld nformaton, sol or ndcators n the determnaton of management zones. The am of ths paper was to develop a methodology for the defnton of management zones accordng to yeld maps of fve growng seasons. The soybean yeld was measured from 998 to 02, n an area n Cascavel, Paraná State, Brazl. Yeld maps were generated usng geostatc technques. The sampled area has.74 ha wth 256 plots: 28 wth ste- specfc chemcal management and 28 wthout ste-specfc chemcal management. A plot combne was used for harvest. In the experment the spatal dependence was verfed for both plantng systems n each year. The punctual values of soybean yeld of each year were standardzed usng the standard score technque. After that, these values were reclassfed n low, medum and hgh, allowng the comparson of productvtes n dfferent years and the generaton of a yeld average map. Management zones were generated accordng to the standardzed yelds and also to the coeffcent of varaton beng classfed n low, medum and hgh. The methodology was effcent to dentfy homogeneous zones. Key words: productvty, geostatstcs, chemcal management. Introdução A Agrcultura de Precsão surgu da necessdade de se consderar a varabldade espacal e temporal exstente em uma área de produção agrícola, buscando a redução nas quantdades de nsumos a serem aplcados e, conseqüentemente, a dmnução de custos e mpactos ambentas. O termo Agrcultura de Precsão é atrbuído a um método de manejo das culturas que objetva dar tratamento dferencado em pequenas áreas, dentro de um mesmo talhão, consderando o potencal produtvo das culturas nessas áreas. Com a adoção das técncas e concetos de agrcultura de precsão surgem questões sobre a nterpretação do grande volume de nformações e de como usá-las como ferramentas que auxlem na Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

3 592 Mlan et al. tomada de decsão, frente à varabldade espacal exstente nas áreas agrícolas brasleras. Têm-se, por exemplo, dfculdades na nterpretação de mapas de produtvdade (Carvalho et al., 0). Como avalar sua smlardade? Sera somente sua comparação vsual ou através de técncas analítcas? Johann et al. (04) estudaram a varabldade espacal da produtvdade das culturas de soja e trgo e das propredades físco-químcas do solo vsando a um manejo localzado, durante os anos de 998 e 999. A varabldade encontrada fo representada em mapas de contorno. A produtvdade apresentou, de forma geral, um padrão de varabldade semelhante quanto à dsposção na área, sendo a resstênca à penetração na camada de 0-0 cm a varável físca que melhor se correlaconou com a produtvdade. Pesqusadores como Colvn et al. (997), Sudduth et al. (997), Moln (02) e Ktchen et al. (03) utlzaram mapas de produtvdade para defnção de undades de manejo com relatvo sucesso. com a nclusão de outros mapas temátcos, espera-se um aprmoramento na geração de undades de manejo, como sugerdo por Ktchen et al. (03). O mapa de produtvdade é apenas uma etapa de todo o processo que envolve a agrcultura de precsão e representa o efeto combnado de dversas fontes de varabldade espacal e temporal. Uma parte dessa varabldade pode ser atrbuída a fatores que são constantes ou varam lentamente, enquanto outros fatores são transtóros, mudando em sua mportânca e dstrbução espacal e temporal de uma safra para outra (Capell, 04). O método que permte a geração dos mapas detalhados de produtvdade exge certa sofstcação para a obtenção dos dados essencas. Incalmente assume-se que o mapa de produtvdade de um talhão é um conjunto de mutos pontos. Cada ponto representa uma pequena porção da lavoura (Moln, 00). Ao nterpretar um mapa de produção com a fnaldade de futuro gerencamento localzado do campo, deve-se levar em conta, prncpalmente, as causas consstentes de varabldade, já que para as que não persstem no tempo pode-se ter pouco ou nenhum controle. Aqu aparece uma das prmeras dfculdades que consste na dentfcação e na separação de cada uma das classes de varabldade. Outra dfculdade encontra-se na nvestgação das causas consstentes. Essas causas só podem ser compreenddas acompanhando-se e analsando-se os possíves fatores que nfluencam na varabldade durante safras segudas. Com esta metodologa esperam-se resultados a partr da tercera safra e solução dos problemas possvelmente após a qunta colheta (Queroz et al., 00). A nterpretação do mapa de produtvdade é mprescndível para a correção dos fatores de produção que persstem ao longo do tempo, tas como: varação do tpo de solo na área plantada e outros como acdez do solo em locas específcos, defcênca de fertlzantes, ou mesmo, formulação nadequada de N-P-K e locas com falta ou excesso de água (Capell, 04). A comparação de mapas de colheta para dferentes anos é uma etapa muto mportante no processo de dentfcação de undades de manejo. Um método estatístco usualmente utlzado para avalar dferenças de médas de duas amostras de dados é o teste de t de Student. Entretanto, as condções para que este teste seja apropradamente aplcado são de que as amostras devem ser ndependentes e normalmente dstrbuídas. O problema é que essas condções raramente se aplcam em mapas de produtvdade, devdo às dependêncas espacal e temporal das observações (Carvalho et al., 0). Outra forma de comparação de mapas é através do índce de Kappa (k) de concordânca (Carvalho et al., 0). Esse método testa a assocação entre mapas e ajuda a entender se os mapas dferem devdo a alguma varação causal ou se há uma real concordânca. Há também os métodos de classfcação cruzada e coefcente de smlardade (Lorup, 03). Embora exstam dversas maneras de se tratar o problema de comparação de mapas, a maora delas depende de condções pré-estabelecdas que normalmente não se verfcam para dados temporal e espacalmente dependentes. O objetvo deste estudo é apresentar uma metodologa para determnação de undades de manejo levando-se em consderação a produtvdade em uma cultura de soja durante cnco anos de cultvo. Materal e métodos Os dados de produtvdade da soja foram coletados em uma área expermental do Centro de Pesqusas Eloy Gomes, da Cooperatva Central Agropecuára de Desenvolvmento Tecnológco e Econômco Ltda. (Coodetec), localzada em Cascavel, Estado do Paraná. A área expermental possu uma área total de,74 ha, dvdda em 256 parcelas de 7, m x 7, m, com corredor de 2, m em uma das dreções, sendo 28 parcelas com manejo químco localzado (CML) e 28 parcelas sem manejo químco localzado (SML) (Fgura ). Maores detalhes pode ser encontrado em Souza et al. (999). Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

4 Undades de manejo a partr de dados de produtvdade 593 ZP j Pj Pj =, =,2,..n, j =,2,..,r () s. j Fgura. Área de pesqusa, mostrando a amostragem desalnhada sstemátca estratfcada (Systematc Unalgned Samplng). A localzação do ponto de referênca de amostragem em cada parcela fo realzada de forma aleatóra, segundo procedmento denomnado de amostragem desalnhada sstemátca estratfcada (Wollenhaupt e Wolkowsk, 994; Souza et al., 999). Os pontos de amostragem foram localzados com auxílo de teodolto e trena. Durante os anos de 998 a 02, foram coletados os dados de produtvdade da cultura da soja, utlzando-se uma colhedora de parcelas, ndcada para colheta de expermentos. Fo adotada uma bordadura de,0 m nas parcelas, reduzndo a área útl para 5,0 x 5,0 m ou 25 m 2. A análse exploratóra e geoestatístca dos dados de produtvdade da soja foram realzadas para os dos métodos de cultvo e nos cnco anos do estudo. Os parâmetros estatístcos méda, medana, quarts, desvo padrão, coefcente de varação, coefcente de assmetra e coefcente de curtose foram determnados a fm de dentfcar e avalar se os dados possuíam homogenedade e normaldade. Os gráfcos post-plot também foram construídos a fm de dentfcar se exstem regões com concentração de valores altos ou baxos dentro da área expermental, ou seja, tendêncas dreconas dos dados. Na análse geoestatístca, utlzou-se o estmador clássco de Matheron para as varáves cujos dados apresentaram dstrbução normal de probabldades e o estmador de Cresse e Hawkns para as varáves cujos dados não apresentaram dstrbução normal de probabldade. Para os dados de cada varável foram realzados os cálculos das semvarâncas em todas as dreções, verfcando a sotropa dos semvarogramas e, posterormente, foram ajustados modelos teórcos aos semvarogramas expermentas. Para cada ano estudado fo encontrada a produtvdade padronzada (ZP j ) por meo da Equação. Foram confecconado os mapas de contorno da produtvdade padronzada, utlzando-se um grade mas densa de 76 lnhas por colunas (total de 70 pontos), utlzando-se a técnca de Krgagem. A produtvdade padronzada (ZP j ) é dada por: em que, ZP j : produtvdade padronzada no ponto e no ano j; P j : produtvdade de soja no ponto e no ano j; P j : produtvdade méda de soja no ano j; s j : desvo padrão da produtvdade de soja no ano j; n: número de dados amostras; r: número de anos em estudo. n Pj Pj = (2) n = Encontrou-se anda o coefcente de varação pontual (CV) da produtvdade em cada ponto de localzação, para os cnco anos do estudo, através de: s CV =., =, 2, 3,..., n, (3) P em que, r ( Pj P j ) 2 j = s = (4) r P = r j= Pj r (5) P : produtvdade méda de soja no ponto nos cnco anos de estudo (=,2,...,28; r=5); s j : desvo padrão produtvdade de soja no ponto nos cnco anos em estudo (r =5); para este estudo t = 5 e n = 28. Cada posção estmada da produtvdade padronzada e o coefcente de varação foram reclassfcados segundo as chaves de classfcação apresentadas na Tabela. As classfcações do coefcente de varação foram adaptadas de Gomes (987). Tabela. Chave de classfcação da produtvdade padronzada (ZP) e do coefcente de varação (CV). Varável Padronzada (ZP) Coefcente de Varação (CV) Baxa Méda Alta Maor ou gual que o 33º percentl e menor ou gual que o 67º percentl menor que o 33º percentl maor que o 67º percentl CV < 0% 0% CV 30% CV > 30% Vsando a geração de mapas com as undades de Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

5 594 Mlan et al. manejo fo categorzada a produtvdade padronzada méda e o coefcente de varação de acordo com o estabelecdo na Tabela, obtendo-se um mapa com as classes apresentadas na Tabela 2. Tabela 2. Classes de classfcação dos mapas de undades de manejo. Classfcação Produtvdade Padronzada (ZP) CV (%) Classes (Undades de Manejo) Baxa Baxa Baxa Méda Méda Méda Alta Alta Alta Baxo Médo Alto Baxo Médo Alto Baxo Médo Alto Resultados e dscussão Nas estatístcas da Tabela 3, pode-se observar que a varável produtvdade da soja com manejo localzado (CML) apresenta coefcente de varação entre 2 e 24%, consderados médo e alto segundo (Gomes, 987). A dstrbução normal de probabldade dos dados, segundo o teste de Anderson-Darlng, somente fo constatado para o ano de 998. Tabela 3. Estatístcas da produtvdade de soja com manejo localzado (CML). Varável Produtvdade da soja (t ha - ) (Undades) N o de amostras Mínmo,9 0,68,65,42 0,45 Quartl Inferor (Q) 2,39,74 2,93 2,44,57 Medana 2,75 2,05 3,6 2,66,8 Quartl Superor (Q3) 2,99 2,22 3,34 2,86 2,0 Máxmo 3,70 2,8 3,72 3, 2,34 Méda 2,70,93 3,09 2,,73 Desvo Padrão 0,43 0,44 0,37 0,38 0, Varânca 0,93 0,9 0,3 0,4 0,6 Coef. de Varação (CV%) 5,9 22,8 2,0 4,6 23, Coef. de Assmetra - 0,2-0,8 -, -,5 -,5 Coef. de Curtose 0,22 0,53 2,,27,9 p-valor Anderson Darlng 0,4 * 0,00 0,00 0,00 0,00 *possuem característcas da dstrbução de normaldade segundo o teste de Andreson- Darlng ao nível de 5% de sgnfcânca. Na Tabela 4, pode-se observar que a varável produtvdade da soja sem manejo localzado apresentou coefcente de varação entre 3% e 36%, consderados de médo a muto alto, segundo Gomes (987). A dstrbução normal de probabldade dos dados segundo o teste de Anderson-Darlng somente fo constatada para o ano de 998. Nos gráfcos boxplot, para a varável produtvdade da soja com manejo localzado (Fgura 2) e sem manejo localzado (Fgura 3), pode-se observar em todos os anos dados dscrepantes, exceto para o ano 998 cultvado sem manejo localzado. Tabela 4. Estatístcas da produtvdade de soja Sem Manejo Localzado (SML). Varável (Undades) Produtvdade da soja (t ha - ) N o de amostras Mínmo,39 0,,26,3 0,9 Quartl Inferor (Q) 2,42,78 2,92 2,54 0,67 Medana 2,7,98 3,4 2,75 0,79 Quartl Superor (Q3) 3,7 2,26 3,33 2,89 0,98 Máxmo 4,4 2,93 3,98 3,34,86 Méda 2,78,95 3,09 2,67 0,83 Desvo Padrão 0,53 0,44 0, 0,36 0,30 Varânca 0,28 0,2 0,6 0,3 0,09 Coef. de Varação (CV%) 9,06 22,56 2,94 3,48 36,4 Coef. de Assmetra 0, - 0, -,43 -,22,02 Coef. de Curtose - 0,,25 4,4,89, p-valor Anderson Darlng 0,8 0,00 0,00 0,00 0,00 *possuem característcas da dstrbução de normaldade segundo o teste de Andreson- Darlng ao nível de 5% de sgnfcânca. Produtvdade CML Boxplots - Produtvdade CML x ano Ano Fgura 2. Boxplot produtvdade da soja CML (ton ha - ). Produtvdade SML Boxplots - Produtvdade SML x ano Ano Fgura 3. Boxplot produtvdade da soja SML (ton ha - ). A análse descrtva espacal utlzando gráfcos post-plot das varáves em estudo verfcou que os dados não possuem tendêncas dreconas. Na Tabela 5 são apresentados os modelos e parâmetros ajustados aos semvarogramas ndvduas das varáves: produtvdade padronzada (ZP), méda da produtvdade padronzada (ZPM) e do coefcente de varação (CV) com manejo localzado e sem manejo localzado para os anos de 998 a 02. O grau de dependênca espacal segundo a classfcação de Cambardella et al. (994) e Souza et al., (999) apresentou-se como sendo de alta a moderada dependênca espacal em todas as varáves, estando os valores dos coefcentes de efeto pepta Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

6 Undades de manejo a partr de dados de produtvdade 595 relatvo (E = C 0 / (C 0 + C )) em torno de 7,3% a,4%. A varável que apresentou maor alcance (a) fo a produtvdade padronzada para o ano de 00 nas parcelas sem manejo localzado. 00 Tabela 5. Parâmetros e modelos ajustados aos semvarogramas para a varável produtvdade padronzada (ZP), méda da produtvdade padronzada (ZPM) e do coefcente de varação (CV) com manejo localzado (CML) e sem manejo localzado (SML) para os anos de 998 a 02. Varável Modelo C 0 C (C +C 0 ) a E% ZP CML 998 Exponencal 0,476 0,8,084 73,2 56, ZP CML 999 Exponencal 0,502 0,426 0,928 64,0 45,9 ZP CML 00 Esférco 0,547 0,33 0,878 9,7 37,7 ZP CML 0 Esférco 0,574 0,2 0,854 74,3 32,8 ZP CML 02 Esférco 0,322 0,49 0,83 76,0,4 ZPM CML Exponencal 0,02 0,49 0,25 65,5 59,4 CV CML Esférco 0,005 0,002 0,007 56, 28,6 ZP SML 998 Esférco 0,9 0,37 0,9 72,2 37,9 ZP SML 999 Exponencal 0,529 0,383 0,92 78,3 42,0 ZP SML 00 Esférco 0,42 0,383 0,795 90,8 48,2 ZP SML 0 Exponencal 0,447 0,352 0,799 6,5 44, ZP SML 02 Exponencal 0,622 0,30 0,752 74, 7,3 ZPM SML Exponencal 0,53 0,4 0,267 78,3 42,7 CV SML Ef. pepta puro 0, , C 0 - efeto pepta; (C +C 0 ) patamar; a alcance; E = (C 0 /(C +C 0 )) - coefcente de efeto pepta relatvo Fgura 4. Mapas de contorno da produtvdade padronzada da cultura da soja cultvada com manejo localzado de 998 a Com base nos parâmetros de ajuste (efeto pepta (C 0 ), patamar (C 0 + C ), alcance (a)) e nos modelos ajustados aos semvarogramas ndvduas, fo possível estmar, por meo de nterpolação por krgagem, os valores da produtvdade padronzadas nos locas não amostrados e a posteror geração do mapa de contorno para cada varável em estudo. A partr dos valores pontuas fo calculada a méda da produção anual, apresentada na Tabela 6. Os valores mostram valor lgeramente maor para a méda da produtvdade no sstema com manejo localzado (2,4 t ha - ) em relação ao sstema sem manejo localzado (2,26 t ha - ). Esse resultado é arduamente buscado por pesqusadores e agrcultores que utlzam a agrcultura de precsão Tabela 6 - Produção estmada (t ha - ). Sstema\Ano Méda CML 2,70,93 3,09 2,,73 2,4 SML 2,78,95 3,09 2,67 0,83 2,26 As Fguras 4 e 5 apresentam os mapas de contorno para a produtvdade padronzada com manejo localzado e a produtvdade padronzada sem manejo localzado dos anos de 998 a 02, classfcados de acordo com o estabelecdo na Tabela Fgura 5. Mapas de contorno da produtvdade padronzada da cultura da soja cultvada sem manejo localzado de 998 a 02. Pode-se observar poucas semelhanças entre mapas do mesmo sstema de cultvo em anos consecutvos, com exceção dos anos de 00 e 0, tanto com manejo localzado quanto sem manejo localzado. Somente em alguns pontos solados dos mapas de contorno ocorrem semelhanças ao longo dos cnco anos, porém sem consstênca. Por outro lado, exstem semelhanças entre os mapas dos dos sstemas de cultvo para os anos de 999, 0 e 02. Não é possível, entretanto, estabelecer vsualmente um padrão de comportamento para os mapas de produtvdade padronzada em anos consecutvos, com exceção entre 00 e 0. Os mapas de contorno da Fgura 6 apresentam a méda da produtvdade padronzada para os anos de Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

7 596 Mlan et al. 998 a 02 cultvadas com manejo localzado e sem manejo localzado já classfcada em baxa, méda e alta, de acordo com o estabelecdo na Tabela. Esses mapas de contorno apresentam claramente sub-áreas onde predomnaram produtvdade padronzada baxa, méda ou alta ao longo dos anos avalados. Comparações desse tpo somente podem ser fetas devdo aos dados já estarem padronzados. Comparando os mapas de contorno para os dos métodos de cultvos pode-se observar sub-áreas à esquerda do talhão no qual a produtvdade padronzada sempre se manteve baxa, podendo ser este um ndcatvo de uma defcênca qualquer na área, necesstando, neste caso, um estudo mas aprofundado para verfcar as reas causas desta baxa produtvdade. CML SML Fgura 6. Mapa de contorno da méda da produtvdade padronzada da cultura da soja nos anos de 998 a 02 com manejo localzado e sem manejo localzado. Os mapas dos coefcentes de varação foram confecconados para caracterzar a varabldade dos valores da produtvdade da soja cultvada com manejo localzado e cultvada sem manejo localzado para os anos de 998 a 02 (Fgura 7). Esses mapas de contorno apresentam claramente sub-áreas onde predomnaram coefcente de varação médo ou alto. Analsando os mapas de contorno da Fgura 7 pode-se observar menor varabldade para produtvdade da soja cultvada com manejo localzado, sendo este resultado muto aproprado. Anda, no mapa de contorno do coefcente de varação da cultura com manejo localzado, pode-se observar, na parte esquerda e superor, uma sub-área que apresentou coefcente de varação alto (maor que 30%) e no restante coefcente de varação médo (entre 0 e 30%). Já no mapa de contorno do coefcente de varação da cultura sem manejo localzado podem-se observar regões com coefcente de varação médo e alto, com predomnânca para coefcente de varação alto. A partr dos valores pontuas do coefcente de varação fo calculada a méda, obtendo-se 24,5% para a área com manejo localzado e 38,3% para a área cultvada sem manejo localzado, tendo sdo menor para o cultvo com manejo localzado, fato este já esperado, vsto que em áreas nas quas se tem o manejo de localzado (agrcultura de precsão) esperase dmnução das dscrepâncas entre atrbutos do solo e da produtvdade. Anda, comparando os mapas de contorno da méda da produtvdade padronzada cultvada com manejo localzado, da Fgura 6, com os mapas de contorno do coefcente de varação da Fgura 7, pode-se observar que à medda que o coefcente de varação aumenta ocorre um decréscmo nos valores da produtvdade padronzada, o que é confrmado no mapa de classfcação da Fgura 8. O mapa de contorno da Fgura 8 apresenta as undades de manejo para a área cultvada com soja utlzando manejo localzado, segundo a classfcação da Tabela 2. Na Fgura 8 podem ser dentfcadas cnco undades de manejo bem defndas. As classes encontradas foram as classes 8, 6, 5, 3 e 2. A Tabela 7 apresenta o percentual de área que cada uma das classes (Fgura 7). As classes 5 e 8 ocuparam, cada uma, 32% da área caracterzada por coefcente de varação médo e produtvdades padronzadas méda e alta. A classe 2 ocupou 24% da área caracterzada produtvdade padronzada baxa e coefcente de varação baxo. As classes 3 e 6 ocuparam 2% da área. O mapa de contorno da Fgura 9 apresenta as undades de manejo para a área cultvada com soja utlzando cultvo convenconal, determnadas a partr da metodologa proposta. Na Fgura 9 pode-se dentfcar sete undades de manejo. As classes encontradas foram as classes 2, 3, 4, 5, 6, 8 e 9. CV % CML CV % SML Fgura 7. Coefcente de varação da produtvdade para os anos de 998 a 02. Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

8 Undades de manejo a partr de dados de produtvdade 597 varação alto e produtvdade padronzada baxa, méda e alta, respectvamente. As classes 2, 4, 5 e 8 ocuparam, respectvamente, 3, 0,5, 4 e 5,5%. Tabela 8. Percentual de área ocupada por cada classe. Classfcação Classe 2Classe 3Classe 4 Classe 5 Classe 6 Classe 8Classe 9 Área ocupada (%) 3 0,5 4 5,5 27 Nas duas stuações em estudo fo possível dentfcar undades de manejo. O dferencal entre as duas stuações em estudo está na ocorrênca de um menor número de classes de classfcação, demonstrando assm uma produtvdade mas homogênea, para as parcelas com manejo localzado (Fguras 6 e 7). Uma próxma etapa sera a análse das propredades físcas do solo que contrburam para o refnamento das dferentes Undades de Manejo. Fgura 8. Classfcação da área cultvada com manejo localzado conforme a méda da produtvdade padronzada (ZP) e coefcente de varação (CV) de acordo com a Tabela 2. Tabela 7. Percentual de área ocupada por cada classe. Classfcação Classe 2 Classe 3 Classe 5 Classe 6 Classe 8 % da área ocupada 24% 9,4% 32% 2,6% 32% Fgura 9. Classfcação da área cultvada sem manejo localzado conforme a méda da produtvdade padronzada (ZP) e coefcente de varação (CV) de acordo com a Tabela 2. A Tabela 8 apresenta o percentual de área que cada uma das classes (Fgura 9). As classes 3, 6 e 9 ocuparam, respectvamente,, e 27% da área caracterzada prncpalmente por coefcente de Conclusão Somente mapas de produtvdade padronzados não são sufcentes para se estabelecer padrões para tomadas de decsão. Os mapas de produtvdade padronzada apresentaram, de forma geral, um padrão de varabldade pouco semelhante quanto à dstrbução na área ao longo dos cnco anos, confrmando a exstênca de varabldade temporal da produtvdade. O coefcente de varação médo fo um ndcatvo da exstênca de alta produtvdade na área em estudo, ao mesmo tempo em que o coefcente de varação alto fo ndcatvo de baxa produtvdade, ou seja, quanto maor o coefcente de varação da produtvdade durante anos de estudo, menor fo a produtvdade encontrada. As áreas com manejo localzado apresentaram menor número de undades de manejo apresentando uma produtvdade mas homogênea. A técnca utlzada se apresentou aproprada na defnção de undades de manejo utlzando dados de produtvdade. Agradecmentos À Fundação Araucára, CNPq e COODETEC pelas valorosas contrbuções no desenvolvmento deste projeto. Referêncas CAMBARDELLA, C.A. et al. Feld-scale varablty of sol propertes n Central Iowa Sols. Sol Sc. Soc. Am. J., Madson, v. 58, n. 5, p. 50-5, 994. CAPELLI, N.L. Agrcultura de precsão Novas tecnologas para o processo produtvo. 04. Dsponível em: < Acesso em: 7 Acta Sc. Agron. Marngá, v. 28, n. 4, p , Oct./Dec., 06

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