VARIABILIDADE ESPACIAL DA CONDUTIVIDADE ELÉTRICA DO SOLO CORRELACIONADOS COM A MATÉRIA ORGÂNICA E ARGILA

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1 VARIABILIDADE ESPACIAL DA CONDUTIVIDADE ELÉTRICA DO SOLO CORRELACIONADOS COM A MATÉRIA ORGÂNICA E ARGILA Romero 1, C. W. S., Lima 1, E.S., Lovera 1, L. H., Silva 1, T. S., Fábio 1, F. H. 1 Estudantes de Pós-Graduação em Sistemas de Produção, Universidade Estadual Paulista, UNESP/FEIS, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, Rua Monção, 226, CEP: , Ilha Solteira (SP). cr_willy@hotmail.com, elizeu.florestal@gmail.com, lenon_lovera@hotmail.com, tatianaengambiental@gmail.com, fabiohenrique@agronomo.eng.br. Resumo Com o aumento da produtividade agrícola faz-se necessário otimizar o sistema de manejo do solo devido a sua grande variabilidade natural. O objetivo deste trabalho foi definir zonas de manejo com base na variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente do solo, da matéria orgânica e argila em área de pastagem. O estudo foi realizado no município de Maracaju - MS, onde os atributos determinados do solo foram a condutividade elétrica aparente a 7 khz (CEa 7 khz), teor de argila (ARG) e teor de matéria orgânica do solo (MO) coletados na profundidade de 0-0,20 m. A medição da CEa do solo foi medida através do equipamento Profiler EMP-400 e as amostras de solo foram coletadas em uma área de aproximadamente 70 hectares, totalizando 216 amostras de solo. Para cada atributo analisado, realizou-se a análise descritiva clássica, utilizando o programa SAS e para a análise de dependência espacial, utilizou-se o GS +. O equipamento foi capaz de detectar as CEa e, através da análise de correlação com a argila e matéria orgânica foi possível estabelecer as zonas específicas de manejo. Palavras-chave: geoestatística; zonas de manejo. SPATIAL VARIABILITY OF ELECTRICAL CONDUCTIVITY CORRELATED TO SOIL ORGANIC MATTER AND CLAY Abstract - The soil management needs to be optimized with the increase of agricultural productivity, due to the large natural variability of soils. The objective of this study was to define management zones based on spatial variability of apparent electrical conductivity of soil, organic matter and clay in pasture area. The study was conducted in the Maracaju MS. The attributes were the apparent electrical conductivity to 7 khz (CEa 7 khz ), clay content (ARG) and content soil organic matter (OM ) collected in depth of m. The soil CEa was measured by the equipment Profiler EMP- 400 and soil samples were collected in an area of approximately 70 hectares, totaling 216 samples of soil. It were performed the classic descriptive analysis by SAS, and spatial dependence by GS+ for each soil attribute. The equipment was able to detect the CEa and by correlation analysis, with clay and organic matter, it was possible to establish the specific areas of management. Key words: geostatistics; management areas. Introdução Em um cenário no qual os níveis de produtividade agrícola se encontram em crescimento e dependente do uso de insumos, sistemas que permitam reduzir esse consumo e consequentemente os investimentos na produção e, ainda amenizar os impactos ambientais, são de grande valia. Surge, então, a agricultura de precisão com a proposta do gerenciamento da atividade agrícola, levando em conta a variabilidade espacial e temporal das culturas além de outros fatores tais como, informações acerca dos atributos físicos e/ou químicos e localização geográfica (PARIZ et al., 2011). Práticas de manejo adequadas são fundamentadas pela distribuição espacial dos atributos do solo, a fim de otimizar a produtividade agrícola. Mendes et al. (2008) inferem que o uso da geoestatística permite que a estrutura de dependência espacial seja modelada e visualizada espacialmente, e assim indicar alternativas de manejo adequadas. O elevado dispêndio econômico com técnicas de amostragens trabalhosas tem dado espaço à utilização de sensores portáteis na caracterização em tempo real. Dentre os equipamentos, têm-se os medidores de condutividade elétrica aparente (CE), os quais tem demonstrado alto potencial no monitoramento das características do solo (VALENTE, et al., 2012). A determinação de forma precisa das zonas de manejo é realizada por meio de mapas que descrevem a CE e os atributos do solo, porém para a confecção desses mapas se faz necessário o cruzamento dos valores de CE com a posição espacial, geralmente medida com o auxílio de GPS (MACHADO, et al., 2006). Logo, técnicas de geoestatística permitem modelar e descrever a variabilidade espacial dos atributos de solo e planta, e dessa forma favorecer a construção de mapas de isolinhas com nível de detalhe suficiente para a compreensão IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

2 das relações entre o solo e as plantas, garantindo assim, a previsão das respostas em função de determinadas práticas de manejo (MONTANARI et al., 2013). Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi definir zonas de manejo com base na variabilidade espacial da condutividade elétrica aparente do solo, da matéria orgânica e argila em área de pastagem. Material e Métodos O estudo foi realizado em 2013, na Fazenda Fortaleza, localizada no município de Maracaju, MS, situado nas coordenadas S e 55º17'23.29 W. O solo está classificado como Latossolo Vermelho Distrófico (EMBRAPA, 2013). Um croqui georreferenciado foi confeccionado contendo 216 pontos distribuídos aleatoriamente, de forma a cobrir a área de 70 ha do talhão. A condutividade elétrica aparente (CEa) do solo foi medida na frequência de 7kHz através do equipamento Profiler EMP-400 (GEOPHYSICAL SURVEY SYSTEMS, 2006) sem contato direto com o solo em toda a área estudada, com espaçamento de 0,45 m entre passadas. Também foram coletados individualmente no entorno de cada ponto amostral, solos para a análise do teor de matéria orgânica (MO) e determinação da argila coletados na profundidade de 0-0,20m, e determinados segundo (Raij et al., 2001), realizados no laboratório de Fertilidade do Solo da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira - UNESP/FEIS. Para cada atributo analisado, realizou-se a análise descritiva clássica, com auxílio do programa estatístico SAS (SCHLOTZHAVER e LITTELL, 1997), onde foram calculados a média, mediana, valores de mínimos e de máximos, desvio-padrão, coeficiente de variação, curtose, assimetria e distribuição de frequência. Para testar a hipótese de normalidade foi utilizada a estatística de Shapiro & Wilk a 5 %. Também foi montada a matriz de correlação, objetivando efetuar as correlações lineares simples para as combinações, duas a duas, entre todos os atributos avaliados, assim como apresentar as análises de regressões para os pares de maior interesse. Isoladamente para cada atributo, foi analisada sua dependência espacial, pelo cálculo do semivariograma simples, com base nos pressupostos de estacionaridade da hipótese intrínseca, pelo uso do pacote GS+ (GAMMA DESIGN SOFTWARE, 2004). Os ajustes dos semivariogramas simples, em função de seus modelos, foram efetuados prioritariamente pela seleção inicial de: a) menor soma dos quadrados dos desvios (SQR); b) maior coeficiente de determinação (r²), e c) maior avaliador da dependência espacial (ADE). A decisão final do modelo que representou o ajuste foi realizada pela validação cruzada, assim como para a definição do tamanho da vizinhança que proporcionou a melhor malha de krigagem, realizadas por meio da krigagem em blocos. Para cada atributo, foram relacionados o efeito pepita (Co), o alcance (Ao), o patamar (c 0+c) e o avaliador da dependência espacial (ADE) através do software GS + (GAMMA DESIGN SOFTWARE, 2004). A interpretação proposta para o ADE foi a seguinte: ADE 20 % variável espacial com muito baixa dependência; 20 % < ADE 40 % variável espacial com baixa dependência; 40 % < ADE 60 % indicou variável espacial com média dependência; 60 % < ADE 80 % indicou variável espacial com alta dependência e de 80 % < ADE 100 % indicou variável espacial com muito alta dependência (DALCHIAVON e CARVALHO, 2012). Resultados e Discussão Na Tabela 1 está apresentada a análise descritiva dos atributos estudados. De acordo com Pimentel Gomes e Garcia (2002), a variabilidade de um atributo pode ser classificada segundo a magnitude de seu coeficiente de variação (CV). Suas classes foram determinadas como baixa (CV 10%), média (10% < CV 20%), alta (20% < CV 30%) e muito alta (CV > 30%). Tabela 1: Análise descritiva inicial da condutividade elétrica e de alguns atributos químicos de um Latossolo Vermelho Distroférrico, MS. Medidas estatísticas descritivas Probabilidade Atributo (a) Valor Coeficientes do teste (b) Desvio Média Mediana Padrão Mínimo Máximo Variação Curtose Assimetria Pr<w DF (%) CEa 7 khz -13,838-13,819-18,862-8,095 2,344-17,2-0,722 0,046 0,0461 TN ARG 664, , , ,29 34,29 5,1-0,109 0,291 0,0004 IN MO 29,369 29,526 22,901 38,969 3,475 11,8-0,383 0,316 0,0048 IN (a) CEa=condutividade elétrica aparente; ARG e MO são respectivamente a argila e a matéria orgânica, coletados na camada de 0,00-0,20 m do solo; (b) DF=distribuição de frequência tipo IN = indeterminada. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

3 Portanto, o atributo CEa, apresentou média variabilidade com valor de coeficiente de variação de -17,2%. Já para a ARG e MO apresentaram baixa e média variabilidade respectivamente. Carvalho et. al (2013) Estudando a variabilidade dos atributos físicos de um Latossolo Vermelho Distrófico encontraram média variabilidade para a argila de 17,4% discordando dos dados encontrados no presente trabalho. Marques Junior et. al (2008) estudando um Latossolo Vermelho também encontraram média variabilidade para a MO de 12,9% ambos corroborando com a respectiva pesquisa. Quando uma variável estatística qualquer possuir distribuição de frequência do tipo normal, a medida de tendência central mais adequada para representá-la deve ser a média. Em contrapartida, ou será pela mediana caso possua distribuição de frequências do tipo indeterminado e tendendo a normal (ROSA FILHO et al., 2009). Para a CEa encontrou distribuição de frequência tendendo a normal (TN) com valor de normalidade de 0,0461 a 5% de probabilidade. Já os atributos ARG e MO apresentaram distribuição de frequência do tipo indeterminado, com valor do teste de normalidade de 0,0004 e 0,048 respectivamente a 5% de probabilidade. Ainda na Tabela 1 pode-se observar que a mediana do atributo CEa foi de -13,819 khz. A ARG e a MO apresentaram medianas de 668,246 e 29,526 respectivamente. Conforme a Tabela 2, nas correlações entre CEa e os atributos do solo houve significância para todos os pares 7kHz x ARG (r = 0,28119**), 7kHz x MO (r = -0,13661*) e ARG x MO (r = -0,23200**). Para as correlações 7kHz x MO e ARG x MO houve correlação inversa. Já para 7kHz x ARG houve correlação direta, que com o aumento da frequência da CEa, houve aumento significativo na correlação entre CEa e a ARG, significando que, com o aumento da CEa há um aumento real do teor de argila existente neste solo estudado. Tabela 2: Matriz de correlação linear simples entre CEa 7kHz, ARG e MO da camada e 0-20 cm de um Latossolo Vermelho Distroférrico. Coeficiente de correlação (b) Atributos (a) CEa 7kHz ARG ARG 0,28119** - MO -0,13661* -0,23200** (a) CE é a condutividade elétrica; ARG e MO são respectivamente a argila e matéria orgânica, coletadas na camada 0,00-0,20m do solo; (b) * Significativo a 5%, ** Significativo a 1%. A análise geoestatística (Tabela 3 e Figura 1) evidenciou que para todos os atributos estudados houve dependência espacial para os semivariogramas, sendo que a CEa 7kHz se ajustou ao modelo exponencial, já a ARG e MO se ajustaram ao modelo gaussiano. Dalchiavon et al. (2011), estudando em um Latossolo Vermelho distroférrico sob sistema de semeadura direta, encontraram modelo gaussiano para MO, corroborando com a presente pesquisa. Tabela 3: Parâmetros de semivariogramas simples da condutividade elétrica aparente, argila e matéria orgânica em de um Latossolo Vermelho Escuro distroférrico, MS. Parâmetros Atributos (a) Modelo (b) Efeito pepita (C0) Patamar (C0 + C) Alcance (A0) (m) r 2 SQR (c) ADE (d) Validação cruzada % Classe a b r CEa 7 khz exp 3,00 6, ,745 3,59 56 ME 1,39 1,102 0,607 ARG gau 0,01 15,78 235,55 0,727 66,7 99,9 MA 0,03 0,990 0,997 MO gau 0,80 18,99 755,17 0,992 2,66 95,8 MA -0,39 1,013 0,984 CEa é a é a condutividade elétrica aparente a 7 khz; ARG e MO são respectivamente a argila e matéria orgânica, coletadas na camada 0,00-0,20m do solo; exp: exponencial, gau: gaussiano; SQR: soma dos quadrados dos resíduos; ADE: avaliador da dependência espacial, ME: média dependência e MA: muito alta dependência. O desempenho dos semivariogramas (Tabela 3), considerando os valores do coeficiente de determinação (r 2 ) foi a seguinte: CEa 7 khz (0,745); ARG (0,727) e 3) MO (0,992). Assim, em relação a MO que teve elevado coeficiente de determinação espacial, observou-se o seguinte: o seu valor do r 2 (0,992) indicou ser o atributo de melhor ajuste semivariográfico. Com relação ao ADE a CEa 7 khz apresentou média dependência espacial (ADE = 56%). Já a ARG e MO apresentaram dependência espacial muito alta (ADE = 99,9% e 95,8%), discordando da dependência encontrada por Campos et al. (2013) para a ARG, que estudando os atributos físicos de um Argissolo encontraram valor de 35% sendo considerado como baixa dependência espacial. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

4 Ainda na Tabela 3 é possível observar que a relação decrescente dos alcances foi a seguinte: 1) CEa 7kHz (885 m); 2) MO (755,17 m) e 3) ARG (235,55 m). Esses resultados levam à sugestão de Dalchiavon et al. (2011), que para o auxílio a trabalhos futuros utilizem malhas geoestatísticas e distância entre pontos iguais aos do presente, os valores dos alcances a serem utilizados nos pacotes geoestatísticos, que alimentarão os pacotes computacionais empregados na agricultura de precisão, em geral, deverão estar compreendidos entre 235,55 m e 885 m, por representarem a distância dentro da qual os valores de um determinado atributo são iguais entre si. Figura 1: Semivariogramas e mapas de krigagem da condutividade elétrica, argila e matéria orgânica de um Latossolo Vermelho Distroférrico, MS. Na comparação inicial dos mapas de krigagem (Figura 1) pode ser notada semelhança espacial entre as CEa de 7kHz e ARG. Assim, nas Figuras 1a e 1b na região oeste do mapa foram observados os menores valores de CEa e os menores valores de argila estudadas. Já na figura 1c, observa que os maiores valores de matéria orgânica estão na região leste onde se encontram os maiores valores observados para CEa. Conclusão Os atributos avaliados não variaram aleatoriamente, apresentaram variabilidade linear dos dados entre baixa e média sendo que o atributo que melhor se correlacionou com a CEa foi a argila, pois com o aumento da condutividade houve um aumento no teor da argila. E, todos os atributos apresentaram variabilidade espacial dos dados, alcances da dependência espacial variando entre 885 e 235,55 m. O equipamento foi capaz de detectar simultaneamente a CEa e, através da análise de correlação com os atributos do solo foi possível estabelecer as zonas específicas de manejo. Referências CAMPOS, M. C. C.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. A.; SANTOS, L. A. C.; AQUINO, R. E. Spatial variability of physical attributes in Alfissol under agroforestry, Humaitá region, Amazonas state, Brazil. Revista de Ciências Agrárias, Belém, v. 56, n. 2, p , IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

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