UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical

AVALIAÇÃO DE MAPAS DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL

DE ATRIBUTOS QUIMICOS DE SOLO COLETADOS POR DIFERENTES INSTRUMENTOS

FERNANDO CARBONI FERREIRA DE SOUSA

C U I A B Á - MT

2005

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical

AVALIAÇÃO DE MAPAS DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE ATRIBUTOS QUIMICOS DE SOLO COLETADOS

POR DIFERENTES INSTRUMENTOS

FERNANDO CARBONI FERREIRA DE SOUSA

Engenheiro Agrônomo

Orientador Prof. Dr. JOSÉ FERNANDO SCARAMUZZA

Dissertação apresentada à Faculdade de

Agronomia e Medicina Veterinária da

Universidade Federal de Mato Grosso,

para obtenção do título de Mestre em

Agricultura Tropical.

CUIABÁ – MT

2005

FICHA CATALOGRÁFICA

Dados Internacionais para Catalogação na Publicação (CIP)

Bibliotecária Valéria Oliveira dos Anjos CRB1 1713

S725a Sousa, Fernando Carboni Ferreira de.

Avaliação de mapas da distribuição espacial de atributos químicos de solo coletados por diferentes instrumentos / Fernando Carboni Ferreira de Sousa. – Cuiabá, 2005.

46 f.

Dissertação (Mestre em Agricultura Tropical) – Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical, 2005.

“Orientador: Prof. Dr. José Fernando Scaramuzza”.

1. Agricultura. 2. Análise de Solo. 3. Solo Agrícola. 4. Amostragem de Solo.

5. Instrumentos de Coleta. I. Título.

CDU 631.425

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical

CERTIFICADO DE APROVAÇÃO

Título: AVALIAÇÃO DE MAPAS DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE ATRIBUTOS QUIMICOS DE SOLO COLETADOS POR DIFERENTES INSTRUMENTOS.

Autor: FERNANDO CARBONI FERREIRA DE SOUSA

Orientador: Prof. Dr. JOSÉ FERNANDO SCARAMUZZA

Aprovado em 24/10/2005.

Comissão Examinadora

iv

À Deus, em primeiro lugar.

À minha esposa Tânia Cristina e a minha

filha Kamilah Fernanda, aos meus pais

Antônio Carlos e Márcia Aparecida e à minha

irmã Dilma Cristina, ao meu irmão Gabriel

e à Eliete Mendes, minha sogra.

Ao meu orientador e amigo José

Fernando Scaramuzza, pela compreensão e

paciência.

v

AGRADECIMENTOS

Ao Prof. Dr. José Fernando Scaramuzza, pela orientação, incentivo,

confiança, persistência, apoio, amizade e paciência.

Ao Prof. Eduardo Guimarães Couto, co-orientador, por dispor-se a

contribuir para este trabalho.

Ao Prof. Dr. Ricardo Santos Silva Amorim e à prof.a Walcylene

Lacerda Matos Pereira Scaramuzza pela satisfação de participarem da

banca e valiosa contribuição.

À Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária pela oportunidade

de realizar o curso de Pós-Graduação em Agricultura Tropical. Aos alunos

bolsistas de iniciação científica em Agronomia pela ajuda fornecida.

Ao FINEP pela ajuda financeira a este projeto fomentando a aplicação

da tecnologia nas mais diversas áreas do conhecimento humano e

contribuindo para o desenvolvimento de Mato Grosso.

Aos professores e colegas de mestrado e técnicos da UFMT que

acreditam na construção de uma universidade mais justa, na qual o

conhecimento não é propriedade de alguns, mas contribui para o

crescimento de todos.

vi

ÍNDICE Página RESUMO ------------------------------------------------------------------------------------- vii ABSTRACT ---------------------------------------------------------------------------------- viii 1 INTRODUÇÃO ----------------------------------------------------------------------------

09

2 REVISÃO DE LITERATURA ---------------------------------------------------------- 11 2.1 Amostragem de solo ------------------------------------------------------------------ 11 2.2 Métodos de coleta de amostra de solo ------------------------------------------- 13 2.3 Instrumentos de coleta de amostra de solos para análise de fertilidade ----------------------------------------------------------- 15 2.4 Preparo, acondicionamento e identificação ------------------------------------- 16 2.5 Variabilidade espacial do solo ------------------------------------------------------ 17 2.6 Geoestatística --------------------------------------------------------------------------- 18 3 MATERIAL E MÉTODOS -------------------------------------------------------------- 20 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ------------------------------------------------------ 24 4.1 Cálcio ------------------------------------------------------------------------------------- 24 4.2 Magnésio --------------------------------------------------------------------------------- 28 4.4 pH em CaCl2 ----------------------------------------------------------------------------- 31 4.5 Fósforo ------------------------------------------------------------------------------------ 34 4.5 Potássio ---------------------------------------------------------------------------------- 37 5 CONCLUSÕES ---------------------------------------------------------------------------

41

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS -----------------------------------------------------------

42

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ------------------------------------------------

43

vii

SOUSA, Fernando Carboni F., M.Sc. Universidade Federal de Mato Grosso, Setembro de 2005. AVALIAÇÃO DE MAPAS DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE ATRIBUTOS QUIMICOS DE SOLO COLETADOS POR DIFERENTES INSTRUMENTOS. Orientador: Professor Dr. José Fernando Scaramuzza. Co-orientador: Eduardo Guimarães Couto. RESUMO: Este trabalho teve como objetivo avaliar os resultados das análises de solo obtidos por diferentes instrumentos de coleta de solo a partir da análise da variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo quando comparados com a pá–de–corte. Foram realizadas amostragens de solo em dois talhões comerciais, da Fazenda Farroupilha, localizada no município de Pedra - MT cultivados com soja sob sistema de plantio direto. Os instrumentos de amostragem estudados foram a pá-de-corte (PC), usada como padrão, o trado holandês (TH), o trado sonda (SD) e o Quadriciclo (QD). Foi adotado o esquema sistemático de amostragem de solo, usando malha fixa de 150 X 150 m, determinadas a campo com GPS Garmin 12. Para cada instrumento de amostragem foram coletadas 85 amostras, no entanto para o QD foram apenas 64 devido a falha mecânica do equipamento. As amostras de solo foram analisadas de acordo com os procedimentos da Embrapa (1997). O cálculo dos semivariogramas e a interpolação dos dados pela técnica de Krigagem, através da Geoestatística foi usada para mostrar à distribuição espacial dos atributos do solo, que a partir dos mapas de variabilidade espacial, foram determinadas as diferenças entre os atributos estimados, por meio da determinação dos intervalos de confiança dos diferentes instrumentos de amostragem em relação ao equipamento padrão (PC). Com base nos resultados do teste de Dunnett qualquer um dos instrumentos estudados são alternativas em potencial para substituir a PC. A utilização dos mapas de krigagem possibilitou visualizar as diferenças espaciais dos valores de Ca, Mg, pH em CaCl2, fósforo e potássio obtidos das amostras de solo coletadas com o trado holandês, trado sonda e quadriciclo quando comparado aos obtidos com PC. De forma geral, o TH é o instrumento de amostragem que podem substituir a pa-de-corte, com uma confiabilidade, e trazendo um agilidade na coleta de amostra de solo. Palavras Chaves: variabilidade espacial, krigagem, amostradores de solo.

viii

SOUSA, Fernando Carboni F. M.Sc. Universidade Federal de Mato Grosso, September, 2005. EVALUATION OF THE SPATIAL DISTRIBUITION MAPS OF THE CHEMICAL SOIL ATTRIBUTES OBTAINED BY DIFFERENTS EQUIPMENTS OF SOIL SAMPLING. Adviser Professor D.S. José Fernando Scaramuzza. Co-adviser: D.S. Eduardo Guimarães Couto. ABSTRACT: The main objective of this work was to evaluate the soil physical and chemicals analyses results from samples obtained by different equipments of sampling comparing to the standard flat faced shovel (PC). It was taken samples in two commercial fields from Farroupilha´s Farm, Pedra Preta – MT cultivated with soybean under no-tillage system. The sample tools studied are flat faced shovel (PC), as standard equipment, the Dutch auger (TH), the probe auger (SD) and the hydraulic sampler (QD). It was used the soil sample systematic diagram, with fixed grid of 150 m x 150 m, on the field using GPS Garmin 12. For each sample equipment it was collected 85 samples but for QD, wich was only 64 due to its failure. The soil samples were analyzed according to the Embrapa´s procedures (1997). The semivariograns´ calculations and the datas´ interpolations by kriging techniques, through Geostatistics it was used to show the spatial distribution of the soil attributes. With the spatial variability diagrams, were determined the differences among the estimated attributes, by the determination of the trustworthy intervals of the different equipments’ samples in relation to the standard equipment (PC). Based on Dunnett´s test results none of the studied instruments is a potential alternative to substitute the PC. The utilization of kriging diagram showed the possibility to visualize the spacious differences of the values of Ca, Mg, pH in CaCl2, phosphorus and potassium obtained from the soil samples collected by the Dutch auger, the probe auger, and hydraulic sampler when compared to the obtained by the PC. In general, the results allow to choice the TH as the soil sampler instrument that can substitute the flat faced shovel with trust and it is easy equipment to manager in soil sampling. Key words: spatial variability, kriging, soil sampling tools.

1 INTRODUÇÃO

A agricultura de precisão vem crescendo a cada ano devido ao

número de produtores que aplicam a alta tecnologia à produção agrícola em

suas propriedades. Esse tipo de agricultura tem um custo inicial elevado e,

desta forma, o planejamento deve ser bem elaborado para não haver

prejuízo.

A agricultura de precisão muito tem a contribuir na compreensão da

dinâmica do solo, e já, em muitos aspectos saiu do campo da pesquisa e

vem se tornado uma realidade na agricultura comercial como uma

ferramenta poderosa para uniformizar a produção e aumentar a

produtividade.

Em Mato Grosso, essa agricultura é desenvolvida principalmente

sobre os Latossolos, que são predominantes na região, e que devido a sua

topografia plana e a suas características físicas adequadas, são aptos a uma

agricultura tecnificada. Entretanto, em virtude da deficiência generalizada de

nutrientes, é imprescindível que sejam corrigidos para que compense o

investimento em correção de fertilidade e resultem em altas produtividades.

No entanto, a agricultura de precisão ainda é uma tecnologia cara e

trabalhosa, principalmente na coleta de solo, que é o ponto inicial para

análise dos atributos do solo, pois é onde se aplica grande parte dos

insumos. Mesmo com tanta tecnologia nas etapas de análise laboratorial do

solo e na aplicação da tecnologia no campo, a amostragem de solo, ainda

passa por um processo de escolha de um instrumento de coleta de solo que

seja prático, rápido e confiável.

Os instrumentos de coleta podem ser fontes de erros nos resultados

das análises das amostras de solo e consequentemente podem proporcionar

erros de interpretação. A seleção de instrumentos que possam ser

10

confiáveis, de fácil utilização e econômicos será um grande passo para a

implantação da agricultura de precisão.

Este trabalho teve como objetivo avaliar diferentes instrumentos de

coleta de solo a partir da análise da variabilidade espacial de alguns

atributos químicos do solo quando comparados com a pá–de–corte.

2 REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Amostragem de solo

A amostragem de é a primeira e principal etapa de um programa de

avaliação da fertilidade do solo, pois é com base na análise química da

amostra do solo que se realiza a interpretação e que são definidas as doses

de corretivos e de adubos (CFSEMG, 1999). Nessa etapa deve-se ter em

mente que no laboratório não se consegue corrigir ou, ao menos, minimizar

os efeitos de uma amostragem mal realizada. A coleta e o preparo de

amostras de solo têm por objetivo obter um material adequado para ser

encaminhado ao laboratório de análises para estudo da fertilidade ou para

estudos científicos mais profundos ou ainda, para organização de coleções

ou mostruários didáticos. Assim, a tomada de amostras tem, portanto, três

finalidades diferentes: determinação da fertilidade do solo, estudos

pedológicos e mostruários (Kiehl, 1979).

Segundo Kiehl (1979), a amostragem de solo para fins agrícolas ou

para assistência aos lavradores, destina-se aos laboratórios para realização

de certas determinações físicas e químicas.

Na retirada de amostras de solo, para esse fim, há maior interesse

pelos horizontes ou camadas que normalmente são mais exploradas pelas

raízes das plantas em busca de nutrientes. Esta camada é a mais variável

do solo devido, entre outros, à acumulação de resíduos vegetais e animais,

à erosão, sendo representada, geralmente, pelos 20 cm mais superficiais do

solo, em profundidade (Scaramuzza, 2000).

A amostragem do solo deve ser criteriosa levando em consideração

as características de solo, vegetação, histórico da área, para diminuir ao

máximo, os erros na coleta (Kiehl, 1979, Scaramuzza, 2000; EMPRESA

13BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA – EMBRAPA, 2002). A

estatística já demonstrou que, quando há falha na amostragem, os

resultados analíticos expressam desvios que podem inutilizar todo o trabalho

de análise (Kiehl, 1979).

Assim a amostragem de solo é a primeira etapa, e uma das mais

importantes, nas análises da fertilidade do solo, principalmente, por

representarem áreas extensas em um volume tão pequeno de solo

(Scaramuzza, 2000).

2.2 Métodos de coleta de amostra de solos

Segundo Kiehl (1979), existem dois tipos básicos de coleta de

amostra de solo. Amostras de solo solto, como o próprio nome já diz, a terra

fica solta, e as estruturas do solo são destruídas, sendo que esse tipo de

amostra se presta mais para as analise de fertilidade do solo; e amostras de

terra estrutura natural, esse tipo de amostra é tomada de maneira a se obter

uma porção de terra com a mesma disposição encontrada na parede do

perfil ou na superfície do solo, se prestando mais para estudos pedológicos

e mostruários. Assim, segundo a CFSEMG (1999), na amostragem para

análise química, trabalha-se com amostras de terra solta simples e

compostas. Dentro deste tipo os esquemas de amostragem mais comuns

são aleatórios e sistemáticos.

No esquema aleatório os pontos de amostragem são distribuídos sem

levar em conta a posição de qualquer outro (UNITED STATES

ENVIRONMENTAL PROTECTION AGENCY – USEPA, 1989). A área a ser

amostrada é dividida em unidades de amostragem seguindo o critério de

uniformidade das unidades onde são coletadas amostras simples para

compor uma amostra composta. Sendo que as amostras podem ser

coletadas aleatoriamente dentro das unidades ou de forma estratificada, ou

seja, criando sub-áreas regulares nas unidades de amostragem garantido

14que toda a área seja amostrada (CFSEMG, 1999; INTERNATIONAL

ORGANIZATION FOR STANDARZATION – ISSO/DIS 10381-1, 2003).

Para tentar minimizar os erros de coleta das amostras alguns

cuidados devem ser observados (Scaramuzza, 2000):

a) determinar o número de amostras simples para se fazer uma amostra

composta. As conclusões de experimentos, em geral, recomendam

coletar pelo menos 20 amostras simples para uma composta. Segundo

Galeti (1989), a área não deve ser superior a sete hectares. No entanto,

a CFSEMG (1989) e Tomé Jr. (1997), recomendam que a área a ser

amostrada não deva ultrapassar a dez hectares. A EMBRAPA (2002),

recomenda que para melhorar a representatividade das amostras e,

dessa forma, diminuir o erro amostral, deve-se coletar o maior número

possível de amostras na área a ser cultivada.

b) dividir a área total a ser amostrada em glebas com características

semelhantes;

c) evitar coleta de amostras em pontos atípicos;

d) Procurar coletar de forma a cobrir toda a extensão da área amostrada;

e) limpar superficialmente o ponto de amostragem, retirando restos

culturais, vegetação, entre outros, contudo evitando retirar camadas de

solo;

f) profundidade de retirada da amostra até 20 cm;

g) embalagem das amostras, identificadas com materiais que não

contaminem as amostras.

Como forma de contornar os problemas da amostragem aleatória, o

tem se o esquema de distribuição sistemático dos pontos de amostragem

que pode evitar a coleta de amostras em pontos muito próximos com as

mesmas vantagens da subdivisão da área (ISO/DIS 10381-1, 2003). Esse

tipo de amostragem gera informação detalhada da variação das

propriedades do solo existente no local, e ainda, tem como vantagem a

facilidade de implantação no campo e a possibilidade de adensamento do

número de pontos quando necessário, por meio de amostras direcionadas

(USEPA, 1989).

152.3 Instrumentos de coleta de amostra de solos para análise de fertilidade

Para a coleta de amostras de solo existem vários tipos de

instrumentos de amostragem de solo, desde os mais simples e

rudimentares, tais como: enxada, enxadão, pá-de-corte (equipamentos mais

disponíveis e simples para o agricultor), até os mais sofisticados e

automatizados trados, tal como o quadriciclo (Scaramuzza, 2000; Sousa e

Lobato, 2002; Machado, 2003; Squiba et al., 2003).

Os instrumentos mais comuns para esse fim é o enxadão e a pá-de-

corte, devido a sua utilização em outras atividades dentro de um sistema

produtivo, pode-se dizer que são os mais utilizados. Para coletar amostras

de solo com a pá-de-corte ou enxadão, deve-se fazer uma cova de 20 cm de

comprimento por 20 cm de largura e 20 cm de profundidade com o enxadão,

para retirar com auxilio destes instrumetos uma fatia de solo com espessura

de três centímetros, cortando-se de cima para baixo (Tomé Jr, 1997;

Scaramuzza, 2000; CFSEMG, 1999).

O trado holandês é constituído de um tubo de aço leve, contendo uma

fenda em lateral com laminas cortantes e afiadas e apresenta um cabo

disposto em "T" (Machado, 2003). A utilização deste instrumento é bastante

simples devendo-se girar o instrumento no sentido horário pressionando-o e

enterrando-o até à profundidade desejada, sendo que alguns possuem uma

cavidade de armazenamento de solo exata para coleta de solo até 20 cm de

profundidade. Para desenterrá-lo, deve-se forçar o trado para cima. Após

tirá-lo do solo, deve-se tomar a amostra eliminando-se as extremidades

colocando-a em balde plástico para homogeneização (Galeti, 1989).

Outro instrumento de amostragem bastante utilizado é o trado sonda.

Sua utilização é feita introduzindo-o no solo com o auxílio de uma marreta de

borracha até a profundidade desejada. Uma vez enterrado deve-se proceder

à torção do trado no sentido horário, evitando que a ponta de aço que vem

rosqueada no equipamento se solte e se perca dentro do solo e, assim,

quebrando a coluna de solo formada dentro do mesmo (Bravifer, N/D). Para

16uma melhor performance do instrumento deve-se coletar as amostras de dez

em dez centímetros, até a profundidade desejada.

O quadriciclo é o que se tem de mais moderno no mercado para a

coleta de amostras de solo. No entanto, existem poucas informações

literatura sobre este equipamento. Constituído, basicamente de um

quadriciclo com um braço mecânico contendo um copo (com um orifício no

fundo) localizado em sua extremidade inferior, por onde passa uma haste de

rosca sem fim, que ao girar em contato com o solo, faz com que o solo seja

transportado para o interior do copo. Depois de coletada a amostra o

operador guia o braço mecânico até um funil localizado na frente do

quadriciclo, onde é feita a embalagem da amostra.

Embora existam vários instrumentos de coleta de amostras de solo,

os mesmos nem sempre produzem os mesmos resultados. Bacchi et al.

(1995) notaram que os teores de fósforo, de potássio, de cálcio e de

magnésio foram influenciados pelos diferentes instrumentos de amostragem

de solo. O que nos leva a refletir sobre a importância de estudos

relacionados aos métodos de amostragem e, principalmente, aos

instrumentos utilizados para amostrar.

2.4 Preparo, acondicionamento e identificação

Embora sejam etapas simples, não são menos importantes dentro do

processo de coleta de amostras de solo.

O preparo se faz necessário quando as amostras não forem enviadas

ao laboratório num prazo de máximo de 3 dias. O preparo da amostra de

solo consiste em seca-la, para inibir a atividade biológica, para a secagem

da amostra é realizado o seu espalamento numa superfície limpa (lona ou

jornal), formando uma camada de um centímetro de altura, deixando-a em

local sombreado e bem ventilado (Tomé JR., 1997; Scaramuzza, 2000;

CFSEMG, 1999).

O acondicionamento deve ser feito em embalagens plásticas limpas,

de materiais que não contaminem as amostras, podendo-se utilizar sacos

17plásticos distribuídos pelos laboratórios, cooperativas e órgãos de

assistência técnica. Contendo algumas identificações, tais como nome do

solicitante, data de amostragem ou período, local, número da amostra,

profundidade e número de sub-amostras, tamanho da área e relevo (Tomé

JR., 1997; Scaramuzza, 2000; CFSEMG 1999; Machado, 2003; Embrapa,

2002; Squiba et al., 2003).

2.5 Variabilidade espacial do solo

A heterogeneidade do solo é uma característica marcante em. uma

paisagem natural, apresentando uma ampla variação de seus atributos

físicos, químicos, morfológicos e mineralógicos (Oliveira et al., 1999). O

conhecimento dessas características é fundamental para o melhor

entendimento da dinâmica no solo, bem como o desenvolvimento de técnicas

de manejo e de conservação. Porém, durante um tempo, os estudos

relacionados aos atributos do solo, baseavam-se na variância e na média

dos valores, a partir de um número suficiente de amostras. Segundo Couto e

Klamt (1999), as pré-suposições firmadas na “estatística clássica” considera

que a variabilidade de determinada propriedade associada à sua média é

aleatória e não contém referência à distribuição espacial das diferenças,

dentro de uma mesma mancha de solo. Embora as propriedades do mesmo

sejam variáveis, procura-se identificar o valor médio representativo de cada

propriedade do solo na região em estudo.

Utilizando-se a distribuição de freqüência dos valores medidos, é

possível determinar o número necessário de amostras para estimar a média

com determinada precisão, associado a um nível de probabilidade. Esse

procedimento pressupõe que os valores são independentes e comumente

possuem distribuição normal (Gonçalves et al., 1999). Porém no campo tem

se os atributos do solo, variáveis seguindo uma dependência com a

localização geográfica, influenciada pelas condições de clima, vegetação,

topografia, sistema de manejo, entre outros. Vários trabalhos empregando

técnicas de geoestatística têm mostrado que a variabilidade do solo não é

18aleatória, e possui dependência espacial (Silva, 1988; 1985; Webster, 1989;

Vieira e Maria, 1996).

A preocupação com a variabilidade espacial remonta-se a

preocupação com a variabilidade espacial de solos não é um assunto novo,

desde o início da Ciência do Solo, pesquisadores reconheceram sua

existência e a têm incluído em seus modelos (Reichardt, 1986).

Vieira et al. (1983) apresenta uma revisão sobre experimentos em

campo que datam desde 1913, mas foi a partir da metade do século XX que

estudos dessa natureza passam por um tratamento especial, quando Krige,

observou, em trabalhos de mineração na África do Sul, que as variâncias da

concentração de ouro eram dependentes das distâncias entre as amostras.

A partir de então, Krige desenvolveu um ramo da ciência baseado na

distribuição e na variabilidade dos valores em função do seu arranjo espacial

ou temporal: a chamada geoestatística.

Vários são os métodos para se medir a variabilidade, mas o

semivariograma é a ferramenta mais utilizada para amostras coletadas nas

duas dimensões dos campos, e se a interpolação entre os locais medidos for

necessária para construção de mapas de isolinhas, ela é a mais adequada

(Vieira et al., 1983; Nunes, 1998). Assim, a geoestatística se mostra como

uma ferramenta poderosa para se medir e compreender a variabilidade do

solo.

2.6 Geoestatística

No estudo da variabilidade do solo métodos que partem de teorias

regionalizadas tem explicado melhor esse fenômeno. Assim, a geoestatística

pode ser empregada na descrição da variabilidade espacial do solo a partir

de semivariogramas. Sendo, portanto, uma importante ferramenta para

estudos de variabilidade do solo, isso porque os métodos geoestatísticos

apresentam respostas a uma série de perguntas impossíveis de responder

pelo métodos estatísticos clássicos (Reichardt et al., 1986).

19Os métodos da estatística clássica, geralmente partem de

presuposição de que as variáveis aleatórias são independentes entre si, ou

seja, que observações vizinhas não exercem influencias umas sobre as

outras (Vieira, 1999; Guimarães, 2001). Porém, na natureza os fenômenos

apresentam-se freqüentemente com uma certa estruturação nas variações

entre vizinhos, podendo-se dizer que as variações não são aleatórias e,

portanto, apresentam algum grau de dependência (Guimarães, 2001). Além

disso, no estudo de problemas agronômicos, sob condições de campo, a

variabilidade espacial, à luz da estatística clássica, é, por via de regra,

considerada como um problema praticamente insolúvel (Reichardt et al.,

1986).

Vieira (2000), afirma que quando há presença de dependência

espacial há a necessidade do uso da geoestatística, fundamentada na teoria

das variáveis regionalizadas desenvolvida por Matheron (1971), o qual

define uma variável regionalizada por uma função espacial numérica, que

varia de um local para outro, com uma continuidade aparente e cuja variação

não pode ser expressa por uma função matemática simples.

O semivariograma é a forma comumente de expressar a dependência

espacial, que através de um interpolador da geoestatística denominado de

krigagem (em homenagem ao matemático sul-africano D.G. Krige) pode-se

estimar qualquer valor dentro do campo em qualquer posição, sem

tendência e com variância mínima (Vieira, 2000). Burgess e Webster (1980)

apud Vieira (2000), considera a krigagem como um ótimo interpolador, pois

se utiliza da dependência espacial através do semivariograma para estimar

qualquer ponto dentro do campo.

No entanto, a geoestatística deve ser considerada como mais uma

ferramenta, para analise dos dados a qual nos possibilite tirar vantagens da

variabilidade do solo, ao invés de desconsiderá-la (Reichardt et al., 1986).

3 MATERIAL E MÉTODOS

O experimento foi realizado em talão comercial de 180 ha em um

Latossolo Vermelho distrófico típico, textura argilosa (505,7 g.kg-1), na

fazenda Farroupilha, localizada na Serra da Petrovina, Pedra Preta, Mato

Grosso, em agosto de 2003.

Foram coletadas 85 amostras de solos por instrumento de

amostragem. Foram utilizados enxadão, pá-de-corte, trado holandês, trado

sonda e um quadriciclo em uma malha fixa de 150 x 150 m, sendo os pontos

da malha georreferenciados com GPS Garmin 12. Em cada ponto, as

amostras foram coletadas individualmente, distanciados de 20 cm entre

instrumentos. Cada amostra foi homogeneizada em balde plástico,

acondicionada em saco plástico e devidamente identificada.

A coleta utilizando-se a pá-de-corte foi feita mediante a confecção de

uma cova de 20 cm de comprimento por 20 cm de largura e 20 cm de

profundidade e potencialmente foi retirado uma fatia de solo, com espessura

de cinco centímetros, cortando-se de cima para baixo, tomando-se somente

a faixa central da amostra.

Com o trado sonda as amostras foram coletadas até a profundidade

de 20 cm, retirando-se as amostras de solo em duas etapas, isto é, de 0 a

10 cm e de 10 a 20 cm, no mesmo ponto, sendo esse procedimento repetido

três vezes em cada ponto de coleta. Esse procedimento foi adotado devido o

volume de solo amostrado por esse instrumento, ser insuficiente para

realização das análises laboratoriais.

A amostragem com o trado holandês foi feita introduzido-o ao solo

mediante pressão, num processo giratório no sentido horário até à

profundidade de 20 centímetros, retirando-o posteriormente puxando-o para

21

cima e eliminando-se as extremidades colocando-se a amostra em balde

plástico.

As amostras, após secas ao ar e peneiradas foram analisadas

química e fisicamente, segundo a metodologia da Embrapa (1997) no

Laboratório de Solos da Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária

(FAMEV) da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT).

Foram determinados o pH em H2O e em CaCl2 na relação

solo/solução 1:2,5, o cálcio e magnésio, e o alumínio trocáveis foram

extraídos com KCl 1 mol L-1 não tamponado, que foram dosados,

respectivamente, por titulometria com EDTA e com NaOH. Já os teores de H

+ Al (acidez potencial) foram obtidos com extrator acetato de cálcio a 0,5 mol

L-1 em pH 7,0, que foram dosados por titulometria com NaOH. Os teores de

P e K foram obtidos por extração com Mehlich-1 e foram dosados por

colorimetria e fotometria de chama, respectivamente.

Os dados obtidos foram inicialmente transformados na escala de 0 a 1

e analisados pela estatística descritiva (cálculo da média, análise de

variância, teste de homogeneidade da variância, coeficiente de variação

(CV), amplitude de variação, assimetria, análise de distribuição de

freqüência de dados, teste de distribuição normal) e realizado o teste de

Dunnett em nível de 5% com o uso do software SPSS 10.

A magnitude da dispessão das variáveis estudadas foi mensurada

pela comparação do coeficiente de variação, conforme sugerido por

Pimentel Gomes (2000), onde o grau de disperssão é: Baixo = CV≤10%; M =

Médio = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte =

30%<CV.

Além disso, os resultados obtidos foram expressos através de

parâmetros dos semivariogramas, com base nas pressuposições de

estacionariedade da hipótese intrínseca, o qual pode ser estimado por:

N(h)

γ (h) = 1 ∑ [Z (Xi) – Z(Xi + h)]2 .........................(1) 2N(h)i =1

22

onde N(h) é o número de pares de pontos medidos Z(Xi) e Z(Xi + h),

separados por um vetor h (Vieira et al., 1997, Gonçalves, 1999, Oliveira et

al., 1999, Vieira, 2000), ajustados aos diversos modelos de variogramas

produzidos pelo software Gamma Desing (Robertson, 2000), que foram

utilizados no software Surfer (SURFER 7.0, 1999) para a produção dos

diversos mapas, através da técnica de Krigagem, cuja estimativa é expressa

matematicamente pela equação (Couto e Klamt, 1999, Gonçalves et al.,

1999, e Vieira, 2000):

onde: N é o número de valores medidos, Z(Xi), envolvidos na estimativa, e λi

são os pesos associados a cada valor medido, Z(Xi).

Para aferir a precisão dos mapas e fornecer informações mais

precisas para a krigagem e os semivariogramas, foi utilizada a técnica da

validação cruzada, que permite a determinar a relação entre os valores

medidos e estimados em função da estrutura de variância definida pela

análise dos semivariogramas (Goovaerts, 1997, apud Couto e Klamt, 1999).

Os mapas de distribuição espacial dos atributos do solo estudados

foram confeccionados com auxilio do software Surfer 7.0. Com os mapas

obtidos foram calculadas as diferenças dos teores dos atributos das

amostras de solo retiradas com TH, QD e SD em relação ao equipamento

padrão (PC) (eq 3).

D = A - B (3)

onde: D = Diferença entre os mapas em relação a PC; A = mapa do atributo

amostras de solo retiradas com TH, QD e SD; e B = mapa do atributo das

amostras de solo retiradas com PC.

As diferenças entre os mapas geraram valores positivos, negativos e

zero (0) (valores iguais a média). Assim sendo, foi delimitado as faixas das

diferenças a partir das seguintes fórmulas (eq. 4):

N

Z (X0) = ∑ λi Z(Xi).........................................(2) i = 1

23

Limite superior e inferior = + t α x ns (4)

Os valores acima do limite superior foram considerados

superestimados e os valores abaixo do limite inferior subestimados em

relação aos obtidos com a PC.

Com o uso do software SIARCS 3.0 foram calculadas as áreas

correspondentes e posteriormente foram transformadas em valores de

porcentagens: superiores, iguais e inferiores ao padrão (PC).

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Cálcio

O valor médio de cálcio (Ca) no solo foi de 0,35, sendo que o valor

mínimo observado (0) foi obtido com o trado holandês (TH) e quadriciclo

(QD), e o valor máximo observado (0,99) com o trado sonda (SD) (Tabela 1).

O Coeficiente de Variação (CV) variou entre 25 e 55%, sendo obtidos com

SD e QD, respectivamente.

Chig (2005) observou uma variação do CV entre 4 a 59%, para os

valores em cálcio de amostras de solo coletadas com PC e TH,

respectivamente. Cambardella e Karlen (1999) observaram um CV de 16 a

68% para os valores de Ca nas amostras de solos.

Alvarez V e Guarçoni (2003) por sua vez observaram CV de 24,7 a

37,8% para os valores de Ca em amostras de solos coletadas com trado

caneca, e 26,6% com a pá-de-corte.

A magnitude da disperssão dos dados em relação à média de cálcio

foi forte, conforme proposta sugerida por Pimentel Gomes (2000).

As médias dos valores de cálcio do solo coletado com o TH e o SD

do diferiram estatisticamente a 5% das demais medias. Desta forma, pode-

se inferir que quanto aos valores de cálcio das amostras coletadas com QD

são semelhantes ao obtido com o uso da pá-de-corte.

25

TABELA 1. Estatística clássica dos valores de Ca dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At1 Instr.2 min3 max4 a5 média6 s7 C.V.8 GD9

PC 0,07 0,62 0,55 0,36 a 0,13 36 F TH 0,02 0,83 0,81 0,29 b 0,16 55 F SD 0,22 0,99 0,77 0,52 b 0,13 25 F

Ca

QD 0,02 0,46 0,44 0,23 a 0,12 52 F Média 0,08 0,72 0,65 0,35 0,13 42 F

‘1Atributo, 2Instrumentos, 3Valor mínimo, 4Valor máximo, 5Amplitude, 6Médias seguida por letras não diferem do instrumento padrão (PC) pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade, 7Desvio Padrão, 8Coeficiente de variação, 9Grau de disperssão. *B = Baixa = CV≤10%; M = Média = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte = 30%<CV (Pimentel Gomes, 2000).

Os modelos matemáticos dos semivariogramas dos valores de Ca

das amostras de solo, apresentaram em média o efeito pepita de 0,0073,

com patamar de 0,0335 e o alcance de 884,06 metros, coeficiente de

determinação do semivariograma de 0,71 e soma dos quadrados residuais

de 0,0034 (Tabela 2).

TABELA 2. Características do semivariograma dos valores de Ca dos

Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 M3 Co4 Co+C5 AE6 R2 (s)7 SQR8 Co/Co+C9 D.E.10

PC EXP 0,0024 0,017 279 0,86 4,95E-05 14,1 F* TH EXP 0,016 0,084 4239,72 0,42 1,27E-02 19,0 F* QD ESF 0,0097 0,023 1394 0,68 8,52E-04 42,2 M*

Ca

SD ESF 0,001 0,01 636 0,88 2,15E-05 10,0 F* Média 0,0073 0,0335 884,06 0,71 0,0034 21,3 F*

1 Atributo; 2instrumento: PC = Pá-de-Corte, TH = Trado Holandês, QD = Quadriciclo, SD = Trado Sonda; 3Modelo Matemático: Esf = Esférico, Exp = Exponencial; 4Efeito pepita; 5Patamar; 6Alcance Efetivo; 7Coeficiente de regressão do semivariograma; 8Soma do Quadrado do Resíduo; 9Relação Efeito Pepita e Patamar; 10Dependência Espacial: *Segundo Cambardella et al., (1994); Guimarães, (2001) é Forte = Co/Co+C≤0,25; M = Moderada = 0,25>Co/Co+C≤0,75; e B = Baixa = 0,75>Co/Co+C<100.

Os modelos matemáticos dos semivariogramas que melhor se

ajustaram para explicar a variabilidade espacial de Ca foram o esférico e o

exponencial, corroborando com a afirmação de Vendrusculo (2003).

26

Cambardella e Karlen (1999) encontraram para cálcio os modelos teóricos

de semivariogramas esférico, linear e exponencial.

A forma de se visualizar as áreas, que possuem variabilidade espacial

comprovada, é mediante os mapas de isolinhas obtidos através da

interpolação dos dados, pelo método da krigagem. As linhas fechadas e

próximas caracterizam área com maior variabilidade, enquanto a presença

de linhas espaçadas é condição de uma variabilidade menor (Figuras 1).

Pode-se notar a existência de semelhança visual dos valores de

cálcio obtidos com os instrumentos TH e SD e em parte com o QD. Sendo

esses mapas ligeiramente diferentes do padrão PC. Mesmo assim, pode-se

observar uma semelhança ao mapa obtido com o TH.

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0.020.150.280.410.54

TH

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

PC

SD QD

Ca

FIGURA 1. Distribuição espacial dos valores de Ca obtidos com a PC, o TH,

o SD e o QD em malha fixa de 150 m x 150 m nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

27

As diferenças obtidas entre as áreas dos mapas do QD, do TH e do

SD em relação à PC, dadas em porcentagem, mostraram que em 79% da

área do mapa de distribuição espacial dos valores de cálcio obtidos com o

SD foram iguais à PC (Figura 2) conforme intervalo de confiança obtido com

o Teste t. Enquanto, que o valor de Ca foi superestimado em 70% da área

com o TH. Os resultados encontrados neste trabalho não são semelhantes

aos observados por Chig (2005) que estudou a distribuição espacial dos

atributos do solo em função de diferentes instrumentos de amostragem, e

observou que para os valores de cálcio, o instrumento que apresentou

resultado mais próximo aos obtidos com a PC, foi o TH, principalmente nos

solos de textura arenosa.

0%20%40%60%80%

100%

QD - PC SD - PC TH - PC

Subestimou Igual Superestimou

FIGURA 2. Diferenças dos valores das áreas dos mapas de Ca (em %) entre SD e TH em relação a PC, nos talhões 4 e 6 da Faz. Farroupilha, Pedra Preta – MT.

.

Dife

renç

a em

%

28

4.2 Magnésio

O valor médio de magnésio no solo foi de 0,79, sendo que o menor e

(0,1) e o maior (1,0) valor de Mg foram obtidos com o trado holandês e,

trado sonda e pá-de-corte, respectivamente (Tabela 3).

O maior coeficiente de variação (35%) foi obtido com o TH. Chig

(2005) por sua vez observou maior coeficiente de variação (94%) para Mg

obtido com a PC, em solo arenoso. Cambardella e Karlen (1999)

observaram CV de 24 a 35% para magnésio.

O grau de dispersão dos valores obtidos foi considerado forte para

todos os instrumentos, conforme proposta sugerida por Pimentel Gomes

(2000). A maior amplitude (a) e coeficiente de variação foram obtidos com o

SD e o TH, respectivamente.

As médias dos instrumentos utilizados não diferiram pelo teste de

Dunnett em nível de 5% para os valores de Mg. Demonstrando que os

resultados dos instrumentos foram semelhantes ao da PC.

TABELA 3. Estatística clássica dos valores de Mg dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

C.S.1 Instr.2 min3 max4 a5 média6 s7 C.V.8 GD9

PC 0,22 1,00 0,78 0,59 a 0,16 27 F* TH 0,10 0,99 0,89 0,54 a 0,19 35 F* QD 0,31 0,88 0,57 0,58 a 0,13 22 F*

Mg

SD 0,20 1,00 0,80 0,54 a 0,18 33 F* Média 0,18 0,97 0,79 0,56 0,16 29 F*

‘1Atributo, 2Instrumentos, 3Valor mínimo, 4Valor máximo, 5Amplitude, 6Médias seguida por letras não diferem do instrumento padrão (PC) pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade, 7Desvio Padrão, 8Coeficiente de variação, 9Grau de disperssão. *B = Baixa = CV≤10%; M = Média = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte = 30%<CV (Pimentel Gomes, 2000).

Os modelos matemáticos ajustados apresentaram uma dependência

espacial de forte para todos os instrumentos estudados, evidenciando a

confiabilidade dos modelos (Tabela 4).

29

TABELA 4. Características do semivariograma dos valores de Mg dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 M3 Co4 Co+C5 AE6 R2 (s)7 SQR8 Co/Co+C9 D.E.10

PC Esf. 0,003 0,028 1341 0,87 2,98E-05 0,1 F TH Efeito pepita puro QD Exp. 0,1 0,035 1413,24 0,87 5,52E-04 2,9 F

Mg

SD Esf. 0,19 0,07 1413,24 0,82 3,04E-03 2,7 F Média 0,0977 0,0443 1091,16 0,8533 0,0012 2,2 F 1 Atributo; 2instrumento: PC = Pá-de-Corte, TH = Trado Holandês, QD = Quadriciclo, SD = Trado Sonda; 3Modelo Matemático: Esf = Esférico, Exp = Exponencial; 4Efeito pepita; 5Patamar; 6Alcance Efetivo; 7Coeficiente de regressão do semivariograma; 8Soma do Quadrado do Resíduo; 9Relação Efeito Pepita e Patamar; 10Dependência Espacial: *Segundo Cambardella et al., (1994); Guimarães, (2001) é Forte = Co/Co+C≤0,25; M = Moderada = 0,25>Co/Co+C≤0,75; e B = Baixa = 0,75>Co/Co+C<100.

A distribuição espacial dos valores de magnésio devido à utilização de

diferentes instrumentos de amostragem de solo pode ser observada na

Figura 3. Pode-se notar a existência de semelhança visual das áreas dos

mapas obtidos com os instrumentos TH e SD.

30

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

10000.250.40.550.70.85

PC

QDSD

Mg

Efeito pepitaTH

FIGURA 3. Distribuição espacial dos valores de Mg obtidos com a PC, o TH,

o SD e o QD em malha fixa de 150 m x 150 m nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

As diferenças obtidas entre as áreas dos mapas do QD e do SD em

relação à PC, mostraram que pelo menos 57% dos valores das áreas de

magnésio no solo obtidos com SD foram iguais à PC (Figura 4) conforme

intervalo de confiança obtido pelo Teste t. No entanto, os valores obtidos

com o QD subestimaram em 40% os valores de magnésio das áreas do

mapa, quando comparado com a PC. Pode-se afirmar que esse instrumento

de coleta de solo foi inadequado para amostragem de solo com finalidade de

determinar os valores das áreas de magnésio no solo em relação a pá-de-

corte. Chig (2005) obteve resultados diferentes para magnésio, os quais

quando coletados com o TH, foram os que mais se aproximaram dos

resultados daqueles com a PC.

31

0%20%40%60%80%

100%

QD - PC SD - PC TH - PC

Subestimou Igual Superestimou

EFEITOPEPITAPURO

FIGURA 4. Diferenças dos valores das áreas dos mapas de Mg (em %)

entre SD e TH em relação a PC, nos talhões 4 e 6 da Faz. Farroupilha, Pedra Preta – MT.

4.3 pH em CaCl2

O valor médio do pH em CaCl2 no solo foi de 5,43. O mínimo e o

máximo foram 4,4 e 5,9 obtidos com o SD e o TH, respectivamente (Tabela

5). Os valores mínimos são considerados inadequados às plantas segundo

CFSEMG (1999).

O grau de dispersão dos valores obtidos foi baixo para todos os

instrumentos utilizados, sendo que o SD proporcionou a maior amplitude (a).

As médias dos instrumentos utilizados não diferiram pelo teste de

Dunnett em nível de 5% para os valores de pH. Desta forma, pode-se inferir

que em relação aos valores de pH, os resultados de pH obtidos com os

diferentes instrumentos utilizados são semelhantes aos obtidos com o uso

da pá-de-corte.

Dife

renç

a em

%

32

TABELA 5. Estatística clássica dos valores de pH em CaCl2 dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

C.S.1 Instr.2 min3 max4 a5 média6 s7 C.V.8 GD9 PC 0,01 0,48 0,47 0,24 a 0,11 46 F TH 0,01 1,00 0,99 0,26 a 0,19 73 F QD 0,01 0,48 0,47 0,27 a 0,10 37 F

pH CaCl2

SD 0,01 0,38 0,37 0,20 a 0,10 50 F Média 0,01 0,58 0,57 0,24 0,12 51 F

‘1Atributo, 2Instrumentos, 3Valor mínimo, 4Valor máximo, 5Amplitude, 6Médias seguida por letras não diferem do instrumento padrão (PC) pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade, 7Desvio Padrão, 8Coeficiente de variação, 9Grau de disperssão. *B = Baixa = CV≤10%; M = Média = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte = 30%<CV (Pimentel Gomes, 2000).

Os modelos dos semivariogramas, com seus respectivos

parâmetros para os valores de pH em CaCl2 devido a diferentes

instrumentos de coletas de solo, podem ser observados no Tabela 6.

TABELA 6. Características do semivariograma dos valores de pH em CaCl2 dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 M3 Co4 Co+C5 AE6 R2 (s)7 SQR8 Co/Co+C9 D.E.10

PC EXP 0,007 0,014 1944 0,37 3,37E-04 0,5 M TH Efeito pepita puro QD EXP 0,006 0,013 3924 0,36 3,98E-05 0,5 M

pH CaCl2

SD EXP 0,006 0,012 3123 0,43 2,00E-05 0,5 M Média 0,006 0,0132997 0,39 0,0001 0,5 M

1 Atributo; 2instrumento: PC = Pá-de-Corte, TH = Trado Holandês, QD = Quadriciclo, SD = Trado Sonda; 3Modelo Matemático: Esf = Esférico, Exp = Exponencial; 4Efeito pepita; 5Patamar; 6Alcance Efetivo; 7Coeficiente de regressão do semivariograma; 8Soma do Quadrado do Resíduo; 9Relação Efeito Pepita e Patamar; 10Dependência Espacial: *Segundo Cambardella et al., (1994); Guimarães, (2001) é Forte = Co/Co+C≤0,25; M = Moderada = 0,25>Co/Co+C≤0,75; e B = Baixa = 0,75>Co/Co+C<100.

A distribuição espacial dos valores de pH em CaCl2, devido à

utilização de diferentes instrumentos de amostragem de solo, podem ser

observada, respectivamente, nos mapas da Figura 5.

33

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

10000.070.150.230.310.39

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000QD

PC

SD

pH CaCl2

Efeito pepitaTH

FIGURA 5. Distribuição espacial dos valores de pH CaCl2 obtidos com a PC,

o TH, o SD e o QD em malha fixa de 150 m x 150 m nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

Pode-se observar na Figura 6 que os valores de pH em CaCl2 das

amostras coletadas com SD e o QD foram iguais aos da PC em 52 e 67% da

área. Assim, em relação ao pH em CaCl2 qualquer um destes instrumentos

mostrou-se adequado para amostragem de solo visando determinar pH em

CaCl2 em alternativa à PC.

34

0%20%40%

60%80%

100%

QD - PC SD - PC TH - PC

Superestimou Igual Subestimou

EFEITOPEPITAPURO

FIGURA 6. Diferenças dos valores das áreas dos mapas de pH em CaCl2

(em %) entre SD e TH em relação a PC, nos talhões 4 e 6 da Faz. Farroupilha, Pedra Preta – MT.

4.4 Fósforo

Os resultados da estatística clássica para fósforo estão apresentados

na Tabela 7. Os valores de fósforo das amostras de solo coletadas com o

TH, o SD e o QD diferiram significativamente dos coletados com o

instrumento padrão (PC). O valor máximo obtido foi 0,82 para o QD e o valor

mínimo (0,01) para todos os instrumentos. O grau de dispersão dos dados

foi médio para a PC e forte para os demais instrumentos. De forma geral,

todos os instrumentos se comportaram semelhantes a PC, e levando em

consideração somente a estatística clássica, todos os instrumentos podem

ser uma boa alternativa para coleta de amostra de solo com objetivo de

determinar o teor de P no solo, trazendo agilidade e confiabilidade.

Dife

renç

a em

%

35

TABELA 7. Estatística clássica dos valores de fósforo dos Talhões 4 e 6 da

Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

C.S.1 Instr.2 min3 max4 a5 média6 s7 C.V.8 GD9 PC 0,01 0,18 0,17 0,06 a 0,04 67 F QD 0,01 0,82 0,81 0,32 b 0,18 56 F SD 0,01 0,34 0,33 0,13 b 0,08 62 F

P

TH 0,01 0,32 0,31 0,14 b 0,07 50 F Média 0,01 0,41 0,40 0,16 0,09 59 F ‘1Atributo, 2Instrumentos, 3Valor mínimo, 4Valor máximo, 5Amplitude, 6Médias seguida por letras não diferem do instrumento padrão (PC) pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade, 7Desvio Padrão, 8Coeficiente de variação, 9Grau de disperssão. *B = Baixa = CV≤10%; M = Média = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte = 30%<CV (Pimentel Gomes, 2000).

Os valores dos modelos matemáticos dos semivariogramas que

melhor se adaptaram para expressar a distribuição espacial dos valores de P

das amostras de solo podem ser observados na Tabela 8.

TABELA 8. Características do semivariograma dos valores de P dos

Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 M3 Co4 Co+C5 AE6 R2 (s)7 SQR8 Co/Co+C9 D.E.10

PC EXP 0,0014 0,0022 516 0,56 8,42E-07 0,6 M QD ESF 0,015 0,053 1413 0,87 3,26E-04 0,3 M SD EXP 0,0026 0,0104 4239 0,90 7,08E-06 0,3 M

P

TH EXP 0,004 0,014 4239 0,37 2,82E-03 0,3 M Média 0,0058 0,0199 1102 0,67 8,00E-04 0,3 M 1 Atributo; 2instrumento: PC = Pá-de-Corte, TH = Trado Holandês, QD = Quadriciclo, SD = Trado Sonda; 3Modelo Matemático: Esf = Esférico, Exp = Exponencial; 4Efeito pepita; 5Patamar; 6Alcance Efetivo; 7Coeficiente de regressão do semivariograma; 8Soma do Quadrado do Resíduo; 9Relação Efeito Pepita e Patamar; 10Dependência Espacial: *Segundo Cambardella et al., (1994); Guimarães, (2001) é Forte = Co/Co+C≤0,25; M = Moderada = 0,25>Co/Co+C≤0,75; e B = Baixa = 0,75>Co/Co+C<100.

A Figura 7 apresenta os mapas de variabilidade espacial do solo

gerado por TH e PC. Embora a estatística clássica tenha demonstrado uma

semelhança dos dados, os mapas demonstram certa diferença nos

resultados dos instrumentos.

36

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

0.010.160.310.460.61

PC TH

SD QD

P

FIGURA 7. Distribuição espacial dos valores de fósforo obtidos com a PC, o

TH, o SD e o QD em malha fixa de 150 m x 150 m nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

As diferenças obtidas entre as áreas dos mapas do TH, do QD e do

SD em relação à PC, mostraram que pelo menos 81% dos valores das áreas

de fósforo no solo obtidos com SD foram iguais à PC (Figura 8) conforme

intervalo de confiança obtido pelo Teste t. No entanto, os valores obtidos

com o TH e o QD superestimaram em 65 e 72%, respectivamente, os

valores de fósforo, quando comparado com a PC. Pode-se afirmar que o SD

foi o instrumento de coleta de solo mais adequado para amostragem de solo

com finalidade de determinar os valores de fósforo no solo em relação a pá-

de-corte. Chig (2005) obteve resultados diferentes para fósforo.

37

0%20%40%60%80%

100%

QD - PC SD - PC TH - PC

Subestimou Igual Superestimou

FIGURA 8. Diferenças dos valores de fósforo entre a PC e o TH nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

4.5 Potássio

O valor médio de potássio das amostras de solos coletadas com os

diferentes instrumentos foi de 0,30, sendo que o valor mínimo (0,01), foram

obtidos com a PC, o TH e o QD, e o valor máximo (1) com o TH e o SD

(Tabela 9). O maior CV foi de 74%. Shi et al. (2000) observaram CV para os

valores de K nas amostras de solos inferiores aos obtidos neste trabalho.

Podem ser observados na Tabela 10 os modelos dos

semivariogramas, com seus respectivos parâmetros para os valores de K

devido a diferentes instrumentos de coletas de solo.

Dife

renç

a em

%

38

TABELA 9. Estatística clássica dos valores de potássio dos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 min3 max4 a5 média6 s7 C.V.8 GD9

PC 0,01 0,96 0,95 0,23a 0,17 74 F QD 0,01 0,63 0,62 0,34b 0,15 44 F SD 0,03 1,00 0,97 0,41b 0,23 56 F K

TH 0,01 1,00 0,99 0,23a 0,15 65 F Média 0,01 0,90 0,88 0,30 0,17 60 F ‘1Atributo, 2Instrumentos, 3Valor mínimo, 4Valor máximo, 5Amplitude, 6Médias seguida por letras não diferem do instrumento padrão (PC) pelo teste de Dunnett em nível de 5% de probabilidade, 7Desvio Padrão, 8Coeficiente de variação, 9Grau de disperssão. *B = Baixa = CV≤10%; M = Média = 10%>CV<20%; F = Forte = 20%>CV<30%; e MF = Muito Forte = 30%<CV (Pimentel Gomes, 2000).

TABELA 10. Características do semivariograma dos valores de K Talhões 4

e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT

At.1 Instr.2 M3 Co4 Co+C5 AE6 R2 (s)7 SQR8 Co/Co+C9 D.E.10 PC ESF 0,0001 0,03 306 0,7 2,81E-04 0,0 F QD SEM MODELO K SD ESF 0,001 0,22 1413 0,55 6,50E-02 0,0 F

TH EXP 0,011 0,33 4239 0,84 1,18E-04 0,0 F 1 Atributo; 2instrumento: PC = Pá-de-Corte, TH = Trado Holandês, QD = Quadriciclo, SD = Trado Sonda; 3Modelo Matemático: Esf = Esférico, Exp = Exponencial; 4Efeito pepita; 5Patamar; 6Alcance Efetivo; 7Coeficiente de regressão do semivariograma; 8Soma do Quadrado do Resíduo; 9Relação Efeito Pepita e Patamar; 10Dependência Espacial: *Segundo Cambardella et al., (1994); Guimarães, (2001) é Forte = Co/Co+C≤0,25; M = Moderada = 0,25>Co/Co+C≤0,75; e B = Baixa = 0,75>Co/Co+C<100.

A Figura 9 apresenta os mapas de variabilidade espacial do solo

gerado por TH, SD e PC. Para o instrumento QD, os modelos matemáticos

dos semivariogramas não se ajustaram ao método dos mínimos quadrados,

não sendo possível mapear com precisão a variabilidade espacial do valor de

K.

39

0 400 800 1200 16000

200400600800

1000

200 600 1000 1400200400600800

1000

00.250.50.751

400 800 1200 16000

200400600800

1000

PC TH

SD

SEM MODELOQD

K

FIGURA 9. Distribuição espacial dos valores de potássio obtidos com a PC, o

TH, o SD e o QD em malha fixa de 150 m x 150 m nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

Os valores obtidos com as diferenças entre as áreas dos mapas do

TH e do SD, superestimaram em 72% e 86%, respectivamente, os valores

de K quando comparado com a PC (Figura 10).

40

0%20%40%60%80%

100%

QD - PC SD - PC TH - PC

Subestimou Igual Superestimou

FIGURA 10. Diferenças dos valores de potássio entre TH e SD em relação a PC nos Talhões 4 e 6 da Fazenda Farroupilha, Pedra Preta – MT.

Nenhum um dos instrumentos estudados mostrou-se satisfatório para

amostragem de solo visando à obtenção do potássio das amostras de solo,

em alternativa à PC.

Dife

renç

a em

%

SEM MODELO

5 CONCLUSÕES

1. Com base nos resultados do teste de Dunnett qualquer um dos

instrumentos estudados são alternativas em potencial para substituir a

PC;

2. A utilização dos mapas de krigagem possibilitou visualizar as diferenças

espaciais dos valores de Ca, Mg, pH em CaCl2, fósforo e potássio

obtidos das amostras de solo coletadas com o trado holandês, trado

sonda e quadriciclo quando comparado aos obtidos com a PC.

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Tendo em vista que o trado holandês e o trado sonda foram os

instrumentos de amostragem de solo que apresentaram, para a maioria dos

atributos estudados, resultados mais semelhantes aos do instrumento padrão

(pá-de-corte) na área de estudo, pode-se dizer que eles são os instrumentos de

coleta de amostra de solo mais recomendados para substituir a pá-de-corte. No

entanto, deve-se avaliar o custo da operação e a capacidade operacional do

instrumento. O trado holandês embora seja semelhante a pa-de-corte, ainda é

um processo manual e que dependendo da umidade o do solo, pode exigir

bastante esforço físico. O trado sonda por sua vez, tem seu manejo dificultado

pela resistência do solo, sendo dessa forma conforme manual de utilização

(Bravifer, N/D) necessário à retirada da amostra em duas etapas, de 0 a 10 cm

e de 10 a 20 cm, tornando a operação lenta e onerosa.

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BACCHI, G. S.; SPAROVEK, G. e FRANCO, A. P. B. Influência de Diferentes Métodos de Coleta de Amostras no Resultado da Analise de Terra, In: XXV CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 1995. Viçosa –MG. Resumos...Viçosa: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, vol. 2, 1995. p.589 - 591. BRAVIFER. Amostragem de solo “sonda terra”: Manual de instruções. BRAVIFER. Ind. Equip. E Assess. Agronômica Ltda – ME, Piracicaba, 2p. N/D CAMBARDELLA, C. A.; KARLEN, D. L. Spatial Analysis of Soil Fertility Parameters. Precision Agriculture, v.1, n.1, 1999/01, p.5-14. 1999. CAMBARDELLA, C. A.; MOORNA, T. B.; NOVAK, J. M.; PARKIN, T. B.; KARLEN, D. L.; TURCO, R. F.; KONOPKA, A. E. Field scale variabblity of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America, n.58, p.1501-1511, 1994. CHIG, L. A. Distribuição espacial dos atributos do solo em função de diferentes instrumentos de amostragem. 2005. Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá. 88p. 2005. Dissertação (Mestrado em Agricultura Tropical). COMISSÃO DE FERTILIDADE DE SOLO DO ESTADO DE MINAS GERAIS - CFSEMG. Recomendação para o uso de corretivo e fertilizantes em Minas Gerais – 4° aproximação./ Coordenadores: Lopes, Alfredo Scheid e Guimarães, Paulo Tácito Gontijo, Lavras, 1989. 176p. COMISSÃO DE FERTILIDADE DE SOLO DO ESTADO DE MINAS GERAIS - CFSEMG. Recomendação para o uso de corretivo e fertilizantes em Minas Gerais – 5° aproximação./ Coordenadores: Ribeiro, Antonio Carlos; Guimarães, Paulo Tácito Gontijo e Alvrez, Victor Hugo, Lavras, 1999. 359p. COUTO, E. G. e KLAMT, E. Variabilidade Espacial de Micronutrientes em solo sob Pivô Central no Sul do Estado de Mato Grosso. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.34, n.12, p.2321-2329. 1999.

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