INSTITUTO FEDERAL DO ESPIRITO SANTO CURSO SUPERIOR EM AGRONOMIA
TIAGO ALIPIO FERREIRA COVRE
DIMENSIONAMENTO DO NÚMERO DE AMOSTRAS PARA AVALIAÇÃO DA FERTILIDADE DO SOLO NA CULTURA CAFEEIRA.
Colatina 2017
TIAGO ALIPIO FERREIRA COVRE
DIMENSIONAMENTO DO NÚMERO DE AMOSTRAS PARA AVALIAÇÃO DA FERTILIDADE DO SOLO NA CULTURA CAFEEIRA.
Projeto de Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à coordenação do curso de Agronomia do Instituto Federal do Espírito Santo, como requisito parcial para aprovação na
Disciplina de TCC 2.
Orientador: Prof. DSc Alexandre Gomes Fontes
Coorientador: Prof. DSc.João Marcos Louzada
Coorientador: Sabrina Rohdt da Rosa
Colatina 2017
(Biblioteca Professor Elias Minassa do Instituto Federal do Espírito Santo)
C873d Covre, Tiago Alipio Ferreira.
Dimensionamento do número de amostras para avaliação da fertilidade do solo na cultura cafeeira / Tiago Alipio Ferreira Covre. – 2017.
32 f. : il. ; 30 cm
Orientador: Alexandre Gomes Fontes.
TCC (graduação) – Instituto Federal do Espírito Santo, Curso Superior em Agronomia.
1.Café Conilon . 2.Amostragem do solo . 3.Fertilidade do solo . I. Covre, Tiago Alipio Ferreira. II. Fontes, Alexandre Gomes. III. Louzada, João Marcos. IV. Rosa, Sabrina Rohdt da.
V. Instituto Federal do Espírito Santo. VI. Título
CDD 633.73
DECLARAÇÃO DO AUTOR
Declaro, para fins de pesquisa acadêmica, didática e técnico-cientifica, que este Trabalho de Conclusão de Curso pode ser parcialmente utilizado, desde que se faça referência à fonte e ao autor.
Colatina, 13 de dezembro de 2017.
Tiago Alipio Ferreira Covre
RESUMO
A cafeicultura tem um grande destaque no setor agropecuário brasileiro. A fertilidade do solo é uma das variáveis mais importantes na cadeia produtiva, de modo que possa limitar ou potencializar a produtividade. Com isto é importante avaliar a quantidade ideal de amostra simples que proporcione uma maior acurácia na amostragem do solo. O experimento foi conduzido no Instituto Federal do Espírito Santo, Campus Itapina, localizado no município de Colatina-ES. Com o auxílio da sonda foram coletadas amostras compostas, formadas com quatro malhas amostrais (10, 15, 20 e 25 amostras simples) na área de projeção da copa e três repetições, escolhidas aleatoriamente a fim de representar toda a lavoura de café conilon Vitória, com espaçamento de 3m x 1 m,numa área aproximada de 0,9 ha. Após a coleta, cada amostra composta foi homogeneizada, acondicionada em sacolas plásticas, identificadas e enviadas para um laboratório sendo avaliado o P, K, Ca, Mg, CTC a pH 7,0 (T), CTC efetiva (t), % saturação de base e % saturação de alumínio. A análise estatística utilizada para análise dos dados teve como base os métodos não paramétricos, a saber as técnicas de reamostragem conhecida por Bootstrap. Com os resultados obtidos, foi possível observar que para estudo dos parâmetros de forma isolada, cada elemento teve sua característica própria. O número de 20 a 25 amostras simples por talhão homogêneo foi verificado como adequado para avaliação representativa da fertilidade do solo, na cultura cafeeira.
Palavras-chave: Café conilon. Amostragem do solo. Fertilidade do solo.
ABSTRAT
Coffee cultivation has a great prominence in the Brazilian agricultural sector. Soil fertility is one of the most important variables in the production chain, so that it can limit or enhance productivity. Thus, it is important to evaluate the ideal amount of simple sample that provides greater accuracy in soil sampling. The experiment was conducted at the Federal Institute of Espírito Santo, Campus Itapina, located in the municipality of Colatina-ES. With the aid of the probe, composite samples were collected, formed with four sample meshes (10, 15, 20 and 25 single samples) in the crown projection area and three replicates, randomly selected to represent the entire Vitória conilon coffee plantation, with spacing of 3m x 1 m, in an area of approximately 0.9 ha. After each collection, each sample was homogenized, conditioned in plastic bags, identified and sent to a laboratory, where P, K, Ca, Mg, CTC at pH 7.0 (T), effective CTC (t),% saturation of base and% saturation of aluminum. The statistical analysis used for data analysis was based on non- parametric methods, namely the resampling techniques known as Bootstrap. With the obtained results, it was possible to observe that for study of the parameters of isolated form, each element had its own characteristic. The number of 20 to 25 simple samples per homogeneous plot was verified as suitable for representative evaluation of soil fertility in the coffee crop.
Keywords: Coffee conilon. Soil sampling. Soil fertility.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 8
2 OBJETIVOS ... 9
2.1 GERAL: ... 9
2.2 ESPECÍFICOS: ... 9
3 REVISÃO DE LITERATURA ... 10
3.1 CAFEICULTURA NO BRASIL. ... 10
3.2 IMPORTÂNCIA DA ADUBAÇÃO ... 11
3.3 AMOSTRAGEM DO SOLO ... 12
4 METODOLOGIA ... 14
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 15
6 CONCLUSÃO ... 26
7 REFERÊNCIAS ... 27
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1 INTRODUÇÃO
A cafeicultura tem um grande destaque no setor agropecuário brasileiro, por garantir a geração de empregos, tributos e contribuir significativamente para a formação da receita cambial brasileira, garantindo desenvolvimento social e econômico das regiões produtoras (FASSIO E SILVA, 2007).
O café conilon é sem dúvida o principal produto agrícola do estado do Espirito Santo, estando presente em 65 dos 78 municípios do Estado, tendo uma área de aproximadamente 290 mil hectares e uma produção de 6,88 milhões de saca/ ano, garantindo assim o titulo de maior produtor nacional de café conilon. Proporcionando também a geração de renda e de emprego no meio rural (TAQUES e DADALTO, 2007).
Segundo Prezotti e Fullin (2007) os solos presentes no Espírito Santo apresentem por natureza uma baixa fertilidade, o estado possui um alto potencial de produção agrícola, devido o uso de corretivos químicos e orgânicos. A fertilidade do solo é uma das variáveis mais importantes na cadeia produtiva, de modo que possa limitar ou potencializar a produtividade. Entretanto, é de extrema importância que seja feito adubação e calagem desse solo, para que torne possível o convívio com a baixa fertilidade, proporcionando atingir uma alta produtividade suprindo os pontos limitantes.
A primeira e principal etapa em um programa de análise da fertilidade do solo é a amostragem, pois com base nela é feita a análise química na qual é feita a interpretação e são definidas as doses de adubos e corretivos a serem utilizados (CANTARUTTI, ALVAREZ e RIBEIRO, 1999).
Para que possa ser realizada a correção da fertilidade do solo, deve-se fazer a amostragem significativa do mesmo, representando em algumas amostras simples a área total da lavoura. Desta forma, visando otimizar o trabalho de amostragem, e tornar esta significativa, é imprescindível a avaliação da quantidade mínima de amostras coletadas, para evitar a retirada de amostras excessivas que ocasionam a elevação do custo de produção, ou em menor quantidade, que não seja representativa.
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2 OBJETIVOS 2.1 GERAL:
Avaliar a quantidade ideal de amostra simples que proporcione uma maior acurácia na amostragem da fertilidade de solos.
2.2 ESPECÍFICOS:
Determinar o mínimo de amostra simples para a realização de uma boa amostragem representativa da fertilidade do solo.
Avaliar a variação de P, K, Ca, Mg, CTC a pH 7,0 (T), CTC efetiva (t), porcentagem de saturação de base e porcentagem de saturação de alumínio presentes na amostra composta para diferentes números de amostra simples de solos.
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3 REVISÃO DE LITERATURA 3.1 CAFEICULTURA NO BRASIL.
O café arábica (coffea arabica) é originado da Etiópia e o café conilon (coffea canefora) do Congo. Atualmente, o café arábica é cultivados na América Central e do Sul, na África do Sul e no leste da Ásia. Já o café robusta como é conhecido o coffea canefora, é cultivada na África Ocidental e Central, no sudeste da Ásia e em algumas regiões das Américas, tendo o Brasil como destaque (FERRÃO et al., 2007).
No Brasil a introdução do cafeeiro se deu em 1727, quando o sargento-mor Francisco de Melo Palheta introduziu pequena quantidade de sementes e mudas na região Norte do País, mais precisamente em Belém do Pará, assim dando inicio ao cultivo de café no Brasil. Do Pará, o café foi levado para o Maranhão, em seguida para o Rio de Janeiro, onde se espalhou muito rápido, sendo por muito tempo, a principal cultura. Depois o café alcançou também São Paulo, Minas Gerais e Paraná (MENDES et al., 2008).
Coffea canephora se diferencia da espécie Coffea arábica por ser um arbusto multicaule; com folhas maiores, bem onduladas, com coloração verde mais clara;
apresentar flores auto-incompatíveis de forma que a multiplicação ocorre por intermédio da polinização cruzada; possui frutos pouco mais esféricos, menores, com coloração vermelha, amarela e alaranjada, quando maduros e exocarpo mais fino; por ter sementes de tamanho variável, com película prateada bem aderente, endosperma de cor verde e maior teor de cafeína (CARVALHO, 1946 apud FERRÃO 2007).
É perceptível o destaque no sistema agroindustrial do café em termos de uso da mão de obra e fixação do homem no campo, por gerar empregos nos setores à montante e à jusante da produção primária, bem como em termos de obtenção de divisas externas e arrecadação de impostos (FASSIO E SILVA, 2007).
Segundo CONAB (2017), a área total plantada no país com a cultura totaliza 2,21 milhões hectares, semelhante à cultivada em 2016. Sendo que 345,19 mil hectares (15,6%) estão em formação e 1,86 milhão de hectares (84,4%) em produção, sendo estimada em 44.774,3 mil sacas de café beneficiadas a produção da safra de 2017.
Desta produção, é avaliado que 34.069,3 mil sacas são de café arábica, sendo uma
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média menor que a do não anterior, isto devido ser um ano de bienalidade negativa na maioria dos estados produtores. Já para o conilon a produção total é estimada em 10.705 mil sacas.
A produção do conilon representa apenas 20% da produção total da cultura cafeeira, com a produção estimada em 10,71 milhões de sacas, representando um crescimento de 34% sobre a safra 2016. Esse resultado se deve, sobretudo, à recuperação da produtividade no Espírito Santo, destaque na produção de conilon, bem como o plantio de café clonal e a maiores investimento nas lavouras (CONAB, 2017).
O Espírito Santo, apesar de maior produtor de conilon, nos últimos três anos houve uma diminuição da área em produção devido ao esgotamento das barragens, rios, córregos e racionamento no uso da irrigação, derivando para as plantas um estresse severo, com isto foram decepadas ou arrancadas áreas em quantidade anormal, resultado este devido o baixo índice pluviométrico (CONAB, 2017).
Ainda segundo CONAB, (2017) devido as condições climáticas desfavoráveis que atravessou as lavouras em 2016, falta de mudas para plantio, bienalidade negativa (para arábica), o Espírito Santo teve uma queda de 1,5% na produção, ainda sim tendo a estimativa de produção em 8,84 milhões de sacas.
O café conilon é sem dúvida o principal produto agrícola do estado do Espirito Santo, estando presente em 65 dos 78 municípios do Estado, tendo uma área de aproximadamente 290 mil hectares e uma produção de 6,88 milhões de saca/ ano, garantindo assim o titulo de maior produtor nacional de café conilon. Proporcionando também a geração de renda e de emprego no meio rural (TAQUES e DADALTO, 2007).
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3.2 IMPORTÂNCIA DA ADUBAÇÃO
Embora os solos presentes no Espírito Santo apresentem por natureza uma baixa fertilidade, o estado possui um alto potencial de produção agrícola, devido o uso de corretivos químicos e orgânicos. A fertilidade do solo é uma das variáveis mais importantes na cadeia produtiva, de modo que possa limitar ou potencializar a produtividade. Entretanto, é de extrema importância que seja feito adubação e calagem desse solo, para que torne possível o convívio com a baixa fertilidade,
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proporcionando atingir uma alta produtividade suprindo os pontos limitantes (PREZOTTI e FULLIN, 2007).
Segundo Troeh e Thompson (2007), os fatores que afetam o uso de fertilizantes são a cultura, o solo, o clima, econômico e administrativo. Com relação à cultura os fertilizantes podem ter pouca eficiência a menos que a cultura responda. O fator solo refere-se à capacidade do solo em fornecer nutrientes para as plantas. Já o clima está relacionado a quantidade de precipitação. O preço do fertilizante e os preços do produto da safra determinam o fator econômico. Enfim, as preferências pessoais do administrador definem o fator administrativo.
3.3 AMOSTRAGEM DO SOLO
A amostragem do solo tem por objetivo avaliar o nível da fertilidade do solo; evitar o emprego antieconômico de adubos e corretivos; sugerir uma adubação mais balanceada, de acordo com as características do solo e da cultura e orientar o agricultor para o melhor aproveitamento e produtividade dos solos de sua propriedade (COMISSÃO DE FERTILIDADE DO SOLO DO ESTADO DE MINAS GERAIS, 1989).
A primeira e principal etapa em um programa de análise da fertilidade do solo é a amostragem, pois com base nela é feita a análise química na qual é feita a interpretação e são definidas as doses de adubos e corretivos a serem utilizados (CANTARUTTI, ALVAREZ e RIBEIRO, 1999).
Prezotti e Fullin (2007) descrevem que a área a ser amostrada deve ser subdividida em talhões homogêneos, levando em consideração sua posição geográfica, textura, e coloração do solo. A amostragem deve ser feita em zigue-zague e com cobertura de todo o talhão, removendo do local de coleta do solo somente folhas, galhos, sem alterar a superfície do solo. Se tiver sendo cultivada, é importante considerar a cultura, a produtividade e o estado vegetativo da planta, dentre outros fatores. A coleta do solo deve ser efetuada pelo uso de enxadão, trato ou sonda. Em cada talhão devem ser coletadas pelo menos 20 amostras simples para a formação da amostra composta. Após a retirada, será destorroada, devidamente misturada e secada à sombra, quando necessário. Desta, é retirado aproximadamente 300g de solo, o qual será acondicionado em sacola plástica, e enviado para análise química.
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Cantarutti, Alvarez e Ribeiro (1999) destacam que, no caso da amostragem do solo em talhões com culturas perenes (café, frutífera), a coleta das amostras simples deve ser feita na projeção da copa, ou seja, na área adubada. E no caso de interesse em amostrar toda a área, deve-se separar a amostra na projeção de copa das amostras nas entrelinhas.
Cantarutti, Alvarez e Ribeiro (1999), também descrevem que os limites de uma gleba ou talhões de terra para amostragem não devem ser definidos pela área (hectares), mas, sim, pelas características e padrões já citados acima que determinam sua homogeneidade. Porém, sugere-se que para maior eficiência na amostragem, não se deve utilizar talhões superiores a 10 ha, pois, por mais homogêneas que sejam essas glebas pelo fato do seu tamanho pode perder um pouco de precisão, sendo assim necessária a divisão de sub-glebas com áreas de até 10 ha.
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4 METODOLOGIA
O experimento foi conduzido no Instituto Federal do Espírito Santo, Campus Itapina, localizado no município de Colatina-ES, a 315.081,63 m E e 7.842.909,96 m S. O clima da região é tropical, com chuva no verão, na qual é classificado como Aw de acordo com a classificação climática de Köppen-Geiger.
Com o auxílio da sonda foram coletadas amostras compostas, formadas com quatro malhas amostrais (10, 15, 20 e 25 amostras simples) na área de projeção da copa, e três repetições, escolhidas aleatoriamente a fim de representar toda a lavoura de café conilon Vitória, com espaçamento entre plantas de 3m x 1 m, numa área de 9.056m² (aproximadamente 0,9 ha).
Após a coleta, cada amostra composta foi homogeneizada, acondicionada em sacolas plásticas, identificadas e enviadas para um laboratório comercial da região, sendo avaliado o fósforo e o potássio pelo método mehlich; o cálcio e magnésio por extração em KCI 1mol/L; além de CTC a pH 7,0 (T); CTC efetiva (t); saturação de base e saturação de alumínio.
A análise estatística utilizada para análise dos dados teve como base os métodos não-paramétricos, a saber as técnicas de reamostragem conhecida por Bootstrap, desenvolvidas por Efron (1979; 1993) apud Louzada (2011). Trata-se de um princípio da amostragem com reposição, onde a ideia central dessa metodologia é a de gerar uma “grande quantidade” de amostras Bootstrap, obtidas por amostragem aleatória simples, com reposição, a partir da base de dados originais, proporcionando assim valores mais próximos do real. Desta forma, a partir das amostras Bootstrap, pode-se obter uma gama de estatística de interesse, como também, intervalo de confiança para a verdadeira média do fenômeno. Para a execução deste método, foram utilizados os pacotes bootstrap, lattice, features inseridos no programa R.
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5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Pelo método Bootstrap foram encontrados a média, desvio padrão e coeficiente de variação das malhas amostrais de 10, 15, 20 e 25 amostras de solo para os parâmetros analisados, que foram P; K; Ca; Mg; CTC efetiva; CTC em pH 7,0;
saturação de alumínio e saturação de base. A quantidade maior ou menor de pontos retirados para uma análise, onde cada ponto é considerado uma amostra simples, demostrou uma diferença nos resultados obtidos. Com base nos dados encontrados foi gerada uma curva de coeficiente de variação, que por meio de derivações foi possível encontrar onde essa curva muda de direção, isto é, os pontos crítico máximo e mínimo. Como o objetivo deste trabalhar foi determinar o menor número de amostra simples para o menor coeficiente de variação, observou-se somente o ponto critico inferior, que indicou a quantidade mínima de amostras de solo necessária para uma amostragem representativa.
A tabela 1 apresenta um resumo estatístico com os valores de máximo, mínimo, 1° e 3° quartil, média e mediana dos resultados reais de todas as análises, para cada plano amostral.
Nela é possível verificar que o nutriente fósforo apresentou 14 mg/dm³ de diferença entre o valor máximo e mínimo; o potássio 34 mg/dm³; já para o cálcio e magnésio obtiveram 1,1 e 0,3 mg/dm³, respectivamente. Para a % de saturação de alumínio foi encontrado uma diferença de 10 % e para % de saturação de base tiveram uma oscilação entre os valores máximo e mínimo de 15,3%. A CTC efetiva e CTC em pH 7,0 apresentou um afastamento entre o valor máximo e mínimo de 1,1 e 1,7, respectivamente.
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Tabela 1: Resumo estatístico com valores de máximo, mínimo, 1° quartil, 3° quartil, média e mediana dos valores reais.
Fonte: Próprio autor.
A tabela 2 apresenta as médias geradas a partir do método Bootstrap com 25 reamostragem, para todos os parâmetros avaliados. É possível observar que as médias do fósforo, potássio, cálcio, magnésio, CTC efetiva, CTC em pH 7,0 e % de saturação de base tiveram pouca diferença entre si, podendo-se inferir que a amostragem com 10, 15, 20 e 25 pontos de coletas não tiveram tanta interferência no resultado. A % de saturação de alumínio por sua vez teve as médias próximas, com exceção da malha de 10 amostras simples que apresentou uma variação de 4,52% quando comparada com as médias encontradas nas demais malhas amostrais.
Tabela 2: Médias de dados Bootstrap com 25 reamostragem.
Média 10 Média 15 Média 20 Média 25
Fósforo (mg/dm³) 18.32 12.72 15.05 13.97
Potássio (mg/dm³) 53.99 55.17 62.87 52.53
Cálcio ( cmol c/dm³)) 2.65 2.5 2.79 2.72
Magnésio (cmol c/dm³) 0.44 0.53 0.5 0.4
CTC efetiva (cmol c/dm³) 3.49 3.3 3.55 3.35
CTC pH 7,0 (cmol c/dm³) 6.4 6.23 6.9 6.64
Sat. Alumínio (%) 5.44 0.96 0.92 0.96
Sat. Base (%) 51.66 52.48 51.26 50.16
Fonte: Próprio autor.
P
(mg/dm³)
K
(mg/dm³)
Cálcio
(cmol c/ dm³)
Magnésio
(cmol c/ dm³)
CTC Efetiva
(cmol c/ dm³)
CTC pH 7,0
(cmol c/ dm³)
Sat. Al
(%)
Sat.
Base
(%)
Valor Min. 10 41 2.200 0.3 3.000 6.000 0 43.2
1° Quartil 12.75 51.5 2.500 0.4 3.300 6.200 0 50.17
Mediana 14.5 53.5 2.550 0.5 3.300 6.350 0 51.5
Média 14.92 56.42 2.675 0.4667 3.433 6.567 2.083 51.37 3° Quartil 16.25 59.25 2.850 0.5 3.700 6.850 3.000 53.33 Valor Max. 24 75 3.300 0.6 4.100 7.600 10.000 58.5
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De acordo com a tabela 2, verifica-se que os teores de fósforo encontrados em todas as malhas amostrais estão entre 12.72 e 18,32 mg/dm³. A área amostrada apresenta textura média, sendo assim, observando o quadro1 verifica-se que os teores de fósforo são classificados como médios. Portanto, independente da malha amostral todos receberiam a mesma recomendação de adubação com 𝑷𝟐 𝑶𝟓 , de acordo com o manual de recomendação de calagem e adubação para o estado do Espirito Santo, 5° aproximação (quadro 1).
Quadro 1: Recomendação de adubação com fósforo.
Teor de P no solo
P-rem Muito baixo Baixo Médio Alto
< 20 < 3 3 a 6 7 a 10 > 10
20 a 40 < 5 5 a 10 11 a 20 > 20
> 40 < 10 10 a 20 21 a 30 > 30
Produtividade (sc/ha) Doses de 𝑷𝟐 𝑶𝟓 (kg/ha/ano)
20 a 30 45 35 0 0
31 a 50 60 45 0 0
51 a 70 75 60 20 0
71 a 100 90 75 35 0
101 a 130 105 90 50 20
131 a 170 120 105 65 40
> 170 140 120 80 60
Fonte: Manual de recomendação de calagem e adubação para o estado do Espirito Santo, 5°
aproximação (2007).
Lani; Prezotti; Bragança (2007) apresentam no quadro 2, informações que permite a determinação da quantidade de 𝐾2𝑂 necessária por hectare/ano. Foi observado que as malhas amostrais com 10, 15 e 25 amostras de solo simples terão a mesma recomendação para K2O;.Somente o plano amostral com 20 (62,87 mg/dm³) difere dos demais, devido o teor de potássio presente no solo está próximo a transição da classe baixa para média.
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Quadro 2: Recomendação de adubação com nitrogênio e potássio.
Produtividade Dose de N Teor de K no solo
(sc/ha) (Kg/ha/ano) < 60 60 – 120 120 – 200 > 200
Dose de k₂O (Kg/ha/ano)
20 a 30 260 230 160 90 0
31 a 50 320 290 220 150 0
51 a 70 380 350 280 210 80
71 a 100 440 410 340 270 140
101 a 130 500 470 400 330 200
131 170 560 530 460 390 260
> 170 620 600 520 450 320
Fonte: Fonte: Manual de recomendação de calagem e adubação para o estado do Espirito Santo, 5°
aproximação (2007).
Conforme apresentado no quadro de classes de interpretação para cátions, enxofre e matéria orgânica (quadro 3) por Prezotti e Fullin (2007), é possível que seja feita a interpretação para o teor de cálcio; magnésio; CTC efetiva; CTC em pH 7,0;
saturação de alumínio e saturação de bases. Para o nutriente cálcio todas as malhas amostrais estão classificadas em médio, com teores entre 2,5 a 2,79 cmolc/dm³ (tabela 2). Para o nutriente magnésio, observa-se que os planos amostrais com 15 e 20 amostras simples foram classificados como médio (0,53 e 0,5 cmolc/dm³), respectivamente. Já os planos amostrais 10 e 25 são classificados como baixos (0,44 e 0,4 cmolc/dm³). Entretanto, não significa uma discrepância no resultado, já que 0,5 cmolc/dm³) apresenta-se no limite da faixa de transição entre teores baixo e médio (Quadro 3).
No parâmetro CTC efetiva e CTC em pH 7,0 todas as amostras foram classificadas como média de acordo com a tabela 2 e o quadro 3. Para a CTC efetiva os teores variaram entre 3,3 a 3,55 cmolc/dm³); e para a CTC a pH 7 observaram-se teores entre 6,23 a 6,9 cmolc/dm³) . Para a % de saturação de alumínio, todas as malhas amostrais foram classificadas, de acordo com o quadro 3, como baixa, estando entre 0,92% e 5,44% (tabela 2). Verificando a % de saturação de bases, observa-se na tabela 2 que todas as malhas amostrais apresentaram valores entre 50,16% a 52,48%, sendo considerada média de acordo com o quadro 3.
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Quadro 3: Classes de interpretação para cátions, enxofre e matéria orgânica.
Determinação Método Unidade Classificação
Baixo Médio Alto
Cálcio KCl 1M cmol c/dm³ < 1,5 1,5 a 4,0 > 4,0
Magnésio KCl 1M cmol c/dm³ < 0,5 0,5 a 1,0 > 1,0
Alumínio KCl 1M cmol c/dm³ < 0,3 0,3 a 1,0 > 1,0
Enxofre CaH₂PO₄ 0,01M mg/dm³ < 5,0 5,0 a 10 > 10
Acidez potencial Correlação pH SMP cmol c/dm³ < 2,5 2,5 a 5,0 > 5,0
Soma de base K+ Ca+ Mg+ Na cmol c/dm³ < 2,0 2,0 a 5,0 > 5,0
CTC efetiva SB+ Al cmol c/dm³ < 2,5 2,5 a 6,0 > 6,0
CTC pH 7 SB+ H+ Al cmol c/dm³ < 4,5 4,5 a 10 > 10
Sat. Base SB/ CTC x 100 % < 50 50 a 70 > 70
Sat. Alumínio Al/t x 100 % < 20 20 a 40 > 40
Matéria Orgânica Colorimétro dag/dm³ < 1,5 1,5 a 3,0 > 3,0
Fonte: Fonte: Manual de recomendação de calagem e adubação para o estado do Espirito Santo, 5°
aproximação (2007).
A aplicação de calcário no solo eleva significativamente o teor de cálcio e magnésio, além de elevar a porcentagem de saturação de bases e o pH do solo.
De acordo com a fórmula descrita por Prezotti (2007), utiliza-se como base para o cálculo de necessidade de calagem: a CTC em pH 7,0; % de saturação de bases adequada para a cultura e a % de saturação de bases do solo.
𝑁𝐶 =𝑇(𝑉2− 𝑉1)𝑥 𝑝 𝑃𝑅𝑁𝑇 Onde:
NC= Necessidade de calagem (t/ha)
T= CTC a pH 7,0 (𝑐𝑚𝑜𝑙𝑐/𝑑𝑚³) 𝑉2= Saturação de bases adequada à cultura (%)
𝑉1= Saturação de bases atual do solo (%)
p= Fator de profundidade da aplicação do calcário Onde “p” pode ser:
p= 0,5 para aplicação superficial
p= 1 para aplicação a 20 cm de profundidade p= 2 para aplicação a 30 cm de profundidade
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Utilizando essa fórmula para calcular a necessidade de calagem, considerando o 𝑉2 como 60% assim como descrito por Lani; Prezotti; Bragança (2007), e o PRNT 90%
para todos os planos amostrais, é possível encontrar pouca variação na necessidade de calagem, sendo estas de 0,29; 0,26; 0,33 e 0,36 (t/ha), respectivamente.
Para demonstrar a quantidade necessária de pontos de coleta de solo para homogeneizar e levar para análise, foram desenvolvidos gráficos das curvaturas à partir dos dados encontrado no método de bootstrap gerando o coeficiente de variação em função do tamanho de amostra, evidenciando o valor crítico inferior, isto é, a quantidade de pontos amostrados para proporcionar o menor coeficiente de variação.
O gráfico 1 apresenta a curva do coeficiente de variação em função do tamanho da amostra para o fósforo, mostrando que dentre os resultados encontrados a malha com 10 amostras simples teve um maior coeficiente de variação, e com 20 o menor, enquanto as malhas com 15 e 25 amostras simples tiveram basicamente os mesmo valores. No entanto, segunda a curvatura desenvolvida, o ponto crítico inferior foi em 19,71 amostras, representado assim a quantidade que possivelmente iria proporcionar uma amostragem representativa. Resultado este que se aproxima das 20 amostras recomenda por Prezotti e Fullin (2007).
Gráfico 1: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para o fósforo.
Fonte: Próprio autor.
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Na curva do coeficiente de variação em função do tamanho da amostra para o potássio, gráfico 2, observa-se que os planos amostrais com 15 e 25 amostras simples tiveram os valores basicamente iguais, obtendo o ponto crítico inferior em 17,08 amostras de solos.
Gráfico 2: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para o potássio.
Fonte: Próprio autor.
De acordo com o gráfico 3, a malha amostral com 10 amostras simples apresentou a maior variação para o cálcio, tendo como 16,53 amostras de solos o ponto critico inferior.
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Gráfico 3: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para o cálcio.
Fonte: Próprio autor.
O Instituto Agronômico do Paraná (1996) afirma que o tamanho ideal de amostras simples do solo para uma amostragem representativa está entre 10 e 20. Para o potássio e o cálcio foram indicadas 17,08 e 16,53 amostras de solos, respectivamente (gráficos 2 e 3).
Cantarutti, Alvarez e Ribeiro (1999) afirmavam que para a amostragem ser representativa deveria ser coletadas de 20 a 30 amostras por glebas. Na curva do coeficiente de variação em função do tamanho da amostra para o magnésio é possível observar que o coeficiente de variação para o foi decrescendo com o aumento do número de amostras (gráfico 4), seguindo o modelo esperado.
Podendo-se inferir que a quantidade ideal de amostra simples do solo para o magnésio é 22,76.
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Gráfico 4: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para o magnésio.
Fonte: Próprio autor.
Analisando o gráfico do coeficiente de variação em função do tamanho da amostra para a CTC efetiva (gráfico 5) foi possível observar que apesar do plano amostral com 15 amostras simples ter obtido o menor coeficiente de variação, com a suavização da curva encontrou-se 16,1 amostras simples como o ponto critico inferior.
Gráfico 5: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para CTC efetiva.
Fonte: Próprio autor.
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Observa-se na CTC em pH 7,0 que os planos amostrais com 10, 20 e 25 amostras simples de solos apresentaram coeficiente de variação muito próximo (gráfico 6).
Pode-se inferir que a quantidade que melhor apresenta acurácia está próximo de 15 amostras, resultado que está entre o intervalo de 10 a 20 amostras simples, conforme indica o Instituto Agronômico do Paraná (1996).
Gráfico 6: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para CTC em pH 7,0.
Fonte: Próprio autor.
Para a porcentagem de saturação de alumínio, o coeficiente de variação em função do tamanho de amostra apresentou a malha amostral com 10 amostras simples com o menor coeficiente de variação, e a malha com 20, o maior. porém as malhas amostrais de 15 e 25 apresentaram valores bem próximos (gráfico 7).. Logo o gráfico não seguiu o modelo descrito por Cantarutti et. al. (2007), que afirma que quanto maior o tamanho da amostra menor o coeficiente de variação
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Gráfico 7: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra para saturação de alumínio.
Fonte: Próprio autor.
A curva para a porcentagem de saturação de bases (gráfico 8) mostra que a malha amostral com 10 amostras simples de solo apresentou o maior coeficiente de variação. Apesar do plano amostral com 20 amostras ter puxado a curva para cima, o gráfico apresentou um modelo de acordo com o esperado, sendo encontradas 16,44 amostras simples como o ponto critico inferior.
Gráfico 8: Curva do coeficiente de variação (%) em função do tamanho da amostra
para saturação de base.
Fonte: Próprio autor.
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6 CONCLUSÃO
O número de 20 a 25 amostras simples por talhão homogêneo foi verificado como adequado para avaliação representativa da fertilidade do solo, na cultura cafeeira.
Para fim de estudo dos parâmetros avaliados de forma isolada, cada elemento teve sua característica própria.
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