III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
1
Mapeamento dos níveis de compactação do solo de uma parcela em área de
recarga do Sistema Aquífero Guarani (SAG)
Claudiane Otilia Paes
1, Diego Augusto de Campos Moraes
2, Joyce Reissler
3,
Rodrigo Lilla Manzione
41 Geógrafa, Mestranda em Agronomia – Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas de
Botucatu – FCA/UNESP - Departamento de Engenharia Rural. Fazenda Lageado Portaria I: Rua José Barbosa de Barros, nº 1780, Botucatu/SP. claudianepaes@hotmail.com
2 Tecnológo em Informática, Doutorando em Agronomia – Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências
Agronômicas de Botucatu – FCA/UNESP - Departamento de Ciências do Solo. Fazenda Lageado Portaria I: Rua José Barbosa de Barros, nº 1780, Botucatu/SP. diegomoraes45@gmail.com
3 Bióloga , Mestranda em Agronomia – Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas de
Botucatu – FCA/UNESP - Departamento de Engenharia Rural. Fazenda Lageado Portaria I: Rua José Barbosa de Barros, nº 1780, Botucatu/SP. joyce_reissler@hotmail.com
4
Engenheiro Agronômo, Professor Doutor, Universidade Estadual Paulista – UNESP/ Câmpus Ourinhos. Av. Vitalina Marcusso, 1500 - 19910-206 Ourinhos – SP, manzione@ourinhos.unesp.br
Resumo - Em áreas de recarga de aquíferos a infiltração da água no solo em profundidade é fundamental para que a demanda não supere a oferta. Os diferentes métodos de manejar o solo em função de sua ocupação vão exercer pressão sobre esse recurso e gerar respostas distintas na sua capacidade de recarga. A compactação do solo é um atributo de grande influencia na dinâmica hídrica, pois afeta diretamente os processos de recarga ao criar camadas de impedimento para a infiltração da água pluvial. Assim o objetivo deste trabalho foi verificar como o uso do solo pela agricultura, causam alterações nas propriedades físico-hídricas de uma parcela de solo, na bacia hidrográfica do Ribeirão da Onça, Brotas/SP, localizada em área de recarga do Sistema Aquífero Guarani (SAG). Usando técnicas de interpolação geoestatísticas, realizou-se uma análise geográfica, gerando mapas que representam os locais com maiores e menores níveis de compactação. As amostragens demonstraram uma grande variabilidade dos atributos mensurados: compactação máximae média. Em geral a área apresenta níveis críticos de compactação, principalmente em culturas como citros e cana-de-açúcar que apresentaram os maiores valores de compactação.
Palavras Chaves: Bacia hidrográfica, solos agrícolas, interpolação.
Mapping of soil compaction levels in a portion of the Guarani Aquifer System
(SAG) recharge area
Abstract: In areas of aquifers recharge, water infiltration into the soil depth is critical so that demand does not exceed supply of water. The different methods of managing soil in function of their occupation will put pressure on this resource and generate different responses in the soil ability to recharge. Soil compaction is an attribute of great influence on water dynamics, because it directly affects the recharge processes, by creating impediment layers that block rainwater infiltration. The objective of this study was to investigate how soil used by agriculture causes changes in physical and hydraulic properties of a parcel of soil, in the watershed of Ribeirão da Onça, Brotas / SP, located in the recharge area of the Guarani Aquifer System (SAG). Using geostatistical interpolation techniques, we carried out a geographical analysis, generating maps that represent the locations with higher and lower levels of compression. The samples showed a large variability for the measured attributes: maximum compression average. In general the area has critical levels of compaction, especially in crops such as citrus and cane sugar that showed the highest compaction. Key words: watershed, agricultural soils ,Interpolation
1. Introdução
O uso e manejo do solo tem relação direta com o equilíbrio dinâmico dos aquíferos, pois a estrutura dos solos e o ciclo hidrológico estão intimamente ligados, sendo assim, todo desequilíbrio sofrido em superfície, terá resposta refletida nos recursos hídricos subterrâneos. Dentre os atributos estruturais do solo, a
III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
2
compactação medida através da resistência do solo a penetração, tem relação direta no sistema de recarga de um aquífero, por determinar a dinâmica de recarga.Segundo Cunha et al. (2002), a compactação pode ser definida como sendo a ação mecânica por meio da qual se impõe, ao solo, uma redução em seu índice de vazios, que é a relação entre o volume de vazios e o volume de sólidos. Para Lima et al. (2006) o processo de compressão do solo refere-se a compactação (expulsão do ar) e a consolidação (expulsão da água), e o entendimento deste processo torna-se essencial para avaliar a estrutura física de um solo. A compactação dos solos em virtude do uso agrícola diminui a capacidade de infiltração das águas da chuva, criando camadas impermeabilizadas em subsuperfície e, assim, alterando diretamente a recarga a partir da zona vadosa do solo. É de conhecimento dos técnicos e produtores rurais os efeitos negativos que, a compactação do solo causa no desenvolvimento e produtividade dos cultivos, já que existem vários relatos de perdas no potencial produtivo das culturas. Desta forma, mapear essa variável, a fim de estabelecer os níveis críticos de compactação em uma determinada área, gera importantes subsídios no processo de gestão das áreas de afloramento. Neste sentido a geoestatística se coloca como uma importante ferramenta para mapeamento desses níveis, pelo o fato dos atributos dos solos, apresentarem grande variabilidade espacial, os interpoladores geoestatísticos são capazes de capturar sua correlação.
Portanto o objetivo deste trabalho foi avaliar os níveis de compactação do solo, em uma parcela, na Bacia do Ribeirão da Onça/Brotas-SP, que se situa sobre uma região de afloramento do Aquífero Guarani.
2. Materiais e Métodos 2.1 Área de Estudo
A parcela de solo escolhida, para análise busca representar, os padrões de compactação do solo em uma bacia piloto em área de recarga do Sistema Aquífero Guarani. A Bacia do Ribeirão da Onça está localizada no Município de Brotas (SP), nas latitudes 22º10’ e 22º15’ e nas longitudes 47º55’ e 48º00’, correspondendo a uma área de aproximadamente 5.300 ha (Figura 1). A bacia do Ribeirão da Onça é uma das formadoras do Rio Jacaré Guaçu, sendo este afluente do Rio Tietê. Quanto às características físicas, segundo Barreto (2006), geologicamente a Bacia se desenvolve em grande parte sobre o arenito da Formação Botucatu, sendo que próximo ao seu exutório encontra-se o complexo Botucatu-Diabásio, ambos do Grupo São Bento. Os solos da Bacia como provêm do Arenito Botucatu, apresentam uma composição homogênea, com presença de argilas somente na região do exutório.
A parcela delimitada para este estudo, está sob cultivo de cana-de-açúcar, citros e eucalipto, estas são as culturas mais presentes, em todas área de recarga, portanto a parcela definida torna-se representativa para área.
Figura 1: Localização da área de estudo na Bacia do Ribeirão da Onça, Brotas – SP.
A importância de estudos sobre essa bacia está no fato dela situar-se quase inteiramente em regiões de afloramento da Formação Botucatu, podendo assim fornecer importantes informações representativas do comportamento do SAG, em áreas de recarga e descarga.
III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
3
2.2 Levantamento de dadosAs medidas de compactação do solo foram coletadas com uso um aparelho eletrônico que mede a resistência do solo à penetração, da marca FALKER, modelo Penetrolog PLG1020. Segundo SILVA et al. (2004), a preferência em utilizar penetrógrafos para medir o estado de compactação está na praticidade e rapidez na obtenção dos resultados. Os dados foram coletados sobre os diferentes cultivos, em forma de transcecto, com uma malha irregular de distanciamento. Durante as medições, foi feito um croqui dos lugares e pontos medidos, partindo da referência dos poços de monitoramento contidos nas parcelas, e com ajuda de um GPS esses dados foram georreferenciados.
Para os dados de compactação foi estabelecido que acima de 2000 kPa, há compactação critica, que de acordo com KLEIN et al.( 1998), interfere no desenvolvimento das raízes das plantas e na infiltração hídrica nos solos. Posteriormente os dados foram organizados em planilhas no Excel, para análise estatística.
2.3 Análise Estatística
Inicialmente foi realizada a analise exploratória, para caracterização do conjunto de dados, para isso foram calculadas medidas de posição (média, mínimo e máximo), e medidas de dispersão (variância, desvio padrão e coeficiente de variação). O coeficiente de variação Gomes (1985), que classificou os coeficientes de variação (CV) como baixos, quando inferiores a 10%; médios, quando de 10% a 20%; altos, quando de 20% a 30%, e muito altos, quando superiores a 30%. Após a análise estatística os dados foram importados para o software GS+, para análise espacial e confecção dos mapas.
2.4 Análise Geoestatística
A análise geoestatística foi realizada com intuito de verificar a existência e estimar o grau de dependência espacial entre as observações, com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, a qual é estimada pela Equação (1), segundo Vieira et al. (1983).
Nh i i iZ
x
h
x
Z
h
N
h
1 22
1
(1) Onde: N(h) é o número de pares experimentais de observações e Z(xi) e Z(xi + h) são os pares de pontos separados por uma distância h. Com o ajuste do variograma, por meio de um modelo matemático teórico, é possível estimar os valores calculados de *(h) para os coeficientes de efeito pepita (C0), patamar(C0 + C1), alcance (a) e o Índice de Dependência Espacial (IDE) proposto por Zimback (2001), onde valores
menores ou iguais a 25 % é considerada fraca; de 26% a 75%, moderada, e maiores ou iguais a 75 %, dependência forte. Para modelagem dos mapas, primeiramente foram ajustados os variogramas. Com os variogramas ajustados foi realizado o processo de interpolação por krigagem .
2.4.1 Krigagem
A Krigagem usa informações a partir do variograma para encontrar os pesos ótimos a serem associados às amostras com valores conhecidos que irão estimar pontos desconhecidos. Nessa situação o método fornece, além dos valores estimados, o erro associado a tal estimação, o que o distingue dos demais algoritmos de interpolação (LANDIM; STURARO, 2002). O interpolador geoestatístico, conhecido como krigagem, é apresentado na Equação 2 e 3, segundo Mello et al. (2003):1
Equação para obtenção de pesos da
b
A
1 (2) Onde: [A]-1 é a matriz inversa de variância entre as localidades da vizinhança de um ponto, determinada pelo modelo de variograma com base nas distâncias euclidianas entre as localidades; [b] é matriz de variância entre as localidades vizinhas (com a variável estimada) e o ponto para o qual a variável será interpolada, também determinado pelo modelo de variograma, com base nas distâncias entre as localidades vizinhas e o ponto a ser interpolado; [
] é a matriz de pesos da krigagem. 2 Equação da
n i i i pX
X
1
(3)III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
4
Onde: Xp é a variável interpolada; λi é o peso da i-ésima localidade vizinha; Xi: valor da variável para ai-ésima localidade; n é o número de localidades vizinhas empregadas para interpolação do ponto. 3. Resultados e Discussões
3.1 Análise Exploratória dos dados
Os valores obtidos na análise exploratória dos dados encontram-se na Tabela 1. Tabela 1. Análise exploratória dos dados
Média (kPa) Mínimo (kPa) Máximo (kPa) Desvio Padrão (kPa) Variância (kPa) CV* (%) CM** 1535.27 470 3282 639,24 408.625,34 40,21 CMax*** 2777.99 587 6875 1361,82 1.854.519,37 46,85
*Coeficiente de variação, **Compactação média, *** Compactação Máxima.
Observa-se que a compactação média dos solos da bacia, está abaixo do nível critico de 2000 kPa adotado para este trabalho (Klein et al., 1998). Entretanto o valor referente a compactação máxima, mostra-se acima do esperado.
Ao verificar os valores de máximo e mínimo percebemos como a média é generalizante para o conjunto. Isso deve ao fato do solo apresentar grande variabilidade. Ao analisar a dispersão dos dados, observa-se que há um alto desvio padrão, que se acrescentado a média eleva os valores, acima do valor critico adotado, a variância dos dados é bem alta, que pode significar falta de correlação entre os dados, ou falta de dados na amostra, o CV, foi considerado muito alto, ressaltando a alta variabilidade da amostra. Como trata-se de um estudo acerca de atributos do solo, deve-se levar em consideração a grande variabilidade que se encontra, naturalmente neste tipo de análise.
3.2 Interpolação Geoestatística
Os variogramas ajustados para a compactação média, compactação máxima, modelagem indicativa para compactação média e modelagem indicativa para compactação máxima encontram-se nas Figuras 2 e 3, respectivamente, e os valores dos parâmetros de ajuste dos variogramas podem sem observados na tabela 2.
Tabela 2. Parâmetros de ajuste dos Variogramas
Variável Modelo A (m) Co+C Co IDE (%)
CM Exponencial 1.215 455.900 66.000 85
Cmáx Esférico 1.594 1.942.000,00 388.000,00 80 A0: Valor do alcance obtido; C0: Efeito Pepita; C0+C: Patamar; IDE: Índice de Dependência Espacial.
Figura 2. Variograma ajustado para Figura 3. Variograma para dados de compactação média. compactação máxima.
Para os dados de compactação média, o modelo de variograma que melhor representou a distribuição espacial dos dados foi o modelo exponencial, os valores de efeito pepita, que representa o espaço da
III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
5
amostra que o variograma não consegue explicar a variância, foi de 66.000, o valor de patamar indicou que a influência aleatória dos dados inicia-se em 455.900, são valores altos, entretanto não representam necessariamente falta de dependência espacial, uma vez que essa foi de 85%, considerada como, dependência forte entre os dados. devemos levar em consideração que os valores de compactação são altos.O alcance neste caso mostrou que a distância até onde existe dependência espacial é de 1.125 m. Para os dados referentes a compactação máxima, o modelo que melhor representou a distribuição dos dados foi o esférico, os valores para efeito pepita(388.000) e patamar(1.942.000) são altos, porque os dados referentes a compactação máxima são mais altos, ainda que, no caso da compactação média, o valor de alcance demonstrou-se mais alto neste caso, assim a distância onde há dependência espacial é maior para compactação máxima, sendo de 1.594 m, o valor de IDE(80%) também demonstra forte dependência espacial.
3.3 Mapeamento das variáveis
Os mapas obtidos pelo processo de interpolação por krigagem para a compactação média e máxima encontram-se nas Figuras 4 e 5.
Figura 4 – Mapa de compactação Média. Figura 5 – Mapa de compactação Máxima. Ao observar a figura 4, verificamos que, altos índices de compactação ocorrem na porção nordeste, da área mapeada, onde a compactação está acima 2200 kPa, sendo áreas de compactação preocupante, nesta região há cultivo de cana-de-açúcar e citros, que são culturas que, devido a implementação de pesados maquinários agrícolas, exercem grande pressão sobre os solos.
Nas regiões centro-oeste e oeste da área mapeada, verificamos níveis menos elevados de compactação, nestas regiões há presença de pastagens, e eucalipto plantio, o fato do eucalipto ser recém plantado, apesar de ter sofrido recentemente com tráfego intenso de máquinas, teve a camada superficial do solo revolvida para plantio, isso torna a compactação mais leve, na camada superficial (DEDECEK E GAVA, 2005).
Na região sul e sudoeste, verificamos também altos índices de compactação, nessa região, há presença de eucalipto em fase adulta de desenvolvimento, sendo proveniente de uma rebrota. O eucalipto rebrota já passou desse processo inicial, e o fato de ser área de rebrota significa que a área já não passa por operações de preparo do solo há mais de 10 anos, o que pode acabar criando uma influência negativa deste tipo de cultivo nos processos de recarga.
Na Figura 5 o mapa de máxima compactação apresenta comportamento parecido com o de compactação média (Figura 5), ou seja, as áreas com maiores níveis de compactação se repetem, entretanto para quase toda a área ao se tratar de níveis máximos de compactação, o valor encontrado sugere compactação crítica. Observamos a nordeste da área, onde há cultivo de citros, uma pequena mancha com alto grau de compactação. As figuras 5 e 6 apresentam alguns ruídos em relação ao mapeamento, observado pelas formas quadráticas apresentadas, algumas explicações para isso seria, o desempenho do interpolador geoestatístico, a falta de espacialização dos dados e a alta variabilidade dos valores referentes à compactação. Esse tipo de análise deve ser considerado para que se evite a propagação de erros causados pelo interpolador.
III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias
6
4. ConclusõesOs dados estatísticos mostraram que os valores de compactação média e máxima, divergem consideravelmente, e os altos desvios padrão e coeficiente de variação, evidenciaram a alta variabilidade dos dados.
Os variogramas apresentaram grande dificuldade de ajuste, apesar de apresentar alto índice de dependência espacial, isso deve a distribuição espacial dos dados, que comprometeram também o desempenho do interpolador, causando ruídos nos mapas finais.
Aos considerar o comportamento geral dos mapas, percebemos que a média generaliza os índices de compactação, e ao levar em consideração o índice de 2000 kPa, como nível de compactação crítica, os mapas para compactação máxima indicaram que praticamente toda área apresenta problemas em relação a resistência do solo à penetração.
Referências Bibliográficas
BARRETO, C. E. A. G. Balanço hídrico em zona de afloramento de Sistema Aqüífero Guarani a partir de monitoramento hidrogeológico em bacia representativa. 2006, 249p. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Escola de Engenharia de São Carlos, (Universidade de São Paulo) São Carlos, 2006. CUNHA, J. P. A. R.; VIEIRA, L. B.; MAGALHÃES, A. C. Resistência mecânica do solo a penetração sob diferentes densidades de água. Engenharia na Agricultura, v.10, n.1-4, 7 p. Jan./Dez., 2002.
DEDECEK, R. A; GAVA, J. L. Influência da compactação do solo na produtividade da rebrota de eucalipto. Revista Árvore, v. 29, n. 3, p. 383-390, Viçosa-MG, 2005.
GOMES, F. Curso de estatística experimental. São Paulo: Esalq, 1985. 467 p.
KLEIN, V. A.; LIBARDI, P. L.; SILVA, A. P. Resistência mecânica do solo à penetração sob diferentes condições de densidade e teor de água. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v.18, n. 2, p. 45-54,1998. LANDIM, P. M. B.; STURARO, J. R. Krigagem indicativa aplicada à elaboração de mapas
probabilísticos de riscos. Rio Claro: Unesp, 2002. 19p. Disponível em:
<http://www.rc.unesp.br/igce/aplicada/DIDATICOS/LANDIM/kindicativa.pdf>. Acesso em: 29 ago. 2011. SILVA, V. R.; REICHERT, J. M.; REINERT, D. J. Variabilidade espacial da resistência do solo à penetração em plantio direto. Revista Ciência Rural, v. 34, p. 399-406, 2004.
VIEIRA, S. R. et al. Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, Berkeley, v. 51, n. 3, p. 1-75, 1983.
ZIMBACK, C. R. L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade. 2001. 114p. Tese (Livre-Docência em Levantamento do solo e Fotopedologia)-Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Botucatu, 2001.
