CAPÍTULO 5 CARACTERÍSTICAS DE UM NEOSSOLO ADUBADO COM RESÍDUO
5.2 MATERIAL E MÉTODOS
A pesquisa foi desenvolvida no ano agrícola 2014/2015, na área experimental da Fazenda Bom Retiro de propriedade da Eldorado Brasil Celulose, localizada no município de Três Lagoas-MS, nas coordenadas de 20o27’ de latitude sul e na 52o29’ de longitude oeste, com precipitação média anual de 1.300 mm e temperatura média de 23,7 °C. O tipo climático é o Aw, caracterizado como tropical úmido com estação chuvosa no verão e seca no inverno (ALVARES et al., 2014). O solo no qual a malha experimental foi instalada está classificado como Neossolo Quartzarênico (SANTOS et al., 2018).
Em março de 2014, foi realizado a correção do solo com a utilização de 2,0 toneladas de calcário dolomítico com 30% de CaO, 12% de MgO e PRNT de 85% para elevar a saturação por bases a 50% e, posteriormente ocorreu o plantio das mudas de Eucalyptus
urograndis clone E13 em um espaçamento de 3,0 x 2,5 m (entre linhas e plantas). Este clone
tem como principais caraterísticas o rápido crescimento em altura e diâmetro promovendo melhorias no rendimento e, uma madeira de boa qualidade resultando em árvores vigorosas. Apresenta também tolerância a alcalinidade e o desenvolvimento em solos arenosos com baixa fertilidade e baixos teores de água.
Em junho de 2014, a área foi dividida em três malhas experimentais (malha 1 = aplicação de calcário; malha 2 = utilização de lama de cal + oxyfertil; malha 3 = testemunha), cada uma com aproximadamente 2,0 ha. A malha 1 recebeu 2,0 toneladas de calcário dolomítico. A malha 2 recebeu 2,0 toneladas de corretivo do composto lama de cal + oxyfertil, sendo que esse composto possuía 60% de lama de cal e 40% de oxyfertil. A lama de cal é constituída de 24% CaO e 0,1% MgO e o oxyfertil é constituído de 60% CaO e 30% MgO. A malha 3 não recebeu correção no solo. As aplicações do calcário dolomítico e da lama de cal + oxyfertil foram realizados a lanço sem incorporação com uma calcareadeira adubadeira da marca Tatu Marchesan modelo DCA 7500 acoplada em um trator Valtra BM110 4x4. A calcareadeira foi calibrada para cada tipo de aplicação.
Foram definidas as direções X e Y do sistema de coordenadas cartesianas e de acordo com o espaçamento das plantas de eucalipto efetuou-se o estaqueamento global das malhas experimentais. A malha experimental foi constituída de 5 transeções, cada uma contendo 10 pontos de coleta, totalizando 50 pontos amostrais em cada malha experimental. Cada transeção seguiu o plantio de eucalipto em linhas, sendo que o espaçamento amostral foi de 7,5 x 3,0 m.
Os atributos do solo e da planta foram coletados no entorno de cada árvore representante do ponto amostral e ocorreram três meses após a aplicação da lama de cal + oxyfertyl e do calcário e seis meses após o plantio do eucalipto. Os atributos de planta avaliados foram: (i) altura das árvores (ALT), medida com o auxílio de uma régua graduada em metros e (ii) o diâmetro à altura do peito (DAP), medido a uma altura de 1,30 m do solo com o auxílio de um paquímetro digital.
Para determinação dos atributos físico-químicos, foram coletadas amostras deformadas e indeformadas de solos na camada de 0,00-0,20 m. Os atributos físicos avaliados foram: (i) resistência do solo à penetração (RP), (ii) umidade gravimétrica (UG) e (iii) granulometria (areia, silte e argila). A resistência do solo à penetração foi determinada de acordo com a metodologia de Stolf et al. (2014), umidade gravimétrica e granulometria de acordo com a metodologia da Embrapa (TEIXEIRA et al., 2017).
O teor de cálcio (Ca2+), magnésio (Mg2+), potássio (K+), alumínio (Al3+) e a
disponibilidade de fósforo (P) foram extraídos com uma resina trocadora de íons e pH do solo (CaCl2 0,01 mol L-1) (RAIJ et al., 2001). O carbono orgânico foi determinado com a
metodologia proposta pela Embrapa (TEIXEIRA et al., 2017). Baseado nos resultados das análises químicas, calculou-se a capacidade de troca de cátions (CTC), saturação por bases (V) e saturação por alumínio (m) (RAIJ et al., 2001).
Inicialmente, para cada atributo de planta e solo realizou-se análise descritiva pela estatística clássica por meio do software R, de domínio público (R CORE TEAM, 2017). Para a estatística multivariada foram aplicados três métodos: (i) análise de agrupamentos hierárquica, calculando a distância euclidiana entre os acessos, para o conjunto de variáveis e para obter os grupos de acessos semelhantes; (ii) análise de agrupamentos não-hierárquica (k- means), pertence à classe de métodos de agrupamento não hierárquicos e não supervisionados. Este método minimiza a variação de acessos dentro de cada grupo; e (iii) análise de componentes principais (ACP), agrupa os dados originais em duas variáveis ortogonais latentes denominadas componentes principais, que são combinações lineares criadas com os dois
maiores autovalores da matriz de covariância dos dados. Para reduzir os erros, devidos às escalas e às unidades das variáveis, todas as análises multivariadas foram realizadas após a padronização das variáveis, cada uma com média 0 e variância 1.
A análise de componentes principais foi aplicada a todos os atributos de planta e solo, a fim de explicar a estrutura multivariada contida no conjunto inicial dos dados avaliados, esses componentes foram sendo extraídos em ordem decrescente de importância, em termos de sua contribuição para a explicação da variação total dos dados (SILVA et al., 2010a). Nessa aplicação, obteve-se um conjunto menor de variáveis latentes (não medidas), ortogonais e sem inter-relações denominados componentes principais, que foram gerados a partir de combinações lineares entre as variáveis originais, com base nos autovalores da matriz de covariância entre os dados (JOHNSON e WICHERN, 2007; HAIR JUNIOR et al., 2009).
Os componentes principais com autovalores maiores que 1 foram considerados (KAISER, 1958). Os coeficientes das funções lineares, que definem os componentes principais foram utilizados na interpretação do seu significado, utilizando o sinal e o tamanho relativo dos coeficientes como indicação do peso a atribuir para cada variável, inferindo assim o seu poder discriminatório. Estas correlações foram classificadas de acordo com Coelho (2005), onde o critério para classificação dos autovetores, valores que representam o peso de cada caractere, em cada componente e, variam de -1 a +1, foi: valor absoluto < 0,30, classificado como pouco significativo; 0,30-0,40, considerado mediamente significativo; e ≥ 0,50, tido como altamente significativo. Então as variáveis que tiveram autovetores com peso ≥ 0,50 (altamente significativo) foram submetidas a uma nova ACP, para ranquear os componentes com maior carga fatorial (escore).
Posteriormente, os dados foram submetidos ao processamento da análise de agrupamento por método hierárquico adotando a distância euclidiana como medida de semelhança entre as amostras e o método de Ward como método de ligação de grupos. Após adotar uma quantidade de grupos que melhor caracterizou a estrutura dos dados originais realizou-se a análise de agrupamento por método não-hierárquico utilizando o algoritmo k- means (HAIR JUNIOR et al., 2009) que permitiu caracterizar o padrão das variáveis por grupo considerado. Para a realização das análises utilizou-se o software Statistica 7.0 (STATSOFT, 2005).