Área de Concentração: Solos
Tese
IMPACTO DA SISTEMATIZAÇÃO SOBRE ATRIBUTOS
FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICO EM SOLOS DE VÁRZEA
José Maria Barbat Parfitt
José Maria Barbat Parfitt
IMPACTO DA SISTEMATIZAÇÃO SOBRE ATRIBUTOS FÍSICOS,
QUÍMICOS E BIOLÓGICO EM SOLOS DE VÁRZEA
Tese apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Agronomia da
Universidade Federal de Pelotas, como requisito parcial à obtenção do título de
Doutor em Ciências (área do
conhecimento: Solos).
Orientador: Luís Carlos Timm
Co-orientadores: Rogério Oliveira de Sousa Eloy Antonio Pauletto
Dados de catalogação na fonte:
( Marlene Cravo Castillo – CRB-10/744 )
P229i Parfitt, José Maria Barbat
Impacto da sistematização sobre atributos físicos, químicos e biológico em solos de várzea / José Maria Barbat Parfitt. - Pelotas, 2009.
92f. : Il.
Tese ( Doutorado em Solos ) –Programa de Pós-Graduação em Agronomia. Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel. Universidade Federal de Pelotas. - Pelotas, 2009, Luís Carlos Timm, Orientador; co-orientador Rogério Oliveira de Sousa e Eloy Antonio Pauletto.
1. Arroz irrigado 2. Terras baixas 3. Variabilidade 4. Distribuição espacial I Timm, Luís Carlos(orientador) II .Título.
Banca examinadora:
Prof. Dr. Luís Carlos Timm (Orientador)
Faculdade de Agronomia “Eliseu Maciel” - UFPel Prof. Dr. José Miguel Reichert
Faculdade de Agronomia - UFSM Pesq. Dr. Clenio Nailto Pillon Embrapa – Clima Temperado
Prof.Dr. Luiz Fernando Spinelli Pinto
Aos meus pais, Carlos Celestino e Ethel May Aos meus filhos, Gustavo, Rafael e Felipe A minha esposa Claure,
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador Luís Carlos Timm, pela amizade e contribuição neste trabalho.
Aos professores Rogério Oliveira de Sousa e Eloy Antonio Pauletto, pela co-orientação do trabalho.
Aos professores da pós-graduação, pelos ensinamentos, profissionalismo e amizade.
À Universidade Federal de Pelotas e Embrapa Clima Temperado, pela oportunidade de realizar o curso de Pós-Graduação em agronomia.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pelo suporte financeiro ao projeto de pesquisa.
Ao professor Luiz Fernando Spinelli Pinto, pela descrição dos solos da área experimental.
Aos jovens amigos e colegas do curso de pós-graduação, pelo convívio agradável.
Aos funcionários da Embrapa Clima Temperado, pelo auxílio nas coletas de solo e na sistematização da área experimental.
Aos estagiários Conceição Lagos de Ávila e Nestor Luis Reckziegel, pelo valioso auxilio nos trabalho de coleta e análises de solo.
RESUMO
PARFITT, José Maria Barbat. Impacto da sistematização sobre atributos físicos,
químicos e biológico em solos de várzea. 2009. 92 p. Tese (doutorado) –
Programa de Pós-Graduação em Agronomia, área de concentração em solos. Universidade Federal de Pelotas. Pelotas - Brasil
A sistematização consiste no processo de adequação da superfície natural do terreno de forma a transformá-lo num plano. Esta prática é relativamente comum nas várzeas arrozeiras do RS, pois aumenta a eficiência de várias práticas agrícolas, principalmente a uniformidade da irrigação. Entretanto, para sua execução há grande movimento de solo com cortes nas partes relativamente altas e aterros nas partes mais baixas. Este trabalho objetivou (i) conhecer o efeito da sistematização sobre o comportamento médio dos atributos físicos, químicos e biológico do solo (ii) identificar padrões de comportamento e distribuição espacial dos atributos do solo antes e depois da sistematização, e (iii) determinar a relação entre a magnitude dos cortes e/ou aterros com os atributos do solo. Para tal, em área típica de arroz irrigado no município do Capão do Leão, RS, foram coletadas amostras de solo, antes e após a sistematização, numa malha de 100 pontos, em arranjo eqüidistante de 10 x 10m, com a finalidade de se obter atributos físicos, químicos e biológicos. Os resultados mostraram que a sistematização alterou a variabilidade e distribuição espacial de quase todos os atributos do solo. Afetou negativamente os atributos físicos do solo, principalmente o diâmetro médio ponderado dos agregados e a macroporosidade. A sistematização do terreno afetou também negativamente a fertilidade do solo, pois há maior necessidade de aplicação de calcário devido ao aumento do valor médio do índice SMP e de fertilizante devido à diminuição nos teores médios dos principais nutrientes tais como fósforo, cálcio, magnésio, enxofre e provavelmente do nitrogênio disponível, com exceção do valor médio do potássio que aumentou. Na zona em que o solo foi cortado a correção da acidez assim como da fertilidade, com a aplicação de fertilizantes químicos e/ou orgânicos, deverá ser realizada em função da magnitude dos cortes provocados pela sistematização do terreno.
ABSTRACT
Parfitt, José Maria Barbat. Effect of land leveling on the physical, chemical and
biological soil attributes in lowland. 2009. 92 f. Tese (doutorado) – Programa de
Pós-Graduação em Agronomia, área de concentração em solos. Universidade Federal de Pelotas.
Land leveling is the process of alteration of natural surfer of land into a plan. This practice is relatively common in the lowland of the RS, because it increases the efficiencies of the agricultural practices mainly the uniformity of irrigation. However, for its implementation has great movement of soil with cut in relatively high point and filled in the lower part. The objectives of this study were to (i) know the effect of the land leveling on behavior of average of physical, chemical and biological soil attributes (ii) identify the different patterns of behavior and spatial distribution of soil attributes before and after land leveling, and (iii) know the relationship between the magnitude of cuts and fills with soil attributes. To this end, in typical irrigated rice area in the county of Capão do Leão, RS, in a grid of 100 points in equidistant arrangement of 10 x 10m, soil samples were collected before and after the land leveling, with the purpose of obtaining physical, chemical and biological soil attributes. The results showed that land leveling affects the spatial variability and distribution of almost all the attributes of the soil studied. Adversely affect the physical attributes of soil, especially the mean size distribution of aggregate stability and macroporosity. The land leveling also adversely affect the fertility of the soil, since there is greater need for application of lime due to the increase in the average value of the SMP and fertilizer due to the decrease in mean levels of nutrients such as phosphorus, calcium, magnesium, sulfur, probably the available nitrogen, except the average of potassium that to increase. The area where the soil was cut the correction of the acidity and fertility, with the application of chemical fertilizers and/or organic, should be conducted according to the magnitude of the cuts caused by the land leveling.
Listas de figuras
Figura 1 - Distribuição espacial dos tipos de solos na área experimental, Planossolo
(verde) e Gleissolo (azul) (A), mapa de profundidade do topo do horizonte B (B) e da superfície do topo do horizonte B (C). . . 26
Figura 2 - Ilustração da área experimental antes da sistematização (A) e da operação
de sistematização da área experimental (B e C). . . .28
Figura 3 - Mapa do relevo da área experimental original (A), cortes/aterros (B) e
relevo da área após sistematização (C). . . .30
Figura 4 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
físicos argila, silte, areia, argila dispersa em água e densidade do solo antes da sistematização (1) e depois (2). . . .52
Figura 5 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
físicos densidade de partículas, porosidade total, macro e
microporosidade e diâmetro médio ponderado antes da sistematização (1) e depois (2). . . 53
Figura 6 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
físicos capacidade de água disponível e condutividade elétrica antes da sistematização (1) e depois (2). . . .54
Figura 7 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
químicos pH e índice SMP antes da sistematização (1) e depois (2). . . .54
Figura 8 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
químicos H+Al (acidez potencial), matéria orgânica (MO), nitrogênio total (Nt), fósforo (P) e cálcio (Ca) antes da sistematização (1) e depois (2) . .55
Figura 9 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
químicos potássio, alumínio, magnésio, capacidade de troca de cátions potencial e enxofre antes da sistematização (1) e depois (2) . . . 56
Figura 10 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, dos atributos
químicos ferro, manganês, boro, cobre e zinco antes da sistematização (1) e depois (2). . . .57
Figura 11 - Semivariogramas isotrópicos, experimentais e teóricos, do atributo
químico sódio e do carbono da biomassa microbiana antes da sistematização (1) e depois (2). . . 58
Figura 12 - Mapas de distribuição espacial dos atributos teor de argila, silte, areia e
argila dispersa antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . . .59
Figura 13 - Mapas de distribuição espacial dos atributos densidade do solo,
densidade de partículas, porosidade total e macroporosidade antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . 60
Figura 14 - Mapas de distribuição espacial dos atributos microporosidade, diâmetro
médio ponderado, capacidade de água disponível condutividade elétrica do solo antes (1) e após (2) a sistematização do terreno pré-sistematização do terreno . . . 61
Figura 15 - Mapas de distribuição espacial dos atributos pH, índice SMP, H+Al e
Matéria orgânica antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . 62
Figura 16 - Mapas de distribuição espacial dos atributos nitrogênio total, fósforo,
cálcio e potássio antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . 63
Figura 17 - Mapas de distribuição espacial dos atributos alumínio, magnésio,
capacidade de troca de cátions e emxofre antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . 64
Figura 18 - Mapas de distribuição espacial dos atributos ferro, manganês, boro e
cobre antes (1) e após (2) a sistematização do terreno . . . .65
Figura 19 - Mapas de distribuição espacial dos atributos zinco, sódio e carbono de
biomassa microbiana antes (1) e após (2) a sistematização do terreno. . . . . .66
Figura 20 - Regressão linear entre as profundidades de corte (-) e aterro (+) (em cm
na abscissa) e os atributos areia, silte, argila, argila dispersa em água (arg disp), densidade do solo (Ds) e densidade de partículas (Dp) com as respectivas equações de ajuste e coeficientes de determinação (R2). ** significativo ao nível de 1% pela estatística t, * significativo ao nível de 5% e NS não significativo . . . 70
Figura 21 - Regressão linear entre as profundidade de corte (-) e os aterro (+) (em
cm na abscissa) e os atributos porosidade total (Pt), macroporosidade, microporosidade, diâmetro médio ponderado do agregados estáveis em água (DPM), capacidade de água disponível (CAD) e condutividade elétrica (CE) e as respectivas equações de ajuste e coeficiente de determinação (R2). ** significativo ao nível de 1% pela estatística t, * significativo ao nível de 5% e NS não significativo. . . 71
Figura 22 - Regressão linear entre as profundidade de corte (-) e os aterro (+) (em
cm na abscissa) e os atributos pH, índice SMP, matéria orgânica (MO), cálcio, magnésio e aluminio e as respectivas equações de ajuste e coeficientes de determinação (R2). ** significativo ao nível de 1% pela estatística t, * significativo ao nível de 5% e NS não significativo. . . 73
Figura 23 - Regressão linear entre as profundidades de corte (-) e os aterro (+) (em
cm na abscissa) e os atributos manganês, potássio, sódio, acides potencial (H+Al), capacidade de troca de cátions (CTC) e fósforo e as respectivas equações de ajuste e coeficientes de determinação (R2). ** significativo ao nível de 1% pela estatística t, * significativo ao nível de 5% e NS não significativo . . . .74
Figura 24- Regressão linear entre as profundidades de corte (-) e os aterro (+) (em
cm na abscissa) e os atributos nitrogênio total (Nt), enxofre, ferro, boro, cobre e zinco e as respectivas equações de ajuste e coeficientes de determinação (R2). ** significativo ao nível de 1% pela estatística t, * significativo ao nível de 5% e NS não significativo . . . .75
Figura 25 - Regressão linear entre as profundidades de corte (-) e os aterro (+) (em
cm na abscissa) e o Carbono da Biomassa Microbiana (CBM) e a respectiva equação de ajuste e coeficiente de determinação. * significativo ao nível de 5% pela estatística t.. . . .76
Figura 26 - Variação da profundidade do topo do horizonte B antes e depois da
Lista de tabelas
Tabela 1 – Estatística descritiva, teste de normalidade e de hipótese aplicados aos
atributos físicos do solo determinados, antes e depois da sistematização, na área experimental. . . 34
Tabela 2 – Estatística descritiva, teste de normalidade e de hipótese aplicados aos
atributos químicos e biológico do solo determinados, antes e depois da sistematização, na área experimental. . . 35
Tabela 3 - Coeficiente de correlação de Pearson (r) entre os atributos pH, CE, MO e
CBM e os demais atributos antes e depois da sistematização da área experimental. . . 42
Tabela 4 – Modelos de semivariogramas teóricos ajustados com os respectivos
parâmetros de ajuste (efeito pepita, patamar e alcance), coeficiente de determinação e soma dos quadrados dos resíduos do ajuste, grau de dependência espacial e resultados do procedimento de validação cruzada (coeficientes de determinação e da regressão) dos atributos físicos do solo. . . .44
Tabela 5 – Modelos de semivariogramas teóricos ajustados com os respectivos
parâmetros de ajuste (efeito pepita, patamar e alcance), coeficiente de determinação e soma dos quadrados dos resíduos do ajuste, grau de dependência espacial e resultados do procedimento de validação cruzada (coeficientes de determinação e da regressão) de todos os atributos químicos e do atributo biológico. . . .45
Tabela 6 - Regressões lineares múltiplas pelos métodos “Stepwise” e pelo máximo
coeficiente de determinação entre as magnitudes dos cortes e/ou aterros e os atributos do solo após a sistematização . . . .78
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO. . . .12
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA. . . . .14
2.1. A sistematização do solo . . . 14
2.2. A ferramenta geoestatística . . . 16
2.3. Ferramentas estatísticas para análise de dados . . . 20
2.3.1. Teste de normalidade . . . 21
2.3.2. Comparações pareadas.. . . 21
2.3.2.1. Teste de hipótese sobre diferença de médias pareadas normais . . . 22
2.3.2.2. Teste de hipótese sobre diferença de médias pareadas não-normais . . . . 22
2.3.3. Inferência sobre duas variâncias amostrais . . . 23
2.3.4.. Regressão linear múltipla pelo método “Stepwise” . . . 24
3. MATERIAL E MÉTODOS . . . 25
3.1. Localização e caracterização da área experimental . . . 25
3.2. Análises físicas, químicas e biológicas do solo em laboratório . . . 27
3.3. Análises estatísticas . . . . . . . 29
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO . . . 33
4.1. Análise do comportamento dos atributos do solo antes da sistematização . . ..33
4.2. Análise do comportamento dos atributos do solo depois da sistematização . . 37
4.3. Efeito da sistematização na relação entre os atributos do solo e na variabilidade dos mesmos. . . .41
4.3.1. Relação entre os atributos. . . 41
4.3.2. Variância de cada um dos atributos do solo. . . . . 43
4.3.3. Estrutura de variabilidade espacial dos atributos do solo. . . . . . . 43
4.3.3.1. Atributos físicos do solo . . . .46
4.3.3.2. Atributos químicos e biológico do solo . . . .49
4.4. Mapas temáticos dos atributos do solo estudados . . . .51
4.4.1. Distribuição espacial dos atributos do solo antes da sistematização . . . 51
4.4.2. Distribuição espacial dos atributos do solo depois da sistematização . . . 67
4.5. Estudo da relação entre as magnitudes de corte e/ou aterro com os atributos do solo . . . .69
4.5.1 Regressão linear simples. . . 69
4.5.2 Regressão linear múltipla. . . . . . .76
4.6. Analise do efeito da sistematização na profundidade do solo . . . .79
5. CONCLUSÃO . . . 80
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . .81
7. APÊNDICE A . . . . . .87
1. INTRODUÇÃO
A sistematização do solo consiste no processo de adequação da superfície natural do terreno de forma a transformá-lo num plano ou numa superfície curva organizada (Parfitt et al., 2004a). Esta prática é muito utilizada mundialmente e visa aperfeiçoar o uso agrícola do solo das Terras Baixas facilitando o manejo da água tanto de irrigação como de drenagem e as operações agrícolas de implantação, tratos culturais e colheita. De acordo com Righes (2006), a sistematização em solo de várzea aumenta a eficiência de controle da água de irrigação e na operação das máquinas agrícolas, tanto no processo de semeadura como na colheita, além de permitir a redução da altura da lâmina de água sobre o solo, reduzindo o uso de água.
Dados do censo 1999/2000, do Instituto Riograndense do Arroz (IRGA), mostram que a área sistematizada do RS estava em torno de 150 mil ha (IRGA, 2005), de um total de 5,4 milhões ha que compõem os solos de várzeas (PINTO et al., 2004), dos quais nem todas as áreas são sistematizáveis por causa de algumas terem o relevo muito irregular, embora predominantemente planas. Entretanto, pode-se estimar que um quarto deste total apresente potencial para ser sistematizada.
A superfície natural dos solos de várzeas apresenta-se, do ponto de vista do macro-relevo como um terreno plano, porém, seu micro-relevo geralmente é formado por pontos altos e zonas com depressões. Durante o processo de sistematização, para transformar a superfície num perfeito plano, ocorrem significativos movimentos de solo com cortes nas partes relativamente altas e aterros nas partes relativamente baixas, acarretando alterações no ambiente onde a planta se desenvolve, i.e., há um efeito da sistematização sobre os atributos físicos, químicos do solo e biológicos e conseqüentemente, sobre a variabilidade espacial destes atributos na área. Em função disso, são necessários estudos mais aprofundados sobre o efeito da sistematização nos atributos físicos e químicos de solos de várzeas, justificando, dessa forma, a necessidade de pesquisas nesse sentido, bem como seu efeito sobre a variabilidade espacial desses atributos. Em solos rasos, para executar a sistematização do terreno, necessariamente ocorrerá diminuição significativa do horizonte A ou até exposição de horizontes sub-superficiais nas partes cortadas, as quais podem apresentar problemas
para a produção agrícola. Para recuperar essas áreas, é importante saber o que ocorre nas mesmas após a sistematização, alem da diminuição da matéria orgânica e nos atributos ligadas diretamente a ela como, por exemplo, a estrutura do solo e os teores dos principais nutrientes para as plantas. Assim podermos elaborar estratégias de manejos diferenciados visando homogeneizar a produção ao longo do tempo.
O estudo da variabilidade espacial dos atributos do solo e a possibilidade de mapear essa variabilidade, por meio de técnicas geoestatísticas, antes e após a sistematização da área, poderão fornecer subsídios para um melhor entendimento dessa técnica e seus efeitos sobre esses atributos bem como subsídios para uma aplicação mais eficiente de água, fertilizantes e corretivos, buscando um aumento na produtividade da cultura e minimizar o efeito dos cortes do solo.
Dessa forma, este trabalho teve como objetivos (i) conhecer o efeito da sistematização sobre comportamento médio dos atributos físicos, químicos e biológico do solo; (ii) Identificar padrões de comportamento e distribuição espacial dos atributos do solo antes e depois da sistematização, e (iii) determinar a relação entre a magnitude dos cortes e /ou aterros com os atributos do solo. Adotou-se como hipótese (i) a sistematização do terreno afeta negativamente os atributos do solo principalmente os relacionados com a fertilidade, (II) a sistematização do terreno provoca mudanças na variabilidade e distribuição espacial dos atributos do solo e ainda (iii) as mudanças ocorridas nos atributos do solo estão associadas à magnitude do corte e/ou aterro provocados pela sistematização.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. A Sistematização do Solo
A sistematização dos solos de várzeas é uma prática que vem sendo utilizada mundialmente há mais de meio século, em função de seus vários benefícios, principalmente o de uniformizar a distribuição da água de irrigação [WHITNEY et al., em 1950, citados por BRYE et al. (2003)].
Segundo Mutters et al. (2003), no estado da Califórnia, EUA, onde a produtividade média do arroz irrigado é de 9.520 kg ha-1, mais de 95% da área é sistematizada, parte dessa sem declividade, pois são áreas destinadas somente para a cultura do arroz, e as restantes com declividade, que são destinadas à rotação de culturas.
Em estudo realizado em mais de 40 lavouras, sistematizadas e não sistematizadas, no estado do Mississipi, EUA, Laughlin & Mehrle (1996a e b) concluíram que a sistematização trouxe um incremento na rentabilidade do arroz de US$ 201 ha -1, em função do aumento do seu rendimento em 550 kg ha-1 e de diminuíção dos custos de produção em US$129 ha-1.
No estado do Arkansas em EUA, Brye et al. (2003) caracterizaram o impacto da sistematização sobre a magnitude, variabilidade e distribuição espacial dos atributos físicos e biológicos de um solo classificado como Albaqultic Hapludalf e avaliaram a relação entre esses atributos, utilizados para as culturas irrigadas de arroz e soja. Os autores concluíram que a sistematização afetou significativamente a magnitude e a variabilidade espacial dos atributos físicos e biológicos, bem como as relações entre eles: os resultados mostraram que a biomassa de bactérias e fungos decresceu devido à sistematização, o que pode afetar negativamente a qualidade do solo e a produtividade, enquanto que houve aumento da densidade do solo e alteração na distribuição granulométrica. Na mesma área, Brye et al. (2004) estudaram o impacto, após a sistematização, sobre a magnitude, variabilidade e distribuição espacial dos atributos químicos do solo e sua relação com a biomassa microbiana. Os autores
concluíram que a sistematização também afetou significativamente a magnitude, variabilidade e distribuição espacial destes atributos. Os autores finalmente colocaram em discussão a vantagem da sistematização questionando se a distribuição de água de forma mais regular e econômica compensa a perturbação do solo de forma tão dramática. Em vista disso, salientaram que são necessários estudos de mais longo prazo para verificar se o solo reestrutura-se com o tempo.
No Brasil, a sistematização é uma prática relativamente recente e, basicamente, foi iniciada em algumas regiões do país com o programa PROVÁRZEAS, em 1982. Nessas regiões foram realizados trabalhos de sistematização diretamente em áreas do sistema produtivo, sem muitos fundamentos científicos que embasassem esta técnica, ocorrendo problemas em muitos casos.
Estudando as transformações decorrentes da sistematização, Dario (2001) em uma área de várzea localizada no estado de São Paulo (solo Gley Pouco húmico), onde a altura de corte média foi de 60cm, concluiu que a sistematização reduziu os níveis de matéria orgânica e fósforo, aumentou a concentração de alumínio e reduziu o rendimento médio do arroz pela metade, inviabilizando a área para seu cultivo. Concluiu também que, para a realização da sistematização, é necessário um adequado conhecimento agronômico, executando-a de preferência com mínimo movimento de terra, para que o solo preserve seus atributos químicos.
Avaliando a influência da altura dos cortes e aterros em área de várzea, localizada na Embrapa Clima Temperado, Pelotas/RS, sobre a produtividade de um sistema de rotação arroz-soja-milho-arroz, Ferreira et al. (2003) concluíram que, na cultura do milho, em área de corte de 10 cm a produtividade estimada foi de 2,4 t ha-1. Já a produtividade estimada em área de aterro de 7,5 cm, a produtividade foi superior em 3,2 vezes, i.e., de 7,6 t ha-1. No caso da soja o rendimento mínimo estimado foi de 0,8 t ha-1 para a altura máxima de corte (10 cm), enquanto que o rendimento máximo estimado foi de 2,0 t ha-1, em parcelas onde o aterro foi de 6,9 cm. A partir dos resultados, os autores concluíram que as culturas do milho e da soja, comparativamente ao arroz irrigado, são mais sensíveis e que a sistematização, quando realizada, deve ser executada com o mínimo movimento de solo. Entretanto, nesse estudo os autores não avaliaram o impacto da sistematização sobre os atributos do solo.
Em trabalhos conduzidos em áreas sistematizadas (solo classificado como PLANOSSOLO HÁPLICO) com as culturas de milho e soja, utilizando a técnica de
cultivo em camalhões (drenagem superficial) e irrigados por sulcos, Silva et al. (2004a,b) e Parfitt & Silva (2005) verificaram que, utilizadas essas técnicas propiciadas pela sistematização, as culturas de milho e soja podem expressar seu potencial de rendimento de grãos, tornando-as de interesse econômico para comporem, com a cultura do arroz irrigado, um sistema de produção rentável em áreas de solos de várzeas. Em situação similar, Parfitt et al. (2004b), estudaram o comportamento da cultura de milho em área sistematizada, nos diferentes sistemas de cultivo, em relação à magnitude dos cortes e/ou aterros. Os resultados mostraram que tanto a altura de planta como o rendimento de grãos do milho foram influenciados, sendo que ambos foram menores nos maiores cortes e maiores nos maiores aterros. Os impactos da sistematização sobre os atributos físicos, hídricos e químicos do solo também não foram avaliados pelos autores.
Em estudo realizado por Reichert et al. (2008) com a finalidade de estudar a variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos de um solo classificado como PLANOSSOLO e da produtividade da soja em área de várzea sistematizada. Os autores verificaram que a sistematização provocou aumento da variabilidade espacial nos atributos do solo, refletindo-se na variação da produtividade de soja na área devido principalmente a variação dos seguintes atributos químicos e físicos: pH (H2O), saturação por alumínio, manganês trocável, capacidade de troca de cátions e
resistência à penetração.
2.2. A ferramenta Geoestatística
No início do século XX, o estudo da variabilidade espacial dos atributos do solo tem sido objeto de estudo dos pesquisadores ligados à área agronômica (VIEIRA, 2000). Destacam-se os seguintes trabalhos: Smith em 1910 sobre disposição de parcelas no campo em experimentos de rendimento de variedades de milho; Montgomery em 1913 sobre efeito do nitrogênio no rendimento de grãos de trigo; Waynick em 1918 variabilidade espacial da nitrificação no solo; e Waynick & Sharp em 1919 caracterização da variabilidade espacial do nitrogênio total e do carbono no solo, em diferentes esquemas de amostragem.
Após esse período até recentemente, pesquisadores ligados à área agronômica passaram a estudar a variabilidade espacial das propriedades do solo apenas por meio da estatística clássica (análise de variância, média, coeficiente de variação, análise de regressão estática simples e múltipla). Dessa forma, para
contornar o problema da variabilidade passou-se a pressupor aleatoriedade e independência dos valores amostrais, obtidos através de um número de amostras adequado. Essa amostragem pode dar origem a um valor médio não representativo da realidade que, adotado nas decisões de natureza técnica e econômica, pode comprometer os resultados.
Segundo McGraw (1994), a variabilidade espacial do solo está associada a diferentes fatores, tais como: processos que envolvem a formação do solo, variações climáticas, práticas de manejo e outros. Para Nielsen & Wendroth (2003), a descrição do padrão espacial de um atributo do solo possibilita a caracterização de subáreas que poderão ser tratadas de uma forma individualizada. Essa descrição é possível desde que se considere a posição no espaço dos valores amostrais e a estrutura de dependência espacial do atributo. Quando um determinado atributo varia de um local para outro, com algum grau de organização ou continuidade, expresso através da dependência espacial, a estatística clássica e a Geoestatística podem ser usadas conjuntamente no estudo da variabilidade espacial do atributo (VIEIRA, 2000; REICHARDT & TIMM, 2008).
A base da geoestatística vem da Teoria das Variáveis Regionalizadas de Matheron, onde diz que a diferença nos valores de um dado atributo tomados em dois pontos do campo depende da distância entre eles (JOURNEL & HUIJBREGTS, 1978; VIEIRA, 1995). Assim, a diferença entre os valores do atributo tomados em dois pontos mais próximos no espaço deve ser menor do que a diferença entre os valores tomados em dois pontos mais distantes. Portanto, cada valor carrega consigo uma forte interferência dos valores de sua vizinhança, ilustrando a continuidade espacial (ISAAKS & SRIVASTAVA, 1989).
Uma etapa fundamental que antecede a análise geoestatística é a realização de uma criteriosa análise exploratória dos dados. Deve-se verificar a normalidade dos dados, verificar se há candidatos a dados discrepantes (“outliers”) ou se há a necessidade da transformação dos dados para a sua normalização (ISAAKS & SRIVASTAVA, 1989).
Quando se utiliza a ferramenta geoestatística para a análise dos dados, algumas hipóteses de trabalho são assumidas, principalmente a hipótese intrínseca. Por essa hipótese, a probabilidade de variação dos valores tomados entre pontos com a mesma distância de separação é igual, ou seja, a relação da dependência espacial é a mesma em qualquer posição de h (h é o vetor que separa dois pontos
amostrais). É assumida a estacionariedade dentro do alcance da continuidade espacial. A estacionariedade de primeira ordem é a esperança do valor de um ponto no espaço ser igual à média, admitindo-se que a média amostral é igual à média populacional. A estacionariedade de segunda ordem assume que há uma variação da média, mas a variância é constante dentro dos limites da continuidade espacial (JOURNEL & HUIJBREGTS, 1978; ISAAKS & SRIVASTAVA, 1989; VIEIRA, 1995).
Para avaliar se há dependência espacial entre os pontos amostrais, utiliza-se o semivariograma, que mede e descreve a dependência espacial e expressa o grau de semelhança entre o ponto e os seus vizinhos (VIEIRA, 2000). O semivariograma nada mais é do que um gráfico que representa a estimativa das semivariâncias experimentais dos dados [(h)] em relação ao número (h) de vetores (lag ou espaçamento) que os separa. A estimativa das semivariâncias experimentais pode ser calculada pela expressão (VIEIRA, 1995; REICHARDT & TIMM, 2008):
(1) 2 1 2 1
N h i i i z x h x z h N h onde (h) é a semivariância experimental dos dados distantes entre si de um número h de vetores de espaçamento ou lag l, z(xi) e z(xi+h) são os pares de valores
medidos da variável separados por um vetor Ih, N(h) é o número de pares de valores [z(xi), z(xi+h)] separados pelo vetor Ih, e Z é a variável em estudo.
Ao semivariograma experimental é ajustada a curva que proporcione a máxima correlação possível com os pontos plotados. O modelo matemático ajustado é chamado de modelo teórico do semivariograma. Na região onde se observa a continuidade espacial a geoestatística é aplicada com eficiência.
A etapa de ajuste do modelo matemático ao semivariograma experimental é de grande importância, pois pode influenciar os resultados posteriores. O modelo ajustado deve se aproximar ao máximo da descrição do fenômeno no campo, sendo que a verificação do melhor ajuste do modelo teórico ao semivariograma experimental pode ser realizada pela validação cruzada (GONÇALVES et al., 1999). Há duas metodologias básicas para a realização da validação cruzada (VIEIRA, 1995). Pela primeira metodologia, pode-se ir ao campo com o mapa gerado pela interpolação e fazer uma reamostragem visando comparar os valores amostrados com os valores indicados no mapa. Essa metodologia é pouco prática,
pois depende da reamostragem para validar o semivariograma teórico ajustado anteriormente. A metodologia mais utilizada para a realização da validação cruzada do semivariograma é a análise comparativa do valor estimado com o valor real do ponto amostral. Essa metodologia, por sua vez, baseia-se na retirada de um valor amostral do conjunto de dados amostrais, sendo então realizada a interpolação por krigagem daquele ponto (utilizando o modelo do semivariograma teórico ajustado para estimar o valor deste ponto amostral). Após a realização dessa etapa em cada ponto amostral são comparados os valores reais com os estimados pela krigagem.
O processo de interpolação, segundo Isaaks & Srivastava (1989), nada mais é do que, a partir de uma amostra, realizar inferências sobre a população, ou seja, realizar inferências para os pontos não amostrados a partir dos dados coletados nos pontos amostrais. Existem muitos métodos de interpolação, tais como: método da poligonal, da triangulação, das médias locais e do inverso do quadrado das distâncias. Porém, a forma com que os dados variam de um local para outro no campo não segue, na maioria das vezes, nenhuma equação linear ou polinômio.
A krigagem é considerada, por Isaaks & Srivastava (1989), o melhor método de interpolação linear não tendencioso e com variância mínima, pois considera os parâmetros do semivariograma. Nenhum outro método de interpolação, segundo estes autores, é baseado na variância mínima entre as amostras. Na realização da interpolação por krigagem são atribuídos pesos aos valores dos pontos amostrais. Esses pesos variam em função da distância que separa o ponto a ser estimado e o ponto de valor conhecido. Os pesos são atribuídos considerando-se o modelo do semivariograma teórico ajustado. O valor do ponto desconhecido é, então, calculado pela solução de um sistema de matrizes (JOURNEL & HUIJBREGTS, 1978; NIELSEN & WENDROTH, 2003).
No Brasil nos últimos anos tem-se aplicado ferramentas geoestatísticas no estudo da variabilidade espacial dos atributos do solo em diversos trabalhos, principalmente na área de análise de atributos físicos, químicos e biológicos do solo. Corá et al. (2006) em estudo realizado em dois tipos de LATOSSOLO VERMELHO com o objetivo de verificar o efeito na distribuição espacial da aplicação de calcário e fertilizante fosfatado em dose variada concluíram que houve aumento da dependência espacial do teor de fósforo e da saturação por bases quando comparado a situação antes da aplicação; Souza et al. (2004) também em LATOSSOLO VERMELHO realizaram um estudo com a finalidade de avaliar a
variabilidade espacial da resistência à penetração, umidade e densidade do solo em duas profundidades (0,0-0,2 m e 0,2-0,4 m), e determinaram que esses atributos possuem grau forte de dependência espacial, exceto para a densidade que apresentou grau moderado de dependência para a camada de 0,2-0,4 m; Veronese Júnior et al. (2006) estudaram a estrutura de variabilidade espacial da resistência à penetração e umidade, estratificando o solo nos primeiros 0,4 m em quatro camadas iguais. Os autores identificaram somente a estrutura de variabilidade espacial da resistência à penetração na camada de 0,3-0,4 m, já para a umidade foi possível identificar a estrutura de variabilidade exceto para a camada de 0,0-0,1 m; Andrade et al. (2005) estudaram a estrutura de variabilidade espacial da densidade de um solo aluvial na Paraíba nas profundidades de 0,0-0,30 m e 0,60-0,90 m. Os autores identificaram uma faixa de dependência espacial de 46 m e 255,10 m, respectivamente, para esse atributo.
Em trabalho conduzido em solo Typic Xerofluvent na Espanha, Carvalho et al. (1998) com o propósito de conhecer a variabilidade espacial de algumas propriedades químicas e físicas do solo em área submetida a três sistemas de cultivo, determinaram que a variabilidade das propriedades físicas foi menor que a das químicas. Já em relação aos atributos químicos, Cavalcante et al. (2007) em trabalho realizado em LATOSSOLO VERMELHO, no estado do Mato Grasso do Sul, verificando a influência do manejo do solo sobre a variabilidade espacial desses atributos, constataram que o sistema convencional e a pastagem, quando comparado ao plantio direto e vegetação natural, apresentaram alcances espaciais menores.
2.3. Ferramentas estatísticas para análise de dados
Para atingir os propósitos deste estudo uma grande quantidade de dados foi coletada e diversos procedimentos estatísticos foram utilizados, que vão desde a organização, resumo e apresentação dos mesmos (estatística descritiva) até procedimentos estatísticos menos comumente aplicados na análise de dados. Dessa forma será apresentada a seguir uma descrição sucinta dos procedimentos aqui aplicados.
2.3.1. Teste de normalidade
Muitos processos de inferência estatística sobre os dados requerem, para serem adequados, o prévio conhecimento do modelo de distribuição da população sob amostragem, já que muitos métodos utilizados podem propiciar resultados inválidos ou deficientes se aplicados a populações com distribuição diferente para a qual forem concebidos. É um equívoco se assumir simplesmente que a condição de normalidade ou outra é alcançada sem aplicar nenhum tipo de teste. Existem diferentes procedimentos para verificar a normalidade da distribuição de um conjunto de dados, dos quais apresentaremos o método não-paramétrico de Kolmogorov-Smirnov descrito por Costa Neto (2002).
O método consiste em comparar a função de distribuição acumulada da amostra à função da distribuição acumulada do modelo normal. A variável de teste é a maior diferença entre as duas distribuições. A função de distribuição acumulada do modelo testado, no nosso interesse o normal, dá as probabilidades acumuladas em cada ponto, ou seja, F(x) = P(X ≥ x). A função de distribuição acumulada da amostra corresponderá ao gráfico das freqüências relativas acumuladas, designando-se essa segunda função por G(x). O teste consta simplesmente da verificação do valor
D = Max { F(x) – G(x)} . . . (2) e da comparação com um valor crítico tabelado em função de α e do número de amostras. Se o valor de D for maior que o valor crítico, rejeita-se H0, ou seja, os
dados provem de uma distribuiçãoquenão é normal.
2.3.2. Comparações pareadas
Situações em que são coletados dados antes e após a aplicação de algum tratamento em uma mesma unidade amostral ou avaliá-la em dois diferentes tempos recebem a denominação de experimentos com dados pareados. Os dados provenientes desse tipo de experimento são correlacionados e sua análise é mais eficiente que aquela onde os dados são coletados independentemente. Será abordado, resumidamente o procedimento de estimação e teste de hipóteses descrito em Ferreira (2005) e Costa Neto (2002).
Em um experimento sejam X1j o valor da variável no j-ésimo elemento
amostral antes da aplicação de um determinado tratamento e X2j o valor da variável
pareada de tamanho n, se forem obtidos os n valores dj = X2j – X1j, os estimadores
para a média e para variância dessa variável são:
𝑑 = 1𝑛. 𝑛𝑗 =1𝑑𝑗 . . . .. . . .. . . . . . (3) 𝑆2d = 1/(n-1) { 𝑛𝑗 =1𝑑2𝑗 − 𝛴𝑑𝑗 2)𝑛} . . . (4)
2.3.2.1. Teste de hipótese sobre diferença de médias pareadas normais
Se o objetivo for testar a hipótese sobre a diferença das médias das populações, uma hipótese a ser formulada seria:
Ho : μd = μ0 vs H1 : μd ≠ μ0 (μ0 = 0)
Sob a hipótese nula (H0) a estatística:
tc = (d –μ0)/(Sd/√n) . . . . (5)
segue a distribuição t de Student, com v = n-1 graus de liberdade
Se o valor, em módulo, de tc for superior ao quantil da distribuição t de
Student tα/2,v, a hipótese nula é rejeitada.
2.3.2.2. Teste de hipótese sobre diferença de médias pareadas não-normais
Em situações em que a distribuição dos dados amostrais não segue a distribuição normal, existem alternativas para se realizar o teste sobre a diferença de média pareada, nas quais se destacam os testes não paramétricos do sinal e de postos com sinais de Wilcoxon. O teste da hipótese nula pode ser realizado, entretanto o poder de detectar uma real diferença é menor que no teste aplicado sob normalidade.
Para aplicar o teste do sinal é necessário definir a estatística S como sendo a contagem de valores em que a seguinte desigualdade se verifica: X2j – X1j – μ0 > 0,
para j = 1, 2, 3,...,n. O tamanho total amostral efetivo nt é dado pelo tamanho
amostral resultante do descarte de todas as observações em que a igualdade X2j –
aproximação normal é considerado adequado. A estátistica do teste normal aproximado é dada por:
Zc = (2S – nt)/√nt . . . .. . . .. . . . .. . . . .. . . .. (6)
E o p-valor é dado por:
H0 : p-valor = P(Z < Zc )
2.3.3. Inferência sobre duas variâncias amostrais
Muitos trabalhos de pesquisa têm como objetivo comparar as variâncias de populações normais. Sejam, para isso, consideradas k amostras aleatórias de tamanho ni cada uma, com i = 1, 2, . . . , k. Seja Xij a j-ésima observação da i-ésima
população, considerada normal com média μi e variância σ2i, com distribuições
independentes para i = 1, 2, ..., k e j = 1, 2, ...ni. Deseja-se testar a hipótese:
H0 : σ21 = σ22 = σ23 =....= σ2k= σ2
VS
H1 : σ2i ≠σ2r para algum i≠r=1, 2, ....k
Existem vários testes entre os quais se destaca pelo seu poder o teste de Levene (1960). O teste é baseado na estatística F:
. . . . . . . (7)
Em que:
A hipótese nula é rejeitada quando Fc exceder o quantil superior α% da
distribuição F, com v1 = k-1 e v2 =n-1 graus de liberdade.
Para torná-lo menos sensível à não-normalidade Brown & Forsythe (1974)
propuseram a substituição da média pela mediana (m) e seja
valores que irão substituir os valores iniciais.
2.3.4. Regressão linear múltipla pelo método “Stepwise”
Regressão linear múltipla é uma ferramenta estatística que relaciona variáveis independentes com uma variável dependente. O objetivo é encontrar um modelo linear que melhor descreva o comportamento da variável dependente a partir das variáveis independentes. Existem vários métodos de seleção das variáveis independentes para compor o melhor modelo, os quais podem ser vistos em Beal (2009). O método “Stepwise” começa pela regressão simples com todas as variáveis; a variável com menor p-valor acima de um especifico α (α de corte, por exemplo 0,15) é mantida no modelo. As variáveis são adicionadas uma a uma para o modelo, enquanto a estatística F p-valor for inferior ao especificado α. Depois que uma variável é adicionada, são avaliadas novamente todas as variáveis já incluídas no modelo e se remove qualquer variável que tenha insignificante F p-valor, superior ao especificado α. Somente após a verificação ter sido realizada e as variáveis terem sido removidas poderão ser adicionadas uma a uma as outras variáveis ao modelo. O processo “Stepwise” termina quando nenhuma das variáveis excluídas do modelo tem um F com probabilidade maior ao especificado α e cada variável incluída no modelo tem um F com probabilidade menor ao especificado α.
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. Localização e caracterização da área experimental
Numa área de 0,81 ha pertencente à Estação Experimental de Terras Baixas da Embrapa Clima Temperado, situada no município do Capão do Leão-RS (31º 49' 12,75'' S; 52º 27' 59'' O), foi estabelecida uma malha de 100 pontos, distanciados entre si de 10 m em ambas as direções (mesmo local antes e depois da sistematização). O clima da região onde está localizada a área, conforme classificação de Köeppen, é o Cfa, sendo o local representativo de ambiente subtropical, marítimo, de verão subúmido e o resto do ano úmido ou superúmido.
Na área foram encontrados solos de duas classes taxonômicas conforme EMBRAPA (2006): nas partes relativamente altas PLANOSSOLO HÁPLICO Eutrófico gleissólico e nas partes relativamente baixas GLEISSOLO HÁPLICO Ta Eutrófico solódico (ver apêndice). A distribuição espacial dos dois solos na área experimental consta na Fig. 1A. Estes dois solos, embora de classes diferentes, não apresentavam descontinuidade no campo, sendo essa situação comum nas várzeas arrozeiras do Rio Grande do Sul. A área experimental foi cultivada, nas últimas três safras agrícolas, com as culturas do arroz irrigado (dois anos) e, por último sorgo granífero (um ano), ambas cultivadas no sistema convencional. Também foram elaborados mapas contendo a distribuição espacial da profundidade do topo (Fig. 1B), medido em cada um dos 100 pontos, e da superfície do horizonte B (Fig. 1C, cota original do terreno menos a profundidade do topo do B), sendo que sua profundidade média foi de 77 cm com o mínimo de 22 cm e máxima de 120 cm, portanto muito variável ao longo
A
B
C
Figura 1 - Distribuição espacial dos tipos de solos na área experimental, Planossolo
(verde) e Gleissolo (azul) (A), mapa de profundidade do topo do horizonte B (B) e da superfície do topo do horizonte B (C).
da área. A superfície do horizonte B (Fig. 1 C) mostrou uma depressão na zona central da área, considerando que o horizonte B é praticamente impermeável, esta depressão faz com que grande parte do ano, principalmente no inverno, o solo se encontre saturado de umidade, portanto intimamente ligado com a formação do Gleissolo.
Foi realizado levantamento topográfico plano-altimétrico e, a partir desse foi calculado o plano projeto de sistematização aplicando-se o método dos mínimos quadrados, conforme descrito em Parfitt et al. (2004). A sistematização foi realizada em janeiro de 2008, com Scraper equipado com controle a raios laser (Fig. 2). A declividade resultante foi de 0,15%, ou seja, 0,15 m/100 m no sentido leste-oeste. O volume de terra movimentado foi de 518,9 m3 ha-1, sendo que aproximadamente metade da área foi cortada (pontos que relativamente ao plano projeto se encontravam em cota superior) e a outra aterrada (pontos que relativamente ao plano projeto se encontravam em cota inferior). A magnitude máxima de corte foi de 20,8 cm e o máximo aterro de 17,2 cm. O mapa de cortes e aterros é apresentado na Fig. 3.
3.2. Análises físicas, químicas e biológica do solo em laboratório
Foram coletadas amostradas de solo deformadas e com a estrutura preservada em cada um dos 100 pontos demarcados, aproximadamente 8 meses antes da sistematização (período este sem cultura implantada na área experimental) e logo após a sistematização da área. As amostras de solo deformadas foram coletadas com pá de corte na camada de 0-20 cm e destinadas para a determinação dos seguintes atributos físicos: densidade de partículas (Dp), segundo metodologia descrita em Embrapa (1997), as frações argila (Arg), silte, areia e argila dispersa em água (Arg disp), segundo metodologias descritas em Gee & Bauder (1986), e a condutividade elétrica (CE) do solo em extrato de 5:1, seguindo descrição de Tedesco et al. (1995). Nas mesmas amostras também foram determinados os seguintes atributos químicos: pH (H2O), índice SMP, H+Al, nitrogênio total (Nt), P, S e B disponíveis, Ca,
Na, K, Mg e Al trocáveis, CTC (pH 7,0), e Fe, Mn, Cu e Zn disponíveis segundo Tedesco et al. (1995). Foi determinado também o teor do carbono orgânico, com o qual se calculou a matéria orgânica do solo (MO), conforme metodologia proposta emEmbrapa (1997).
A
B
C
Figura 2 - Ilustração da área experimental antes da sistematização (A) e da operação
Para a determinação da distribuição de tamanho e estabilidade dos agregados (diâmetro médio ponderado DMP), foi coletado um cubo de solo de 5x5x20cm procurando-se não desagregar a amostra no campo, seguindo metodologia descrita em Kemper & Rosenau (1986) e calculada conforme Palmeira et al. (1999).
Para a determinação do carbono da biomassa microbiana (CBM) foram coletadas amostras com trado de rosca na mesma camada, mantendo-se o solo em congelador para posterior análise. O CBM foi determinado segundo metodologia descrita por Vance et al. (1987), sendo que em substituição ao clorofórmio, foi usado um forno de microondas por 4 minutos para eliminar os microrganismos e provocar a liberação dos componentes celulares, conforme sugerido por Ferreira et al. (1999).
As amostras de solo com estrutura preservada, para as determinações da densidade (Ds), porosidade total (Pt), macro (Macro) e microporosidade (Micro) e curva de retenção de água no solo (nas tensões de: 1; 6; 10; 33; 100 e 1500 kPa), foram coletadas, a 10 cm de profundidade, por meio de anéis de 5 cm de diâmetro e 3 cm de altura. A capacidade de água disponível no solo (CAD), em cada um dos 100 pontos na camada de 0-20 cm, foi calculada segundo Reichardt & Timm (2008), considerando-se o conteúdo de água retido na tensão 10 kPa como a capacidade de campo e o retido na tensão de 1500 kPa como ponto de murcha permanente.
Todas as análises físicas, químicas e biológicas do solo foram realizadas nos Laboratórios do Departamento de Solos da Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel (FAEM) da Universidade Federal de Pelotas (UFPel), com exceção da estabilidade dos agregados do solo que foi realizada no Laboratório de Física do Solo da Embrapa Clima Temperado (Pelotas-RS).
3.3. Análises estatísticas
Os conjuntos de dados, antes e depois da sistematização, foram inicialmente analisados por meio da estatística descritiva, calculando-se a média, valor mínimo e máximo, variância e os coeficientes de assimetria e de curtose. Também foi aplicado o teste não-paramétrico de Kolmogorov-Smirnov para avaliação da normalidade de cada conjunto de dados, sendo considerada normal quando a distância máxima (D) calculada entre a distribuição da variável em estudo e a distribuição normal padrão fosse menor que o valor crítico de D tabelado ao nível de 5% de significância (Costa Neto, 2002).
A
B
C
Figura 3 - Mapa do relevo da área experimental original (A), cortes/aterros (B) e
Embora sem repetição verdadeira, mas com pseudo-repetição no tempo, foi aplicado o teste de dados pareados onde os atributos foram comparados, individualmente, antes e depois da sistematização (FERREIRA, 2005), verificando-se assim o efeito da sistematização no teor médio de cada um dos atributos do solo estudados. Se a distribuição do conjunto de dados avaliado fosse normal, antes e depois da sistematização, o teste de hipótese foi paramétrico (estatística t), entretanto quando uma das situações ou em ambas fosse não normal foi aplicado o teste hipótese não paramétrico para avaliar o efeito da sistematização.
Ainda para verificar a influência da sistematização na relação entre os atributos foi calculado o coeficiente de correlação de Pearson (r) entre os atributos pH, CE, MO e CBM, por serem representativos de uma serie de processos no solo, e os demais atributos físicos e químicos. Se a correlação fosse significativa, pelo teste t de Student, na condição pré-sistematização foi verificado se a mesma permanecia assim na condição pós-sistematização.
Para avaliar o efeito da sistematização sobre a distribuição espacial de cada um dos atributos foram utilizados dois procedimentos: a) a homogeneidade da variância (Ferreira, 2005) pelo teste de Levene (1960) modificado por Brown & Forsythe (1964), e b) a estrutura de variabilidade espacial de todos os atributos, antes e depois da sistematização. Para tal, foi aplicada a análise geoestatística (JOURNEL & HUIJBREGTS, 1978; WEBSTER & OLIVER, 2001; NIELSEN & WENDROTH, 2003), utilizando-se o Software GS+, versão 9.0 (Gamma Design Software, 2008), que calcula o semivariograma experimental e o teórico (modelo matemático) e seus respectivos parâmetros de ajuste (efeito pepita, C0; patamar,
C0+C; alcance, A), o coeficiente de determinação r² e a soma dos quadrados dos
resíduos (SQR) referentes ao ajuste do modelo. Neste trabalho, a qualidade do modelo matemático ajustado ao semivariograma experimental, de cada um dos atributos estudados, foi avaliada pelo procedimento de validação cruzada (Vieira, 2000). Para classificar o grau de dependência espacial [GDE= C0/(C0+C) x 100], de
cada um dos atributos, foi utilizada a classificação proposta por Cambardella et al. (1994), a qual considera grau de dependência espacial forte quando GDE 25%; moderado quando 25 < GDE 75%; e fraco quando GDE >75%. A técnica de krigagem (WEBSTER & OLIVER, 2001), se adequadamente definida e identificada a estrutura de variabilidade espacial, foi utilizada para a construção dos mapas
temáticos de cada um dos atributos. Caso contrário, o mapa foi construído pelo método determinístico do IDW (Inverso do quadrado das distâncias) também implementado no software GS+. De pose dos mapas temáticos, pré e pós-sistematização, foi realizada uma análise visual da distribuição espacial de cada um dos atributos.
Análise de regressão simples e múltipla foi realizada utilizando-se o software SAS, versão 8.2, entre as magnitudes dos cortes e/ou aterros e os atributos pós-sistematização a fim de determinar quais foram os atributos mais afetados pela sistematização do terreno bem como inferir sobre futuros manejos a serem executados em áreas sistematizadas.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
A estatística descritiva e os testes de normalidade e de hipótese aplicados a todos os atributos físicos, químicos e biológico determinados antes e depois da sistematização da área experimental são apresentados nas tabs. 1 (atributos físicos antes e depois da sistematização) e 2 (atributos químicos e biológico antes e depois da sistematização). Em cada conjunto de dados foi calculada a média, o valor mínimo e o máximo, a variância e os coeficientes de assimetria e de curtose. Analisando a tab. 1 verifica-se que, dos atributos físicos antes da sistematização, somente os dados de condutividade elétrica não seguiram a distribuição normal pelo teste aplicando de Kolmogorov-Smirnov ao nível de 5% de significância. Já após a sistematização a distribuição dos atributos argila, silte, areia, argila dispersa, Dp e DMP não tendem à normalidade. A distribuição dos atributos químicos (tab. 2) P, Ca, K, Al, Mg, S, Fe, Cu, e Zn foi não normal antes da sistematização. Na condição sistematizada os atributos índice SMP, H+Al, MO, Nt, K, Al Mg, Mn, Cu, Zn e Na não apresentaram distribuição normal. O carbono da biomassa microbiana (Tabela 2) teve comportamento não normal e normal na condição antes e depois da sistematização, respectivamente. O fato de uma distribuição apresentar comportamento não normal significa que ocorreram eventos atípicos no conjunto de dados, segundo Faraco et al. (2008).
4.1. Análise do comportamento dos atributos antes da sistematização
Analisando a tab. 1, constata-se que os valores médios dos atributos físicos do solo da área experimental, camada de 0-20 cm de profundidade, estão em concordância com os determinados por Palmeira et al. (1999) para solos de várzeas, quando cultivado com arroz irrigado em preparo convencional. A composição granulométrica média determinada classifica o solo como de textura franca nesta camada (Embrapa, 1999). O valor médio da porosidade total do solo é de 43,85%, que se encontra dentro da faixa de valores de porosidade normalmente encontrados para esse tipo de solo. Da tabela também se verifica a predominância da microporosidade
Tabela 1 – Estatística descritiva, teste de normalidade e de hipótese aplicados aos
atributos físicos do solo determinados, antes e depois da sistematização, na área experimental
1
: valor do atributo determinado antes da sistematização; 2 : valor do atributo determinado depois da sistematização
*** diferença significativa ao nível de 1 ‰, ** ao nível de 1%, * ao nível de 5% e NS
não significativo, pelo teste hipótese t sobre as médias antes e depois da sistematização respectivamente;
D; Valor da estatística calculada do teste Kolmogorov-Smirnov
N: normal ao nível de 5% de significância: NN não normal ao nível de 5% de significância
Arg1 (%) 14,34 11,66 18,13 1.74 0,08 -0,21 0,053N Arg2 (%) 15,43** 12,26 22,68 3,10NS 1,05 2,65 0,103NN Silte1 (%) 39,83 33,29 48,34 10.96 0,17 -0,54 0,042N Silte2 (%) 37,45*** 27,58 44.07 13,90NS 0,50 -0,45 0,1NN Areia 1(%) 45,83 38,47 54,07 14.14 0,19 -0,69 0,042N Areia2 (%) 47,12*** 40,10 53,83 9,12NS 0,09 -0,81 0,1NN Arg disp1 (%) 7,85 5,04 11,54 1.90 0,16 -0,42 0,07N Arg disp2 (%) 8,81*** 6,00 12,50 2,28NS 0,39 -0,69 0,11NN Ds1 (g cm-3) 1,60 1,36 1,75 0.005 -0,52 0,52 0,08N Ds2 (g cm-3) 1,67*** 1,43 1,92 0,008NS -0,32 0,01 0,08N Dp1 (g cm-3) 2,52 2,11 2,68 0.006 0,08 -0,22 0,07N Dp2 (g cm-3) 2,48*** 2,33 2,68 0,004NS 0,88 0,28 0,14NN Porosidade total 1(%) 43,85 36,8 51,1 7.24 0,02 0,13 0,05N Porosidade total2 (%) 36,7*** 24,1 48,4 11,76NS 0,00 0,02 0,05N Macroporosidade1 (%) 9,59 4,71 15,6 4.20 0,12 0,03 0,04N Macroporosidade2 (%) 5,93*** 0,44 13,3 7,90* -0,02 -0,36 0,07N Microporosidade1 (%) 34,26 30,32 41,50 3.53 0,16 -0,57 0,07N Microporosidade2 (%) 30,77*** 18,10 38,28 9,86** 0,41 -0,87 0,08N DMP1 (mm) 1,71 0,79 2,95 0.24 0,53 -0,15 0,08N DMP (mm) 1,06*** 0,53 1,82 0,12NS 0,49 -0,93 0,13NN CAD1 (mm) 24,88 8,67 38,97 50.4 -0,16 -0,83 0,09N CAD2 (mm) 18,70*** 7,75 32,80 36,5NS 0,26 -0,56 0,08N CE1 ( µS cm-1) 51,67 36,00 139,10 273.2 0,67 0,07 0,23NN CE2 ( µS cm-1) 43,49*** 28,30 60,50 41,7** 0,13 -0,19 0,04N D Valor mínimo Valor
máximo Coeficiente de assimetria Média Atributo Coeficiente de curtose Variância
Tabela 2 – Estatística descritiva, teste de normalidade e de hipótese aplicados aos
atributos químicos e biológico do solo determinados, antes e depois da sistematização, na área experimental.
1
: valor do atributo determinado antes da sistematização; 2 : valor do atributo determinado depois da sistematização
*** diferença significativa ao nível de 1 ‰, ** ao nível de 1%, * ao nível de 5% e NS
não significativo, pelo teste hipótese t sobre as médias antes e depois da sistematização respectivamente;
D; Valor da estatística calculada do teste Kolmogorov-Smirnov
N: normal ao nível de 5% de significância: NN não normal ao nível de 5% de significância
pH1 (H2O) 4,88 4,52 5,42 0.03 0,41 0,22 0,05 N pH2 (H2O) 4,88NS 4,52 5,56 0,03 NS 1.23 2,58 0,07N índice SMP1 6,06 5,60 6,52 0.03 -0,19 0,32 0,07N índice SMP2 6,17*** 5,62 6,64 0,02NS 0,37 2,52 0,13NN H+Al 1(cmolc dm-3) 4,61 2,98 6,32 0.49 0,09 -0,20 0,04 N H+Al2 (cmolc dm -3 ) 4,13*** 3,05 5,08 0,16** -0,28 0,46 0,1NN MO1 (%) 2,09 1,70 2,60 0.03 0,28 0,21 0,08N MO2 (%) 1,68*** 0,85 2,11 0,08** -0,63 -0,48 0,13NN Nt1 ( mg dm-3) 1,44 1,14 2,02 0.03 0,41 0,39 0,08N Nt2 ( mg dm-3) 1,30*** 0,58 1,80 0,06** -0,56 0,42 0,1NN P1 ( mg dm-3) 12,54 4,50 26,13 26.8 0,72 -0,09 0,1NN P2 ( mg dm-3) 8,32*** 0,52 16,27 14,6NS -0,02 -0,86 0,06N Ca1 (cmolc dm -3 ) 3,15 1,61 4,53 0.36 -0,63 0,14 0,14NN Ca2 (cmol c dm-3) 2,70*** 1,53 3,74 0,26** -0,40 -0,78 0,08 N K 1( mg dm-3) 30,73 16,48 91,76 179.3 2,33 6,07 0,15NN K2 ( mg dm-3) 37,75*** 18,16 64,08 144,0NS 0,40 -0,96 0,13NN Al 1 ( cmol c dm-3) 0,64 0,11 1,53 0.10 0,69 -0,33 0,16 NN Al2 ( cmol c dm-3) 0,78*** 0,31 1,76 0,07 NS 1,27 2,94 0,12NN Mg1 ( cmol c dm-3) 1,61 0,84 2,47 0.12 -0,63 -0,19 0,12 NN Mg2 ( cmol c dm-3) 1,06*** 0,27 1,67 0,08 NS -0,13 -0,74 0,1NN CTC1 ( cmol c dm-3) 9,68 7,24 11,69 1.00 -0,42 -0,64 0,08 N CTC2 ( cmol c dm-3) 8,21*** 6,14 9,68 0,61 NS -0,38 -0,45 0,08N S1 (mg dm-3) 15,82 8,68 35,21 17.89 1,76 5,47 0,13NN S2 (mg dm-3) 11,78*** 5,8 17,1 6,55NS -0,11 -0,35 0,07N Fe1 ( mg dm-3) 1379 994,88 1737,35 20107 0,04 -0,02 0,1NN Fe2 ( mg dm-3) 1242*** 616,94 1818,32 35006NS -0,01 1,90 0,08N Mn1 ( mg dm-3) 12,23 4,92 21,60 14.67 0,19 -0,90 0,05N Mn2 ( mg dm-3) 8,87*** 1,81 18,01 8,94* 0,11 0,24 0,11NN B1 ( mg dm-3) 0,9 0,7 1,1 0.01 0,07 0,17 0,08N B2 ( mg dm-3) 0,9NS 0,4 1,8 0,08** 0,74 0,29 0,06N Cu1 ( mg dm-3) 1,26 0,83 1,81 0.05 0,15 -0,56 0,14NN Cu2 ( mg dm-3) 1,32NS 0,71 3,69 0,23NS 2,57 8,10 0,23NN Zn1 ( mg dm-3) 1,09 0,28 2,71 0.28 0,78 0,13 0,13NN Zn ( mg dm-3) 0,70*** 0,08 1,97 0,10** 1,17 2,61 0,12NN Na1 ( mg dm-3) 51,96 20,60 89,90 224.7 0,58 -0,34 0,08N Na2 ( mg dm-3) 50,09NS 30,27 112,55 147,4* 2,01 6,46 0,15NN CBM1 (mg kg-1) 296,7 118,18 527,27 6841 0,75 0,19 0,11NN CBM2 (mg kg-1) 510,3*** 290,00 802,00 14857** 0,34 -0,45 0,06N
Atributo Média Valor mínimo Valor
máximo Variância
Coeficiente de assimetria
Coeficiente
quando comparada à macroporosidade (relação maior que 3:1), o que confere, a essa camada de solo já no horizonte A, movimento restritivo de água (WINKLER & GOEDERT, 1972), sendo o valor da capacidade de água disponível (CAD) normal para solos de textura média, segundo Pereira et al. (2002). O valor médio do DMP de 1,71 mm é maior que o obtido por Lima et al. (2003), em solo da mesma classe taxonômica e manejo com cultivo de arroz irrigado por inundação e sistema convencional de preparo.
Os valores dos atributos químicos do solo (tab. 2) são interpretados, antes da sistematização e segundo a Comissão de Química e Fertilidade do Solo-RS/SC (2004), da seguinte maneira: os valores do pH em água entre baixo e muito baixo; os valores do índice SMP indicam uma quantidade de calcário entre 1,1 e 5,4 t ha-1 (100% PRNT) para a cultura de soja por exemplo; os teores da matéria orgânica são interpretados como baixos os quais tem importância por serem um indicador da disponibilidade de nitrogênio no solo; CTC cujos valores estão entre 7,24 e 11,69 cmolc dm-3 estão na faixa média da interpretação, a qual estabelecem que os teores
de 16,48 e 91,76 mg dm-3 de potássio encontram-se nas faixas muito baixa a média; teores de P entre 4,50 e 26,13 mg dm-3 são interpretados como médio até muito alto para a cultura do arroz irrigado; os teores de Ca de 1,61 a 4,53 mg dm-3 são interpretados desde baixo a alto; os teores de Mg (0,84 a 2,47 cmolc dm-3) de médio
a alto e os do S (8,68 a 35,21 mg dm-3) são considerados altos. Com relação aos micronutrientes, os valores determinados do Cu, B e Mn encontram-se em níveis altos, enquanto que os teores de Zn encontram-se em níveis desde médios até altos. Os teores de Fe encontram-se na faixa de baixa cristalinidade (994,88 a 1737,35 mg dm-3) que é considerada adequada. O teor médio determinado do CBM foi de 296,77 mg kg-1 (tab. 2), o qual está em consonância com o valor determinado por Miorelli et al. (2005) em um experimento com rotação de culturas, conduzido no mesmo tipo de solo, e é superior aos determinados por Mattos et al. (2005), também em condições semelhantes.
A faixa de variação dos valores dos coeficientes de assimetria foi de 0,02 (distribuição dos dados da Pt, tab. 1) a +0,78 (distribuição dos dados de Zn, tab. 2), exceto para a distribuição dos dados de S (+1,76) e K (+2,33) indicando que estes elementos apresentam uma distribuição localizada, i.e., em alguns pontos foram encontrados altos valores (GREGO et al., 2006). A mesma tendência de comportamento foi encontrada para os coeficientes de curtose (tabs. 1 e 2). Em função desses resultados, pode-se constatar que, antes da sistematização, a maioria
