CORRELAÇÃO DOS COMPONENTES PRODUTIVOS DA SOJA E DOS ATRIBUTOS QUÍMICOS DO SOLO

Transcrição

1 CORRELAÇÃO DOS COMPONENTES PRODUTIVOS DA SOJA E DOS ATRIBUTOS QUÍMICOS DO SOLO Rodrigues 1, B. B; Lovera 2, L.H; Lima 2, E.S.; Squizato 1, M; Silva 3, V.E. 1 Estudante de Graduação em Agronomia, Universidade Estadual Paulista, UNESP/FEIS, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, Rua Monção, 226, CEP: , Ilha Solteira (SP). biabatello@bol.com.br; marielesqui93@gmail.com 2 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). elizeu.florestal@gmail.com; lenon_lovera@hotmail.com; vinicius.silva@eldoradobrasil.com.br 3 Engenheiro Florestal da Empresa Eldorado Brasil Celulose S/A. Av. Aldair Rosa de Oliveira, CEP Três Lagoas(MS). vinicius.silva@eldoradobrasil.com.br Resumo O intuito da presente pesquisa foi avaliar a dependência linear e espacial da produtividade e componentes de produção da cultura da soja com atributos químicos do solo, foram analisadas as correlações lineares e espaciais dos principais atributos químicos do solo que melhor se relacionam com a produtividade e componentes de produção da soja, objetivando-se implementar os seus aspectos de manejo e conservação, com vistas a proporcionar zonas específicas de manejo. O experimento foi realizado na Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FEIS/UNESP), no ano agrícola 2013/14 localizado no município de Selvíria, MS (latitude S e longitude W), em um cultivo de soja. Onde foram coletados a produtividade de grãos da soja e alguns atributos químicos de um Latossolo Vermelho Distroférrico, em uma malha de 100 pontos amostrais. Os valores dos alcances geoestatísticos dos atributos estudados ficaram entre 9,9 m (ph2) e 35,5 m (ph1), portanto, os valores dos alcances a serem utilizados nos pacotes geoestatísticos não deverão ser menores do que 9,9 m. Palavras-chave: variabilidade espacial; rendimento agrícola. CORRELATION OF PRODUCTION OF SOYBEAN INGREDIENTS AND CHEMICAL ATTRIBUTES OF SOIL Abstract - The purpose of this study was to evaluate the linear and spatial dependence of productivity and soybean yield components with soil chemical properties, linear and spatial correlations of the main soil chemical properties that best relate to productivity and components were analyzed of soybean production, aiming to implement the aspects of the management and conservation, in order to provide specific management zones. The experiment was conducted at the School of Single Island Engineering (FEIS / UNESP) in the agricultural year 2013/14 located in Selvíria, MS (latitude 20 18'05 "S and longitude 52 39'02" W), in a soybean crop. Where were collected productivity of soybeans and some chemical properties of a Hapludox, in a grid of 100 sampling points. The values of the attributes studied geostatistical ranges were between 9.9 m (ph2) and 35.5 m (ph1), so the values of the ranges to be used in geostatistical packages should not be less than 9.9 m. Key words: spatial variability; agricultural income. Introdução A soja (Glycine max (L.) Merrill) que hoje é cultivada em todo o mundo, tendo importância na dieta alimentar da antiga civilização chinesa era tal, que a soja, juntamente com o trigo, o arroz, o centeio e o milheto, era considerada um grão sagrado, com direito a cerimoniais ritualísticos na época da semeadura e da colheita (EMBRAPA, 2010). A maioria dos solos brasileiro são altamente intemperizados, com baixa fertilidade natural, elevada acidez, alta saturação por alumínio e baixa capacidade de troca de cátions, nesse ecossistema, o crescimento das raízes é reduzido pela presença de alumínio tóxico, sendo igualmente afetado pela deficiência de cálcio. Ocasionando assim a diminuição da absorção nutricional e de água, gerando inevitavelmente elevada taxa de erosão de forma a repercutir na queda da produtividade agrícola (FRAZÃO et al., 2008). O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, torna-se fundamental para otimizar as aplicações de corretivos e fertilizantes, melhorando dessa maneira o controle do sistema de produção das culturas (SILVA et al., 2007). O uso da geoestístiva e de ferramentas de agriculta de precisão auxilia na geração de mapas capaz de captar a variabilidade espacial da produtividade das culturas e dos atributos do solo, utilizando uma amostragem criteriosa e IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

2 programada (COELHO et al., 1999). Isso permite fazer um acompanhamento sobre aspectos ligados a qualidade do solo e seus impactos no rendimento das culturas. Com isto, pode-se gerar um diagnóstico de problemas específicos dentro de uma lavoura, estabelecendo zonas específicas de manejo visando à conservação do solo, condições necessárias à agricultura de precisão (MENEGATTI & MOLIN, 2004). Neste sentido, o presente trabalho objetivou avaliar: a dependência linear e espacial da produtividade e componentes de produção da cultura da soja com atributos químicos do solo; analisar as correlações lineares e espaciais os principais atributos químicos do solo que melhor se relacionam com a produtividade e componentes de produção da soja, visandose implementar os seus aspectos de manejo e conservação, com vistas a proporcionar zonas específicas de manejo. Material e Métodos O experimento foi realizado na área experimental da Fazenda de Ensino, Pesquisa e Extensão Setor de Produção Vegetal, da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FE/UNESP), no ano agrícola 2013/14 localizada no município de Selvíria (MS), entre as latitudes de S e S e as longitudes de W e W. Sua precipitação média anual é de 1300 mm, enquanto que a temperatura média é de 23,7 C. O tipo climático é Aw, segundo Koeppen, caracterizado como tropical úmido com estação chuvosa no verão e seca no inverno. O solo no qual a malha experimental será instalada é um Latossolo Vermelho distroférrico típico argiloso (Typic Acrustox). A planta pesquisada foi a soja (Glycine max - L. Merril), variedade valiosa, cujo cultivo foi conduzido segundo as instruções agrícolas para as principais culturas econômicas do Estado de São Paulo (FAHL et al., 1998). O espaçamento entre linhas foi de 0,45 m, com uma densidade final de 16 plantas por metro na linha de semeadura. Inicialmente foi realizado a caracterização do solo antes da instalação do experimento, coletaram-se 30 amostras de solo em duas profundidades (0-0,10m e 0,10-0,20m), que foram destinados às análises químicas, procedidas conforme Raij (1991). Para tanto, os locais de coleta das amostras foram determinados de forma aleatória (Tabela 1). Tabela 1. Análise inicial de alguns atributos químicos para fins de fertilidade do solo estudado Profundidade MO ph Atributo químico (a) Complexo sortivo P K + Ca 2+ Mg 2+ H + +Al 3+ Al 3+ SB CTC V% CaCl2 M g dm -3 mg dm mmol c dm % , ,9 15 1, ,0 28,7 64,7 44,0 9,0 0,20 0, ,8 15 1, ,0 27,0 61,0 44,0 13,0 (a) MO = matéria orgânica, V% = índice de saturação por bases, m% = índice de saturação por alumínio. m % A malha geoestatística amostral foi composta de 100 pontos amostrais, onde foram avaliados atributos de planta e solo. Assim, o atributo avaliado da cultura da soja foi a produtividade de grãos (PG), e os atributos de solo foram: 1) matéria orgânica (MO), 2) potencial hidrogeniônico (ph), 3) fósforo (P), 4) potássio (K+), 5) cálcio (Ca2+) e 6) saturação por bases (V%), segundo procedimentos descritos por Raij (1991), estudadas nas camadas de: 1) 0-0,10 m e 2) 0,10-0,20 m. Para a análise da PG, a área coletada foi de 3,20 m2, com 4 linhas de plantas (1,80 m x 1,80 m), que posteriormente foi extrapolada para kg/ha. As análises químicas foram realizadas no Laboratório de Fertilidade de Solo do Departamento de Fitossanidade, Engenharia Rural e Solos, da Universidade Estadual Paulista (UNESP), Campus de Ilha Solteira. Para cada atributo estudado, efetuou-se a análise descritiva clássica, com auxílio do software estatístico SAS (SCHLOTZHAVER & LITTELL, 1997). Para testar a hipótese de normalidade foi utilizada a estatística de Shapiro & Wilk a 5 %. A análise de dependência espacial pelo cálculo do semivariograma foi realizada com o pacote Gamma Design Software 7.0 (GS+, 2004). Resultados e Discussão A variabilidade de um atributo pode ser classificada conforme a magnitude do seu coeficiente de variação (FREDDI et al., 2006). Suas classes foram determinadas como baixa (CV < 10%), média (10% < CV < 20%), alta (20% < CV < 30%) e muito alta (CV > 30%). Portanto, a produtividade de grãos (PG) apresentou muito alta variabilidade, com coeficiente de variação de 39 %. Para os atributos do solo, P2, K1 e K2, apresentaram variabilidade muito alta, com variação de 45,0%, 55,9% e 50,8%, respectivamente. Os atributos P1, V1(%) e V2(%) apresentaram variabilidade alta com 22,3%, 20,6% e 22,7% de variação, respectivamente. O atributo MO1 apresentou variabilidade média, com 12,3% de variação, e os demais atributos, MO2, ph1 e ph2, apresentaram variabilidade baixa, com coeficientes variando entre 3,5-59,9% (Tabela 2). IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

3 Tabela 2. Análise descritiva inicial de alguns atributos da produtividade da soja e de atributos químicos de um Latossolo Vermelho distroférrico Medidas estatisticas descritivas Atributos (a) Média Mediana Valor Desvio Coeficientes Probabilidade do teste (b) Padrão Mínimo Máximo Variação (%) Curtose Assimetria Pr<w DF Atributos da planta PG (kg ha -1 ) 1214,8 1250,0 169,8 2361,1 473,7 39,0-0,281-0,160 0,268 NO Atributos químicos do solo P1 (mg dm -3 ) 18,1 18,0 9,0 30,0 4,038 22,3 0,197 0,604 0,012 TN P2 (mg dm -3 ) 16,2 15,0 5,0 44,0 7,318 45, IN MO1 (g dm -3 ) 17,5 17,0 12,0 24,0 2,153 12, IN MO2 (g dm -3 ) 16,6 16,5 14,0 20,0 1,640 9, IN ph1 (CaCl2) 4,5 4,5 4,2 5,0 0,161 3, IN ph2 (CaCl2) 4,8 4,9 4,3 5,6 0,274 5, IN K1 (mmolc dm -3 ) 1,6 1,3 0,5 4,1 0,911 55, IN K2 (mmolc dm -3 ) 0,8 0,7 0,2 2,0 0,424 50, IN V1 (%) 34,6 34,0 18,0 54,0 7,143 20,6-0,035 0,218 0,803 NO V2 (%) 34,4 33,5 17,0 50,0 7,805 22,7-0,804 0,259 0,018 TN (a )PG=produtividade de grãos de soja; NVP=número de vagens por planta; NGV=número de grãos por vagem; NGP=número de grãos por planta; MCG=massa de cem grãos; P, MO, ph, K e V%, de 1 a 2, são respectivamente o fósforo, matéria orgânica, potencial hidrogeniônico, potássio e saturação por bases, coletados nas camadas do solo; (b) DF=distribuição de frequência, sendo NO, TN e IN respectivamente do tipo normal, tendendo a normal e indeterminada. 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 será pela mediana caso possua distribuição de frequência do tipo lognormal (SPIEGEL, 1985). Os atributos PG e V1% obtiveram distribuição de frequência do tipo normal, com coeficientes de assimetria negativa de -0,160 em PG, e assimetria positiva de 0,218 em V1%, ambos apresentaram coeficientes de curtose negativas com valores de -0,281 e -0,035, respectivamente. Já os atributos P1 e V2% apresentaram distribuição de frequência do tipo tendendo ao normal, e os demais atributos (P2, MO1, MO2, ph1, ph2, K1 e K2) apresentaram distribuição de frequência do tipo indeterminada (Tabela 2). Tendo por base os estudos geoestatísticos que analisaram as correlações entre a produtividade média da soja e os atributos químicos do solo, em relação ao presente trabalho, a produtividade média obtida foi de 1214,8 kg ha -1 (Tabela 2). Os valores médios da MO (MO1 de 17,5 g dm -3 e MO2 de 16,6 g dm -3 ) e do P (P1 de 18,1 mg dm -3 e P2 de 16,2 mg dm -3 ) não sofreram uma diminuição em profundidade devido ao sistema plantio direto. Souza et al. (1998), encontraram valores de MO entre 23,5 g dm -3 e 27,9 g dm -3 e P entre 13 mg dm -3 e 47 mg dm -3, variando de forma distinta para as MOs e semelhante com os resultados encontrados na presente pesquisa para os P. Assim, a produtividade de grãos de feijão do presente trabalho (2.034,8 kg ha -1 ), ainda que obtida nas condições de elevado nível tecnológico, não atingiu o valor superior da faixa nacional (3.000 kg ha -1 ) (FAHL et al., 1998). Entretanto, seu valor poderia ter alcançado 2.361,1 kg ha -1, conforme estabelecido para o valor máximo desse atributo (Tabela 1). Na Tabela 3 estão apresentados os parâmetros do semivariogramas ajustados, podendo-se constatar que os atributos PG, MO1, MO2, ph1, ph2, K1 e V2 apresentaram dependência espacial, assim, para os demais atributos estudados apresentaram efeito pepita puro. A dependência espacial denotou que o comportamento dessas variáveis regionalizadas não foi aleatório e que as distâncias entre pontos utilizadas na malha geoestatística foram suficientes para o estudo da variabilidade espacial, em ambas as profundidades. O desempenho dos semivariogramas, analisado pela relação decrescente dos seus respectivos coeficientes de determinação espacial (r 2 ), foi o seguinte: 1) V2 (0,861), 2) MO2 (0,842), 3) PG (0,829), 4) K1 (0,753), 5) ph1 (0,707), 6) ph2 (0,596) e 7) MO1 (0,541), conforme a Tabela 3. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

4 Tabela 3. Parâmetros de semivariogramas simples da Produtividade da soja e de alguns atributos químicos de um Latossolo Vermelho Distroférrico. Atributo (a) Modelo (b) Efeito pepita (C0) Patamar (C0 + C) Alcance (A0) (m) r 2 Parâmetros SQR (c) ADE (d) Validação cruzada % Classe a b r γ(h) simples dos atributos da planta PG esf (233) 9,890x10¹ 2,330x10² 28,3 0,829 1,240x ,6 ME 19,97 0,991 0,556 γ(h) simples dos atributos químicos do solo P1 epp. 1,627x10¹ 1,627x10¹ P2 epp. 5,650x10¹ 5,650x10¹ MO1 exp. (91) 4,140x10-1 3,317 17,1 0,541 7,660x ,5 MA 1,35 0,920 0,455 MO2 gaus. (50) 1,279 2,559 21,0 0,842 2,250x ,0 ME -1,23 1,075 0,595 ph1 esf. (54) 1,224x10-2 2,458x ,5 0,707 4,044x ,2 ME 0,02 0,995 0,765 ph2 exp. (56) 6,700x10-3 6,820x10-2 9,9 0,596 1,334x ,2 MA -0,56 1,115 0,284 K1 exp. (50) 2,349x10-1 7,900x ,3 0,753 2,600x ,3 AL -0,02 1,016 0,284 K2 epp. 1,838x10-1 1,838x V1 epp. 4,791x10¹ 4,791x10¹ V2 esf. (54) 3,000x10¹ 6,011x10¹ 20,0 0,861 5,930x10¹ 50,0 ME 0,32 0,997 0,497 (a) PG é a produtividade da soja; P, MO, ph, K e V, 1 e 2, são, respectivamente, o fósforo, matéria orgânica, potencial hidrogeniônico, potássio e saturação por basses, nas profundidades de 0-0,10 e 0,10-0,20 m; (b) exp = exponencial, esf = esférico e epp = efeito pepita puro; modelo sucedido por número entre parêntesis, significando o número de pares no primeiro lag; (c) SQR: soma dos quadrados dos resíduos; (d) ADE: avaliador da dependência espacial, e ME: média dependência, AL: alta dependência e MA: muito alta dependência. Por outro lado, na Tabela 3 podem ser observados os valores dos alcances geoestatísticos dos atributos, que ficaram entre 9,9 m (ph2) e 35,5 m (ph1), conforme o atributo analisado. Com isso, nenhum dos atributos apresentou o mesmo valor do alcance para ambas as profundidades de solo analisadas, denotando, além da variabilidade vertical, variabilidade horizontal entre as profundidades (CORÁ et al., 2004). Portanto, tendo em vista o auxílio as pesquisas posteriores, os valores dos alcances a serem utilizados nos pacotes geoestatísticos, que alimentarão os pacotes computacionais empregados na agricultura de precisão, não deverão ser menores do que 9,9 m para a área em estudo. Os modelos dos semivariogramas ajustados foram o exponencial (MO1, ph2 e K1), esférico (PG, ph1 e V2) gaussiano (MO2) (Tabela 3). Em relação ao avaliador da dependência espacial (ADE), os atributos MO1 e ph2 apresentaram muito alta dependência, K1observou-se alta dependência e PG, MO2, ph1 e V2 apresentaram média dependência. Assim, os avaliadores de dependência espacial ficaram compreendidos entre 50,0 (MO2 e V2) e 90,2 (ph2). Na Figura 1 estão apresentados os mapas de krigagem da produtividade da soja e de alguns atributos químicos do solo. Assim, na figura 1a), observou-se que a produtividade foi baixa em grande parte da área, porém, ocorreu manchas com elevada produtividade, que alcançou 1394 kg/ha. Na figura (1b) observou-se uma pequena mancha na área central onde mostrou maior teor de MO1, já para a MO2, na parte leste do mapa foi aonde apresentou maiores teores de matéria orgânica (figura 1c). Na figura (1d) que representa o ph1, mostrou que o ph está baixo em toda a área, porém, as manchas brancas tiveram teores maiores de ph. O ph2 (figura 1e) apresentou características semelhantes ao ph1, correspondente na figura 1d). Na figura (1f), em grande parte da área apresentou teores baixos de K1. Na última figura, (1g), V%2 apresentou uma macha na região sul correspondendo baixa concentração. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

5 Figura 1. Mapas de krigagem dos atributos PG 1a), MO1 1b), MO2 1c), ph1 1d), ph2 1e), K1 1f) e V%2 1g) da produtividade da soja (Glicine max-l) e de um Latossolo Vermelho Distroférrico de Selvíria (MS). Conclusão A produtividade média de grãos de soja não atingiu seus maiores valores. Isso porque o estado de ph presente no solo foram baixos, o que limitou seu desenvolvimento, que provavelmente desencadeou redução nessa produtividade. A análise da variabilidade espacial e a confecção de mapas, mostram-se como umas ferramentas importantes de elevado potencial para investigação de áreas que apresentem baixo rendimento agrícola. Agradecimentos Agradecimentos aos Primeiros Projetos-FUNDUNESP processo número: 0235/001/14-PROPe/CDC pelo apoio financeiro e os parceiros de trabalho pela ajuda na realização do projeto. Referências COELHO, A. M.; DORAN, J. W.; SCHEPERS, J. S. Irrigated corn yield as related to spatial variability of selected soil properties. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON PRECISION AGRICULTURE, 4, 1998, St. Paul. Proceedings: American Society of Agronomy, p , CORÁ, J. E.; ARAUJO, A. V.; PEREIRA, G. T.; BERALDO, J. M. G. Variabilidade espacial de atributos do solo para adoção do sistema de agricultura de precisão na cultura de cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 28, n. 6, p , EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA EMBRAPA SOJA. Disponível em: Acesso em 19 jan FAHL, J.I.; CAMARGO, M.B.P.; PIZZINATTO, M.A.; BETTI, J. A.; MELO, A.M.T.; MARIA, I.C.; FURLANI, A.M.C. Instruções agrícolas para as principais culturas econômicas. 6.ed. Campinas, Instituto Agronômico, p (Boletim técnico 200) FRAZÃO, L. A.; PÍCCOLO, M. C.; FEIGL, B. J.; CERRI, C. C.; CERRI, C. E. P. Propriedades químicas de um Neossolo Quartzarênico sob diferentes sistemas de manejo no Cerrado mato-grossense. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.43, n.5, p , FREDDI, O. S.; CARVALHO, M. P.; VERONESI JÚNIOR, V.; CARVALHO, G. J. Produtividade do milho relacionada com a resistência mecânica à penetração do solo sob preparo convencional. Engenharia Agricola, v.26, p , GS+: Geostatistics for environmental sciences. 7. ed. Michigan, Plainwell: Gamma Desing Software, p. MENEGATTI, L. A. A.; MOLIN, J. P. Remoção de erros em mapas de produtividade via filtragem de dados brutos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.8, n.1, p , IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN:

6 RAIJ, B. van. Fertilidade do solo e adubação. Piracicaba, Ceres/Potafos, p. SCHLOTZHAVER, S.D.; LITTELL, R.C. SAS system for elementary statical analysis. 2.ed. Cary: SAS, p. SILVA, F. M.; SOUZA, Z. M.; FIGUEIREDO, C. A. P.; MARQUES JÚNIOR, J.; MACHADO, R. V. Variabilidade espacial de atributos químicos e da produtividade na cultura do café. Ciência Rural, n.37, p , SOUZA, L. S.; COGO, N. P.; VIEIRA, S. R. Variabilidade de fósforo, potássio e matéria orgânica no solo, em relação a sistemas de manejo. R. Bras. Ci. Solo, 22:77-86, SPIEGEL, M.R. Estatística. 2.ed. São Paulo, McGraw-Hill do Brasil, p. IV Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias SGeA ISSN: