Variabilidade espacial da matéria orgânica na região cultivada com
cana-de-açúcar (Saccharum spp.) na Guatemala
Ezequiel Abraham López Bautista
1, Paulo Justiniano Ribeiro Jr
2, Ricardo Alves de
Olinda
3, Edilan Sant’Ana Quaresma
41
Eng. Agrônomo M.Sc.,Bolsista CAPES, Doutorando em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP, ealbautis@usp.br
2
Eng. Agrônomo Doutor em Statistics, Professor Universidade Federal do Paraná, paulojus@c3sl.ufpr.br
3
Bacharel em Estatística M.Sc., Doutorando em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP, ricardo.estat@yahoo.com.br
4
M.Sc.Estatística, Doutorando em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP, edilan@usp.br
Resumo - O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade espacial da matéria orgânica usando
técnicas geoestatísticas. O trabalho foi realizado na região canavieira da Guatemala, que atualmente ocupa 230.000 hectares, e se localiza na planície costeira do oceano Pacífico, em altitudes que variam de 5 até 1000 metros acima do nível do mar. Foram selecionados inicialmente 5.129 pontos de amostragem dentro da área em estudo, onde foram coletadas amostras na camada de 0-30 cm de profundidade, para as determinações da matéria orgânica (MO) e outras propriedades físicas e químicas dos solos. As análises geoestatísticas foram realizadas pelo programa GeoR. O modelo do semivariograma que apresentou maior dependência espacial foi o exponencial. A MO apresentou alta variação dentro da área de estudo, devido à presença de diferentes tipos de solos e manejo, em função disso, o conhecimento do correto valor para cada ponto da área poderá trazer benefícios aos produtores no manejo da cultura.
Palavras-chave: Semivariograma; krigagem; geoestatística.
Spatial variability of organic matter content in sugarcane cultivation area
(Saccharum spp), in Guatemala
Abstract - The aim of this work was to study the spatial variability of organic matter (OM) through
geostatistics techniques, in the sugarcane cultivation area in Guatemala, which currently has 230,000 hectares and is located in the coastal plain of the Pacific Ocean, at altitudes ranging from 5 to 1000 meters above sea level. The geostatistics analyses were accomplished by the program GeoR. In a general way, the model of the variogram that presented larger space dependence was the exponential. The OM has a high variation within the study area, due to the presence of different soil types and management, according to that, the knowledge of the correct value for each point of the area can bring benefits to farmers in crop management.
Key words: Semivariogram; kriging; geostatistics. Introdução
A Guatemala é atualmente uns dos principais produtores de cana-de-açúcar (Saccharum spp) do mundo, seus produtos são utilizados na produção de açúcar, álcool combustível e mais recentemente, bio-diesel; sendo assim, uma das principais fontes de divisas para o país (CENGICAÑA, 2010). As atividades agrícolas dessa cultura podem ocasionar alterações nas propriedades físicas do solo em função de práticas de manejo que são feitas usando arados, grades pesadas e subsoladores. Além disso, o solo permanece descoberto por um período relativamente longo, o que acelera o processo erosivo e contribui para a depauperação de suas propriedades físicas e químicas (MENDOZA, 1996).
Vários estudos de manejo de solo têm demonstrado a importância da matéria orgânica, já que é uma das propriedades de maior interesse devido a seu papel na estrutura e a sua reconhecida influência na dinâmica de solutos. A importância que é reconhecida à matéria orgânica deriva de sua intervenção nos processos como formação e a estabilização de agregados, o ciclo biogeoquímico de nutrientes, o pH do solo e o balanço da água e energia. Dessa forma, a matéria orgânica tem um papel importante na retenção
O conhecimento da variabilidade espacial das propriedades do solo pode minimizar os erros no manejo do solo e da cultura. Vários estudos relatam que a variabilidade de propriedades do solo apresenta correlação ou dependência espacial (CARVALHO et al., 2002; CARVALHO et al., 2003). Estudos geoestatísticos com o auxílio de semivariogramas têm comprovado a dependência espacial para atributos físicos e químicos do solo (SOUZA et al., 2004; GOMES, 2005). Os mesmos autores relatam que o alcance dos semivariogramas tem uma importância considerável na determinação do limite de dependência espacial, o que também pode ser um indicativo do intervalo entre unidades de mapeamento de solos e intervalos para amostragens. Entre os vários modelos de semivariogramas existentes, o exponencial e o esférico, são os que mais se ajustam a atributos do solo (SOUZA et al., 2004), enquanto que o método de ajuste mais empregado por softwares geoestatísticos comerciais têm sido o método dos mínimos quadrados ponderados (MQP), embora hajam limitações sobre a sua aplicação, indicam Diggle e Ribeiro Jr. (2007).
Assim, este trabalho foi desenvolvido com objetivo de analisar a estrutura de continuidade espacial do teor de matéria orgânica do solo, por meio de técnicas de Estatística Clássica e Geoestatística, para fornecer subsídios que permitam orientar um melhor manejo do solo.
Material e Métodos
A região canavieira da Guatemala se localiza na planície costeira do Oceano Pacífico nas regiões fisiográficas “Llanura costera del Pacifico” e “Pendiente Volcánica reciente”,entre as coordenadas geográficas: longitude 90°13’ e 91°45’ oeste; latitude 13°50’ y 14°35’ norte (CENGICAÑA, 2007). Durante a safra 2008-2009 ocupou uma área de 230.000 hectares, distribuídas nos departamentos de Escuintla (74,1%), Suchitepéquez (15%), Santa Rosa (6,7%) e Retalhuleu (4,2%); com altitudes que variam de 0 a 1000 metros acima do nível do mar. Segundo a altitude, a região tem sido classificada em 3 áreas: baixa (5 a 100 metros), média (100 a 300 metros) e alta (acima de 300 metros). Os solos da região canavieira são derivados de cinzas vulcânicas, produto da atividade histórica da cadeia de vulcões circundantes. São solos de recente formação e a maior parte se caracteriza por ter excelentes propriedades físicas.
A base de dados utilizada neste trabalho foi proporcionada pelo Programa de Agronomia do Centro Guatemalteco de Investigación y Capacitación de la Caña de Azúcar (CENGICAÑA); o número de amostras em cada usina açucareira foi determinado proporcionalmente à superfície administrada por cada uma delas. As amostras foram coletadas aleatoriamente entre abril 2006 a junho de 2007, a uma profundidade de 0 a 0,30 m; localizando os sítios de amostragem com um GPS.
No laboratório de análise agronômico de CENGICAÑA, as amostras de solo, após secagem ao ar e temperatura ambiente, foram desterroadas, moídas e logo tamisadas com malha de nylon de 2 mm. As propriedades físico-químicas (pH e matéria orgânica) foram analisadas utilizando metodologias padrão. A concentração dos seguintes elementos foi medida: cálcio (Ca), magnésio (Mg), potássio (K), sódio (Na), fósforo (P), cobre (Cu), zinco (Zn), ferro (Fe) e manganês (Mn). Para os elementos Cu, Zn e Mn a solução extratora utilizada foi Mehlich I (HCL de 0.025N y HCL 0.5N) e a quantificação se realizou por Espectrofotometria de Absorção Atômica. Também foi medida a Capacidade de Troca Catiônica (CTC).
Os dados foram georreferenciados em coordenadas UTM (Universal Transversal de Mercator), logo foram submetidos à análise por meio do uso do software estatístico R, versão 2.10.1 (R Core Development Team, 2010). Primeiramente realizou-se uma análise exploratória do conjunto de dado para a verificação da adequação das medidas em face de problemas de valores periféricos, candidatos a “outliers” responsáveis pela assimetria da distribuição.
A análise geoestatística foi utilizada na determinação de modelos teóricos de semivariogramas e interpolações por krigagem dos dados. A dependência espacial entre as observações foi identificada através do semivariograma. A partir da krigagem foram gerados mapas de variabilidade espacial do atributo estudado (teor de matéria orgânica do solo) e analisada a correlação espacial existente entre eles, para identificar as diferentes zonas homogêneas do solo dentro da área.
Resultados e Discussão
A análise do solo na área estudada foi realizada em 4996 pontos amostrais, abordando toda a área utilizada na plantação de cana-de-açúcar na Guatemala. Devido ao alto número de pontos amostrais, optamos por retirar uma amostra aleatória de tamanho 1000 e, com base nela realizar todos os
cm de profundidade.
Estatística Valores Estatística Valores
Mínimo 0,10 Variância 3,27
Máximo 12,04 Desvio padrão 1,81
Quartil 1 2,37 Coeficiente de variação (%) 49,00
Mediana 3,30 Assimetria (Fisher) 0,89
Média 3,66 Curtosis (Fisher) 0,55
Quartil 3 4,64 Amplitude 11,94
Observa-se que a distribuição da variável matéria orgânica é assimétrica à direita. Através da análise exploratória foram identificados pontos discrepantes (outliers), bem como sua influência sobre as medidas de posição e dispersão, optando-se pela sua retirada. Verificou-se pelo teste de normalidade de Shapiro-Wilk, que a variável MO apresentou distribuição normal.
Análise visual através do semivariograma foi realizada, utilizando como parâmetros para o modelo visual ajustado (exponencial), os valores 2 igual a 0,68; igual a 18313,52 e
2igual a 0,26. A Tabela 2 mostra as estimativas de máxima verossimilhança para os parâmetros dos modelos univariados ajustados a concentração de matéria orgânica no solo, considerando os três possíveis valores para kappa (0,5; 1,0 e 1.5).
Tabela 2. Estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros associados aos modelos para a
porcentagem de matéria orgânica no solo, com valores de kappa igual a 0,5; 1,0 e 1,5.
Modelo
2
2
2+2 Logaritmo da função de verossimilhança maximizado AIC BIC M1 0,5 0,2956 0,6442 1829 0,9398 -1623 3254 3274 M2 1,0 0,3461 1,3010 1829 1,6471 -1635 3847 3856 M3 1,5 0,3678 2,5970 1829 2,9848 -1646 3300 3319kappa, parâmetro de forma; 2: intercepto, corresponde ao efeito pepita;
2:variância;
: parâmetro de escala, alcance da dependência espacial; 2+2: patamar; AIC: Akaike Information Criterion; BIC: Bayesian Information Criterion.Analisando os valores maximizados do logaritmo da função de máxima verossimilhança e os seus respectivos AIC, foi selecionado o modelo M1, por apresentar maior valor para o logaritmo da função de
máxima verossimilhança e menor valor para AIC. Este critério procura corrigir o acréscimo de ajustamento à medida que um maior número de parâmetros é estimado em modelos com mais segmentos e baseiam-se numa penalização da função de verossimilhança.
Um dos principais objetivos da geoestatística é poder estimar o valor de uma variável de interesse em um local onde não foi possível fazer tal observação. Esta estimativa é, geralmente, feita através da krigagem, a qual, por sua vez, é obtida através de uma interpolação, que utiliza a correlação existente entre valores dos dados obtidos em pontos máximos. Como nosso objetivo aqui era estudar a dependência espacial da concentração da matéria orgânica (MO) numa determinada área, parece razoável compreender que isso poderia ser feito através da krigagem. A Figura 1 apresenta o mapa de krigagem para o modelo M1, utilizando valor de =0,5.
Figura 1. Mapa de krigagem para a matéria orgânica em porcentagem.
Segundo estudos realizados pelo Programa de Agronomia de CENGICAÑA (PÉREZ, 2001) sobre a relação entre MO do solo e os rendimentos relativos em porcentagem (RR %) de 47 colheitas de cana-de-açúcar, se determinaram três categorias de matéria orgânica associados a diferentes respostas da cultura às aplicações de nitrogênio da seguinte forma: 1) MO < 3,0 (%) associadas com altas respostas a nitrogênio (RR<80%); 2) MO entre 3,0 – 5,0 (%) associadas com medianas respostas (RR: 80 – 90%) y 3) MO > 5,0 (%) associadas com baixas respostas (RR > 90 %). Os teores de matéria orgânica na região em geral têm certo padrão segundo os tipos de solos e a posição fisiográfica dos mesmos. Observam-se teores baixos e médios de matéria orgânica nos solos Andisoles da área alta central e oeste onde os solos têm recebido material vulcânico mais recente e são de textura mais grossa.
Na área média em direção ao oeste dominam os solos com teores médios, na área baixa a partir dos 40 metros acima do nível do mar em direção ao litoral dominam os teores baixos de MO. Os solos com altos teores de matéria orgânica (>5,0%) estão bem definidos e localizados na área média leste e central na parte alta do Departamento de Escuintla e correspondem aos solos Andisoles mais evolucionados com texturas médias.
Segundo Orozco et al. (1995) o 80% dos solos localizados entre 0-40 metros de altitude com predominância de solos Mollisoles têm teores baixos de matéria orgânica, em tanto que na área compreendida entre os 40-100 metros, dominam os teores médios. Por outra parte é evidente que na área média (100-300 metros) e alta (>300 metros) são as predominantes de solos Andisoles e os teores tendem a ser médios e altos. Em geral os teores de MO dos solos da região canavieira da Guatemala são altos quando comparados com as outras regiões do trópico cultivadas com cana-de-açúcar. Os solos derivados
Conclusões
A variável matéria orgânica (%) possui dependência espacial. O modelo exponencial apresentou certa predominância sobre os outros modelos testados. A técnica da krigagem mostrou ser importante ferramenta na compreensão da distribuição espacial da matéria orgânica, podendo ser fundamental no auxílio à tomada de decisões, no que concerne ao uso, conservação e manutenção da qualidade do recurso solo.
Agradecimentos
Os autores agradecem à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela bolsa de estudos ao primeiro autor.
Referências
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, Viçosa, v. 27, n. 04, p. 695-703, 2003.
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. 08, p. 1151-1159, 2002.
CENTRO GUATEMALTECO DE INVESTIGACIÓN Y CAPACITACIÓN DE LA CAÑA DE AZÚCAR, 2010.
Informe Anual 2009-2010. Ciudad de Guatemala. 150 p.
CENTRO GUATEMALTECO DE INVESTIGACIÓN Y CAPACITACIÓN DE LA CAÑA DE AZÚCAR, 2007.
Informe Anual 2005-2006. Ciudad de Guatemala. 102 p.
DIGGLE, P.J.; RIBEIRO Jr., P.J. Model-Based geostatistics. New York: Springer, 2007. 230p.
GOMES, N. M. Variabilidade espacial de atributos físicohídricos do solo da sub-bacia hidrográfica do
Ribeirão Marcela na Região do Alto Rio Grande, MG. 2005. 124 f. Dissertação (Mestrado em Irrigação e
Drenagem) - UFLA, Lavras, MG.
MENDOZA, H. N. S. Efeitos de sistemas de colheita dos canaviais sobre propriedades químicas e
biológicas em solo de tabuleiro no Espírito Santo. 1996. 112 f. Dissertação (Mestrado)-Universidade
Federal Rural do Rio de Janeiro, Soropédica RJ.
OROZCO, H.; SOTO, G.; PÉREZ, O.; VENTURA, R.; RECINOS, M. 1995. Estratificación preliminar de la zona de producción de caña de azúcar (Saccharum spp) en Guatemala. CENGICAÑA. Documento técnico No. 6. ISSN 1023 5779. 24 p.
PÉREZ, O. Fertilización nitrogenada en caña de azúcar. Síntesis de resultados de investigación en la zona cañera de Guatemala. In: X CONGRESO NACIONAL DE LA ASOCIACIÓN DE TÉCNICAS AZUCAREROS DE GUATEMALA, 2001, Guatemala. Memorias.. Guatemala: ATAGUA, 2001, 98-104 p.
R Development Core Team (2010). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.
SOUZA, Z.M. et al. Variabilidade espacial da estabilidade de agregados e matéria orgânica em solos de relevos diferentes. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.39, p.491-499, 2004.
