Distribuição e Variabilidade espacial dos teores de saturação de bases no solo
manejados com taxa fixa e variável.
Karla Nascimento Sena
(1); Agnaldo José Freitas Leal
(2); Fábio Henrique Rojo Baio
(3); Bruna
Regina Gorgen
(1).
(1)
Graduandos em Agronomia, Campus de Chapadão do Sul (CPCS), UFMS, zona rural, Caixa postal 112 – Chapadão do Sul / MS – 79560-000, Bolsista PET, e-mail: karlla_senna@hotmail.com; (2) Prof. Adjunto UFMS/CPCS, Tutor Bolsista PET, zona rural, caixa
postal 112 – Chapadão do Sul / MS – 79560-000, e-mail: aguinaldo.leal@ufms.br; ; (3) Prof. Dr. UFMS/CPCS, zona rural, caixa postal 112
– Chapadão do Sul / MS – 79560-000, e-mail: fabiobaio@ufms.br.
RESUMO – A produção agrícola da região centro oeste possui grande representatividade. Essa região, anteriormente era considerada improdutiva, atualmente é beneficia com a agricultura de precisão para obter os índices atuais. Porém, as necessidades não cessam e assim e preciso buscar sempre novas alternativas para alcançar melhores resultados.
Dessa forma, esse trabalho possui o objetivo avaliar a variabilidade dos teores de fósforo em função de dois manejos de fertilizantes e corretivos. Aplicação em taxa variável (“agricultura de precisão”) e aplicação em taxa fixa (convencional).
Assim, foram retiradas amostras do solo das duas áreas em pontos georreferenciados, e realizadas as analises químicas. Após isso, os dados foram processados realizando-se uma avaliação estatística descritiva e por geoestatística, visando à determinação de um modelo de semivariograma e determinação de seus atributos, visando explicar a variabilidade espacial desse elemento, em duas áreas.
As áreas avaliadas apresentam histórico de cultivo em sistema de cultivo mínimo, sendo que área manejada com aplicação em taxa variável possui um histórico de três anos nesse sistema.
Através das analises e o processamento dos dados foi possível verificar que há alta dependência espacial em ambas as áreas, mas a diferença de manejo de fertilidade implica em diferentes zonas de manejo para tornar a área uniforme.
Palavras-chave: zonas de manejo, variabilidade espacial, geoestatistica.
INTRODUÇÃO - A agricultura possui grande importância econômica na região centro-oeste devido à grande área cultivada e aos altos índices de produção alcançados. Tais índices são fruto do uso de técnicas de manejo que melhor se adéquam a cultura, clima e solo da região. Desta forma, o solo se torna o principal fator de produção por permitir estudar as suas características e como estas influenciam o desenvolvimento da planta, e a
partir desses dados, manipulá-lo para obter os resultados desejados.
Os métodos de preparo, assim como sistemas de cultura podem afetar os atributos químicos do solo, e por conseqüência sua fertilidade. A adoção de manejos distintos gera uma variabilidade espacial nos atributos químicos ao longo do perfil do solo, de modo que tal variação tem influencia direta sobre a cultura.
Assim sendo, tornou-se necessário conhecer melhor o efeito de cada manejo sobre os atributos do solo. Para realizar tal ação, utilizam-se técnicas e conceitos já usados na agricultura de precisão.
Com a forte expressão tomada pela agricultura de precisão na ultima década, tais técnicas evoluíram muito, permitindo estimar valores cada vez mais próximos da realidade. Desta forma, baseiam-se nos conceitos da agricultura de precisão para realizar amostragem, confecção de mapas e a partir destes estudar melhor a variabilidade espacial e temporal dos atributos químicos e os relativos às plantas e a sua ocupação do solo, de maneira a representar com maior precisão e otimizar recursos e custos (LEAL et. al., 2006).
Nos últimos anos, foram desenvolvidos e aperfeiçoados uma vasta gama de aparelhos, ferramentas entre outros recursos usados para realizar amostragem, confecção de mapas e identificar a área da forma mais fiel possível. Para tal amostragem, a área é dividida de modo a formar uma malha regular, de modo a dividir a área em unidades de solo. Essas unidades formadas são designadas por grid, este que possui sua dimensão/área (distancia máxima) delimitada entre pontos comuns da malha de amostragem.
Estes pontos são devidamente georreferenciados, pois através destes dados é possível fazer o planejamento da malha amostral a ser estudada.
Para desenvolver tais procedimentos, como por exemplo, a confecção de mapas de fertilidade, utiliza-se a geoestatística para após a obtenção de dados, manipular os mesmos e assim adotar o modelo mais adequado para estimar os valores e mapear os atributos químicos e como estão distribuídos na área.
Ou seja, amparados por sistemas de suporte a decisão processados por dispositivos computacionais, emprega-se as teorias geoestatíticas aos dados coletados para identificar o modelo de semivariograma que melhor se enquadra a variabilidade do atributo analisado.
A geoestatística oferece um conjunto de ferramentas determinísticas e estatísticas para compreender e manipular a variabilidade espacial, permitindo descrever a continuidade espacial para obter os valores desconhecidos. A técnica utilizada pela geoestatística visa incorporar no processamento as coordenadas espaciais das observações, que através de estimadores geoestatísticos definidos por kriging (algoritmos de regressão de mínimos quadrados generalizados) fornecem estimativas de valores no espaço a partir de um conjunto de observações (CORRÊA, 2002). Assim com tais dados analisados é possível conhecer qual o melhor manejo a ser adotado em cada área/talhão e assim obter maior produtividade e lucratividade, pois este trabalho permite reduzir os custos com aplicação de fertilizantes e ao mesmo tempo oferecer as melhores condições de desenvolvimento para planta. MATERIAL E MÉTODOS - O experimento foi realizado em dois talhões vizinhos localizados na região dos Chapadões, município de Chapadão do Céu- GO, cujas coordenadas geográficas aproximadas são: latitude 18°40’14”S, longitude 52°45’57”O e altitude de 838 m e latitude 18°40’15”S, longitude 52°46’10”O e altitude 837 m, respectivamente para a área 1 (TH 04a – Fazenda Regina) e área 2 (TH 678b – Fazenda Elo 1). A classificação climática da região, de acordo com Köppen, é Aw, definida como tropical úmido (com estação chuvosa no verão e seca no inverno), com precipitação anual média de 1.300 mm (havendo concentração de chuva de novembro a fevereiro). O solo é classificado como Latossolo vermelho distrófico típico (Embrapa 2006), textura argilosa.
As duas áreas possuem relevo plano e estão disposta uma ao lado da outra e no momento da coleta das amostras de solo encontravam-se cobertas por restos da cultura do milho (Zea mays L.) cultivado na 2ª safra. Ambas possuem histórico de cultivo no sistema de sucessão soja no verão e milho safrinha na segunda safra. Apresentando como diferencial o sistema de distribuição do fertilizante fosfatado, sendo que a primeira área a adubação foi realizada em taxa variável, com distribuição a lanço, antes da semeadura, por 3 anos consecutivos. Enquanto a segunda área a aplicação da adubação fosfatada foi realizada sempre em taxa fixa, no momento da semeadura, em subsuperfície utilizando sistema de deposição de fertilizante tipo haste (“botinha”). Acoplado a uma semeadora adubadora. Entretanto, na primeira área, no momento da semeadura, também se utilizou, semeadora com haste acoplada, objetivando apenas a remoção de possíveis camadas de compactação superficial do solo, com reduzido impacto ambiental.
manipulação de mapas de atributos do solo foram realizadas através do programa SIG SSToolBox (SST Development Group) versão 3.8.
A manipulação e tabulação de dados foram realizadas através da planilha eletrônica Excel (Microsoft Office Excel 2003 e Microsoft Office Excel 2007). Enquanto a análise geoestatística e a modelagem do semivariograma, para cada variável nas diferentes camadas do solo, foram realizadas com auxílio do programa GS+7 (Gamma Design Software) versão 7.0.
As amostras foram coletadas nos pontos georeferenciados, através do auxílio do GPS Trimble com posicionamento absoluto. Em cada um dos pontos foram coletadas amostras em cinco camadas de profundidade (0 – 0,05 m; 0,05 – 0,10 m; 0,10 – 0,15 m; 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m), através da abertura de uma trincheira constituída de degraus até a profundidade de 0,2 m. Sendo as trincheiras abertas através do uso de enchadão e as camadas de solo demarcadas com o auxílio de trena. As amostras retiradas nas camadas de solo 0 – 0,05 m; 0,05 – 0,10 m; 0,10 – 0,15 m e 0,15 – 0,20 m foram realizadas através de uma faca marcada com 5 cm de profundidade na lâmina e as amostras retiradas na profundidade de 0,20 – 0,40 m foram realizadas com auxílio de um trado holandês. Posteriormente, as amostras foram armazenadas em sacos de polietileno e identificadas conforme o nome do proprietário, camada de solo e o ponto amostral. Análise estatística
Os dados também foram submetidos à análise estatística clássica, realizada com o pacote estatístico SISVAR 5.3, visando à comparação entre as duas áreas amostrais, através do teste F e entre as diferentes camadas do solo amostradas (0,00 – 0,05 m; 0,05 – 0,10 m; 0,10 – 0,15 m; 0,15 – 0,20 m; 0,20 a 0,4 m). Para essa análise foi adotado o sistema de parcela subdividida, no qual as parcelas foram representadas pelas áreas (1 e 2) e as subparcelas as camadas de profundidade do solo amostradas, sendo essas comparadas pelo teste Tukey. Os pontos amostrados em cada área foram considerados as repetições (31). Optou-se pelo desdobramento, apenas das variáveis em estudo com desdobramento significativo ao teste F.
RESULTADOS E DISCUSSÃO - Para interpretação o valor de saturação de bases adotou-se a interpretação proposta por Sousa & Lobato (2004): baixo (saturação de bases < 20%); médio (20 – 35%); adequado (35 – 60%); alto (60 - 70%) e muito alto (saturação de bases > 70%). A variância dos 31 pontos georeferenciados é semelhante nas duas áreas, no qual é alta para todas as camadas (tabela 2). O semivariograma ajustado em todas as camadas de ambas as áreas, apresentou com maior frequência o modelo Exponencial, seguido pelo modelo Esférico, com alta dependência espacial (tabela 2). O R² do semivariograma variou entre 0,56 à 0,99 para as diferentes camadas da área 1, e 0,78 à 0,93 entre as camadas da área 2. Entretanto, na validação cruzada, o R² apresentou valores baixos variando de 0,10 à 0,31 nas
na área que utiliza taxa fixa, exceto na camada 0,15 – 0,20 m.
A saturação de bases representa o percentual da CTC ocupado pela soma de bases (Ca+2, Mg+2 e K+2), portanto a uma alta correlação deste atributo químico com os teores de cálcio, magnésio e potássio. Nesse cotexto, o comportamento espacial do valor de saturação de bases na camada 0,00 – 0,05 e 0,05 – 0,10 m apresenta nível adequado de aproximadamente 52,54% e 96,94%, nível médio de aproximadamente 68,84% e 61,43% nas camadas 0,10 – 0,15 m e 0,15 – 0,20 m, e nível baixo de aproximadamente 72,01% na camada 0,20 – 0,40 m, respectivamente. Portanto, observa-se que o valor de saturação de bases decresce sentido as camadas mais profundas, devido à redução nos teores de magnésio, cálcio e potássio, principalmente nas camadas 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m, possivelmente causado pela absorção pelas plantas, lixiviação, formação de moléculas inorgânicas e exportação em forma de grãos. A aplicação à lanço de calcário e KCl (fonte padrão de potássio utilizado na região) associado ao não revolvimento de solo, torna o comportamento espacial do valor da saturação de bases baixo nas camadas 0,15 – 0,20 e 0,20 – 0,40 m. As camadas que compreendem até a profundidade 0,15 m mantém níveis próximos ao adequado após 2 safras, afirmando o objetivo da consultoria em apenas manter o nível médio/adequado e adubar apenas o que será extraído pelas culturas a cada ano agrícola, entretanto, é recente a tecnologia adotada sobre a área, fato que torna preocupante a manutenção em nível adequado das bases do solo nas camadas 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m nas próximas safras.
Na área manejada com taxa fixa, o comportamento espacial do valor de saturação de bases nas camadas é semelhante ao observado na área manejada com taxa variável, entretanto, percebe-se que as camadas mantêm níveis mais próximos ao adequado. Sendo assim, nas camadas 0,00 – 0,05 m; 0,05 – 0,10 m e 0,10 – 0,15 m apresentam nível adequado de aproximadamente 91,34%, 98,21% e 71,04%, nível médio de aproximadamente 36,42% e 56,12% nas camadas 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m, respectivamente. Desse modo, a manutenção das bases do solo nesta área mostra melhor homogeneidade entre as camadas estudadas e também menores acúmulo na superfície, possivelmente favorecido pela adubação em taxa fixa, independente ao comportamento espacial dos nutrientes.
O valor médio de saturação de bases decresce sentido as camadas mais profundas para ambas as áreas, não diferindo estatisticamente entre as camadas 0,00 – 0,05 m e 0,05 - 0,10 m. Neste sentido, os valores de saturação de bases na área com manejo de fertilidade em taxa variável mostram nível adequado, adequado, médio, médio e baixo, respectivamente para as camadas 0,00 – 0,05 m, 0,05 – 0,10 m, 0,10 – 0,15 m, 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m, não havendo diferença significativa entre as camadas 0,00 – 0,05 m e 0,05 – 0,10 m, e também entre as
camadas 0,15 – 0,20 m e 0,20 – 0,40 m. Em relação a área com manejo de fertilidade em taxa fixa , o nível para as mesmas camadas, respectivamente, apresenta adequado, adequado, adequado, médio e médio, entretanto, diferindo estatisticamente entre todas as camadas (gráfico 1). De modo geral, observa-se que os valores analisados nas camadas da área com taxa fixa estão mais próximos ao adequado, mesmo que o modo de aplicação adotado para o manejo das bases do solo seja a lanço, pois observa-se menor oscilação do valor de saturação de bases entre as camadas estudadas (gráfico 1).
CONCLUSÕES
A área com manejo de fertilidade em taxa variável apresentou melhor distribuição de cálcio nas camadas estudadas.
A área manejada com taxa variável, na maioria das camadas, teve o semivariograma ajustado com maior alcance que a área manejada com taxa.
O nutriente cálcio apresentou alta dependência espacial em ambas as áreas.
Os modelos de semivariograma que melhor se adaptou foi o exponencial.
REFERÊNCIAS
CARVALHO, J. R. P.; SILVEIRA, P. M.; VIEIRA, S. R. Geoestatística na determinação da variabilidade espacial de características químicas do solo sob diferentes preparos. Pesquisa Agropecuária Brasileira. Brasília, v. 37, n. 8, 2002.
CORRÊA, J. C.; FREITAG, E. E.; BÜLL, L. T.; CRUSCIOL, C. A. C.; FERNANDES, D. M.; MARCELINO, R. Aplicação superficial de calcário e diferentes resíduos em soja cultivada no sistema plantio direto. Bragantina, Campinas, v. 68, n. 4, p. 1059-1068, 2009.
EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA
AGROPECUÁRIA – EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Solos. Sistema brasileiro de classificação de
solos. Brasília, DF: Embrapa Produção de Informação;
Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2006. 306p.
LEAL, A. J. F.; LAZARINI, E.; RODRIGUES, L. R.; MURAISHI, C. T.; BUZETTI, S. MASCARENHAS, H. A. A. Aplicação de calcário e culturas de cobertura na implantação do sistema plantio direto em cerrado. Revista Brasileira de Ciência do Solo. V. 32, p. 2771-2777, 2008.
SOUSA, D.M.G; LOBATO, E. Cerrado: correção do solo e adubação. Embrapa Informação Tecnológica, Brasília, 416 p. 2004.
Tabela 1 - Análise de Variância para saturação de bases em função das áreas, profundidades e interação entre ambos, através da coleta de solo de 31 pontos georeferenciados. (Chapadão do Céu - GO, 2011).
CV GL SQ QM Fc Pr>Fc Áreas (A) 1 1434.265 1434.265 5.589* 0.025 Resíduo a 30 7698.161 256.605 (Parcelas) 31 Profundidade (P) 4 49329.237 12332.309 231.844** 0.000 Interação A x P 4 1327.493 331.873 6.239** 0.000 Resíduo b 270 14361.912 53.192 Total ou subparcelas 309 74151.068 CV a (%) 42.78 Média Geral: 37.4406 CV b (%) 19.48 Número de observações: 310
* e ** Significativo ao nível de 5% e 1% de probabilidade pelo teste F, respectivamente. CV = causa da variação, Gl = Grau liberdade, SQ = Soma Quadrados, QM = Quadrado Médio.
Tabela 2 - Parâmetros dos semivariogramas ajustados para valores de saturação de bases em função da profundidade de um Latossolo Vermelho Distrófico típico, textura argilosa, sob sistema plantio direto (SPD) (Chapadão do Céu - GO, 2011).
Profund. A.L.D. M Co C+Co A R² ADE VC
% C R² I Área 1 0 - 0.05 m 400.00 G 5.90000 54.82 182.39 0.63 89.24 Alto 0.10 22.05 0.05 - 0.10 m 200.00 ES 0.10000 67.29 160.00 0.66 99.85 Alto 0.22 82.89 0.10 - 0.15 m 300.00 EX 0.10000 54.93 172.20 0.56 99.82 Alto 0.14 3.39 0.15 - 0.20 m 200.00 EX 0.10000 61.20 210.70 0.99 99.84 Alto 0.31 -0.10 0.20 - 0.40 m 200.00 EX 0.10000 45.62 297.60 0.68 99.78 Alto 0.18 3.24 Área 2 0 - 0.05 m 200.00 EX 0.10000 50.49 304.50 0.91 99.80 Alto 0.29 129.05 0.05 - 0.10 m 200.00 ES 0.10000 41.20 254.40 0.78 99.76 Alto 0.08 24.74 0.10 - 0.15 m 200.00 EX 0.10000 91.20 327.90 0.81 99.89 Alto 0.08 63.75 0.15 - 0.20 m 200.00 ES 0.10000 77.40 203.00 0.93 99.87 Alto 0.02 23.59 0.20 - 0.40 m 300.00 G 0.10000 51.31 1579.63 0.91 99.81 Alto 0.14 8.40 Profund. = profundidade (metros), ALD = Active Lag Distance (metros), M = modelo, G= Gaussiano, ES = esférico, EX= exponencial, Co = efeito pepita, Co + C = patamar, A= alcance, R² = regressão linear, ADE = avaliador da dependência espacial, Alto = variável espacial fortemente dependente, Méd. = variável espacial medianamente dependente , VC = validação cruzada, C= classe de dependência espacial e I = intercept.
Gráfico 1 - Desdobramento da interação entre camada de solo amostrada e sistema de distribuição do fertilizante fosfatado significativo para os valores de saturação de bases (Chapadão do Céu - GO, 2011).
¹Números seguidos de letras iguais maiúsculas e minúsculas, não diferem entre si pelo teste de Tukey, na análise estatística dos valores de saturação de bases entre as áreas e entre as profundidades de cada área, respectivamente; ²Média de 31 amostras; ³ Erro padrão de 1.3099 na análise do valores de saturação de bases entre as áreas, profundidades da área 1 e profundidades da área 2. DMS – Diferença Mínima Significativa. DMS Áreas: 3.6472 e DMS Profundidades: 5.0889.
