Variabilidade espacial da granulometria do solo e da fitomassa da aveia preta sob plantio direto e convencional

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1 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias Variabilidade espacial da granulometria do solo e da fitomassa da aveia preta sob plantio direto e convencional Lucas Stamato Sampaio 1, Thatiana Seminotti Felski 1, Alessandra Fagioli da Silva 2 e Célia Regina Lopes Zimback 3 1 Graduando em agronomia, Universidade Estadual Paulista - UNESP/FCA, Rua José Barbosa de Barros, 1780 CEP: Botucatu, SP, lssampaio@fca.unesp.br, tsfelski@fca.unesp.br 2 Mestranda em agronomia, Universidade Estadual Paulista - UNESP/FCA, Rua Humberto Milanesi, 159, Residencial Pimavera, , Botucatu, SP, alefagioli@hotmail.com 3 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 - Este trabalho teve como objetivo definir a correlação entre classes granulométricas do solo e a massa seca no cultivo de aveia preta. O trabalho foi desenvolvido na Fazenda Experimental Lageado, Botucatu - SP em duas áreas distintas (Fazendinha e Cascalheira). Foram analisados atributos do solo e da planta como: areia (g kg ), silte (g kg ), argila (g kg ) e massa seca (g) utilizando-se posteriormente de ferramentas geoestatística do programa GS+ para análise de dados e interpolação por krigagem e do programa Surfer para a construção dos mapas temáticos. Observou-se que os índices de dependência (IDE) entre as amostras coletadas foram enquadrados de moderadas a fortes, o alcance variou bastante, assim como o coeficiente de correlação da validação cruzada que não atingiu 75%. Analisando visualmente os dados dos mapas temáticos na área da Fazendinha nota-se relação entre o teor de areia e argila e a massa seca, sendo que o primeiro é diretamente proporcional e o segundo não. Já na área da Cascalheira apenas o silte demonstrou uma maior concentração na mesma região onde houve grande quantidade de massa seca. Apesar destas relações concluiu-se que não ocorreu correlação entre as classes texturais granulométricas e a massa seca da aveia preta. Palavras chave: geoestatística ; textura ; massa seca Spatial variability of soil texture classes and phytomass of black oat in a no-tillage and conventional tillage system. Abstract - This work had as objective to define the correlation between soil texture classes and the dry weight of oat cultivation. The study was conducted at the Experimental Farm Lageado, Botucatu - SP in two different areas (Fazendinha and Cascalheira). It was analyzed soil properties and plant such as: sand (g kg- 1), silt (g kg), clay (g kg) and dry weight (g), through geostatistics tools of the program GS + for data analysis and kriging interpolation and the Surfer program for the construction of thematic maps. It was observed that the rates of dependency (IDE) among the samples collected were classified as moderate to strong, the range varied widely as well as the correlation coefficient of cross validation did not reach 75%. Analyzing, visually, data from thematic maps of the Fazendinha s area we noticed a relationship between sand and clay content and dry mass, the first is directly proportional and the second is not. In the area of the Cascalheira, just the silt showed a higher concentration in the same region where there was a large amount of dry weight. Despite these relationships, it was concluded that there was no correlation between the soil texture classes and dry weight of oats. Key words: geostatistic ; texture ; dry weight Introdução A cultura da aveia é uma alternativa técnica e economicamente viável de cultivo no período de outono/inverno/primavera, que nos últimos dois anos sofreu um aumento de 35% da área plantada passando de ha (IBGE, 2007) para ha em 2009 (IBGE, 2010) no Estado de São Paulo. Seu destino é principalmente a produção de grãos de elevado valor nutricional e melhoria das propriedades físicas, químicas e biológicas do solo, dando sustentabilidade ao sistema de plantio direto (FLOSS et al., 2007). Dentre as principais vantagens do cultivo da aveia preta como cultura de cobertura, destacam-se: a II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

2 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias redução da erosão e do escoamento superficial, o aumento da infiltração de água e do conteúdo de carbono orgânico no solo, a ciclagem de nutrientes, a mobilização de cátions no perfil, o controle de inços, além de outros benefícios ao solo e às culturas comerciais cultivadas em sucessão (DEBARBA; AMADO, 2000). Segundo Bouma et al. (1999), a textura do solo é uma propriedade física que além de definir as classes taxonômicas, inferir nos processos pedogenéticos atuantes e auxiliar no entendimento do movimento de água no corpo do solo, também está relacionada com o manejo da adubação e na prevenção das necessidades de práticas conservacionistas. Embora métodos estatísticos permitam inferir sobre a variabilidade espacial do solo (vertical e horizontal), a dependência espacial entre as amostras somente pode ser modelada por meio da geoestatística (WEBSTER, 2000). O foco desta ciência é baseado em um modelo probabilístico, e tem sido usada com sucesso em ciência do solo para obter uma descrição quantitativa da variabilidade espacial, que pode apoiar as previsões sobre os fenômenos investigados (VIEIRA, 2000). Diante dos conhecimentos estatísticos e recursos computacionais disponíveis na atualidade, o rigor e a precisão científica exigem que se conheça profundamente o meio em estudo. A hipótese de independência entre as amostras só pode ser verificada na prática, se a amostragem contiver informações geográficas, como, por exemplo, as coordenadas com referência a um eixo arbitrário para possibilitar análises da geoestatística (VIEIRA, 1981). O objetivo do dado trabalho foi verificar a variabilidade e caracterizar a dependência espacial dos atributos granulométricos e da massa seca de um Nitossolo vermelho distroférrico, em áreas cultivadas com aveia preta sob plantio direto e convencional. Material e métodos As amostras de solos e plantas foram coletadas em dois locais da área experimental da Fazenda Lageado, UNESP - Campus Botucatu SP. A Fazenda situa-se na latitude de 22 51' S, e na longitude de 48 26' W, com 786 metros de altitude, com temperatura média diária do mês mais frio (julho) de 17,1 ºC e a do mês mais quente (fevereiro) de 23,3 ºC, e com precipitação média anual de 1314 mm. O clima da região é do tipo Cwa, clima temperado quente (mesotérmico), de acordo com a classificação de Köppen (CUNHA et al, 1999). O solo da área é classificado como Nitossolo vermelho distroférrico (EMBRAPA, 2006). A coleta de solos e de plantas foram realizadas em duas áreas distintas. Na área 1 (denominada como Fazendinha) é utilizado o sistema plantio direto e o terreno é voltado para a face Leste. Já na área 2 (denominada como Cascalheira) é utilizado o sistema convencional e o terreno é voltado para a face Oeste. Ambas as áreas foram plantadas com aveia preta. A malha amostral (Figura 1) foi constituída por 45 pontos os quais foram georreferenciados para posterior determinação de correlação entre os pontos amostrais. Para a determinação da massa verde da aveia foi utilizado o método do quadrado, sendo utilizados quadrados 0,5 m². Em seguidas as amostras foram secas em estufa a 65 ºC por 72 horas para a determinação da massa seca. As coletas foram realizadas no período de floração plena. As amostras deformadas de solos foram coletadas na mesma época da massa verde e no mesmo ponto da malha amostral, na profundidade de 0-20 cm. A granulometria do solo foi analisada pelo método da pipeta proposto por Embrapa (1997). Fazendinha Cascalheira Figura 1. Malha amostral da área de plantio direto (Fazendinha) e convencional (Cascalheira). II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

3 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias Os dados foram analisados pela geoestatística com intuito de verificar a existência e quantificar o grau de dependência espacial entre as observações, com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, a qual é estimada pela equação abaixo, segundo Vieira et al. (1983). N ( h 1 ) 2 h Z x Z x h * 2N( h) i 1 i 1 em que N(h) é o número de pares experimentais de observações Z(x i ) e Z(x i + h) separados por uma distância h. Do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados de *(h) são estimados os coeficientes efeito pepita (C 0 ), patamar (C 0 + C 1 ) e alcance (a) do modelo teórico para o variograma. Os modelos foram ajustados pelo programa GS + (ROBERTSON, 2008), considerando a menor soma do quadrado dos resíduos, o maior coeficiente de determinação R 2 e pelo coeficiente de correlação obtido pelo método de validação cruzada. Comprovada a dependência espacial realizou-se a interpolação por krigagem ordinária para a construção dos mapas temáticos. Resultados e Discussão A análise da Tabela 1 permite observar o melhor ajuste de diferentes modelos a cada atributo estudado. O silte, a argila e o peso seco da área da Fazendinha e o silte, a argila e o peso seco da área da Cascalheira se ajustaram melhor ao modelo Gaussiano, enquanto a areia da área da Fazendinha e a areia da área da Cascalheira se ajustaram melhor ao modelo Esférico. Tabela 1. Modelo e parâmetros do ajuste do variograma dos atributos granulométricos do solo e da massa seca da aveia preta cultivada sob plantio direto e convencional. Atributos Modelo Alcance C 0 C 0 +C IDE CCP Faz. Areia Esférico 82,80 92, 391,40 76,3% 54,4% Faz. Silte Gaussiano 121,24 620, ,00 94,2% 67,2% Faz. Argila Gaussiano 134,40 870, ,00 94,6% 71,9% Casc. Areia Esférico 74,00 2, 227,40 98,9% 26,5% Casc. Silte Gaussiano 76,21 202,00 876,10 76,9% 11,2% Casc. Argila Gaussiano 80,71 442, ,00 67,4% 24,7% Faz. Massa seca Gaussiano 24,76 1,00 355,30 99% 11,5% Casc. Massa seca Gaussiano 27,71 1,00 345,20 99% 13,4% Faz. Areia: Areia (g kg ) da área da fazendinha; Faz. Silte: Silte (g kg ) da área da fazendinha; Faz. Argila: Argila (g kg ) da área da fazendinha; Casc. Areia: Areia (g kg ) da área da cascalheira; Casc. Silte: Silte (g kg ) da área da cascalheira; Casc. Arila: Argila (g kg ) da área da cascalheira; Faz. Massa seca: Massa seca (g) da área da fazendinha; Casc. Massa seca: Massa seca (g) da área da cascalheira; Alcance em m; C 0: efeito pepita; C 0+C: Patamar; IDE: índice de dependência espacial; CCP: coeficiente de correlação de Pearson (%). O efeito pepita revela a descontinuidade do semivariograma em distâncias menores que as amostradas (VIEIRA et al., 2000). Trata-se da variabilidade não explicada pelo modelo, devido a erros de medida e/ou microvariações não detectadas (REICHERT, 2008). A proporção da componente estrutural com o patamar do modelo indica a porcentagem da dependência espacial, sendo esse critério utilizado para avaliar o grau de dependência espacial da variável. Como os valores de IDE (Índice de Dependência Espacial) são responsáveis por julgar a dependência espacial entre os atributos, assim, Zimback (2001) definiu os seguintes intervalos para IDE: quando o valor for menor que 25% será de fraca dependência espacial, entre 25 e 75% será moderada e maior que 75% será forte. Como os valores variaram de 76,3% a 99% todos os atributos foram classificados como de forte dependência espacial. Os valores de Alcance demonstram até que ponto as amostras são correlacionadas entre si, representando, desta maneira, a distância máxima de dependência espacial entre amostras (VIEIRA et al., 2000). Observa-se que os atributos estudados possuem distintos valores de alcance, variando entre 24,76 m (peso seco da área da Fazendinha) a 134,40 m (argila da área da Fazendinha). Segundo Carvalho et al. II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

4 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias (2003), o conhecimento do alcance da dependência espacial, permite o delineamento de futuras amostragens assegurando as mesmas condições do estudo em questão. A Figura 2 representa os mapas temáticos dos atributos estimados por krigagem dentro dos limites da Fazendinha, após a análise de dependência espacial verificada nos mapas temáticos observou-se que a quantidade de areia e silte aumentam gradativamente do centro até as periferias tendo maiores concentrações ao Sul da região. Já a porção de argila diminui do centro para a periferia do mapa. Areia (g kg ) Silte (g kg ) Argila (g kg ) Figura 2. Mapas temáticos das classes texturais do solo da área da Fazendinha. A Figura 3 representa os mapas de krigagem da região da Cascalheira onde a quantidade dos atributos apresentou uma diminuição do centro à periferia no caso da areia e do silte e aumento na argila, porém de forma não gradual. Areia (g kg ) Silte (g kg ) Argila (g kg ) Figura 3. Mapas temáticos das classes texturais do solo da área da Cascalheira. Ao analisar os mapas temáticos das classes texturais (areia, silte e argila) das duas áreas verifica-se que na área da Fazendinha, onde é utilizado o sistema plantio direto, as diferentes taxas granulometricas estão uniformemente distribuídas na área de estudo. Por outro lado, na área da Cascalheira, onde é utilizado o sistema de plantio convencional, o revolvimento freqüente do solo tornou a distribuição das classes menos homogêneas criando núcleos de concentração ( manchas ) em diversas regiões. Na área da Fazendinha, o mapa de massa seca (Figura 4) demonstra uma relação na região do extremo Sul entre a areia e o peso seco, sendo estes diretamente proporcionais e a relação entre argila e peso seco inversamente proporcionais. O mapa de massa seca na área da Cascalheira (Figura 4) demonstra relação na faixa que atravessa o mapa de Sudoeste a Nordeste entre o silte e o peso seco, sendo estes diretamente proporcionais e a relação da argila com peso seco inversamente proporcional. II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

5 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias Massa seca (g) Massa seca (g) Figura 4. Mapas temáticos da massa seca da aveia na área da Fazendinha e da Cascalheira. Conclusão A análise geoestatística evidenciou que os atributos estudados apresentaram dependência espacial. Neste estudo não ocorreu correlação entre as classes texturais granulométricas e a massa seca da aveia preta. Referências AMADO, T. J. C.; MIELNICZUK, J.; FERNANDES, S. B. V. Leguminosas e adubação mineral como fontes de nitrogênio para o milho em sistemas de preparo do solo. Revista brasileira de ciência do solo, v.24, p.17989, BAYER, C.; MIELNICZUK, J. Características químicas do solo afetadas por métodos de preparo e sistemas de cultura. Revista brasileira de ciência do solo, v. 21, p.10512, BOUMA, J.; STOORVOGEL, J.; ALPHEN, B.J. van; BOOLTINK, H.W.G. Pedology, precision agriculture, and the changing paradigm of agricultural research. Soil Science Society of America Journal, Madison, v.63, n.6, p , CARVALHO, M. P.; TAKEDA, E. Y.; FREDDI, O. S. Variabilidade espacial de atributos de um solo sob videira em vitória Brasil (SP). Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 27, p , CUNHA, A. R.; KLOSOWSKI, E. S.; GALVANI, E.; ESCOBEDO, J. F.; MARTINS, D. Classificação climática para o município de Botucatu, SP, segundo Köppen. In: Simpósio em Energia na Agricultura, Botucatu SP: Anais. Botucatu: FCA/UNESP, 1999 p ,. DEBARBA, L.; AMADO, T. J. C. Desenvolvimento de sistemas de produção de milho no Sul do Brasil com características de sustentabilidade. Revista brasileira de ciência do solo, v.21, p , Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Solos. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. 2.ed. Rio de Janeiro, p. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA. Manual de Métodos de Análise de Solo. Centro Nacional de Pesquisa de Solos, 2 ed. Rio de Janeiro, p. FLOSS, E. L.; VÉRAS, A. L.; FORCELINI, C. A.; GOELLNER, C.; GUTKOSKI, L. C.; GRANDO, M. F.; BOLLER, W. Programa de pesquisa de aveia da UPF "30 anos de atividades Disponível em: < Acesso em: 13 dez Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, Produção Agrícola Municipal Rio de Janeiro, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. Produção Agrícola Municipal. Rio de Janeiro, 2007 REICHERT, J. M; DARIVA, T. A; REINERT, D. J; SILVA, V. R. Variabilidade Espacial de Planossolo e produtividade de soja em várzea sistematizada: análise geoestatistica e análise de regressão. Revista Ciência Rural, v.38, n.4, 2008 ROBERTSON, G. P. GS+: Geoestatistics for the environmental sciences GS+ User s Guide. Plainwell, Gamma Desing Software, 152 p, VIEIRA, S. R. Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In: NOVAIS, R. F. de; ALVAREZ V. H.; SCHAEFER, C. E. G. R. Tópicos em ciência do solo, Viçosa-MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo. v. 1, p. 1-54, II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN:

6 II Simpósio de Geoestatística Aplicada em Ciências Agrárias VIEIRA, S. R.; HATFIELD, T. L.; NIELSEN, D. R.; BIGGAR, J. W. Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, v. 51, n. 3, p. 1-75, VIEIRA, S. R.; NIELSEN, D. R. & BIGGAR, J. W. Spatial variability of field-measured infiltration rate. Soil Science Society of America Journal, Madison, WARRICK, A. W. & NIELSEN, D. R. Spatial variability of soil physical properties in the field. In: HILLEL, D. (Ed.). Application of soil physics. New York: Academic Press, p. WEBSTER, R. Is soil variation random? Geoderma, v.97, n.1/2, p.14963, ZIMBACK, C. R. L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade do solo f. Tese (Livre-Docência) - Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista. Botucatu, II Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias ISSN: