2019RudimarLuisPetter

Texto

(1)UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRONOMIA. ANÁLISE GEOESTATISTICA DE ASPECTOS ESPECTRAISBIOFISICOS E SUA RELAÇÃO COM A PRODUTIVIDADE DA CULTURA DA SOJA. Rudimar Luís Petter. Passo Fundo. 2019.

(2) Rudimar Luís Petter. ANÁLISE GEOESTATISTICA DE ASPECTOS ESPECTRAIS-BIOFISICOS E SUA RELAÇÃO COM A PRODUTIVIDADE DA CULTURA DA SOJA. Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Agronomia da Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária da Universidade de Passo Fundo, como requisito parcial para obtenção de título de Doutor em. Agronomia.. Orientador: Vilson Antonio Klein Coorientador: Elódio Seben. Passo Fundo. 2019.

(3) CIP – Catalogação na Publicação. P499a. Petter, Rudimar Luís. Análise geoestatistica de aspectos espectrais-biofisicos e sua relação com a produtividade da cultura da soja / Rudimar Luís Petter. – 2019. [296] f.: il. color.; 30 cm.. Orientador: Prof. Dr. Vilson Antonio Klein. Coorientador: Prof. Dr. Elódio Seben. Tese (Doutorado em Agronomia) – Universidade de Passo Fundo, 2019.. 1. Soja – Produtividade. 2. Ciência do solo. 3. Análise espacial (Estatística). 4. Sensoriamento remoto. I. Klein, Vilson Antonio, orientador. II. Seben, Elódio, coorientador. III. Título.. CDU: 633.34. Catalogação: Bibliotecária Juliana Langaro Silveira - CRB 10/2427.

(4) ATA DE DEFESA DE DISSERTAÇÃO.

(5) DEDICATÓRIA. À minha esposa Suzana e meus filhos Rodolfo e Gabrielle pelo apoio incondicional em todos os momentos, principalmente nos de incerteza, muito comuns para quem tenta trilhar novos caminhos. Sem vocês nenhuma conquista valeria a pena.. Aos meus pais Rudi e Irene (in memoriam), que dignamente me apresentaram à importância da família e ao caminho da honestidade e persistência..

(6) AGRADECIMENTOS. Ao senhor Markus Gustavo Smith que pela concessão de área de sua propriedade rural para a realização do experimento. A Cooperativa Agroindustrial Alto Jacui, em nome do engenheiro agrônomo Robinson Barbosa e ao coordenador do programa Ciclus de agricultura de precisão, Leonardo Kerber pelo apoio logístico e instrumental. A funcionária Manuelli Zulpo do LAFAS da UPF pelo apoio nos exames laboratoriais e amizade. Aos estagiários Kassiano Pedralli e Bruno Rettore pela colaboração nas atividades realizadas no LAFAS. Também agradeço ao pessoal da secretaria, pela paciência, por me lembrar de prazos importantes e por sempre estar à disposição para ajudar. Aos colegas, em especial Djulia Tais Broch pelo coleguismo, pelas discussões e explicações sobre os mais diversos temas. A colega Kassiana Kehl, pelo apoio e cedência de equipamentos da Fundação Pró Semente. A Universidade de Passo Fundo pelo conhecimento e qualidade. Ao Programa de Pós-Graduação em Agronomia pela oportunidade de cursar o doutorado. Agradeço a todos os professores pelas aulas, conselhos e pela amizade. Ao coorientador, professor Dr. Elódio Seben pelo conhecimento extra, proveniente da área de geoestatistica que desde o começo se empenhou em auxiliar no desenho da pesquisa e apoio nas atividades de campo. Em especial, ao professor orientador, Dr.Vilson Antonio Klein, exemplo de profissional competente e dedicação. A minha família, pelo apoio prestado desde o início até o fim do curso. Obrigado!!!.

(7) EPÍGRAFE. A experiência nunca falha, apenas as nossas opiniões falham, ao esperar da experiência aquilo que ela não é capaz de oferecer. Leonardo da Vinci.

(8) RESUMO. Petter, Rudimar Luís. Análise geoestatistica de aspectos espectrais-biofisicos e sua relação com a produtividade dacultura da soja. [296] f. Tese (Doutorado em Agronomia) – Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2019. A Geoestatística se destaca, principalmente por ser uma ciência interdisciplinar que permite o conhecimento da variabilidade espacial dos atributos dos solos. Informações sobre parâmetros biofísicos da vegetação podem ser usadas para as mais diversas aplicações, e o sensoriamento remoto vem se mostrando uma boa ferramenta para obtê-las, sendo ambos importante para o planejamento do uso de uma área para produção agrícola. O objetivo deste trabalho foi verificar a variabilidade espacial de atributos químicos e físicos de um latossolo vermelho distrófico manejado sob sistema plantio direto e sua consequência na refletância e rendimento de grãos da soja. O trabalho foi conduzido com a cultura da soja no ano agrícola 2018/19, numa área de 41 hectares no município de Não Me Toque, RS. Foram coletadas, amostras de solo indeformadas e deformadas nas camadas de 0-5 cm, 5-10 cm e 10–20 cm, em 90 pontos georreferenciados ao longo da área. Determinou-se propriedades químicas e físicas do solo. Em cada ponto amostral, foi mensurada a reflectância da cultura em dois estádios fenológicos diferentes, V6 e R5, a mensuração foi utilizando dados provenientes de três plataformas: satélite sentinel-2, veículo aéreo remotamente pilotado e espectrorradiômetro portátil. Após a mensuração da reflectância da cultura, foram calculados através de equações os índices de vegetação. Os componentes produtivos da soja analisados foram: índice de área foliar, rendimentos de grãos e peso de mil grãos. Os atributos foram analisados por meio de estatística descritiva e geoestatística. Os mapas de classes foram gerados por krigagem ordinária e krigagem indicadora pelo software GS+ versão 7.0. A correlação entre mapas ou correlação espacial foi realizada após a construção do padrão espacial das variáveis em estudo. Utilizou-se o arquivo de saída de krigagem .krg (GS+) sem a perda da posição espacial dos dados. Selecionou-se os valores estimados e calculou-se a sua associação no.

(9) software SPSS. A maioria das variáveis apresentam estrutura de dependência espacial com grau de dependência variando entre moderado e forte, à exceção das variáveis que apresentaram efeito pepita puro. A utilização de técnicas da geoestatística por interpolação com krigagem ordinária e indicadora possibilita a identificação de zonas diferenciadas do manejo através do mapeamento das variáveis estudadas, mostrando regiões com maiores ou menores teores para cada variável estudada; Através da correlação entre os mapas são identificados a capacidade de troca de cátions, potencial hidrogeniônico, saturação de bases, teor de magnésio livre e o teor de cálcio livre no solo, respectivamente, como sendo os atributos químicos de maior influência na determinação do rendimento de grãos de soja e, a porosidade total, densidade do solo, íntervalo hídrico ótimo e o teor de silte, respectivamente, em relação aos atributos físicos do solo. Para a estimativa do rendimento de grãos de soja os índices de vegetação não apresentaram significância. Na determinação das zonas de manejo no solo, a krigagem indicadora apresentou-se um procedimento de maior confiabilidade e com maior visibilidade que a krigagem ordinária. Palavras-chave: 1. Variabilidade espacial. 2. krigagem. 3. Sensoriamento remoto. 4. soja..

(10) ABSTRACT. Petter, Rudimar Luís. Geostatistical analysis of spectral-biophysical aspects and their relationship with the soybean yield. [296] f. Thesis (Doctor in Agronomy) – University of Passo Fundo, Passo Fundo, 2019. The Geostatistical stands out mainly because it is an interdisciplinary science that allowsknowledge of the spatial variability of soil attributes. Information on biophysical parameters of vegetation can be used for many different applications, and remote sensing has proved to be a good tool to get them, both important for planning the use of an area for agricultural production. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of chemical and physical attributes of an Oxisol managed under no tillage and its consequences in reflectance and yield of soybeans.The work was conducted with the soybean crop in crop year 2018/19, an area of41hectares in the city of Não Me Toque, RS. They were collected disturbed and undisturbed soil samples in the 0-5 cm, 5-10 cm, 10-20 cm, 90 georeferenced points along the area. It was determined chemical and physical properties of the soil.At each sample point, the reflectance of the culture was measured at two different growth stages, V6 and R5, measurement was using data from three platforms: sentinel-2 satellite,remotely piloted aerial vehicle and isPortable spectrorradiômetro. After measuring the reflectance of the culture they were calculated using the equationsvegetation indices.The production of soybean components analyzed were leaf area index, grain yield and thousand kernel weight. The attributes were analyzed by descriptive statistics and geostatistics.classes maps were generated by ordinary kriging and indicator kriging for the GS + version 7.0 software. The correlation between maps and spatial correlation was carried out after the construction of the spatial pattern of the variables under study. We used the output file .krg kriging (GS +)without loss of spatial position data. Was selected the estimated and calculated to its association with SPSS software.Most variables present spatial dependence structure with varying degree of dependence between moderate and strong, except for the variables that showed pure nugget effect. The use of geostatistical techniques for interpolation and ordinary Kriging.

(11) indicator enables the identification of different areas of management by mapping the variables studied, showing regions of higher or lower levels for each variable; Through correlation maps are identified capacity cation exchange hydrogenionic potential base saturation, free magnesium content and the free calcium content in soil, respectively, as the chemical properties of the greatest influence in determining yield soybeans and total porosity, bulk density, good water range and silt content, respectively, compared to the physical soil properties. To estimate the soybean yield vegetation indices showed no significance. In determining the handling zones in the soil, the indicator kriging procedure introduced a more reliable and better visibility than ordinary Kriging. Key words: 1. Spatial variability. 2. kriging. 3. remote sensing. 4. soybean.

(12) SUMÁRIO. 1 INTRODUÇÃO...........................................................................................................19 2 REVISÃO DA LITERATURA..................................................................................22 2.1 Os Atributos químicos do solo.................................................................................22 2.1.1 Reação do solo (pH).........................................................................................22 2.1.2 Capacidade de troca de cátions (CTC)..............................................................23 2.1.3 Bases permutáveis e saturação de bases...........................................................24 2.1.4 Acidez trocável................................................................................................25 2.1.5 Matéria orgânica do solo e nitrogênio total.....................................................25 2.1.6 Fósforo disponível...........................................................................................27 2.2 Os Atributos físicos do solo....................................................................................27 2.3 Geoestatistica e dependência espacial da variabilidade dos atributos do solo...31 2.3.1 Teoria das variáveis regionalizadas .................................................................32 2.3.2 Análise da continuidade espacial_geoestatistica..............................................35 2.3.3 Estimativas ou prognóstico local geoestatistico_krigagem..............................44 2.3.4 Usos e tecnologias associadas a geoestatistica.................................................49 2.3.5 Pacotes de softwares geoestatisticos................................................................51 2.4 Refletância da vegetação e radiometria espectral.................................................52 2.4 1 Sistemas de sensores e aquisição de imagens...................................................54 2.4.2 Imageamento multiespectral............................................................................58 2.4.3 Imageamento hiperespectral............................................................................58 2.4.4 Imageamento termal........................................................................................59 2.4.5 Sensores e plataformas....................................................................................60 2.4.6 Refletividade e índices espectrais da vegetação..............................................61 2.4.7 Monitoramento e aplicações do imageamento nas culturas agrícolas.............63 2.4.6 Limitações, perspectivas e tendências no imageamento de culturas agrícolas.65.

(13) 3 MATERIAL E MÉTODOS.......................................................................................67 3.1 Caracterização e localização da área de estudo......................................................67 3.1.1 Localização e histórico da área........................................................................67 3.2 Edafologia e clima do local......................................................................................69 3.3 Implantação e caracterização da malha experimental utilizada para coleta dos atributos pesquisados.............................................................................................69 3.4 Coleta de solo............................................................................................................71 3.5 Determinação dos atributos químicos do solo........................................................73 3.6 Determinação dos atributos físicos do solo.............................................................74 3.6.1 Granulometria do solo......................................................................................74 3.6.2 Densidade do solo............................................................................................75 3.6.3 Densidade de sólidos do solo...........................................................................76 3.6.4 Porosidade e distribuição de tamanhos de poros..............................................76 3.6.5 Retenção de água no solo.................................................................................77 3.6.6 Resistência do solo à penetração......................................................................78 3.6.7 Intervalo hídrico ótimo (IHO)..........................................................................79 3.7 Topografia................................................................................................................80 3.8 Imageamento multiespectral...................................................................................80 3.8.1 Aquisição da imagem de satélite.....................................................................80 3.8.2 Imageamento por veículo aéreo remotamente pilotado...................................81 3.9 Pré-processamento das imagens de satélite............................................................86 3.10 Geração de índices de vegetação............................................................................86 3.11 Aquisição de dados e preparação dos dados a nível terrestre por espectrorradiômetro de campo..............................................................................89 3.12 Aquisição e análise de dados de rendimento da cultura....................................89 3.12.1 Aquisição de dados de produção por colhedora.............................................90 3.12.2 Coleta de dados de componentes produtivos por amostragem.......................92 3.12.3 Coleta de dados de peso de mil grãos............................................................93 3.12.4 Coleta de dados do índice de área foliar (IAF)...............................................93 3.12.5 Análise do rendimento de grãos.....................................................................94 3.13 Análise dos dados...................................................................................................94 3.13.1 Análise exploratória e estatísticas descritivas................................................95 3.13.2 Análise geoestatística por krigagem ordinária...............................................95 3.13.3 Análise geoestatística por krigagem indicatriz...............................................98 3.14 Aplicativos computacionais.................................................................................101.

(14) 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO..............................................................................102 4.1 Características químicas do solo...........................................................................102 4.1.1 Análise exploratória dos dados......................................................................102 4.1.2 Análise da dependência espacial dos atributos químicos do solo.................102 4.1.3 Correlações espaciais dos mapas dos atributos químicos do solo.................120 4.2 Características físicas do solo................................................................................122 4.2.1 Análise exploratória dos dados......................................................................122 4.2.2 Qualidade física do solo................................................................................128 4.2.3 Análise da dependência espacial dos atributos físicos do solo......................138 4.2.4 Correlações espaciais entre mapas dos atributos físicos do solo...................142 4.3 Características espectrais da cultura da soja.......................................................144 4.3.1 Comportamento espectral da soja..................................................................144 4.3.2 Análise exploratória dos dados......................................................................149 4.3.3 Análise da dependência espacial...................................................................151 4.3.4 Correlações espaciais entre os mapas dos índices de vegetação...................157 4.4 Análise dos componentes produtivos da soja........................................................160 4.4.1 Análise Exploratória dos dados......................................................................160 4.4.2 Análise da dependência espacial...................................................................166 4.4.3 Correlações espaciais dos mapas de componentes produtivos da soja com as demais variáveis............................................................................................172 4.5 Definição de zonas homogêneas de manejo na cultura da soja por krigagem indicativa...............................................................................................................176 4.5.1 Krigagem indicativa dos atributos químicos do solo.....................................177 4.5.2 Krigagem indicativa dos atributos físicos do solo do solo............................185 4.5.3 Krigagem indicativa dos índices de vegetação .............................................193 4.5.4 Krigagem indicativa dos componentes produtivos da cultura da soja..........206 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS...................................................................................211 REFERÊNCIAS...........................................................................................................213 APÊNDICES................................................................................................................237.

(15) INDICE DE ILUSTRAÇÕES. Figura 1- Variograma tipico e seus componentes. ......................................................... 39 Figura 2- Localização da área experimental (datum WGS 1984, zona UTM 22J sul) NãoMe-Toque-RS ................................................................................................................. 67 Figura 3- Mapa da área experimental, com a distribuição espacial dos pontos amostrais. Não Me Toque-RS .......................................................................................................... 68 Figura 4- Esquema da malha experimental alocada num distrófico húmico da Fazenda de no talhão aeroporto. Não Me Toque-RS......................................................................... 70 Figura 5- Coleta de amostras de solo: (A) trincheiras utilizadas para coleta amostras com estrutura preservada; (B) anel utilizado para coleta nas diferentes profundidades de coleta de amostras. Não Me Toque-RS. .................................................................................... 72 Figura 6 - Coleta de amostras de solo: (A) trincheiras utilizadas para coleta amostras sem estrutura preservada; (B) separação das diferentes profundidades de coleta de amostras. Não Me Toque-RS...........................................................................................................72 Figura 7- Aparelhos de determinação da resistência mecânica do solo à penetração em laboratório, penetrômetro eletrônico modelo MA-933, marca Marconi. LAFAS, Passo Fundo - RS ...................................................................................................................... 79 Figura 8- Aeronave AT 120 utilizada na obtenção das imagens da área de pesquisa. Não Me Toque – RS................................................................................................................82 Figura 9- Câmera Parrot Sequoia e Sunshine Sensor utilizado no veiculo aéreo remotamente pilotado. Não Me Toque – RS.....................................................................83 Figura 10 - Polígono demarcado para a coleta de dados. Não Me Toque – RS..................84 Figura 11- Sistema de telecomunicações para controle da aeronave remotamente pilotada. Não Me Toque – RS.. ..................................................................................................... 85 Figura 12- Áreas de 78,54 metros gerados em cada ponto amostral e grade de pontos gerados em cada polígono na área de soja. Não Me Toque – RS................................... 87 Figura 13- Mapa de colheita da área de estudo “talhão aeroporto”. Não Me Toque – RS. ........................................................................................................................................ 91 Figura14- Plugin QGIS zonal statistics............................................................................92 Figura 15- Equipamento “seed count S-25 research”. Passo Fundo – RS........................93 Figura 16- Fluxograma da análise geoestatistica realizada. Não Me Toque - RS .......... 97 Figura 17- Variação vertical dos atributos Alumínio, cálcio, magnésio (A) e fósforo, Potássio (B). Não Me Toque - RS ................................................................................ 110.

(16) Figura18- Semivariogramas ajustados e validação cruzada para o teor de matéria orgânica no solo na profundidade de 0-5 cm (A e B), fósforo disponível no solo (C e D) e cálcio disponível no solo na profundidade de 10-20 cm (E e F). Não Me Toque - RS ......... 119 Figura 19 - Mapas hipsométrico da área experimental. Não Me Toque - RS. ............. 123 Figura 20- Triângulo de classificação textura de solos (a) com os dados da pesquisa (b) para a profundidade de coleta dos dados de 0-5 cm. Não Me Toque – RS......................125 Figura 21- Triângulo de classificação textura de solos (a) com os dados da pesquisa (b) para a profundidade de coleta dos dados de 5-10 cm. Não Me Toque – RS ................ 126 Figura 22- Triângulo de classificação textura de solos (a) com os dados da pesquisa (b) para a profundidade de coleta dos dados de 10-20 cm. Não Me Toque – RS..................126 Figura 23 - Relação entre umidade (θ) capacidade de campo (CC), (θ) ponto de murcha permanente (PMP) e umidade (θ)porosidade de aeração (Pa) com densidade do solo. Não Me Toque - RS. ............................................................................................................ 129 Figura 24 - Resistência mecânica do solo à penetração (RP) em função da umidade do solo (θ) e da densidade do solo (DS) em latossolo vermelho distrófico cultivado com soja. Não Me Toque - RS ...................................................................................................... 130 Figura 25 - Ajuste da umidade volumétrica a capacidade de campo, umidade volumétrica no ponto de murcha permanente, umidade volumétrica a porosidade de aeração e resistência mecânica à penetração (RP) estimada em função da medida em Latossolo Vermelho distrófico. Não Me Toque - RS ................................................................... 131 Figura 26 - Variação do conteúdo de água (θ) com a densidade do solo (Ds) nos níveis críticos da capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP), porosidade de aeração (PA) e resistência à penetração (RP) em latossolo vermelho distrófico. A área sombreada representa o IHO. Não Me Toque – RS........................................................132 Figura 27- Variação do Intervalo Hídrico Ótimo (IHO) com a densidade do solo (Ds). Não Me Toque – RS.......................................................................................................134 Figura 28 - Representação tridimensional dos valores de densidade do solo (Ds). Dsc (densidade do solo crítica) > 1,40 g. cm-3. Não Me Toque - RS......................................135 Figura 29- Densidade do solo (Ds) e densidade crítica (Dsc) correspondente às amostras com estrutura preservada coletadas na camada 0-5 cm. Não Me Toque - RS ............. 136 Figura 30 - Densidade do solo (Ds) e densidade crítica (Dsc) correspondente às amostras com estrutura preservada coletadas na camada 5-10 cm. Não Me Toque - RS................136 Figura 31- Densidade do solo (Ds) e densidade crítica (Dsc) correspondente às amostras com estrutura preservada coletadas na camada 10-20 cm. Não Me Toque - RS..............137 Figura 32 - P Representação tridimensional dos valores do intervalo hídrico ótimo_IHO (m3.m-3) para latossolo vermelho distrófico cultivado com soja. Não Me Toque - RS..137 Figura 33- Resposta espectral da cultura da soja para os dois diferentes estádios de desenvolvimento estudados com uso de plataforma terrestre com espectrorradiômetro de campo. Não Me Toque - RS. ........................................................................................ 146 Figura 34 - Resposta espectral da cultura da soja para os dois diferentes estádios de desenvolvimento estudados obtidos da plataforma orbital do satélite Sentinel 2. Não Me Toque – RS.....................................................................................................................147.

(17) Figura35 - Resposta espectral da cultura da soja para os dois diferentes estádios de desenvolvimento estudados obtidos da plataforma suborbital através de Vant. Não Me Toque – RS.....................................................................................................................148 Figura 36 - Classificação da variação rendimento de grãos da cultura da soja (kg/ha) obtido por amostragem nos pontos estudados. Não Me Toque – RS...............................163 Figura 37 - Variação do rendimento de grãos da cultura da soja (kg/ha) obtido por sensor embarcado em máquina colhedora. Não Me Toque - RS ............................................. 164 Figura 38 - Classificação da variação do peso de mil grãos da cultura da soja (g) obtido por amostragem nos pontos estudados. Não Me Toque – RS..........................................165 Figura39 - Classificação do índice de área foliar obtido no estádio vegetativo e reprodutivo na cultura da soja nos pontos estudados. Não Me Toque – RS....................165 Figura 40 - Mapas de variabilidade espacial do peso de mil grãos da cultura da soja obtido nos pontos estudados. Não Me Toque - RS. ................................................................. 169 Figura 41- Mapas de variabilidade espacial da produtividade da soja obtidos por amostragem na cultura da soja nos pontos estudados. Não Me Toque – RS...................170 Figura 42 - Mapas de variabilidade espacial da produtividade da soja obtidos por sensor de colheita na cultura da soja nos pontos estudados. Não Me Toque - RS .................. 171 Figura 43 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 0-5 cm. Não Me Toque – RS.......................................................................................................179 Figura 44 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 5-10 cm. Não Me Toque – RS.................................................................................................181 Figura 45 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 10-20 cm. Não Me Toque - RS ............................................................................................... 183 Figura 46 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 0-5 cm. Não Me Toque - RS ...................................................................................................... 186 Figura 47 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 5-10 cm. Não Me Toque - RS ............................................................................................... 188 Figura 48 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com as faixas de suficiência na profundidade de 10-20 cm. Não Me Toque - RS. .............................................................................................. 191 Figura 49 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma orbital (satélite sentinel-2) no período vegetativo da cultura da soja. Não Me Toque - RSS ........................................................................................................... 195 Figura 50 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma orbital (satélite sentinel-2) no período reprodutivo da cultura da soja. Não Me Toque – RS...............................................................................................................197.

(18) Figura 51 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma suborbital (VANT) no período vegetativo da cultura da soja. Não Me Toque - RS.....................................................................................................................199 Figura 52 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma suborbital (VANT) no período reprodutivo da cultura da soja. Não Me Toque - RS.....................................................................................................................201 Figura 53 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma terrestre (espectrorradiômetro de campo) no período vegetativo da cultura da soja. Não Me Toque - RS......................................................................................... 203 Figura 54 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos às variáveis analisadas de acordo com o 40quartil (75%) dos índices de vegetação obtidos pela plataforma terrestre (espectrorradiômetro de campo) no período reprodutivo da cultura da soja. Não Me Toque - RS. ........................................................................... 204 Figura 55 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de Krigagem Indicativa relativos aos componentes produtivos da cultura da soja. Não Me Toque - RS. ........................ 207 Figura 56 - Mapas de Probabilidades gerados por meio de krigagem indicativa relativo ao componente produtivo da cultura da soja (IAF). Não Me Toque - RS............................208.

(19) INDICE DE TABELAS. Tabela 1- Comparação entre médias dos atributos do solo, pelo teste de Kruskal-Wallis (KW) a 5% de probabilidade, para as camadas de 0-5 cm, 5-10 cm e 10-20 cm. Não Me Toque – RS.....................................................................................................................111 Tabela 2- Ajuste dos modelos de semivariogramas com relação aos atributos químicos do solo em latossolo vermelho distrófico com cultura da soja. Não Me Toque – RS...........116 Tabela 3- Comparação entre médias dos atributos físicos do solo, pelo teste de KruskalWallis (KW) a 5% de probabilidade, para as camadas de 0-5 cm, 5-10 cm e 10-20 cm. Não Me Toque – RS.......................................................................................................124 Tabela 4- Relação dos outlier detectados e removidos nos atributos físicos do solo. Não Me Toque – RS..............................................................................................................127 Tabela 5- Ajuste dos modelos de semivariogramas com relação aos atributos físicos do solo em latossolo vermelho distrófico com cultura da soja. Não Me Toque - RS. ...... 139 Tabela 6- Valores dos picos de reflectância observados com espectrorradiômetro de campo na assinatura espectral da cultura da soja nos estádios V6 e R5. Não Me Toque – RS..................................................................................................................................145 Tabela 7- Relação dos ajustes dos modelos para índices de vegetação da plataforma orbital (satélite sentinel 2) em dois estádios da cultura da soja. Não Me Toque - RS . 154 Tabela 8 - Relação dos ajustes dos modelos para índices de vegetação da plataforma suborbital (VANT_veiculo aéreo não tripulado) em dois estádios da cultura da soja. Não Me Toque - RS. ............................................................................................................ 154 Tabela 9 - Relação dos ajustes dos modelos para índices de vegetação da plataforma terrestre (Espectrorradiômetro de mão) em dois estádios da cultura da soja. Não Me Toque - RS .................................................................................................................... 156 Tabela 10 - Estatística descritiva de componentes produtivos da cultura da soja. Não Me Toque - RS .................................................................................................................... 160 Tabela 11 - Estatística descritiva dos índices de índice de área foliar (IAF) nas diferentes plataformas de coleta para os dois diferentes estádios de desenvolvimento da cultura da soja. ............................................................................................................................... 161 Tabela 12 - Relação dos outlier detectados e removidos nos atributos de produção da cultura da soja. Não Me Toque - RS...............................................................................162 Tabela 13- Relação dos ajustes dos modelos para componentes produtivos da cultura da soja. Não Me Toque - RS................................................................................................167 Tabela 14- Relação dos ajustes dos modelos para o componente produtivo índice de área folias (IAF) da cultura da soja. Não Me Toque – RS.......................................................168.

(20) INDICE DE QUADROS Quadro 1- Bandas satélite sentinel 2. ............................................................................. 81 Quadro 2- Relação dos índices de vegetação utilizados nas análises nas plataformas suborbital, orbital e terrestre ........................................................................................... 88 Quadro 3- Valores de referência para os pontos de cortes na codificação por indicação de atributos químicos do solo. Não Me Toque- RS ............................................................ 99 Quadro 4- Valores de referência para os pontos de cortes na codificação por indicação de atributos físicos do solo. Não Me Toque- RS................................................................. 99 Quadro 5- Valores de referência para os pontos de cortes na codificação por indicação dos índices de vegetação nas diferentes plataformas de aquisição estudadas. Não Me Toque- RS ..................................................................................................................... 100 Quadro 6 - Valores de referência para os pontos de cortes na codificação por indicação dos índices de vegetação nas diferentes plataformas de aquisição estudadas. Não Me Toque-RS.......................................................................................................................101.

(21) 1. INTRODUÇÃO. Os solos são materiais geológicos formados por processos de intempérie, erosão e sedimentação. Eles foram submetidos a vários processos de mudanças físicas e químicas. Assim, não é surpreendente que as propriedades físicas dos solos variem de um lugar para outro dentro de uma determinada área. A heterogeneidade é uma característica intrínseca dos solos e sua variabilidade (espacial, horizontal e vertical) é dependente dos fatores de formação, podendo ser influenciada pelo tipo de manejo adotado. O cultivo resulta em alterações, aumentando ainda mais a variabilidade dos atributos do solo (SANTOS et al., 2006; SOUZA et al., 2007). As diferenças existentes entre a produtividade das plantas, chamada de variabilidade de produção, está associada a múltiplas causas, desde a variabilidade climática até a representada pelo ambiente, tais como o solo, o oxigênio e a disponibilidade de água e nutrientes. Essa variabilidade pode ser espacial (aquela que ocorre com um atributo na área) ou temporal (ocorre ao longo do tempo). A variabilidade espacial existente nas lavouras brasileiras não é novidade. Em conversa com produtores e técnicos de campo, percebe-se o reconhecimento dessa natureza reafirmando que uma parte da área produz mais que a outra ou, que em determinado local, os teores de nutrientes são mais elevados que a média da lavoura. A valorização da variabilidade espacial e a possibilidade de manejá-la visando aumentar a eficiência do uso de insumos tem sido um desafio para técnicos e produtores. A geoestatística pode ser utilizada nas análises espaciais para determinar a associação entre todos os fatores que envolvem a produção das culturas. Assim, a partir de pontos amostrados no espaço, pode-se obter a superfície de resposta, o que é de grande utilidade na caracterização de uma área que apresente respostas semelhantes em produtividade. No entanto, para melhor utilizar essa técnica, são necessárias informações sobre a dependência espacial das propriedades do solo, já que há dúvidas quanto a aleatoriedade ou não destes fatores. Essa incerteza epistêmica consiste em incerteza Rudimar Luís Petter. 19.

(22) modelo e incerteza de medição, que pode estar relacionada ao conhecimento incompleto do alcance do fenômeno em análise. A agricultura já passou por diversas revoluções, mas o diferencial é que essa transformação atual é capaz de convergir várias áreas, como a instrumentação, ferramentas de manejo preciso, técnicas de sensoriamento e bioinformática. Como inserir tudo isso no processo produtivo? é preciso refletir sobre essa questão e ajudar a encontrar caminhos para tornar a agricultura cada vez mais produtiva, com a automação de processos e tecnologia de ponta no campo e em toda a cadeia produtiva, incluindo desde a fase de produção e o processamento até a logística de distribuição. A agricultura de precisão foi adotada em aproximadamente 15% da área da agricultura brasileira, embora essa tecnologia esteja disponível há mais de duas décadas. Além de investir em capacitação, há questões econômicas intrínsecas à atividade agrícola que precisam ser consideradas. É necessário reflexão de como trabalhar com esta enorme quantidade de dados, pois o produtor precisa entender o valor real para adotar a tecnologia. A agricultura atual está cada vez mais intensiva em dados; por isso, é fundamental extrair informação deles para ajudar a tomada de decisões. Este aspecto é potencialmente promissor, mas também potencialmente perigoso. Promissor, se souber trabalhar com os dados, interpretá-los e aplicar com grande precisão na agricultura. Perigoso, se praticar a agricultura, como atualmente, usando a tecnologia sem saber quais os dados que são precisos para trabalhar com a variação entre safras e variações na safra. O importante não é a quantidade de dados e sim, o que fazer com os dados que realmente importam. E vem a pergunta: quais os dados que importam? Apesar da expansão e da pesquisa envolvendo a cultura da soja, poucas são as informações existentes na literatura sobre a variabilidade espacial em uma mesma área e em condições de campo, avaliando os diversos atributos indispensáveis em uma agricultura de alta tecnologia na qual pequenas alterações podem resultar em grandes diferenças de produtividade. 1.1 Problema de pesquisa Neste trabalho, serão aprofundados detalhes das relações de dependência considerando os atributos do solo e o uso do sensoriamento remoto. Procurou-se responder a seguinte questão geral: Qual a correlação existente entre variabilidade Rudimar Luís Petter. 20.

(23) espacial dos atributos do solo com relação a refletância na cultura da soja considerando estimativas geoestatísticas? 1.2. Hipótese Hipótese: Se a variabilidade espacial dos atributos do solo numa área agrícola manejada sob sistema plantio direto afeta a refletância e o rendimento da soja, então nos locais com melhores condições do solo a cultura terá melhores índices de vegetação e rendimento de grãos, quando uma área for amostrada em distância espacial de pontos não influenciados pela aleatoriedade, por georeferenciamento, e esses locais forem analisados quanto aos atributos do solo. 1.3 Objetivos O objetivo geral desse trabalho foi avaliar, por meio da geoestatística, a influência da variabilidade espacial de atributos químicos e físicos do solo em relação ao rendimento de grãos e a refletância da cultura da soja Os objetivos específicos são: - Avaliar a dependência espacial e mapear a variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos do solo; - Avaliar a variabilidade da produtividade da cultura da soja considerando a sua reflectância; - Delimitar zonas de manejo com base na análise da variabilidade espacial de produtividade, - Analisar a variabilidade espacial de atributos químicos e físicos do solo definindo as zonas de manejo agrícola, utilizando a técnica da geoestatística; - Avaliar qual o melhor índice de vegetação para discriminação de níveis de rendimento de grãos a partir da variabilidade dos principais atributos do solo.. Rudimar Luís Petter. 21.

(24) 2. REVISÃO DA LITERATURA. 2.1 Os Atributos químicos do solo A química do solo abrange as reações químicas e os processos do solo relacionados com as plantas, crescimento dos animais, desenvolvimento humano, desempenha um papel vital no desenvolvimento de recursos naturais, a proteção do meio ambiente e a adequação de saúde do ecossistema. Os solos têm propriedades químicas que são características dos resultados dos seus componentes minerais, da resistência a decomposição de materiais orgânicos, e da atividade das plantas e animais (KIMMINS, 1997; MEURER, 2007). Algumas destas propriedades químicas do solo estudadas incluem a reação do solo (pH), a capacidade de troca de cátions, as bases permutáveis (Ca, Mg, K e Na,), a percentagem de saturação de bases, a matéria orgânica do solo, o nitrogênio total e o fósforo disponível (SILVA et al., 2000). 2.1.1. Reação do solo (pH) A reação do solo está principalmente relacionada com a natureza do material de origem, o clima, a matéria orgânica e situações topográficas, que mostra a sua variação espacial (TAMIRAT, 1992; MEURER, 2007). A reação do solo é uma propriedade muito importante, uma vez que determina a disponibilidade de nutrientes, a atividade microbiana e a condição física do solo (GUPTA, 2000). A variação espacial do pH poderia ser explicada em termos de concentração aníons no material do solo. Isto indica que o pH inicial do solo e a concentração de aníons (isto é, a dissociação de ácidos orgânicos solúveis, quando libertada no solo) determina um efeito acidificante da matéria orgânica. No entanto, a acumulação de matéria orgânica não é o único mecanismo que pode conduzir a acidificação em solos cultivados. O processo de ciclagem de nitrogênio num sistema aberto (MEURER, 2007), e a remoção de maiores quantidades de cátions inorgânicos em produtos vegetais também foram Rudimar Luís Petter. 22.

(25) identificados como fatores potencialmente importantes no desenvolvimento de solos ácidos. 2.1.2. Capacidade de troca de cátions (CTC) Ao lado de fotossíntese e respiração, nenhum processo na natureza é mais vital para plantas e animais do que a troca de íons entre as partículas do solo e das raízes das plantas através da solução do solo (BRADY e WEIL, 2002). A capacidade de troca catiônica (CTC) é a soma dos cátions permutáveis que um solo ou outro material é capaz de absorver a um pH específico. Quando o pH do solo é elevado, a carga negativa de superfície em colóides de argila aumenta e as forças repulsivas entre partículas domina (RAIJ, 2011). Assim, a CTC do solo é dependente é positivamente correlacionada com o pH do solo (BORTOLUZZI, TESSIER e RHEINHEIMER, 2006). De acordo com Katou (2002), a carga variável da CTC dos solos é muitas vezes expressa como uma função do pH e da concentração de eletrólitos. Os componentes do solo conhecidos por contribuir para CTC são argila e matéria orgânica, e em menor extensão, o silte (MANRIQUE, JONES e DYKE, 1991). Medições feitas em experimentos de longa duração em solos cultivados mostraram que as alterações na CTC e na matéria orgânica do solo foram positivamente correlacionadas, mas diferentes tipos de matéria orgânica do solo desempenharam papéis diferentes na contribuição para a CTC do solo (GUIBERT, FALLAVIER e ROMERO, 1999). A CTC diminuiu com o aumento do diâmetro equivalente das partículas do solo, e os teores de C e N variam com o tamanho das frações (LEINWEBER, REUTER e BROZIO, 1993). Para solos com cargas variáveis, mudanças modestas na força iónica são tão importantes no seu efeito na CTC, como as alterações nos valores de pH (PAVINATO e ROSOLEM, 2008). Os locais de permuta podem ser permanentes ou dependentes do pH. solos minerais têm uma capacidade de troca que é uma combinação de locais de carga permanente e dependentes do pH, enquanto nos derivados de materiais orgânicos é predominantemente dependente do pH. Em qualquer tipo de solo, o número de locais de troca está dependente do pH do solo; tipo, tamanho e quantidade de argila, quantidade e origem do material orgânico. Em geral, está bem documentado que a CTC aumenta com o aumento dos teores de argila ou de matéria orgânica do solo (MO), e a CTC da maioria dos solos diminui com o aumento do pH do solo. Solos argilosos com CTC elevada tendem a ter uma maior capacidade de Rudimar Luís Petter. 23.

(26) retenção de água do que os solos arenosos com baixa CTC, e solos com alta CTC são mais capazes de reter cátions de base, enquanto solos com baixa CTC são mais propensos a ser deficientes em potássio, magnésio e outros cátions (RONQUIM, 2010). 2.1.3. Bases permutáveis e saturação de bases As bases permutáveis incluindo Ca, Mg, K e Na são importantes na gênese e classificação de solos (MELO, MEURER e PINTO, 2004; MEDEIROS et al., 2008). Seus níveis em um determinado solo são mais importantes do que a CTC, porque eles não indicam apenas o status dos nutrientes existentes, mas também pode ser usado para avaliar o saldo entre cátions. Além disso, eles influenciam outras propriedades do solo, tais como a estrutura do solo e absorção de nutrientes pelas culturas (LANDON, 1991). De acordo com Ahmed (2002), diferentes manejos do solo afetam a quantidade de cálcio e magnésio permutáveis. A concentração de cálcio no solo é largamente influenciada pela sua acumulação e seu sequestro pela biomassa orgânica; e absorção pelas plantas (JOBBÀGY e JACKSON, 2001). O potássio (K) é um elemento tão móvel que é facilmente lixiviado a partir da superfície do solo. O K trocável se acumula na superfície devido a um transporte para cima pelas plantas e acumulação de K em áreas próximas a planta (JOBBÀGY e JACKSON, 2001). O Sódio é menos fixado às partículas do solo do que K, Ca ou Mg. Portanto, o sódio é mais facilmente lixiviado a partir do solo do que os outros cátions (MARSCHNER, 1995); cátions hidratados são relativamente pequenos íons polivalentes e tendem preferencialmente a ocupar locais na CTC, tornando Ca menos biodisponível do que outros cátions, que são fixados com menos força. As interações entre as propriedades de troca do solo e outras características físicas, químicas e biológicas controlam a disponibilidade de nutrientes de plantas (HAVLIN et al., 2004). O cálcio (Ca), magnésio (Mg), e potássio (K) são os elementos essenciais e importantes no ecossistema terrestre, e as interações entre estes cátions de bases dominantes e outros nutrientes, tais como o Nitrogênio (N) e fósforo (P), são potencialmente importantes para a saúde e estabilidade de ecossistemas (LUCAS, KLAMINDER e FUTTER, 2011). Cátions de bases trocáveis e CTC variam muito com diferentes frações de matéria orgânica (OORTs, VANLAUWE e MERCKX, 2003), tamanho das partículas do solo (VAN ERP, HOUBA e VAN BEUSICHEM, 2001), pH do solo (KATOU, 2002), mudança no uso e manejo do solo, deslocamento característico Rudimar Luís Petter. 24.

(27) de cátions, com os processos eluviação-iluviação, condições oxidantes que reduzem a seletividade de absorção de cátions de plantas, e algumas outras e condições pedogênicas e antropogênicas (FAVRE, TESSIER e ABDELMOLA, 2002; JIANG, ZHANG e LIANG, 2005). As partículas do solo e matéria orgânica têm cargas negativas sobre a suas superfícies, que podem absorver cátions minerais, e, portanto, estes cátions permutáveis do solo são altamente dependentes de textura do solo e teor de matéria orgânica (HEPPER, BUSCHIAZZO e HEVIA, 2006). 2.1.4. Acidez trocável (H+Al) O hidrogênio permutável em conjunto com alumínio permutável é conhecido como a acidez permutável do solo. Os mecanismos pelos quais estes dois cátions exercem a sua influência dependem do grau da acidez do solo e da origem e natureza dos colóides do solo. A acidez do solo ocorre quando os íons H+ e íons A13+ estão em grande quantidade na solução do solo (Hidrólise) e a reação resulta na liberação de íons H+ e A13+ nesta solução (RONQUIM, 2010). 2.1.5. Matéria orgânica do solo e nitrogênio total É amplamente aceito que o teor de carbono do solo é um fator importante na saúde geral do solo. O carbono melhora as propriedades físicas do solo, aumenta a capacidade de troca catiônica (CTC) e capacidade de retenção de água do solo arenoso, e contribui para a estabilidade estrutural de solos argilosos por ajudar a aglutinar partículas em agregados (REICHERT et al., 2003). A matéria orgânica do solo, da qual o carbono é uma parte principal, tem uma grande proporção de nutrientes catiônicos e elementos traços que são de grande importância para o crescimento das plantas. A matéria orgânica impede a lixiviação de nutrientes, e é parte integrante dos ácidos orgânicos que disponibilizam nutrientes para as plantas. Ele também isola o solo de mudanças fortes no pH (LEU, 2007). As variações naturais na matéria orgânica ocorrem como resultado do clima, organismos, material de origem e tempo. É importante que os agricultores ajustem suas práticas para manter ou aumentar o componente orgânico do solo. Assim, práticas que aceleram a oxidação de carbono devem ser desencorajadas; por outro lado, a incorporação do material orgânico deve ser incentivada (LEPSH, 2011). Rudimar Luís Petter. 25.

(28) O aumento do carbono no solo não é uma questão simples; é um fator de relativa complexidade da biota do solo, que pode consumir e libertar carbono e pode ser mais ativo com adição de fertilizantes nitrogenados. Kapkiyai et al. (1998) indicaram que o conteúdo da matéria orgânica do solo é um componente crítico da produtividade do solo e sua manutenção, sendo fundamental para manter a produtividade dos solos. Ainda, tem uma grande contribuição para o tipo e grau de desenvolvimento da estrutura, estabilidade e, consequentemente, para a resistência do solo à erosão. A redução nas atividades biológica e estabilidade de agregados é acompanhada da redução da matéria orgânica (TESFAYE e SAHLEMEDHIN, 2002). Os resíduos de culturas em decomposição mantêm a fertilidade do solo por libertar os nutrientes essenciais absorvidos pelas plantas. Além disso, a acumulação de matéria orgânica no solo melhora a agregação e capacidade de armazenamento de água dos solos (GEBREKIDAN et al., 1999; LEPSCH, 2011). Há clara relação entre a planta e o solo (ZHAO et al., 2007). Muitos estudos têm demonstrado a correlação entre as características do solo e a matéria orgânica. Pode-se relacionar o aumento da produção de grãos com o aumento do teor de matéria orgânica do solo. Tal como descrito por (MAO et al, 2010), a mudança no uso dos solos agrícolas para solo de floresta aumenta o carbono orgânico dos mesmos, a biomassa microbiana e a taxa potencial de mineralização de nitrogênio e reduz a densidade do solo. O nitrogênio é o nutriente mais limitante nos trópicos e a escassez crítica deste nutriente traz significativa redução no rendimento de grãos / biomassa. A variação em conteúdo de nitrogênio total está intimamente relacionada com o conteúdo de matéria orgânica, que é a sua principal fonte, e, portanto, a fonte de sua variabilidade (MOHAMMED et al., 2005). Em geral, na camada superficial do solo, ocorre mais matéria orgânica e de nitrogênio enquanto nos horizontes subsuperficiais o conteúdo diminui (AHMED, 2002). A acumulação de matéria orgânica e N modifica a física do solo e propriedades biológicas. Tanto a matéria orgânica e como a argila podem fornecer mais locais de CTC e resultar na acumulação de cátions de bases permutáveis (BRADY e WEIL, 2002). A disponibilidade de nitrogênio de um solo vai mudar, dependendo da quantidade de N mineralizada ou imobilizada durante a decomposição dos resíduos de culturas e o crescimento microbiano (NOURBAKHSH, 2002; AMIN e FLOWERS, 2004). O nitrogênio no solo é grandemente influenciado por várias populações de microrganismos, matéria orgânica do solo, pH do solo, o clima, as classes texturais do solo (AMIN e FLOWERS, 2004). A textura do solo é um fator importante que influencia Rudimar Luís Petter. 26.

(29) a distribuição de minerais, retenção de matéria orgânica, mineralização do nitrogênio (N), biomassa microbiana e outras propriedades do solo (SCOTT e ROBERT, 2006). 2.1.6. Fósforo disponível O fósforo (P) é um elemento crítico em ecossistemas naturais e agrícolas e sua gestão é apenas superada pela necessidade de gestão de nitrogênio em sua importância para a produção de plantas saudáveis e rendimento produtivo (BRADY e WEIL, 2002). No entanto, as formas de P que ocorrem na matriz do solo são geralmente de baixa disponibilidade para as plantas (SANTOS et al., 2008). Este baixo teor de P disponível é reconhecido como um dos fatores que limitam o crescimento e em geral, a produtividade da maioria das plantas em nível mundial. Sendo que continua a ser uma das principais restrições de nutrientes em sistemas de sequeiro na agricultura. Fósforo (P) é um fator limitante para o crescimento das plantas e da produtividade em 40% do solo arável do mundo (VANCE, 2001). A absorção de fósforo em plantas é muitas vezes limitada pela muito baixa solubilidade de fósforo no solo. O Fósforo forma complexos insolúveis com cátions e é incorporado pela matéria orgânica devido à atividade microbiana. Em sistemas agrícolas, o fósforo nas culturas é removido do sistema na colheita, resultando em necessidade de suplementação de fósforo como fertilizante. O fertilizante de fósforo na forma de fosfato de rocha (sais de fosfato) é aplicado em grandes quantidades cada ano. Estes sais são quimicamente instáveis, e mais de 60% do fósforo podem reverter para o fosfato mineral pouco solúvel (MATOS et al., 2006). Esta precipitação de fertilizantes de fosfato significa que os agricultores aplicam frequentemente mais de quatro vezes o fosfato que é removido pela colheita. 2.2 Os atributos físicos do solo As propriedades físicas do solo consistem em atributos que servem como indicadores da sua qualidade, pois sofrem alterações de acordo com o manejo adotado, assim, uma avaliação contínua no tempo dessas propriedades permite monitorar a eficiência ou não dos sistemas de manejo do solo (KLEIN, 2014) A distribuição de vegetação está relacionada com a umidade do solo e outras propriedades do solo, tais como aeração do solo, textura do solo, profundidade, e das Rudimar Luís Petter. 27.

(30) propriedades do solo em relação cobertura vegetal, diversidade de plantas e distribuição geográfica (BURKE, 2001). A resposta das plantas às propriedades físicas dos solos é bastante variável, em função do tipo e manejo de solo, espécie e estádio de desenvolvimento da planta e condições climáticas. Independente da espécie vegetal, a produção máxima é alcançada quando há adequada disponibilidade de água, nutrientes e oxigênio, e estas premissas básicas são diretas ou indiretamente, influenciadas pela estrutura do solo (SECCO et al., 2005). A estrutura do solo diz respeito ao arranjo das partículas e do espaço poroso do solo, compondo um sistema dinâmico que define o comportamento dos processos que ocorrem no solo (FERREIRA, 2010). A redução ou perda da qualidade física do solo afeta diretamente o espaço poroso do solo, prejudicando o fornecimento de água e oxigênio, limitando o desenvolvimento das plantas. As partículas primárias do solo (argila, silte e areia), conforme Resende et al. (2009), geralmente se encontram agrupadas, formando unidades maiores, agregados, dando ao solo a sua estrutura. Para Klein (2014), a estrutura do solo refere-se ao arranjo das partículas primárias do solo em agregados ou unidades estruturais. A disposição dos poros e agregados, definida pela estrutura do solo, possui grande influência sobre movimento de água, transferência de calor, aeração e porosidade. A textura é a proporção relativa das partículas que constituem o solo. As frações texturais são classificadas em grupos de tamanho, tomando como base o diâmetro equivalente e são denominadas areia, silte e argila. As proporções dessas partículas do solo não estão sujeitas a mudança rápida no tempo abrangido por uma geração. A textura é característica do solo, que determina inclusive seu valor econômico (RESENDE et al., 2009; HUANG, LI e SUMNER, 2011). Partículas menores que 0,002 mm são classificadas como argila, possuindo uma grande área superficial específica, apresentam uma enorme capacidade de adsorção de água e outras substâncias. Partículas de argila se comportam como colóides. Diferentemente da maior parte das partículas de areia e silte, partículas de argila possuem forma de pequenas lâminas ou placas planas. Cada mineral de argila atribui diferentes propriedades aos solos nos quais são predominantes. Por esta razão, propriedades do solo como contração, expansão, plasticidade, capacidade de retenção de água, resistência do solo e adsorção de elementos químicos são dependentes do tipo e da quantidade de argila presente no solo (SHUKLA, 2014). Rudimar Luís Petter. 28.

(31) A granulometria, a estrutura do solo, o tipo e quantidade de argila e o teor da matéria orgânica influenciam na disponibilidade de água às plantas. Sendo a capacidade de água disponível medida por meio de avaliações que demonstram se a planta consegue extrair o potencial de água retido no solo (KLEIN e LIBARDI, 2000). As propriedades físicas do solo, como a textura e a estrutura determinam o fluxo de água no solo. O fluxo da água em solo não saturado, na região do sistema radicular dos cultivos é muito pouco estudado. No entanto, o seu conhecimento é de fundamental importância no entendimento dos processos de infiltração, redistribuição e suprimento de água às culturas (KLEIN, 1998; KLEIN, 2014). A distribuição dos poros por tamanho condiciona o comportamento físicohídrico destes, sendo que há diversas classificações do diâmetro de poros, sendo a porosidade total subdividida principalmente em duas classes: Micro e Macro (KLEIN e LIBARDI, 2002). A densidade do solo é razão entre massa do solo seco e o volume. Se a estrutura for preservada, essa densidade descreve, de certa forma a estrutura do solo (HILLEL, 2003). A densidade do solo é influenciada pela textura do solo (KLEIN, 2014), solos arenosos apresentam densidade superior ao solo argiloso, enquanto que os solos siltosos apresentam comportamento intermediário (SHUKLA, 2014). A densidade dos solos arenosos pode variar de 1,3 a 1,8 g.cm-3, enquanto que nos solos argilosos esta variação pode ir de 0,9 a 1,6 g.cm-3 e para solos orgânicos 0,2 a 0,6 g.cm-3. Considerando a densidade do solo máxima, apresentam em um solo argiloso (660 g.kg-1 de argila) a densidade de 1,55 g.cm-3, enquanto um solo arenoso (320 g.kg-1 de argila) foi de 1,77 g.cm-3 (KLEIN et al., 2004) O caminho natural do crescimento do sistema radicular, da maioria das espécies, no solo é através dos macroporos, ou espaços vazios, que ocorrem entre os agregados do solo. Nos solos que não apresentam problemas de compactação esses macroporos, quase sempre, são interligados entre si. As raízes finas podem também, desenvolver-se dentro de agregados, principalmente nos do tipo grumoso. Os solos melhor estruturados normalmente favorecem o desenvolvimento radicular (TORRES e SARAIVA, 1999). Conforme Shukla (2014), o aumento da densidade do solo provoca um aumento do diâmetro radicular médio na camada compactada das plantas em função da reação das plantas em decorrência da compactação. Todos os fatores físicos do solo diretamente, relacionados ao crescimento das plantas como potencial da água no solo (Ψ), porosidade de aeração (PA) e resistência a Rudimar Luís Petter. 29.

(32) penetração no solo (RP) são dependentes da umidade volumétrica do solo (θ) e condicionados pela compactação do solo. O efeito da umidade volumétrica sobre a porosidade de aeração e a resistência a penetração é intensificado pelo aumento da densidade do solo e/ou quantidade de poros de pequeno tamanho (microporos e/ou criptoporos), processos que caracterizam o incremento do grau de compactação do solo (HUANG, LI e SUMNER, 2011; KLEIN, 2014) O intervalo hídrico ótimo (IHO) pode ser interpretado como indicador de provável redução da capacidade de armazenamento do solo, menor uso de água pelas plantas e descritor da qualidade física do solo, uma vez que a redução do crescimento radicular é um dos fatores a limitar o acesso da água pela planta (REICHERT et al., 2011, KLEIN, 2014). A quantificação do IHO é feita por cada amostra, por meio da densidade do solo, e permite, assim, verificar a dificuldade de a planta utilizar água disponível com o aumento da densidade causado por modificações estruturais decorrentes de operações como preparo do solo, tráfego inadequado de máquinas, e sistemas de cultivo. Assim, na condição de IHO limitado pela umidade em capacidade de campo e umidade no ponto de murchamento, o solo possui boa qualidade física (SILVA et al., 2009) O estudo da relação entre o IHO e a Densidade do solo (Ds) pode ser aprofundado considerando os valores de Ds (densidade do solo) nos quais há alterações dos limites do IHO. A partir da relação IHO versus Ds, pode-se se identificar a densidade do solo na qual o limite superior do IHO cruza o limite inferior é, IHO=0 (densidade do solo crítica) e a densidade do solo a partir da qual o IHO<AD (água disponível) devido a limitações associadas a resistência do solo à penetração e/ou aeração (KLEIN, 2014). Valores de densidade do solo para IHO=0 e umidade volumétrica (θ) quando θIHO<θAD poderiam ser utilizadas no monitoramento da qualidade física do solo, uma vez que dados de densidade do solo podem ser obtidos rotineiramente. No entanto, o IHO tem sido questionado como indicador do desempenho das plantas, uma vez que resultados de medições biológicas (crescimento de raízes, parte aérea e rendimento de grãos das culturas) realizados por vários autores não encontram relação entre IHO com a resposta das plantas (GUBIANI et al., 2012; GUBIANI; REICHERT; REINERT, 2013). Segundo Benjamin et al. (2003), o IHO é um indicador pobre de produtividade quando a baixa disponibilidade de água total limita a expressão de estado do solo. E considera-se como bom indicador de produtividade o indicador IHO que pode manter o solo com o potencial total de água disponível. Assim, esta relação com Rudimar Luís Petter. 30.