JAQUELINE ORLANDI PARIS

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

CENTRO UNIVERSITÁRIO NORTE DO ESPÍRITO SANTO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA TROPICAL

JAQUELINE ORLANDI PARIS

VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS

QUÍMICOS DO SOLO E PRODUTIVIDADE SOB

LAVOURA DE MACADÂMIA

São Mateus - ES

Fevereiro de 2018

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

CENTRO UNIVERSITÁRIO NORTE DO ESPÍRITO SANTO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA TROPICAL

34 35 36

VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS

QUÍMICOS DO SOLO E PRODUTIVIDADE SOB

LAVOURA DE MACADÂMIA

40 41

JAQUELINE ORLANDI PARIS

43 44

Dissertação apresentada à Universidade 45

Federal do Espírito Santo, como parte das 46

exigências do Programa de Pós-47

Graduação em Agricultura Tropical, para 48

a obtenção do título de mestre em 49

Agricultura Tropical. 50

51 52

Orientador: Prof. D.Sc. Ivoney Gontijo 53 54 55 56 57 58

São Mateus - ES

Fevereiro de 2018

VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS

QUÍMICOS DO SOLO E PRODUTIVIDADE SOB

LAVOURA DE MACADÂMIA

JAQUELINE ORLANDI PARIS

Dissertação apresentada à Universidade 73

Federal do Espírito Santo, como parte das 74

exigências do Programa de Pós-75

Graduação em Agricultura Tropical, para 76

a obtenção do título de mestre em 77 Agricultura Tropical. 78 79 80 81 82 Aprovada: 27 de fevereiro de 2018 83 84 85 86

Prof. D.Sc. Fábio Luiz Partelli D.Sc. Waylson Zancanella Quartezani Universidade Federal do Espírito Santo Instituto Federal do Espírito Santo 87

88 89

Prof. D.Sc. Ivoney Gontijo

Universidade Federal do Espírito Santo Orientador

90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118

À Deus, “Porque dele e por ele, e para ele, são todas as coisas; glória, pois, a ele 119

eternamente. Amém”. (Romanos 11:36).

120

121

Aos meus pais, Kaê e Angela, e à minha irmã, Alexandra. 122

123

Dedico. 124

AGRADECIMENTOS

125 126

À Deus, por me conceder a vida, por ser meu refúgio, fonte de fé e 127

esperança, me guiar nos momentos mais difíceis, me dar forças e direção para 128

seguir meus planos e por me sustentar até aqui e em todos os momentos da minha 129

vida. 130

Aos meus pais, Kaê e Angela, pelo amor, paciência, confiança e pelos 131

valores que construíram em mim, os quais levarei por toda a vida. Agradeço por 132

sempre acreditarem no meu potencial, me incentivando e apoiando 133

incondicionalmente, por estarem ao meu lado e nunca medirem esforços para que 134

eu pudesse alcançar meu objetivos. 135

À minha irmã, Alexandra, por ser meu exemplo de dedicação e conquistas. 136

Ao meu orientador Dr. Ivoney Gontijo, por aceitar o desafio de me orientar, 137

pela amizade, pelos ensinamentos, dedicação, paciência e acima de tudo pela 138

confiança e compreensão. 139

Agradeço aos professores do Programa de Pós-Graduação em Agricultura 140

Tropical, pelo esforço, dedicação e ensinamentos passados ao longo de suas 141

disciplinas. 142

Ao Douglas Gomes Viana, amigo essencial para condução pessoal e 143

conclusão dessa etapa. Agradeço por toda amizade, companheirismo, conselhos e 144

incentivo durante todo esse tempo e por cada palavra de apoio. 145

Às amigas Raquel Cristina Ramos e Amanda Duim pela amizade, tornando 146

os dias melhores. 147

Aos amigos Arthur Barros Ziviani, Wallas de Oliveria Lima e Andressa 148

Coelho de Oliveira, por me auxiliarem durante todo o período do experimento na 149

coleta de dados em campo. 150

Ao Eduardo Oliveira de Jesus, por me auxiliar durante o processo de análise 151

dos dados, com paciência e dedicação me ajudando. 152

À Joel Cardoso Filho e Francisco de Assis Ferreira, técnicos de laboratório 153

que contribuíram com as análises, estando presentes e dispostos a ajudar na 154

condução do projeto. 155

Ao senhor Eliseu Bonomo e família, pela gentileza e por cederem a estrutura 156

necessária para realização deste trabalho. 157

Aos amigos do Programa de Pós Graduação em Agricultura Tropical e do 158

curso de Agronomia, pela amizade, pelas conversas, e pelos bons momentos de 159

descontração. 160

Aos demais amigos e familiares, pelo apoio e incentivo recebido ao longo de 161

minha formação e que, de alguma forma, contribuíram direta ou indiretamente para a 162

realização deste trabalho. 163

À Universidade Federal do Espírito Santo, pela oportunidade de realização 164

desse curso de mestrado e pela formação que me proporcionou. 165

À CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), 166

pelo apoio financeiro com o fornecimento da bolsa estudantil. 167 168 169 Muito Obrigada! 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191

SUMÁRIO 192 193 RESUMO...vi 194 ABSTRACT...viii 195 1. CAPÍTULOS...1 196

1.1 DELIMITAÇÃO DE ZONAS HOMOGÊNEAS PARA RECOMENDAÇÃO DE

197

CALAGEM PARA MACADÂMIA UTILIZANDO

198 GEOESTATÍSTICA...2 199 Resumo...2 200 Abstract...2 201 Introdução...3 202 Material e Métodos...5 203 Resultados e Discussão...8 204 Conclusões...15 205 Referências...15 206

1.2 PLANEJAMENTO AMOSTRAL DE ATRIBUTOS QUÍMICOS DO SOLO EM

207 LAVOURA DE MACADÂMIA...19 208 Resumo...19 209 Abstract...20 210 Introdução...20 211 Material e Métodos...22 212 Resultados e Discussão...25 213 Conclusões...32 214 Referências...33 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225

226 227 228 229 230 231 232 233 RESUMO 234 235

PARIS, Jaqueline Orlandi; M.Sc.; Universidade Federal do Espírito Santo; Fevereiro 236

de 2018; Variabilidade espacial de atributos químicos do solo e produtividade 237

sob lavoura de macadâmia; Orientador: Ivoney Gontijo.

238 239

O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos químicos do solo e da 240

produtividade através do uso da geoestatística pode ser uma ótima ferramenta para 241

auxílio do manejo da nogueira macadâmia. Objetivou-se no presente estudo, 242

determinar a variabilidade espacial dos atributos qu[imicos do solo, bem como sua 243

correlação espacial com a produtividade, além de delimitar zonas de manejo 244

agrícola e propor uma metodologia de amostragem de solo que melhor se ajuste às 245

condições do sistema de manejo. O experimento foi conduzido em uma lavoura de 246

macadâmia, variedade HAES 344, com idade de 20 anos, plantado no espaçamento 247

de 8,0 x 5,0 m (250 plantas ha-1), em regime de irrigação por microaspersão no 248

município de São Mateus – ES. A área experimental possui dimensões de 144 x 140 249

m (20.160 m2), onde demarcou-se uma malha de 100 pontos amostrais. Em cada 250

ponto amostral foram determinadas a produtividade e coletadas amostras de solo, 251

na profundidade 0,0-0,20 m para análise química de fósforo, potássio, cálcio, 252

magnésio, ferro, cobre, zinco, manganês, matéria orgânica, sódio, acidez ativa, 253

acidez potencial, alumínio, capacidade de troca catiônica à pH 7,0 e saturação por 254

bases. Os dados foram submetidos à estatística descritiva e geoestatística. A 255

produtividade de cada planta da macadâmia foi realizada colhendo os frutos na 256

projeção da copa da planta, delimitada pela divisão central entre plantas na fileira e 257

entre linhas de plantio. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva, 258

multivariada e geoestatística. Verificou-se estrutura de dependência espacial para 259

todas variáveis em estudo, ajustando-se ao modelo esférico. A análise de mapas de 260

isolinhas permitiu delimitar 3 zonas de manejo para aplicação de calcário 261

diferenciado. Os parâmetros estatísticos permitiu estabelecer o número adequado 262

de amostras para análise dos atributos estudados que variaram de 1 a 18 pontos 263

amostrais. A área em estudo apresentou tendência central de melhores condições 264

para a cultura devido maiores teores de cálcio, magnésio, zinco, pH e baixo teor de 265

H+Al. A associação da definição de zonas de manejo, do número de amostras e da 266

variabilidade espacial dos atributos do solo pode ser usada para melhorar a 267

eficiência de aplicação de insumos agrícolas, e para o desenvolvimento de 268

estratégias de amostragem que minimizam os custos dentro de um erro conhecido e 269 tolerável. 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294

295 296 297 298 299 300 301 302 ABSTRACT 303 304

PARIS, Jaqueline Orlandi; M.Sc .; Universidade Federal do Espírito Santo; February 305

2018; Spatial variability of soil chemical attributes and productivity under 306

macadamia tillage; Advisor: Ivoney Gontijo

307 308

Knowledge of the spatial variability of soil chemical attributes and productivity 309

through the use of geostatistics can be a great tool to aid in the management of 310

walnut macadamia. The objective of this study was to determine the spatial variability 311

of the soil's soil attributes, as well as its spatial correlation with productivity, as well 312

as to delimit zones of agricultural management and to propose a methodology of soil 313

sampling that best adjusts to soil conditions. management system. The experiment 314

was conducted in a macadamia, HAES 344 variety, aged 20 years, planted at a 315

spacing of 8.0 x 5.0 m (250 plants ha-1), under micro-sprinkler irrigation in the São 316

Matthew - ES. The experimental area has dimensions of 144 x 140 m (20,160 m2), 317

where a mesh of 100 sample points was demarcated. At each sampling point, 318

productivity and soil samples were collected at 0.0-0.20 m depth for the chemical 319

analysis of phosphorus, potassium, calcium, magnesium, iron, copper, zinc, 320

manganese, organic matter, sodium, acidity active, potential acidity, aluminum, 321

cation exchange capacity at pH 7.0 and base saturation. Data were submitted to 322

descriptive and geostatistical statistics. The productivity of each macadamia plant 323

was performed by harvesting the fruits in the crown of the plant, delimited by the 324

central division between plants in the row and between planting lines. Data were 325

submitted to descriptive, multivariate and geostatistical statistical analysis. We 326

verified a spatial dependence structure for all variables under study, fitting the 327

spherical model. The analysis of isoline maps allowed the delineation of 3 328

management zones for the application of differentiated limestone. The statistical 329

parameters allowed to establish the adequate number of samples to analyze the 330

attributes studied that ranged from 1 to 18 sample points. The area under study 331

presented a central tendency of better conditions for the culture due to higher levels 332

of calcium, magnesium, zinc, pH and low H + Al content. The association of the 333

definition of management zones, number of samples and spatial variability of soil 334

attributes can be used to improve the efficiency of application of agricultural inputs, 335

and to the development of sampling strategies that minimize costs within an error 336

known and tolerable. 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355

356 357 358 359 360 361 362 363 1. CAPÍTULOS 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389

390 391 392 393 394 395 396 397

1.1 DELIMITAÇÃO DE ZONAS HOMOGÊNEAS PARA RECOMENDAÇÃO DE

398

CALAGEM PARA MACADÂMIA UTILIZANDO GEOESTATÍSTICA

399 400 401 402 Resumo 403 404

A delimitação das zonas de manejo e a determinação da variação espacial de 405

atributos de solo e da produtividade podem contribuir para a aplicação racional de 406

insumos agrícolas. Objetivou-se no presente estudo determinar a variabilidade 407

espacial dos atributos de acidez do solo e da produtividade em uma lavoura de 408

macadâmia, bem como a definição das zonas de manejo agrícola, utilizando 409

técnicas geoestatísticas. O experimento foi conduzido em uma lavoura de 410

macadâmia, no município de São Mateus – ES, plantada no espaçamento 8,0 x 5,0 411

(250 plantas ha-1). A área experimental possui dimensões de 144 x 140 m (20.160 412

m2), onde demarcou-se uma malha de 100 pontos amostrais. Em cada ponto 413

amostral foram determinadas a produtividade e coletadas amostras de solo, na 414

profundidade 0,0-0,20 m para análise química de acidez ativa, acidez potencial, 415

alumínio, capacidade de troca catiônica à pH 7,0 e saturação por bases, utilizados 416

no cálculo de necessidade de calagem. Os dados foram submetidos à estatística 417

descritiva e geoestatística. Verificou-se estrutura de dependência espacial para 418

todas variáveis em estudo, ajustando-se ao modelo esférico. Com base na análise 419

de mapas de isolinhas delimitou-se 3 zonas de manejo para aplicação de calcário 420

diferenciado. A associação entre o conhecimento da variabilidade espacial com a 421

definição de zonas de manejo pode ser usado para melhorar a eficiência de 422

aplicação de insumos agrícolas. 423

424

Palavras-chave: Macadamia integrifolia, estatística clássica, geoestatística, manejo

425 do solo. 426 427 Abstract 428 429

The delimitation of management areas and the determination of the spatial variation 430

of soil attributes and productivity can contribute to the rational application of 431

agricultural inputs. The objective of this study was to determine the spatial variability 432

of attributes of soil acidity and productivity in a macadamia crop, as well as the 433

definition of agricultural management zones using geostatistical techniques. The 434

experiment was conducted in a macadamia plantation, in the municipality of São 435

Mateus - ES, planted in the spacing 8.0 x 5.0 m (250 plants ha-1). The experimental 436

area has dimensions of 144 x 140 m (20,160 m2), where a mesh of 100 sample 437

points was demarcated. At each sampling point, productivity and soil samples were 438

collected at depth 0.0-0.20 m for chemical analysis of active acidity, potential acidity, 439

aluminum, cation exchange capacity at pH 7.0 and base saturation, used in 440

calculating the need for liming. Data were submitted to descriptive and geostatistical 441

statistics. We verified a spatial dependence structure for all variables under study, 442

fitting the spherical model. Based on the analysis of isoline maps, 3 management 443

zones were delimited for application of differentiated limestone. The association 444

between knowledge of spatial variability and the definition of management zones can 445

be used to improve the efficiency of application of agricultural inputs. 446

447 448

Keywords: Macadamia integrifolia, classical statistics, geostatistics, soil 449 management. 450 451 452 453 Introdução 454 455

A macadâmia (Macadamia integrifolia Maiden e Betche) é uma frutífera 456

nativa da Austrália que apresenta bom desenvolvimento em clima tropical e 457

subtropical (BARRUETO et al, 2017); pertencente à família Proteaceae, com quatro 458

espécies, sendo a Macadamia integrifolia a única plantada comercialmente 459

(SCHNEIDER et al., 2012). 460

A acidez do solo é um dos fatores que mais interferem na produtividade agrí-461

cola, especialmente nas regiões tropicais do globo (NATALE et al., 2012), 462

promovendo o aparecimento de elementos tóxicos para as plantas (Al e H+Al), 463

reduzindo o pH e a CTC do solo, que acarretam na limitação de produção das 464

lavouras devido às deficiências dos nutrientes necessários (PREZOTTI et al., 2007). 465

Portanto, a prática da calagem se torna indispensável para que sejam alcançadas 466

produtividades elevadas, viabilizando economicamente a cultura (MELO et al., 2015; 467

LEITE et al., 2017). A calagem, prática reconhecidamente benéfica em condições de 468

solo ácido, porém, nem sempre é realizada, ou o é de modo inadequado e, portanto, 469

ineficaz. A aplicação de calcário promove a elevação do pH, a neutralização do 470

alumínio tóxico, fornece cálcio e magnésio, propicia maior desenvolvimento do 471

sistema radicular das plantas, melhorando a eficiência de uso dos nutrientes e da 472

água que estão no solo (RAIJ, 2011). 473

As plantas perenes, assim como a macadâmia, permanecem longos 474

períodos explorando praticamente o mesmo volume de solo, razão pela qual o 475

ambiente radicular, em especial com respeito à acidez, merece a máxima atenção. 476

No entanto, o conhecimento sobre o crescimento de macadâmia em condições 477

adversas do solo, ou sobre os requisitos nutricionais da planta em geral, é limitado. 478

O método tradicional de gerenciamento de culturas baseia-se que a área 479

cultivada é homogênea e as adubações não levam em consideração a variabilidade 480

desta área. O manejo das culturas requer a identificação de sub-regiões 481

homogêneas dentro de um campo, geralmente chamado de zonas de manejo (GILI, 482

et al., 2017). As zonas de manejo podem ser definidas como regiões homogêneas 483

para as quais tomadas de decisão específicas devem ser consideradas. No entanto, 484

a determinação das zonas de manejo não é direta devido às intrínsecas relações da 485

variabilidade espacial das propriedades do solo que afetam os rendimentos das 486

culturas (LEROUX et al., 2017). 487

A agricultura de precisão prevê o aproveitamento da estrutura da variação 488

espacial de elementos do solo, condicionantes da produtividade agrícola, para 489

avançar na racionalização da aplicação de insumos e abrandamento de eventuais 490

impactos ambientais (GONTIJO et al., 2012) advindos de superdosagens, resultando 491

em menor produtividade média e maiores despesas comparadas com sistemas que 492

utilizam gerenciamento diferenciado em agricultura de precisão (BOTTEGA et al., 493

2013). Pelo fato de projetos em agricultura de precisão produzirem grande 494

quantidade de dados de solo e de planta, faz-se necessário utilizar processos ou 495

técnicas que integrem esses dados com a finalidade de dimensionar corretamente 496

as zonas de manejo. Portanto, a geoestatística é uma ferramenta importante para 497

analisar a distribuição espacial das características do solo, e permite a quantificação 498

da magnitude e grau de dependência detalhada da variabilidade das variáveis 499

estudadas usando a precisão de um interpolador (LIMA et al., 2013). 500

Por meio do mapeamento dos atributos químicos do solo, é possível a 501

identificação de regiões de maior homogeneidade, permitindo assim, que as práticas 502

agronômicas possam ser transferidas para ambientes semelhantes (SANTOS, et al., 503

2015). Neste contexto, objetivou-se neste estudo estabelecer áreas homogêneas 504

para aplicação de calcário e caracterizar a variabilidade espacial de características 505

relacionadas à acidez e à produtividade do solo em um Latossolo cultivado com 506

macadâmia, utilizando geoestatística. 507

508

Material e Métodos

509 510

O experimento foi conduzido em uma área cultivada com macadâmia (M. 511

integrifolia Maiden e Betche) variedade HAES 344, com idade de 20 anos, plantado

512

no espaçamento de 8,0 x 5,0 m (250 plantas ha-1), em regime de irrigação por 513

microaspersão, localizada no município de São Mateus, Espírito Santo, Brasil, nas 514

coordenadas UTM 24S (388.106,00 m E, 7.934.570,38 m S), altitude de 86 m e 515

declividade média de 4%. O solo foi classificado como Latossolo Amarelo 516

distrocoeso (EMBRAPA, 2013) presente na região dos tabuleiros costeiros do norte 517

do Espírito Santo. O clima do município de São Mateus é Aw (KÖPPEN, 1931), 518

caracterizando-se por clima tropical úmido, com inverno seco e chuvas máximas no 519

verão. A precipitação pluvial anual média de 1.200 mm concentra-se entre os meses 520

de novembro e janeiro. A temperatura média anual é de 23 ºC, e as médias máximas 521

e mínimas são de 29 ºC e 18 ºC, respectivamente (ALVARES et al., 2013). 522

As mudas de macadâmia foram plantadas em consórcio em filas alternadas 523

com Coffea canephora, cujo espaçamento era de 4,0 x 2,0 m. Antes do plantio da 524

macadâmia foi aplicado 3.000 kg de calcário dolomítico com PRNT de 85% e na 525

adubação de cova foi utilizado 300 g de superfosfato simples. Durante o primeiro 526

ano foram aplicados: 30 g de ureia planta-1 por 60 dias; no segundo ano: 200 g do 527

formulado NPK 25-05-20 por planta por 60 dias entre os meses de agosto a março. 528

A partir do terceiro até o oitavo ano a macadâmia continuou recebendo a adubação 529

do segundo ano. No nono ano, o café foi retirado e a macadâmia passou a ser 530

adubada anualmente com 150 kg de N, 80 kg de P2O5 e 160 kg de K20, entre os

531

meses de setembro a março, com calagem anual de 2.000 kg de calcário dolomítico 532

com PRNT de 85% no mês de maio. 533

Foi instalada uma malha 144 x 140 m (20.160 m2) com 100 pontos (Figura 534

1), com distância mínima de 5 m. Para georreferenciamento da área foi utilizado um 535

par de receptores Spectra Precision®, modelo PROMARK 220 geodésico. As 536

coordenadas obtidas foram corrigidas e os dados processados pela Rede Brasileira 537

de Monitoramento Contínuo (RBMC) do IBGE apresentaram precisão de 10 mm + 1 538

ppm. Em cada ponto amostral foram coletadas quatro subamostras de solo na 539

projeção da copa da macadâmia, utilizando um amostrador de solo tipo "sonda", na 540

profundidade de 0,00-0,20 m, compondo uma amostra composta, para análise 541

química da acidez ativa (pH em água), acidez potencial (H + Al), alumínio (Al), CTC 542

potencial (T) e saturação por base (V), com base em métodos da Embrapa (2009). 543

544

FIGURA 1. Representação digital do terreno com o distribuição espacial dos pontos

545

de amostragem. 546

547

As necessidades de calagem (NC) foram determinadas com base no Manual 548

de Recomendações de Calagem e Adubação para o Estado do Espírito Santo 549

(PREZOTTI et al., 2007) usando o método de saturação por base aumentando a 550

saturação ao nível de 70%. Foi considerado calcário com PRNT (Poder Relativo de 551

Neutralização Total) de 100%. 552

A colheita da macadâmia foi realizada no período de fevereiro a junho de 553

2015, colhendo os frutos na projeção da copa da planta, delimitada pela divisão 554

central entre plantas na fileira e entre linhas de plantio. Os frutos foram colhidos 555

manualmente, coletados após caírem ao chão, com total de quatro colheitas que, 556

pesadas e somadas, resultaram na produção de cada planta. Foi realizado o 557

processo de retirada do carpelo e de macadâmias não consideradas viáveis 558

economicamente. Somente foram consideradas as macadâmias em coco e 559

economicamente viáveis para o cálculo de produtividade. Este processo resultou em 560

35% de descarte. Portanto 65% da produção foi considerada. Após, a produtividade 561

em kg planta-1 foi convertida em t ha-1 . 562

Os dados obtidos foram submetidos à análise exploratória dos dados por 563

meio da estatística descritiva, obtendo-se os seguintes parâmetros: média 564

aritmética, mediana, coeficiente de variação e coeficiente de assimetria e de curtose. 565

A análise de distribuição de frequência dos dados foi realizada para verificar sua 566

normalidade, utilizando o teste de Shapiro-Wilk a 5%, utilizando o software Assistat 567

versão 7.7 beta (SILVA, 2014). 568

A análise geoestatística visa definir o modelo de variabilidade espacial dos 569

atributos do solo envolvidos neste estudo, obtendo-se, assim, os semivariogramas e, 570

posteriormente, o mapeamento de cada atributo químico estudado através da 571

krigagem. A análise da dependência espacial foi realizada com auxílio do programa 572

computacional GS+ Versão 7 (GAMMA DESIGN SOFTWARE, 2004), que realiza os 573

cálculos das semivariâncias amostrais, cuja expressão pode ser encontrada em 574

Vieira et al. (2000), como mostrado na Eq. 1: 575 576 ) ( 2 )] ( ) ( [ ) ( ) ( 1 2 ^ h n xi Z h xi z h h n i



em que: n(h) número de pares amostrais [z(xi); z(xi + h)] separados pelo vetor h, 579

sendo z(xi) e z(xi +h), valores numéricos observados do atributo analisado, para dois 580

pontos xi e xi + h, separados pelo vetor h. 581

Para ajuste dos modelos matemáticos aos semivariogramas foi utilizado o 582

método de tentativa e erro, que se baseia no ajuste manual dos semivariogramas 583

até obter o melhor ajuste, aliado a menor soma de quadrado dos resíduos (SQR), e 584

ao exame dos resultados da correlação de regressão de validação cruzada (CRVC), 585

que avalia a qualidade da estimativa realizada pela krigagem (AMADO et al., 2007). 586

Foi calculada o grau de dependência espacial (GDE), que é a proporção em 587

percentagem do efeito pepita (Co) em relação ao patamar (Co + C), que de acordo 588

com Cambardella et al. (1994), apresenta a seguinte proporção: (a) dependência 589

espacial forte, <25%; (b) dependência espacial moderada, de 25 a 75%; e (c) 590

dependência espacial fraca, >75%, como mostrado na Eq. 2: 591 592 (2) 593 594

Os mapas isolinhas de necessidades de calagem permitiram a delineação 595

de zonas homogêneas de manejo. O número de zonas estudadas foram definidas 596

com base no "sentimento", onde o pesquisador especificou o número de zonas em 597

que ele desejava trabalhar, com base em critérios facilmente interpretados (SILVA 598

JÚNIOR et al., 2012). Três zonas de gerenciamento homogêneas foram definidas 599

com base sobre a facilidade de planejamento e desempenho agrícola e 600

gerenciamento de insumos (SILVA JÚNIOR et al., 2012; NASCIMENTO et al., 2014). 601

Com base na definição de zonas homogêneas, a aritmética as necessidades de 602

calagem médias foram calculadas, considerando todas as amostras pontos para 603

cada região delimitada no mapa de necessidade de calagem. 604

605

Resultados e Discussão

606 607

A estatística descritiva é útil para resumir dados, controlar qualidade, 608

identificar populações significativas e valores extremos (OUTEIRO et al., 2008), 609

sendo assim, foi aplicada para avaliar tendência e dispersão dos dados. Foram 610

obtidos médias e medianas (medidas de tendência central) semelhantes para mais 611

de 90% dos parâmetros testados, indicando distribuição de dados simétricos. Isso foi 612

confirmado pelos baixos valores dos coeficientes de assimetria e curtose, que 613

estavam perto de zero (Tabela 1). Todos os parâmetros medidos tiveram 614

distribuições normais de acordo com o Teste Shapiro-Wilk a p<0,05, exceto Al. 615

616

TABELA 1. Estatística descritiva do pH do solo, acidez potencial (H+Al), alumínio

617

(Al), capacidade de troca de cátions potencial (T), saturação por bases (V), 618

produtividade da macadâmia e necessidade de calagem (NC). 619 Estatística Descritiva pH H+Al Al T V Prod. NC --- cmolc dm-3 --- % --- t ha-1 --- Média 5,26 3,34 0,12 5,46 38,99 5,18 1,69 Mediana 5,30 3,30 0,10 5,30 39,00 5,10 1,69 CV 4,91 16,76 89,67 11,36 20,67 21,09 27,23 Ass. 0,10 -0,05 0,73 0,29 -0,04 0,13 0,04 Curt. 0,02 -0,13 0,39 -0,20 -0,27 0,27 -0,02 p-valor 0,142* 0,229* 0 0,079* 0,658* 0,914* 0,634*

CV: Coeficiente de variação (%); Ass.: Coeficiente de assimetria; Curt.: Coeficiente de curtose; *:

620

Distribuição normal pelo teste de Shapiro-Wilk, considerando p <0,05.

621 622

O pH exibiu um coeficiente de variação (CV) baixo com base na 623

classificação proposta por Warrick e Nielsen (1980). O pH do solo medido em água 624

geralmente apresenta um baixo CV (HURTADO et al., 2009). No entanto, esse 625

resultado reflete a variação no local de estudo, que pode ser observada para o mapa 626

isolinha do pH (Figura 3) e provavelmente foi influenciado pela gestão do 627

solo. Coeficientes intermediários foram observados para a H+Al, V, NC e 628

produtividade da macadâmia, e foram observados CV elevados para Al. O CV 629

elevado observado para o alumínio pode ser explicado pela distribuição não normal 630

dos dados. Resultados semelhantes foram encontrados para Al em um Latossolo 631

Vermelho-Amarelo distrófico (GONTIJO et al., 2016). Dalchiavon et al. (2017) 632

encontrou mesmos resultaos de CV baixo para pH e T, e médio para H+Al e V para 633

cultura da soja em um Latossolo Vermelho distrófico típico. 634

Todas as variáveis estudadas apresentaram dependência espacial, expresso 635

através de montagem modelo para os semivariogramas (Tabela 2; Figura 2). O 636

modelo esférico foi o que melhor se ajustou a todos os parâmetros de química do 637

solo medido. Resultados semelhantes foram encontrados para pH, H+Al, Al e NC 638

por Santos et al. (2014) em um Latossolo Amarelo distrófico típico. 639

640

TABELA 2. Parâmetros estimados de semivariogramas experimentais das variáveis

641

potencial hidrogeniônico (pH), acidez potencial (H+Al), alumínio (Al), CTC potencial 642

(T), saturação por bases (V), necessidade de calagem (NC) e produtividade (Prod.). 643

Parâmetros pH H+Al Al T V Prod. NC

--- cmolc dm-3--- % --- t ha-1 ---

GDE 49,93 60,81 58,35 3,125 46,37 49,96 52,74 R² 0,928 0,887 0,672 0,730 0,962 0,880 0,923 CRVC 0,771 0,555 0,698 -0,001 0,800 0,557 0,751 SQR 1,02 10-4 2,84 10-3 9,38 10-7 3,96 10-3 52 0,04 1,15 10-3

GDE - Grau de dependência espacial (%); R2 - Coeficiente de determinação; CRVC - coeficiente de

644

regressão de validação cruzada; SQR - Soma de quadrado do resíduo; A - alcance (m).

645 646

O grau de dependência espacial foi classificado como moderado (GDE entre 647

25 e 75%) para os todos os parâmetros exceto T que foi classificado como forte 648

(GDE <25%). Quanto menor a proporção do efeito de pepita relativo ao patamar do 649

semivariograma maior a dependência espacial apresentada pelos parâmetros 650

estudados. Portanto, o método de krigagem resulta em melhores estimativas em 651

áreas não amostradas e maior continuidade do fenômeno, menor variância estimada 652

e maior confiança na estimativa valor (LIMA et al., 2010). De acordo com os 653

resultados, pode-se observar que os valores de pH, H+Al e V% podem ter sido 654

influenciados pela aplicação desuniforme de calcário na área visto que apresentam 655

dependência espacial moderada e ambos estão relacionados à aplicação deste 656

corretivo (CAMBARDELLA et al., 1994). 657

O coeficiente de determinação (R2) obtidos foram na ordem de 0,600 a 658

próximos de 1,0, indicando que 60,0 a 100% da variabilidade dos parâmetros 659

testados para os valores da estimativa da semivariância podem ser explicados pelos 660

modelos ajustados. Os coeficientes de regressão de validação cruzada (CRVC) 661

resultaram em uma comparação entre os valores estimados e reais através de 662

regressão (AMADO et al., 2007). Os CRVCs variaram entre 0,0 a 0,800 e foram 663

superiores a 0,900 para o pH e V. Isso indica um erro menor na estimativa das 664

variável usando krigagem e, portanto, maior confiabilidade. 665

O alcance indica a distância a que a amostragem dos pontos foram 666

correlacionados. Os valores de alcance variaram entre 10,60 a 62,30 m para T e V, 667

respectivamente. Atributos que apresentam maior alcance de dependência espacial 668

tendem a se apresentar mais homogêneos espacialmente, como pode ser 669

observado para Saturação por Bases (V) (Figura 3); no entanto, baixos valores de 670

alcance podem influir negativamente na qualidade das estimativas, uma vez que 671

poucos pontos são usados para realização da interpolação (CORÁ, et al., 2004). 672

Neste estudo, uma distância mínima de 5 m entre amostras foi adotada, que 673

possibilitou a detecção de variações em pequenas distâncias. Portanto, nas 674

condições da presente pesquisa, assim como, visando auxiliar pesquisas futuras, na 675

qual os mesmos atributos estejam envolvidos, os valores dos alcances a serem 676

utilizados nos pacotes geoestatísticos, que alimentarão os pacotes computacionais 677

empregados na agricultura de precisão, no geral, não deverão ser menores do que 678

10,60 m. 679

680

Os valores entre parênteses representam o efeito de efeito pepita (Co), o patamar (Co + C) e o

681

alcance (A), respectivamente. Esf. - modelo esférico.

682

FIGURA 2. Semivariogramas dos componentes de acidez do solo: acidez em água

683

(A), acidez potencial (B), alumínio (C), capacidade de troca catiônica potencial (D), 684

saturação por base (E), produtividade de uma lavoura de macadâmia (F) e 685 necessidade de calagem (G). 686 (0,038; 0,076; 56,30; Esf.) A _B (0,210; 0,346; 48,80; Esf.) C (0,003; 0,006; 28,00; Esf.) D (0,012; 0,384; 10,60; Esf.) E (35,300; 76,120; 63,20; Esf.) G (0,665; 1,331; 56,17; Esf.) F (0,119; 0,226; 40,40; Esf.)

A área de estudo apresentou fertilidade do solo menos favorável para o 687

desenvolvimento da cultura nas regiões a sudoeste e nordeste (Figura 3). Nestas 688

áreas, o solo era mais ácido, conforme indicado pelos valores de pH e saturação por 689

base mais baixos e, consequentemente, precisou de doses mais elevadas de 690

corretivos de acidez solo. Esses atributos estão relacionados de alguma maneira 691

entre si e com a calagem, podendo ser uma região em que foi depositado calcário 692

dolomítico em quantidade menores, uma vez que o restante da área apresentam 693

valores maiores para estes atributos. Portanto, é importante conhecer a variabilidade 694

espacial da calagem precisa evitar qualquer eventual desequilíbrio nutricional na 695

plantação de pimenta negra. 696

Três zonas homogêneas de NC foram estabelecidas no local de estudo 697

(Figura 3), facilitando a aplicação de calcário para agricultores. Isto está de acordo 698

com estudos prévios, como a de Rodrigues Júnior et al. (2011), que estudou uma 699

plantação de café Arábica e dividiu o local experimental de 2,1 ha em três zonas. 700

Esses resultados sugerem uma diminuição da variabilidade espacial desses 701

atributos, possivelmente causada pelo manejo da adubação diferenciada nas 702

parcelas com a utilização da agricultura de precisão. 703

As diferenças na NC foram observadas entre os dois testes métodos: zonas 704

homogêneas baseadas em agricultura de precisão e métodos tradicionais com uma 705

única recomendação para toda a área (Tabela 3). Usando métodos tradicionais, a 706

recomendação de calagem foi 1,69 t ha-1. A adoção do método convencional 707

resultaria em aplicação corretiva maior do que o necessário para uma parte do local 708

estudado, a zona homogênea 1 (Figura 3), o que resultaria em excesso de calagem 709

e um consequente desequilíbrio nutricional devido ao excesso de Ca e Mg e a 710

indisponibilidade de micronutrientes catiônicos e fósforo. Para a zona de 711

gerenciamento 3, a aplicação de calcário seria menor do que necessário e 712

insuficiente para aumentar o pH para níveis adequados para um uso mais eficiente 713

de fertilizantes aplicados. Aplicação de calcário de acordo com o método tradicional, 714

seria apenas adequado para a zona de gerenciamento 2. 715

716 717 718 719

TABELA 3. Diferença na necessidade de calagem (NC) entre zonas homogêneas e

720

métodos tradicionais (t ha-1). 721

Zonas homogêneas de

manejo Método tradicional

1 2 3

NC 0,95 1,68 2,31 1,69

722

723

FIGURA 3. Mapas isolinhas dos componentes de acidez do solo: acidez em água

724

(pH), acidez potencial (H+Al), alumínio (Al), capacidade de troca catiônica potencial 725

(T), saturação por base (V), produtividade de uma lavoura de macadâmia, e 726

necessidade de calagem (NC). 727

Oliveira et al. (2008) comparou método de amostragem recomendações de 728

necessidades de calagem para uma cultura de café conilon e destacou que a análise 729

de dados espaciais usando geoestatística permitiu a identificação de áreas com 730

deficiência ou excesso calagem e fertilização, que não podem ser definidas usando 731

o método de amostragem tradicional. 732

733

Conclusões

734 735

Todas as variáveis estudadas apresentaram dependência espacial com 736

modelo esférico representando o melhor ajuste. 737

A caracterização da variabilidade espacial das características do solo foi 738

eficaz para a definição de zonas homogêneas na aplicação de calcário em uma 739

plantação de macadâmia. 740

O conhecimento sobre variabilidade espacial e a definição de zonas 741

homogêneas podem ser usadas para aumentar a eficiência de aplicações de 742 calcário no solo. 743 744 Referências 745 746

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1.2 PLANEJAMENTO AMOSTRAL DE ATRIBUTOS QUÍMICOS DO SOLO EM

909 LAVOURA DE MACADÂMIA 910 911 912 913 Resumo 914 915

A determinação do número de amostras utilizadas para determinar os valores dos 916

atributos químicos do solo resultará na otimização da mão de obra, além de 917

possibilitar uma melhor representatividade desses atributos. Objetivou-se no 918

presente trabalho, estudar variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, em 919

lavoura de macadâmia e propor uma metodologia de amostragem de solo que 920

melhor se ajuste às condições do sistema de manejo. O experimento foi conduzido 921

em lavoura de macadâmia, no município de São Mateus - ES, plantada no 922

espaçamento duplo 8,0 x 5,0 m (250 plantas ha-1). Instalou-se uma malha irregular 923

de 144 x 140 m (20.160 m2) com 100 pontos amostrais. Em cada ponto amostral 924

foram coletadas amostras de solo, na profundidade 0,0-0,20m. Os dados foram 925

submetidos à aplicação da estatística descritiva e à análise geoestatística. O CV foi 926

considerado baixo para pH e médio para os demais atributos químicos do solo. 927

Utilizando parâmetros estatísticos, estabeleceu-se o número adequado de amostras 928

para análise dos atributos estudados que variaram de 1 a 18 pontos amostrais. 929

Todos os atributos químicos do solo apresentaram estrutura de dependência 930

espacial, ajustando-se ao modelo esférico. A área em estudo apresentou tendência 931

central de melhores condições para a cultura devido maiores teores de cálcio, 932

magnésio, zinco, pH e baixo teor de H+Al. A determinação do número de amostras e 933

da variabilidade espacial dos atributos do solo pode ser usada para o 934

desenvolvimento de estratégias de amostragem que minimizam os custos do 935

agricultor dentro de um erro conhecido e tolerável. 936

937

Palavras-chave: Macadamia integrifolia, estatística clássica, geoestatística,

938 amostragem do solo. 939 940 Abstract 941 942

The determination of the number of samples used to determine the values of soil 943

chemical attributes will result in the optimization of the workforce, in addition to 944

enabling a better representation of these attributes. The objective of this work was to 945

study the spatial variability of soil chemical attributes in macadamia plantations and 946

to propose a soil sampling methodology that best adjusts to the conditions of the 947

management system. The experiment was conducted in a macadamia plantation, in 948

the municipality of São Mateus - ES, planted in the double spacing 8.0 x 5.0 m (250 949

plants ha-1). An irregular grid of 144 x 140 m (20,160 m2) was installed with 100 950

sample points. At each sampling point, soil samples were collected, at a depth of 0.0-951

0.20m. Data were submitted to descriptive statistics and to geostatistical analysis. 952

The CV was considered low for pH and average for the other soil chemical attributes. 953

Using statistical parameters, we established the adequate number of samples to 954

analyze the attributes studied that ranged from 1 to 18 sample points. All the 955

chemical attributes of the soil presented a structure of spatial dependence, adjusting 956

to the spherical model. The area under study presented a central tendency of better 957

conditions for the culture due to higher levels of calcium, magnesium, zinc, pH and 958

low H+Al content. The determination of the number of samples and the spatial 959

variability of the soil attributes can be used for the development of sampling 960

strategies that minimize farmer costs within a known and tolerable error. 961

962

Keywords: Macadamia integrifolia, classical statistics, geostatistics, soil sampling. 963 964 965 966 967 968

Introdução

969 970

Informações a respeito dos teores dos nutrientes no solo são de fundamental 971

importância para as culturas, pois é fator primordial para a caracterização da 972

fertilidade do solo e determinante para a produtividade. O manejo da fertilidade do 973

solo realizado na cultura da macadâmia, quanto à aplicação de insumos, é baseado 974

nos valores médios de uma amostra composta, oriunda de subamostras coletadas 975

em zigue-zague na área, desconsiderando a variabilidade natural do solo. No 976

processo de amostragem do solo, densidade de amostragem é um fator importante 977

para a determinação da propriedade do solo (OLIVEIRA et al., 2015) e a amostra 978

mais adequada é aquela que representa da melhor maneira a área a ser avaliada, 979

com um mínimo de unidades amostrais para atender a este objetivo. Siqueira et al. 980

(2010) afirmaram que cerca de 80-85% dos erros na aplicação de insumos 981

agrícolas, como fertilizantes e alterações do solo, podem ser atribuídos a 982

amostragem mal planejada. 983

Quando não se conhece o grau de autocorrelação espacial entre os pontos 984

amostrais de determinada propriedade do solo, como no caso da estatística clássica, 985

frequentemente coleta-se uma quantidade excessiva de amostras para obter a 986

precisão desejada. A avaliação dessas características, mesmo em áreas 987

homogêneas e em curtas distâncias, apresenta variação espacial que pode 988

influenciar a produtividade da lavoura. Assim, a análise estatística e o conhecimento 989

da dependência espacial das propriedades do solo é importante na indicação de um 990

número mínimo de pontos suficientes para nortear o processo de amostragem, 991

reduzir a variação dos resultados a um nível aceitável promovendo redução nos 992

custos de coleta. 993

Baseada nesse princípio, a geoestatística assume grande relevância, 994

possibilitando determinar a variabilidade espacial de propriedades químicas do solo, 995

otimizando a aplicação localizada de corretivos e fertilizantes, melhorando dessa 996

maneira o controle do sistema de produção das culturas e minimizando as 997

contaminações ambientais (CAVALCANTE et al., 2007). Em razão dessa 998

variabilidade, é necessário estabelecer um critério rigoroso de amostragem que 999

permita, a partir de técnicas de amostragem, extrair informações representativas de 1000

uma determinada área (OLIVEIRA et al., 2008; MONTANARI et al., 2012). Com isso, 1001

tem-se uma amostra representativa da população para que os resultados da análise 1002

do solo tenham validade técnica e científica, e que recursos não sejam empregados 1003

desnecessariamente e, ou, evitando amostragem não representativa (ROZANE et 1004

al., 2011). 1005

Para a construção e delimitação dos mapas de solos, o planejamento 1006

amostral por meio da identificação do número de amostras apropriadas apresenta 1007

uma etapa importante a ser avaliada. A densidade de amostragem influencia 1008

diretamente o nível de detalhe a ser obtido (escala ou resolução) e os custos de 1009

mapeamento. Neste contexto, objetivou-se no presente trabalho estudar a 1010

variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, em lavoura de macadâmia, e 1011

propor uma metodologia de amostragem de solo que melhor se ajuste às condições 1012

do sistema de manejo e determinar o número adequado de amostras para a 1013

determinação desses atributos, utilizando métodos da estatística clássica e da 1014 geoestatística. 1015 1016 Material e Métodos 1017 1018

A área experimental localizada-se no município de São Mateus, Espírito 1019

Santo, Brasil, nas coordenadas UTM 24S (388.106,00 m E, 7.934.570,38 m S), 1020

altitude de 86 m e declividade média de 4%. O solo foi classificado como Latossolo 1021

Amarelo distrocoeso (EMBRAPA, 2013) presente na região dos tabuleiros costeiros 1022

do norte do Espírito Santo. O clima do município de São Mateus é Aw (KÖPPEN, 1023

1931), caracterizando-se por clima tropical úmido, com inverno seco e chuvas 1024

máximas no verão. A precipitação pluvial anual média de 1.200 mm concentra-se 1025

entre os meses de novembro e janeiro. A temperatura média anual é de 23 ºC, e as 1026

médias máximas e mínimas são de 29 ºC e 18 ºC, respectivamente (ALVARES et 1027

al., 2013). 1028

O experimento foi conduzido em uma área cultivada com macadâmia (M. 1029

integrifolia Maiden e Betche) variedade HAES 344, com idade de 20 anos, plantado

1030

no espaçamento de 8,0 x 5,0 m (250 plantas ha-1), em regime de irrigação por 1031

microaspersão. As mudas de macadâmia foram plantadas em consórcio em filas 1032

alternadas com Coffea canephora, cujo espaçamento era de 4,0 x 2,0 m. Antes do 1033

plantio da macadâmia foi aplicado 3.000 kg de calcário dolomítico com PRNT de 1034

85% e na adubação de cova foi utilizado 300 g de superfosfato simples. Durante o 1035

primeiro ano foram aplicados: 30 g de ureia planta-1 por 60 dias; no segundo ano: 1036

200 g do formulado NPK 25-05-20 por planta por 60 dias entre os meses de agosto 1037

a março. A partir do terceiro até o oitavo ano a macadâmia continuou recebendo a 1038

adubação do segundo ano. No nono ano, o café foi retirado e a macadâmia passou 1039

a ser adubada anualmente com 150 kg de N, 80 kg de P2O5 e 160 kg de K20, entre

1040

os meses de setembro a março, com calagem anual de 2.000 kg de calcário 1041

dolomítico com PRNT de 85% no mês de maio. 1042

A amostragem de solo foi realizada por meio de coletas de quatro 1043

subamostras de solo na projeção da copa da macadâmia, utilizando um amostrador 1044

de solo tipo "sonda", na profundidade de 0,00-0,20 m, compondo uma amostra 1045

composta, em instalada uma malha de 144 x 140 m (20.160 m2) com 100 pontos 1046

(Figura 1), distância mínima de 5 m. Para georreferenciamento da área foi utilizado 1047

um par de receptores Spectra Precision®, modelo PROMARK 220 geodésico. As 1048

coordenadas obtidas foram corrigidas e os dados processados pela Rede Brasileira 1049

de Monitoramento Contínuo (RBMC) do IBGE apresentaram precisão de 10 mm + 1 1050

ppm. Em cada ponto amostral foram coletadas, para análise química de cálcio (Ca), 1051

magnésio (Mg), fósforo (P), potássio (K), ferro (Fe), cobre (Cu), manganês (Mn), 1052

zinco (Zn), pH em água, acidez potencial (H + Al) e matéria orgânica (MO), com 1053

base em métodos da Embrapa (2009). 1054

1055

FIGURA 1. Representação digital do terreno com o distribuição espacial dos pontos

1056

de amostragem. 1057

A colheita da macadâmia foi realizada no período de fevereiro a junho de 1059

2015, colhendo os frutos na projeção da copa da planta, delimitada pela divisão 1060

central entre plantas na fileira e entre linhas de plantio. Os frutos foram colhidos 1061

manualmente, coletados após caírem ao chão, com total de quatro colheitas que, 1062

pesadas e somadas, resultaram na produção de cada planta. Foi realizado o 1063

processo de retirada do carpelo e de macadâmias não consideradas viáveis 1064

economicamente. Somente foram consideradas as macadâmias em coco e 1065

economicamente viáveis para o cálculo de produtividade. Este processo resultou em 1066

35% de descarte. Portanto 65% da produção foi considerada. Após, a produtividade 1067

em kg planta-1 foi convertida em t ha-1 . 1068

Inicialmente, os dados obtidos foram submetidos à análise exploratória dos 1069

dados por meio da estatística descritiva, obtendo-se os seguintes parâmetros: média 1070

aritmética, mediana, coeficiente de variação e coeficiente de assimetria e de curtose. 1071

A análise de distribuição de frequência dos dados foi realizada para verificar sua 1072

normalidade, utilizando o teste de Shapiro-Wilk a 5%, utilizando o software Assistat 1073

versão 7.7 beta (SILVA, 2014). 1074

O número de subamostras (n) para obter valores médios representativos dos 1075

atributos químicos do solo em estudo, para um nível de confiança desejado, pode 1076

ser calculado pela equação 1 (CLINE, 1944): 1077 1078 ... (1) 1079 1080

em que: tα/2 – valor da tabela de distribuição de Student para o nível de 1081

probabilidade α/2 (bilateral); CV – coeficiente de variação (%); e, er – erro relativo 1082

admitido em torno da média (%). 1083

1084

Para a caracterização da variabilidade espacial dos atributos do solo, 1085

utilizou-se a técnica geoestatística, por meio dos ajustes de semivariogramas 1086

simples (VIEIRA et al., 1983), com base na pressuposição de estacionariedade da 1087

hipótese intrínseca. A análise geoestatística foi realizada com auxílio do programa 1088

computacional GS+ Versão 7 (GAMMA DESIGN SOFTWARE, 2004), que realiza os 1089

cálculos das semivariâncias amostrais, cuja expressão pode ser encontrada em 1090

Vieira et al. (1983), estimada pela equação 2: 1091

1092 ) ( 2 )] ( ) ( [ ) ( ) ( 1 2 ^ h n xi Z h xi z h h n i



em que: n(h) número de pares amostrais [z(xi); z(xi + h)] separados pelo vetor h, 1095

sendo z(xi) e z(xi +h), valores numéricos observados do atributo analisado, para dois 1096

pontos xi e xi + h, separados pelo vetor h. 1097

Para ajuste dos modelos matemáticos aos semivariogramas foi utilizado o 1098

método de tentativa e erro, que se baseia no ajuste manual dos semivariogramas 1099

até obter o melhor ajuste, aliado a menor soma de quadrado dos resíduos (SQR), e 1100

ao exame dos resultados da correlação de regressão de validação cruzada (CRVC), 1101

que avalia a qualidade da estimativa realizada pela krigagem (AMADO et al., 2007). 1102

Foi calculada o grau de dependência espacial (GDE), que é a proporção em 1103

percentagem do efeito pepita (Co) em relação ao patamar (Co + C), que de acordo 1104

com Cambardella et al. (1994), apresenta a seguinte proporção: (a) dependência 1105

espacial forte, <25%; (b) dependência espacial moderada, de 25 a 75%; e (c) 1106

dependência espacial fraca, >75%, como mostrado na equação 3: 1107 1108 ... (3) 1109 1110 Resultados e Discussão 1111 1112

Os resultados referentes à análise descritiva para os elementos químicos 1113

estudados estão apresentados na Tabela 1. Os valores da média e da mediana, 1114

para os atributos químicos do solo, estão próximos, mostrando tendência de 1115

distribuição simétrica para todos os atributos, exceto K e Fe. Quanto aos resultados 1116

referentes ao teste de Shapiro-Wilk à 5% de probabilidade, verifica-se normalidade 1117

dos dados para o teor de Zn, pH, H+Al e MO, o que pode ser confirmado pelos 1118

baixos valores de assimetria e curtose (LITTLE e HILLS, 1978). 1119

O coeficiente de assimetria é mais sensível a valores extremos do que a 1120

média, mediana e o desvio padrão, uma vez que um único valor pode influenciá-lo, 1121

pois os desvios entre cada valor e a média são elevados à terceira potência 1122