VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS … ou idiota, esperto ou burro. Dê o seu coração a ele e ele...
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TESE
VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS
FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICOS DO
SOLO E A PRODUTIVIDADE DA CANA-DE-
AÇÚCAR
KHALIL DE MENEZES RODRIGUES
Campinas, SP
2014
ii
INSTITUTO AGRONÔMICO
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA
TROPICAL E SUBTROPICAL
VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS
FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICOS DO SOLO E A
PRODUTIVIDADE DA CANA-DE-AÇÚCAR
KHALIL DE MENEZES RODRIGUES
Orientadora: Dra. Sonia Carmela Falci Dechen
Tese submetida como requisito parcial para
a obtenção do grau de Doutor em
Agricultura Tropical e Subtropical, Área de
Concentração em Gestão de Recursos
Agroambientais.
Campinas, SP
Setembro 2014
i
Ficha elaborada pela bibliotecária do Núcleo de Informação e Documentação do Instituto Agronômico
R696v Rodrigues, Khalil de Menezes Variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos e a produtividade da cana-de-açúcar / Khalil de Menezes Rodrigues. Campinas, 2014. 176 fls.
Orientadora: Sonia Carmela Falci Dechen Tese (Doutorado) Agricultura Tropical e Subtropical – Instituto Agronômico
1. Cana-de-açúcar - análise multivariada 2. Sistema plantio direto 3. Fauna do solo 4. Geoestatística I. Dechen, Sonia Carmela Falci II. Título
CDD. 633.61
iii
DEDICO
Aos meus avós, Eugênio Ferreira de Menezes e Maria Aparecida Mól.
Aos meus pais, Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e Maria Eugênia Mól de
Menezes.
À minha amada Régia, esposa, amiga, professora, mãe, irmã que me estimula todos
os dias e me faz compreender que os obstáculos são feitos para serem superados.
Ao Antonio Marçal Rabelo que me estendeu a mão no momento que mais precisei.
A todos os meus alunos e ex-alunos do CCAA-UFMA.
OFEREÇO
"Um cachorro não precisa de carrões, de casas ou de roupas de marcas, um
graveto está ótimo pra ele, um cachorro não se importa se você é rico ou pobre,
inteligente ou idiota, esperto ou burro. Dê o seu coração a ele e ele lhe dará o dele! De
quantas pessoas você pode falar isso? Quantas pessoas fazem você se sentir raro ou puro
e especial? Quantas pessoas fazem você se sentir extraordinário?"
John Grogan
iv
AGRADECIMENTOS
A Deus.
Ao Instituto Agronômico (IAC) por ter me proporcionado momentos maravilhosos,
principalmente na Fazenda Santa Elisa.
À minha orientadora Dra. Sonia Carmela Falci Dechen pelas valiosas contribuições e
ensinamentos. Não existe espaço nestas duas páginas para descrever o quão importante foi
neste trabalho e todas as suas qualidades. A sua participação foi magistral. Agradeço muito
por ter feito parte da minha vida por 4 anos, levarei os seus ensinamentos ao longo dela.
Ao Dr. Sidney Rosa Vieira pelas valiosas contribuições e por ter me apresentado a
geoestatística.
Ao Dr. Glécio Machado Siqueira e Dr. Sandro Manuel Carmelino Hurtado pela amizade,
discussões sobre a ferramenta geoestatística e coletas no campo, durante seus pós-doutorado
no Centro de Solos do Instituto Agronômico.
À FAPESP pela bolsa de estudos (Processo 2010/08687-7).
Ao Dr. Marcos Guimarães de Andrade Landell e os funcionários do Centro de Cana do IAC
pelas diversas colaborações na área de estudo em Ribeirão Preto.
Ao Dr. Fernando Penteado Cardoso e ao Sr. José Olímpio da Paixão e a todos os funcionários
da Fazenda Aparecida em Mogi-Mirim, pela utilização e colaboração na condução do
estudo.
Aos técnicos e ao pessoal de apoio da Conservação do Solo: Ana Maria Pereira, Carlos
Coutinho, Luciana Damasceno de Souza, Luzia Aparecida Felisbino da Silva, Maria
Elizabete Alves de Freitas e Regina Célia Batista Moretti.
Ao Antonio Ribeiro de Souza pela valiosa ajuda na organização de material para a coleta de
amostras, na organização de amostras e nos ensinamentos práticos.
Aos bolsistas/estagiários da Conservação do Solo que ajudaram nas coletas de campo: Aislan
de Oliveira Rocha, André Ise Aoki, Asselina Cibele Chiquitelle Naziazeno, Camila Cassante
de Lima, Cecília Dornellas, Cristina da Silva Carvalho, Eliane Maria Pereira, Érica Rocha
Biodere, Fernanda Zaccarias Gonçalves, Fernando Rodrigues Moreira, Gabriela Roncolato
de Santi, Gustavo Boletti Trementócio, Gustavo Queiroz Gomes, Júnia Mendonça
Figueiredo, Lenon Modesto Romano, Luiz Gustavo Montone Martins, Marcelo dos Santos
Orsi, Stéfanie Amaral Moreira, Jaqueline Fernandes de Oliveira, João Rafael Bonini Bicudo,
Jonathan, Tatiane Oliveira de Souza, Patrícia Terezinha Pessoni, Rafael Della Barba Baptista
da Silva, Renan Vidal Mina, Rodolfo Juliano de Souza, Richard Winckelmann Momente e
Vitor Nucci dos Santos.
Aos amigos e pós-graduandos da Conservação do Solo e Pedologia: Ana Carolina Cunha
Assis, Camila Cassante de Lima, Cristina da Silva Carvalho, Laura Milani da Silva Dias,
Edilene Pereira Ferreira, Marina Begali Carvalho, Rebeca Tombolato Garofalo Oliveira,
Wellingthon da Silva Guimarães Júnnyor.
Aos pesquisadores do Centro de Solos, Dr. Ricardo Marques Coelho pela amizade e à Dra.
Isabella Clerici De Maria.
v
Aos componentes da banca examinadora, Dr. Estêvão Vicari Mellis, Dr. José Marques
Júnior, Dra. Mara de Andrade Marinho e Dr. Sidney Rosa Vieira.
Aos meus orientadores da Iniciação Científica e do Mestrado: Alexander Silva de Resende
e Maria Elizabeth Fernandes Correia pelas valiosas contribuições ao longo da minha vida
acadêmica.
À pós-graduação do Instituto Agronômico em Agricultura Tropical e Subtropical pela minha
formação e ensinamentos. À coordenadora Dra. Adriana Parada Dias da Silveira e às
secretárias Caroline, Célia e Tatiane.
Aos verdadeiros mestres-professores: Dirceu de Mattos Júnior, Gabriel Constantino Blain,
Jener Fernando Leite de Morais e Armando Zaupa Remacre (IGE-UNICAMP) e à Elaine
Bahia Wutke pela brilhante aula ministrada durante a qualificação.
A todos os amigos da pós-graduação pela longa jornada: Acácio Agostinho Martins, Bárbara
Regina Bazzo, Bárbhara Joana dos Reis Fatobene, Franz Walter Rieger Hippler, Hélio
Antonio Wood Joris, Jessica Zuanazzi Fioritti Corbo, Johnny Rodrigues Soares, Marilza
Silva Vanderlei, Paulo Eduardo Ribeiro Marchiori, Suelen Loesch, Rafael de Melo Sousa,
Renan de Campos Vieira, Rodrigo Cabral Adriano, Simone Silva Vieira e Vitor Paulo
Vargas.
Aos amigos André Luís Bombonato de Oliveira, Carina Chaves, Cecília Khusala Verardi,
Daiana Alves da Silva, Érica Cristina de Oliveira, Francisco Humberto Henrique, João
Guilherme Ribeiro Gonçalves, Lilian Galdino, Marcão, Maria Manuela Hashimoto
Venancio, Isadora Sanchez Maia Carneiro, Patrícia Nogueiras, Rafael de Almeida Simon,
Renato Lemos e Silva, Rodrigo Lorencetti Tunes Lopes e Tammy Aparecida Manabe Khill.
Aos funcionários do Instituto Agronômico: Ademir, Alexandre, Amarildo, Bernadete, Dr.
Cristiano, Eliane, Elisabete, Flávio, João Geraldo, José Benedito, Marcos, Osvaldo, Dr.
Paulo e aos funcionários do setor de seringueira, Pedro, Reginaldo, Rodrigo, Tânia e
Waldecir.
A todos os amigos do alojamento do IAC e em especial ao Anderson da Cruz Pereira (Fogo
do café), Alex Paulo Mendonça, Hernandes Martins Alem, Marcia Santos Silva e Vitor
Paulo Vargas e à funcionária exemplar Margarete Aparecida das Chagas.
Aos amigos e vizinhos de Campinas-SP e Caxias-MA, Alexandre, Edison, Eli & Francisca,
Geraldo, Gi, João, Lourenço, Lu, Luciano, Maurício, Roberto, Ronaldo, Sandra, Priscila e
Zé Pretinho.
Aos meus pais: Maria Eugênia Mól de Menezes e Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e
ao meu padrasto Antonio Carlos Gonçalves da Silva (Piko) por me ensinarem que um filho
teu não foge à luta.
Aos meus irmãos pelo carinho: Carine Mól de Menezes e Cássio de Menezes Rodrigues e
aos meus sobrinhos Marcus Vinícius Menezes Portela e Giulia Menezes Portela.
Às minhas cachorrinhas: Pelanka, Costelinha e Gita que sempre abanaram a cauda quando
eu chegava em casa.
A todos da família Reis e Gualter.
Mesmo que invisível, o seu nome está aqui.
Muito obrigado.
vi
BIOGRAFIA
Khalil de Menezes Rodrigues, filho de Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e de
Maria Eugênia Mól de Menezes e neto materno de Eugênio Ferreira de Menezes e Maria
Aparecida Mól. Nasceu no dia 1 de fevereiro de 1982 na cidade de Miguel Pereira, RJ.
Estudou na Escola Estadual Professora Laudelina Bernardes e na Escola Estadual Vereador
Sidney de Mello Freitas, concluindo o ensino fundamental na Escola Estadual Edmundo
Peralta Bernardes no ano de 1997 na cidade de Paty do Alferes, RJ. Em 1998 ingressou no
Colégio Agrícola Nilo Peçanha-UFF, atual Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia do Rio de Janeiro campus Nilo Peçanha no município de Pinheiral, obtendo o
título de técnico em agropecuária no ano de 2000. Em outubro 2002 ingressou no curso de
Agronomia na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e em agosto de 2003 na
Embrapa Agrobiologia como bolsista do PIBIC/CNPq no laboratório de Fauna do Solo.
Obteve o título de Engenheiro Agrônomo em outubro de 2007. Em março de 2008 iniciou
o curso de Mestrado “Strictu Sensu” em Agronomia - Ciência do Solo como bolsista do
CNPq nessa mesma universidade e desenvolveu projeto de pesquisa em parceria com a
Embrapa Agrobiologia nos laboratórios de Leguminosas Florestais e Fauna do Solo.
Submeteu-se à defesa da dissertação em 25 de fevereiro de 2010 para obtenção do título de
Mestre em Ciências. Em julho de 2010 iniciou o doutorado no Instituto Agronômico, em
Campinas, sendo bolsista FAPESP lotado no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de
Solos e Recursos Ambientais na Conservação do Solo. Submeteu-se à defesa de tese em 26
de setembro de 2014 para a obtenção do título de Doutor em Agricultura Tropical e
Subtropical.
vii
SUMÁRIO
LISTA DE TABELAS ....................................................................................................... viii
LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................... xi RESUMO ........................................................................................................................... xix ABSTRACT ....................................................................................................................... xxi 1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................... 1 2. REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................... 4
2.1. A importância da cultura da cana-de-açúcar ................................................................ 4 2.2. O sistema plantio direto ............................................................................................... 6 2.3. Atributos químicos do solo .......................................................................................... 8 2.4. Atributos físicos do solo ............................................................................................ 10 2.5. A influência da fauna do solo na decomposição e ciclagem de nutrientes ................ 12
2.6. A geoestatística como ferramenta para análise da variabilidade espacial em solos .. 16
2.7. A variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar ................................... 17
2.8. A análise multivariada dos dados ............................................................................... 18 3. MATERIAL E MÉTODOS ....................................................................................... 20 3.1. Áreas de Estudo.......................................................................................................... 20 3.1.1. Mogi Mirim, SP ......................................................................................................... 20
3.1.2. Ribeirão Preto, SP ...................................................................................................... 21 3.2. Amostragens ............................................................................................................... 23
3.3. Variáveis avaliadas..................................................................................................... 26 3.3.1. Atributos físicos do solo ............................................................................................ 26 3.3.1.1. Umidade gravimétrica e volumétrica do solo ........................................................ 26
3.3.1.2. Condutividade hidráulica do solo saturado ........................................................... 28 3.3.1.3. Densidade e Porosidade do solo ............................................................................ 30
3.3.1.4. Granulometria do solo ........................................................................................... 31 3.3.1.5. Resistência do solo à penetração ........................................................................... 32
3.3.1.6. Atributos químicos do solo.................................................................................... 33 3.3.1.7. Fauna epígea .......................................................................................................... 33
3.3.1.8. Produtividade da cana-de-açúcar ........................................................................... 34
3.4. Análise dos dados ....................................................................................................... 35 4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................... 40
4.1. Análise da estatística descritiva dos dados de Mogi Mirim, SP ................................ 40 4.2. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Mogi Mirim,
SP............ ............................................................................................................................. 53
4.3. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção em
Mogi Mirim, SP ................................................................................................................... 63
4.4. Análise multivariada dos dados de Mogi Mirim, SP ................................................. 84 4.5. Análise da estatística descritiva dos dados de Ribeirão Preto, SP ............................. 91 4.6. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Ribeirão
Preto, SP ............................................................................................................................ 102 4.7. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção em
Ribeirão Preto, SP ............................................................................................................. 111 4.8. Análise multivariada dos dados de Ribeirão Preto, SP ............................................ 124
5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 132 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 134 7. ANEXOS ................................................................................................................. 155
viii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Categorias de meios porosos para estimativa de * (ELRICK et al.
1989). ............................................................................................. 29
Tabela 2 - Parâmetros de ajuste A e B para o cálculo do fator C. ..................... 29
Tabela 3 - Estatística descritiva das umidades gravimétrica e volumétrica para
o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Mogi Mirim (SP)............................................................................ 40
Tabela 4 - Estatística descritiva da condutividade hidráulica, densidade do solo
e porosidade do solo para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). .................... 42
Tabela 5 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP). ............................................................................................... 45
Tabela 6 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas. Mogi Mirim, SP. ............ 46
Tabela 7 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20
e 20-40 cm para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP). ...................................................... 48
Tabela 8 - Estatística descritiva da fauna epígea do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) na
amostragem realizada em julho de 2011 e janeiro de 2012. .......... 51
Tabela 9 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade.
Mogi Mirim, SP. ............................................................................ 52
Tabela 10 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades
gravimétrica e volumétrica para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). .................... 54
Tabela 11 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade
hidráulica do solo, da densidade do solo e da porosidade do solo para
o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Mogi Mirim (SP)............................................................................ 55
Tabela 12 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do
solo para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP). ...................................................... 56
ix
Tabela 13 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à
penetração para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas............. 58
Tabela 14 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fertilidade do solo na
profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP). ............................................................................................... 59
Tabela 15 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP) no ano de 2011 e 2012. ............................................... 61
Tabela 16 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de
colmos e produtividade da cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP. ...... 62
Tabela 17 - Estatística descritiva da umidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
........................................................................................................ 92
Tabela 18 - Parâmetros estimados do semivariograma da condutividade
hidráulica do solo, da densidade do solo e da porosidade do solo para
o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). ....................................................................... 93
Tabela 19 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
........................................................................................................ 94
Tabela 20 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de avaliação. ....................... 95
Tabela 21 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20
e 20-40 cm para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................... 97
Tabela 22 - Estatística descritiva da fauna edáfica para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP)
na amostragem realizada em fevereiro de 2011. .......................... 100
Tabela 23 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade.
Ribeirão Preto, SP. ....................................................................... 101
Tabela 24 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades
gravimétrica e volumétrica para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ............... 103
Tabela 25 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade
hidráulica e da porosidade do solo para o LATOSSOLO
x
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
...................................................................................................... 104
Tabela 26 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do
solo para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................. 105
Tabela 27 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à
penetração para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de avaliação. . 106
Tabela 28 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fertilidade do solo na
profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
...................................................................................................... 107
Tabela 29 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna epígea do solo
para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,
em Ribeirão Preto (SP) em fevereiro e agosto de 2011. .............. 109
Tabela 30 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de
colmos e produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão Preto, SP. . 110
xi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,52 km.
Google (2010). Mogi Mirim, SP. .................................................. 21
Figura 2 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) janeiro de 2011. b) maio de
2011. Mogi Mirim, SP. ................................................................. 21
Figura 3 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,00 km.
Ribeirão Preto, SP. Google (2010). .............................................. 22
Figura 4 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) fevereiro de 2011. b) agosto de
2011. Ribeirão Preto, SP. ............................................................... 23
Figura 5 - Grade dos 203 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP. ............. 24
Figura 6 - Grade dos 107 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP. ............. 24
Figura 7 - Mapa de altitude da área de estudo. Mogi Mirim, SP. .................. 25
Figura 8 - Grade dos 97 pontos de amostragem. Ribeirão Preto, SP............. 25
Figura 9 - Mapa de diferença de nível da área de estudo. Ribeirão Preto,
SP. .................................................................................................. 26
Figura 10 - TDR modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific no ponto
de amostragem na profundidade de 0-20 cm. ................................ 27
Figura 11 - Permeâmetro de carga constante modelo IAC utilizado na medição
da condutividade hidráulica do solo saturado. ............................... 29
Figura 12 - a) material utilizado na coleta dos anéis volumétricos; b) anel
volumétrico cravado no solo; c) anéis volumétricos antes da
saturação; d) anéis volumétricos no tanque de tensão. .................. 31
Figura 13 - Penetrômetro de impacto modelo IAA/Planalsucar - Stolf utilizado
na medição da resistência do solo à penetração. ............................ 32
Figura 14 - Armadilha tipo alçapão para captura da fauna epígea. .................. 34
Figura 15 - Modelo do semivariograma. C0: efeito pepita; C1: variância
estrutural; C0 + C1: patamar; a: alcance. ........................................ 35
Figura 16 - Modelos de ajuste de semivariogramas. C0: efeito pepita; C1:
variância estrutural; a: alcance. ...................................................... 37
Figura 17 - Representação esquemática da validação cruzada pelo Jack-Knifing.
........................................................................................................ 37
xii
Figura 18 - Representação esquemática da regra do biplot. VE: variável
explicativa; VR: variável resposta. ................................................ 39
Figura 19 - Resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas
avaliadas até à profundidade de 60 cm. Mogi Mirim, SP. ............. 47
Figura 20 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) gravimétrica (0-20 cm) em janeiro de 2011; b)
gravimétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011; c) volumétrica (0-20
cm) em janeiro de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em janeiro de
2011); c) volumétrica (0-20 cm) em maio de 2011; d) volumétrica
(20-40 cm) em maio de 2011. ........................................................ 68
Figura 21 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) volumétrica (0-20 cm) em outubro de 2011; b)
volumétrica (0-20 cm) em janeiro de 2012; c) volumétrica (20-40
cm) em janeiro de 2012.................................................................. 69
Figura 22 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) microporosidade (0-20 cm); b) microporosidade (20-
40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total (0-20
cm); e) porosidade total (20-40 cm)............................................... 70
Figura 23 - Mapas de variabilidade espacial da densidade do solo e
granulometria para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico,
textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) densidade do solo (0-20
cm); b) densidade do solo (20-40 cm; c) argila (0-20 cm); d) argila
(20-40 cm); e) silte (0-20 cm); f) silte (20-40 cm)......................... 71
Figura 24 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) areia total (0-20 cm); b) areia total (20-40 cm c) areia
grossa (0-20 cm); d) areia grossa (20-40 cm); e) areia fina (0-20 cm);
f) areia fina (20-40 cm). ................................................................. 72
Figura 25 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração
para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,
em Mogi Mirim (SP) em fevereiro de 2011. Mogi Mirim, SP. a) 0-
10 cm, 2011; b) 10-20 cm, 2011; c) 20-30 cm, 2011; d) 0-10 cm,
2012; e) 20-30 cm, 2012. ............................................................... 73
Figura 26 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração
para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,
em Mogi Mirim (SP) em fevereiro de 2012. Mogi Mirim, SP. a)
média, 2011; b) média, 2012.......................................................... 74
xiii
Figura 27 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) matéria orgânica (0-20 cm); b) matéria orgânica (20-
40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm); e) fósforo (0-20 cm); f)
fósforo (20-40 cm). ........................................................................ 75
Figura 28 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) potássio (0-20 cm); b) potássio (20-40 cm); c) cálcio
(0-20 cm); d) cálcio (20-40 cm); e) magnésio (0-20 cm); f) magnésio
(20-40 cm). ..................................................................................... 76
Figura 29 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) H + Al (0-20 cm); b) H + Al (20-40 cm); c) Soma de
Bases (0-20 cm); d) Soma de Bases (20-40 cm); e) CTC (0-20 cm);
f) CTC (20-40 cm). ........................................................................ 77
Figura 30 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) valor V (0-20 cm); b) valor V (20-40 cm); c) boro (0-
20 cm); d) boro (20-40 cm); e) cobre (0-20 cm); f) cobre (20-40 cm).
........................................................................................................ 78
Figura 31 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) ferro (0-20 cm); b) ferro (20-40 cm); c) manganês (0-
20 cm); d) manganês (20-40 cm); e) zinco (0-20 cm). .................. 79
Figura 32 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) Acari, 2011; b) Acari, 2012; c) Entomobryomorpha,
2011; d) Entomobryomorpha, 2012; e) Formicidae, 2011; f)
Formicidae, 2012. .......................................................................... 80
Figura 33 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). Mogi Mirim, SP. a) Hymenoptera, 2011; b)
Hymenoptera, 2012; c) Coleoptera, 2011; d) Araneae, 2012; e)
Diptera, 2011; f) Psocoptera, 2011. ............................................... 81
Figura 34 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). a) Thysanoptera, 2011; b) Sternorrhyncha, 2012; c)
total, 2011; d) total, 2012; e) riqueza, 2011; f) riqueza, 2012. ...... 82
Figura 35 - Mapas de variabilidade espacial das variáveis da produtividade da
cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP. a) massa de colmos, 2010; b)
massa de colmos, 2011; c) número de colmos, 2011; d) número de
colmos, 2012; e) produtividade...................................................... 83
xiv
Figura 36 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo
e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Ɵ: Umidade volumétrica; U %: Umidade gravimétrica. ............... 84
Figura 37 - Análise de redundância de ordenação canônica da porosidade do
solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP). ............................................................................................... 85
Figura 38 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do
solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP). ............................................................................................... 86
Figura 39 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo
à penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). .................................................................................... 87
Figura 40 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo
e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP). ............................................................................................... 88
Figura 41 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na
amostragem de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). .................................................................................... 89
Figura 42 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na
amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP). .................................................................................... 90
Figura 43 - Resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) nas duas
épocas de avaliação até à profundidade de 60 cm. ........................ 96
Figura 44 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) gravimétrica (20-40 cm); b) volumétrica (0-
20 cm), fev/2011; c) volumétrica (20-40 cm), fev/2011); d)
volumétrica (0-20 cm), mai/2011; e) volumétrica (20-40 cm),
mai/2011; f) volumétrica (0-20 cm), fev/2012; g) volumétrica (20-
40 cm), fev/2012. ......................................................................... 114
Figura 45 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) microporosidade (0-20 cm); b)
xv
microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d)
porosidade total (0-20 cm); e) densidade do solo (0-20 cm). ...... 115
Figura 46 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) argila (0-20 cm); b) argila (20-40 cm); c) silte
(0-20 cm); d) silte (20-40 cm); e) areia total (0-20 cm); f) areia total
(20-40 cm); g) areia grossa (0-20 cm); h) areia grossa (20-40 cm); i)
areia fina (0-20 cm); j) areia fina (20-40 cm). ............................. 116
Figura 47 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração
para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,
em Ribeirão Preto (SP). a) 0-10 cm, 2011; b) 0-10 cm, 2012; c) 10-
20 cm, 2011; d) 20-30 cm, 2011; e) 30-40 cm, 2012; f) média, 2011;
g) média, 2012. ............................................................................ 117
Figura 48 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) matéria orgânica (0-20 cm); b) matéria
orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm), e) fósforo
(0-20 cm); f) fósforo (20-40 cm); g) potássio (0-20 cm); h) potássio
(20-40 cm); i) cálcio (0-20 cm); j) cálcio (20-40 cm). ................. 118
Figura 49 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) magnésio (0-20 cm); b) magnésio (20-40
cm), 2011; c) H+Al (0-20 cm); d) soma de bases (0-20 cm); e) soma
de bases (20-40 cm); f) CTC (0-20 cm); g) CTC (20-40 cm); h) V %
(0-20 cm); i) V % (20-40 cm). ..................................................... 119
Figura 50 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). a) boro (0-20 cm); b) boro (20-40 cm); c) cobre
(0-20 cm); d) cobre (20-40 cm), e) ferro (0-20 cm); f) ferro (20-40
cm); g) manganês (0-20 cm); h) manganês (20-40 cm); i) zinco (0-
20 cm); j) zinco (20-40 cm). ........................................................ 120
Figura 51 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP) em fevereiro de 2011. a) Acari; b) Coleoptera;
c) Diplopoda; d) Entomobryomorpha; e) Poduromorpha; f)
Symphypleona; g) Total; h) Riqueza. .......................................... 121
Figura 52 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP) em agosto de 2011. Ribeirão Preto, SP. a)
Coleoptera; b) Diptera; c) Entomobryomorpha; d) Psocoptera; e)
Riqueza. ....................................................................................... 122
xvi
Figura 53 - Mapas de variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar.
Ribeirão Preto, SP. a) número de colmos, 2010; b) número de
colmos, 2011; c) número de colmos, 2012; d) massa de colmos,
2010; e) massa de colmos, 2011 f) produtividade, 2010; g)
produtividade, 2011; h) produtividade, 2012. .............................. 123
Figura 54 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo
na amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). ..................................................................... 124
Figura 55 - Análise de redundância de ordenação canônica da condutividade
hidráulica e porosidade do solo e a produtividade da cana-de-açúcar
para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,
em Ribeirão Preto (SP). ............................................................... 125
Figura 56 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do
solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
...................................................................................................... 126
Figura 57 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo
à penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP). ..................................................................... 127
Figura 58 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo
e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
MO: matéria orgânica; P: fósforo; K: potássio; Ca: cálcio; Mg:
magnésio; SB: soma de bases; H+Al: acidez potencial; CTC:
capacidade de troca catiônica; B: boro; Fe: ferro; Zn: zinco; Mn:
Manganês. .................................................................................... 128
Figura 59 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na
amostragem realizada em fevereiro de 2011 e a produtividade da
cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico,
textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ..................................... 130
Figura 60 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na
amostragem realizada em agosto de 2011 e a produtividade da cana-
de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................. 131
Figura 61 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Mogi-Mirim
(SP). ............................................................................................. 155
Figura 62 - Semivariogramas experimentais da porosidade do solo. Mogi-Mirim
(SP). ............................................................................................. 156
xvii
Figura 63 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Mogi-
Mirim (SP). .................................................................................. 157
Figura 64 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração.
Mogi-Mirim (SP). ........................................................................ 158
Figura 65 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim
(SP). ............................................................................................. 159
Figura 66 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim
(SP). ............................................................................................. 160
Figura 67 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim
(SP). ............................................................................................. 161
Figura 68 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de
julho de 2011. Mogi-Mirim (SP). ................................................ 162
Figura 69 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de
janeiro de 2012. Mogi-Mirim (SP). ............................................. 163
Figura 70 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo em janeiro de 2012
e das variáveis da produtividade. Mogi-Mirim (SP). ................... 164
Figura 71 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Ribeirão Preto
(SP). ............................................................................................. 165
Figura 72 - Semivariogramas experimentais da condutividade hidráulica e da
porosidade do solo. Ribeirão Preto (SP). ..................................... 166
Figura 73 - Semivariogramas experimentais da densidade do solo. Ribeirão
Preto (SP). .................................................................................... 167
Figura 74 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Ribeirão
Preto (SP). .................................................................................... 168
Figura 75 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração.
Ribeirão Preto (SP). ..................................................................... 169
Figura 76 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão
Preto (SP). .................................................................................... 170
Figura 77 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão
Preto (SP). .................................................................................... 171
Figura 78 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão
Preto (SP). .................................................................................... 172
Figura 79 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de
fevereiro de 2011. Ribeirão Preto (SP). ....................................... 173
xviii
Figura 80 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de
agosto de 2011. Ribeirão Preto (SP). ........................................... 174
Figura 81 - Semivariogramas experimentais das variáveis da produtividade.
Ribeirão Preto (SP). ..................................................................... 175
xix
Variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar
RESUMO
Com o objetivo de avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos
do solo e a produtividade da cana-de-açúcar, duas áreas de estudo no Estado de São Paulo
foram examinadas entre 2010 e 2012. A primeira área está localizada em um NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico de textura argilosa em Mogi Mirim (22º52’38.03” de latitude sul
e 46º56’48.11” de longitude oeste) e a segunda área em um LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico de textura argilosa em Ribeirão Preto (21º12’11’’ de latitude sul e 47º 52’ 41.05
de longitude oeste). Na área de estudo de Mogi Mirim os atributos de solo, planta e fauna
edáfica foram avaliados em malha regular de 30 m x 30 m num total de 203 pontos em 18
ha. Em Ribeirão Preto a área de estudo de 0,85 ha foi demarcada com 97 pontos em
espaçamento de 10 m x 10 m. As amostragens para análises físicas e químicas do solo foram
realizadas nas profundidades de 0-20 cm e 20-40 cm. A fauna edáfica foi amostrada com o
uso de armadilhas tipo alçapão. A produtividade da cana-de-açúcar foi avaliada com base
no número e peso médios de colmos. Os dados foram analisados pela estatística descritiva,
pela geoestatística e pela análise multivariada de redundância de resposta linear de
ordenação canônica. Para a área de estudo em Mogi Mirim, a produtividade mais elevada
da cana-de-açúcar é explicada por: (a) Valores mais elevados para a microporosidade e
porosidade total na profundidade de 0-20 cm e densidade do solo nas profundidades de 0-20
e 20-40 cm, MO, pH, K, V %, Ca, Mg, SB, Mn e Cu; (b) Valores intermediários para
umidade volumétrica do solo; (c) Valores mais baixos para quantidade de argila e resistência
do solo à penetração e (d) Fauna edáfica: pela riqueza de grupos e presença dos grupos
Psocoptera, Hymenoptera e Coleoptera. Para a área de estudo em Ribeirão Preto, as
produtividades mais elevadas da cana-de-açúcar são explicadas por: (a) Valores mais
elevados para umidade volumétrica do solo, macroporosidade e porosidade total (2012),
densidade do solo (2011), condutividade hidráulica na profundidade de 0-20 cm em 2011,
microporosidade na profundidade de 0-20 cm (2010), teores de zinco nas profundidades de
0-20 e de 20-40 cm (2011 e 2012); (b) Valores mais baixos para resistência do solo à
penetração na avaliação em 2010 e (c) Presença dos grupos Entomobryomorpha (2010),
Acari (2011) e Symphypleona e Entomobryomorpha (2012) na fauna edáfica.
Adicionalmente, observa-se que: (a) A análise multivariada de redundância é ferramenta
xx
muito útil para avaliação e auxílio na compreensão dos mapas de variabilidade espacial; (b)
A combinação da análise multivariada com a geoestatística é eficiente para determinação da
estrutura espacial dos dados; (c) A análise multivariada permite indicar quais variáveis
afetam a produtividade da cana de-açúcar; (d) As variáveis massas de colmos, número de
colmos e produtividade não mostram a mesma resposta na análise multivariada dos atributos
estudados.
Palavras-Chave: Saccharum sp., sistema plantio direto, fauna do solo, geoestatística,
análise multivariada.
xxi
Spatial variability of soil physical, chemical and biological attributes and the sugar
cane productivity
ABSTRACT
With the aim of assessing the spatial variability of soil physical and chemical attributes,
edaphic animals and the productivity of sugar cane grown under no-tillage, two experimental
areas in the state of São Paulo were studied during the 2010/11 and 2011/12 cropping season.
The first area was a clay-textured eutroferric Rhodic Nitisol in Mogi Mirim (22º52’38.03”
S, 46º56’48.11” W) and the second, a clay-textured eutroferric Red Ferralsol in Ribeirão
Preto (21º12’11’’ S, 47º 52’ 41.05 W). In Mogi Mirim, the soil attributes , plants and edaphic
fauna were sampled using a 30 x 30 m coordinate grid system with a total of 203 points over
18 hectares. In Ribeirão Preto, an experimental area of 0.85 hectare was marked out with
97 points with spacing of 10 x 10 m. Samples for physical and chemical soil analysis were
taken at depths of 0-20 cm and 20-40 cm. Edaphic animals were sampled using pitfall traps.
Sugar cane productivity was assessed based on the number and average weight of the stalks.
The data were analyzed using descriptive statistics, geostatistics, and canonical ordination
linear response multivariate redundancy analysis. For the study area of Mogi Mirim, higher
sugar cane productivity can be explained by: (a) higher values obtained for microporosity
and total porosity at depths of 0-20 cm and soil density at depths of 0-20 and 20-40 cm, OM,
pH, K, V %, Ca, Mg, SB, Mn and Cu; (b) intermediate values for soil moisture content per
unit volume; (c) lower values for clay content and soil penetration resistance and (d) edaphic
animals: richness of groups and the presence of Psocoptera, Hymenoptera and Coleoptera.
For the study area of Ribeirão Preto, higher sugar cane productivity can be explained by: (a)
higher values for soil moisture content per unit volume, macroporosity and total porosity
(2012), soil density (2011), hydraulic conductivity at depths of 0-20 cm in 2011,
microporosity at depths of 0-20 cm (2010), zinc content at depths of 0-20 and 20-40 cm
(2011 and 2012); (b) lower soil penetration resistance in the 2010 assessment and (c)
presence of groups of Entomobryomorpha (2010), Acari (2011) and Symphypleona and
Entomobryomorpha (2012) in edaphic animal communities. Furthermore, it can be seen
that: (a) multivariate redundancy analysis is a very useful tool for assessing and
understanding spatial variability maps; (b) combining multivariate analysis and geostatistics
is an efficient way of determining the spatial structure of the data; (c) multivariate analysis
shows which variables affect sugar cane productivity; (d) stalk weight, number of stalks and
xxii
productivity variables do not give the same response as multivariate analysis of the attributes
studied.
Key words: Saccharum sp., no-tillage, soil fauna, geostatistics, multivariate analysis.
1
1. INTRODUÇÃO
A demanda crescente por biocombustíveis nos mercados nacional e internacional
atraiu muitos investimentos para a cultura da cana-de-açúcar e sua expansão para novas
áreas, sendo benéfica para reduzir a emissão de gases de efeito estufa e por ser uma
alternativa renovável quando comparada ao uso de combustíveis fósseis (RODRIGUES
FILHO & JULIANE, 2013).
A cultura da cana-de-açúcar possui grande importância econômica para o Estado de
São Paulo, no qual ocupa a maior área agricultável, destacando-se este estado como o maior
produtor nacional de açúcar e álcool. Com isso, estudos edáficos e de planta tornaram-se
cada vez mais importantes com o objetivo de conhecer meios para reduzir os custos de
produção, aumentar a produtividade da cana-de-açúcar e reduzir os impactos ambientais.
Para GREGO et al. (2010) a expansão da atividade agrícola para a produção de açúcar e
álcool tem impulsionado, ao longo dos últimos anos, as pesquisas envolvendo a cana-de-
açúcar, o adequado manejo do solo e seus atributos físicos, químicos e biológicos.
Nas últimas décadas, com a intensificação do preparo do solo no plantio convencional,
da queima de resíduos e do uso intensivo de máquinas agrícolas, ocorreram modificações
nas propriedades físicas, químicas e biológicas do solo. Nesse contexto, uma das tecnologias
que se expandiu foi o plantio direto, que minimiza a degradação do solo decorrente dos
processos erosivos, já que essa prática dispensa a aração juntamente com a gradagem e
também permite a manutenção da palhada sobre o solo (MIRANDA et al., 2005).
É observação comum nos trabalhos com utilização de geoestatística, que as áreas
agrícolas não são uniformes, tendo em vista as diferenças dos fatores de formação do solo;
mesmo em áreas relativamente pequenas existe variação espacial dos atributos de solo e
planta. Visando a estabelecer a relação entre essas áreas heterogêneas, estudos de
variabilidade espacial são úteis para verificar, de diferentes maneiras e intensidades, quais
as consequências das diferenças espaciais e temporais dos atributos físicos, químicos e
biológicos do solo e de planta da cultura da cana-de-açúcar.
O manejo dessas áreas heterogêneas, a partir da utilização de tecnologias para
melhorar a eficiência no uso de fertilizantes, aumentar a produtividade das culturas e
minimizar o impacto ambiental viabilizará a maior competitividade na exportação dos
2
subprodutos da cana-de-açúcar. Mas são necessários estudos com informações de causa e
efeito da variabilidade espacial para o reconhecimento do potencial da cultura nos diversos
locais de expansão agrícola, permitindo assim, planejar um manejo agrícola adequado,
preservar o solo e diminuir os custos de produção (CARVALHO et al., 2002).
De acordo com CUCUNUBA-MELO et al. (2011), atualmente, há uma tendência
mundial no setor agrícola para gerar informações sobre as causas da variabilidade espacial
das propriedades do solo, a fim de facilitar a tomada de decisão com as diferentes
ferramentas de informação geográfica ou com a agricultura de precisão e compreender como
a distribuição espacial do solo e os atributos físicos e químicos são importantes no
estabelecimento de práticas de manejo adequadas, não só em termos de aumento da produção
agrícola, mas também na diminuição de possíveis danos ambientais (LA SCALA JÚNIOR
et al., 2012).
Países como a Austrália e Colômbia possuem produtividade maior do que a cana-de-
açúcar produzida no Brasil (FAO, 2012). Perante este cenário, é de fundamental importância
investimentos em pesquisas que garantam maior competitividade e sustentabilidade da cana-
de-açúcar com o objetivo de aumentar a produtividade.
Apesar da expansão da cultura e da pesquisa envolvendo a cana-de-açúcar, poucas são
as informações existentes na literatura sobre a variabilidade espacial em uma mesma área,
avaliando atributos físicos, químicos e biológicos do solo, indispensáveis em uma agricultura
de alta tecnologia na qual pequenas alterações podem resultar em grandes diferenças de
produtividade. Com isso, a pesquisa baseou-se na hipótese de que a produtividade da cana-
de-açúcar apresenta um padrão espacial de variação e que os atributos do solo, medidos
espacialmente, influenciam a estrutura espacial de variação da produtividade. Diante disso,
os atributos físicos, químicos e a fauna do solo podem possuir efeito na produtividade da
cana-de-açúcar.
Os artigos científicos que correlacionam a produtividade da cana-de-açúcar com
atributos do solo são escassos (SOUZA et al., 2008a; SOUZA et al., 2010a) e por isso estudos
que visem a avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos são
importantes para explicar as causas da variabilidade dos mapas de colheita da cana-de-
açúcar. Para isso, a geoestatística tem sido amplamente aplicada. Para RODRIGUES et al.
(2012a) a baixa correlação entre propriedades do solo e produtividade das culturas podem
estar relacionadas pelas diferenças na intensidade de amostragem, contudo, poucas são as
informações existentes sobre a variabilidade espacial da produtividade em solos cultivados
3
com cana-de-açúcar. A variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar tem sido estudada
por meio da estatística clássica (DALCHIAVON et al., 2014) e pela geoestatística (SOUZA
et al., 2010ab), faltando trabalhos relacionados com a análise de séries temporais.
O objetivo desse estudo foi avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos,
químicos e biológicos do solo e relacioná-los com a produtividade da cultura da cana-de-
açúcar em sistema plantio direto em um NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim, SP e em um LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto, SP.
4
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. A importância da cultura da cana-de-açúcar
A cultura da cana-de-açúcar é cultivada em 26 milhões de hectares em todo o mundo
e o Brasil é o maior produtor mundial seguido pela Índia, China, Tailândia e Paquistão (FAO,
2014). Na safra 2013/2014 o Brasil produziu 659 milhões de toneladas de colmos em uma
área plantada de 8,8 milhões de hectares, com produtividade média de colmos de 75 t ha-1.
Na safra de 2014/2015 estima-se uma área plantada de 9,1 milhões de hectares com
produtividade média de 74 t ha-1 e produção de 672 milhões de toneladas de colmos. Para
MARIN & CARVALHO (2012) a cultura da cana-de-açúcar é uma das culturas mais
importantes para a economia brasileira.
O Estado de São Paulo plantou, na safra 2013/2014, 4,5 milhões de hectares e obteve
produtividade média de 82 t ha-1 e na safra 2014/2015 estima-se uma área plantada de 4,7
milhões de hectares e produtividade média de 78 t ha-1 com um aumento de 4,17 % na
produção de cana-de-açúcar (CONAB, 2014). De acordo com DALCHIAVON et al. (2014)
a importância da cultura da cana-de-açúcar para o Brasil é inquestionável, devido ser a
principal matéria prima para a produção do etanol utilizado como biocombustível além da
produção de açúcar que é um dos principais produtos de exportação. Na região Sudeste do
Brasil a cana-de-açúcar é uma cultura de grande importância, tanto social como
economicamente. (DUARTE JÚNIOR et al., 2008).
Em levantamentos realizados pela FAO (2012), o Brasil é responsável por cerca de
43 % da produção mundial de cana-de-açúcar e o Estado de São Paulo possui grande
participação nesse cenário, com 59,6 % desse total. Para SILVA et al. (2014a) a cana-de-
açúcar se destaca como a planta de maior potencial para a produção de biomassa e energia
por unidade de área.
Segundo COSTA et al. (2014) o Brasil está entre os maiores produtores agrícolas do
mundo, sendo favorecido pela extensa área agricultável e clima adequado à produção
agrícola. Nos últimos anos, a cana foi uma das culturas que mais cresceu no Brasil, chegando
a novas fronteiras, influenciando decisivamente o desenvolvimento econômico, social e
cultural das regiões onde novas usinas foram construídas (SCHULTZ et al., 2014; SOUZA
5
et al., 2014b). Devido às condições agrícolas favoráveis, a cana-de-açúcar produzida no
Estado de São Paulo é cultivada em condições de sequeiro, pois sua irrigação é
economicamente inviável nas condições edafoclimáticas do estado (SILVA et al., 2014a).
Na década de 60, TOSELLO et al. (1966) já afirmavam que eram raras as irrigações em
plantios de cana-de-açúcar.
A cana-de-açúcar se tornou uma das principais culturas da economia nacional
(SILVA & FERNANDES, 2014; SOUSA et al., 2014) devido à lucratividade do setor
sulcroalcooleiro refletindo a expansão do seu cultivo (BORDIN et al., 2005). Para
GONÇALVES et al. (2014), o financiamento com baixas taxas de juros para o setor e o
desenvolvimento de cultivares adaptadas às condições de cultivo regionais também
contribuíram para a expansão da cana-de-açúcar associados à demanda mundial por etanol.
De acordo com ALEIXO et al. (2014), a competitividade da cana-de-açúcar pode aumentar,
a partir do aumento da produtividade e sustentabilidade nas áreas atualmente plantadas e, de
acordo com SOUSA et al. (2014), impulsionada pelo crescimento no consumo de seus
derivados.
A cultura da cana-de-açúcar apresenta grande importância no Brasil, destacando-se
como produtor, consumidor e exportador devido a sua grande competitividade (SATOLO &
BACCHI, 2009). Em média, nas últimas safras brasileiras, 52 % da produção nacional
destinaram-se à produção de etanol (anidro e hidratado) e 48 % à de açúcar (ABDALA &
RIBEIRO, 2011). De acordo com o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento
(2012) o setor sulcroalcooleiro ocupou a segunda posição na participação dos principais
produtos das exportações agrícolas brasileiras com 16,286 bilhões de dólares, ficando atrás
apenas da cultura da soja.
Estudos que viabilizem aumento na produtividade, redução dos custos e dos impactos
ambientais são necessários, visto que práticas de manejo adequadas são imprescindíveis para
a manutenção e expansão das áreas plantadas. Para SOUSA et al. (2014) as pesquisas que
visem a melhorar práticas de manejo do solo e da planta são imprescindíveis para aumentar
a produtividade da cana-de-açúcar e reduzir os impactos sobre os recursos naturais.
Atualmente o interesse mundial em energia renovável e as perspectivas de expansão
para a indústria da cana-de-açúcar obrigam o setor a aumentar a sustentabilidade na produção
de cana-de-açúcar por meios tecnológicos que implicam a diversificação de culturas e a
integração das cadeias produtivas (SILVA & FERNANDES, 2014). Os custos crescentes
de produção da cana-de-açúcar são principalmente impulsionados pelo alto consumo de
6
combustíveis fósseis, tanto em operações mecanizadas quanto na utilização de fertilizantes
nitrogenados (FORTES et al., 2013).
2.2. O sistema plantio direto
O plantio direto é um sistema de manejo do solo que consiste no não-revolvimento
do solo, com exceção do sulco de plantio ou de semeadura, no uso da adubação verde para
promover a ciclagem de nutrientes e no acúmulo de palhada na superfície do solo diminuindo
sensivelmente a erosão (DUARTE JÚNIOR et al., 2008). De acordo com DERPSCH &
BENITES (2004) o sistema plantio direto é uma agricultura conservacionista proposta pela
FAO, por meio de utilização de cultivos, de coberturas e resíduos de culturas sobre o solo
com o revolvimento apenas na linha de plantio e com a utilização de rotações de culturas.
O sistema plantio direto preconiza a manutenção da cobertura do solo com o objetivo
de protegê-lo dos processos erosivos (GATIBONI et al., 2011) e um dos princípios é a
manutenção da estrutura do solo (CARDOSO et al., 2013). Concilia a manutenção ou
aumento da produtividade utilizando os recursos racionalmente (SANTOS et al., 2008).
A cana-de-açúcar é uma cultura semiperene colhida de 4 a 5 vezes depois do plantio
(FRANCO et al., 2010) gerando de 10 a 30 Mg ha-1 de palhada com a colheita mecanizada
(TRIVELIN et al., 1996). Em 2013/2014, o Brasil produziu mais de 140 milhões de
toneladas de palhada (CONAB, 2013). Segundo MACEDO et al. (2008) a palha da cana-
de-açúcar é responsável pelo aumento no processo de decomposição e ciclagem de nutrientes
e consequente aumento da fertilidade do solo e dos micro-organismos.
A cana-de-açúcar em sistema plantio direto com a utilização de leguminosas como
adubo verde é mais produtiva do que em plantio convencional e tem vantagem na
conservação do ambiente agrícola devido à colheita da cana-crua sem a utilização de
queimada (DUARTE JÚNIOR & COELHO et al., 2008a). O sistema plantio direto com a
utilização de leguminosas como adubos verdes contribui para um aumento de 37 % na
produtividade da cana-de-açúcar comparada com o preparo convencional do solo com a
vegetação espontânea incorporada (DUARTE JÚNIOR & COELHO, 2008b).
BOLONHEZI et al. (2007), avaliando sistemas conservacionistas de manejo do solo
em sucessão à cana-de-açúcar colhida crua em Ribeirão Preto e Pindorama, verificaram que
o plantio direto aumentou o índice de rendimento de grãos de amendoim em 6,5 a 9 %, em
relação ao convencional. TAVARES et al. (2010), estudando a produtividade da cana-de-
7
açúcar em Linhares, ES após 16 anos de cultivo com e sem queima de palha, concluíram que
a maior produtividade ocorreu no sistema de cana-de-açúcar colhida crua, promovendo
incrementos de 6 % no rendimento dos colmos.
De acordo com BERTOL et al. (2000) o sistema convencional contribui para o
aumento do processo de degradação do solo pela perda de sua estrutura e aumento da erosão
hídrica.
BERTONI & LOMBARDI NETO (2005) citaram a importância da cobertura do solo
na proteção contra o forte impacto direto das gotas de chuvas sobre o solo. No sistema
plantio direto, o conteúdo de água no solo na profundidade de 0–12 cm pode ser até 16 %
maior que no convencional em períodos de veranico (BOLONHEZI et al., 2007).
CARVALHO et al. (1999) observaram que o plantio direto favoreceu a maior
percentagem de agregados nas classes de maior diâmetro e menor desagregação do solo
proporcionando maior retenção de água em um Podzólico Vermelho-Amarelo em
comparação ao sistema convencional. CEDDIA et al. (1999), avaliando as propriedades
físicas em um Podzólico Amarelo distrófico em Linhares, ES, constataram que a colheita da
cana-de-açúcar queimada promoveu a redução do diâmetro médio ponderado dos agregados
e aumento da densidade do solo na profundidade de 0-5 cm e diminuição da velocidade de
infiltração da água no solo.
O sistema plantio direto associado à agricultura de precisão contribui para a produção
agrícola, principalmente no controle da erosão e no uso de insumos, resultando em aumento
de produtividade das culturas e minimização dos impactos ambientais provenientes da
agricultura (GUEDES FILHO et al., 2010b). Portanto, a variação espacial é também
atribuída às técnicas de preparo do solo, como por exemplo, à mobilização do solo, uma vez
que estas originam perdas de solo na camada superficial, provocando redução no sólum nas
diferentes classes do solo (CAVALCANTE et al., 2007).
DUARTE JÚNIOR & COELHO et al. (2008a), avaliando a produtividade da cana-
de-açúcar no sistema plantio direto e no convencional no município de Campos dos
Goytacazes em um Cambissolo Eutrófico argiloso, verificaram que o sistema plantio direto
da cana-de-açúcar sobre leguminosas proporcionou aumento nos teores foliares de N e K na
cana-de-açúcar quando comparado ao plantio convencional com vegetação espontânea
incorporada. Verificaram também que a cana-de-açúcar em sistema plantio direto
apresentou teores de K nas folhas 43 % superiores aos da cana-de-açúcar em plantio
8
convencional e um aumento no sistema plantio direto de 27, 32 e 37 % em número, diâmetro
e produtividade de colmos em relação à cana-de-açúcar em plantio convencional.
A colheita realizada de forma convencional com a utilização de fogo é facilitada, mas
gera emissões de gases de efeito estufa além de diminuir a quantidade de matéria orgânica
do solo (MITCHELL et al., 2000). Segundo SOUZA et al. (2014a), a rentabilidade da cana-
de-açúcar utilizando a colheita mecanizada é maior e desencadeia benefícios sociais e
econômicos.
De acordo com VASCONCELOS et al. (2014) o manejo do solo por meio de aração
e gradagem promove aumento da densidade do solo e diminuição da porosidade, infiltração
e da condutividade hidráulica. A colheita da cana-de-açúcar realizada mecanicamente
provoca a compactação do solo causada pelo maquinário pesado e, em alguns casos, a
superfície de contato com o solo é reduzida levando à redução da porosidade total e
consequentemente à redução da brotação e diminuição da longevidade do canavial
(SEGATO et al., 2006).
LA SCALA JÚNIOR et al. (2012) perceberam que as práticas relacionadas ao plantio
direto resultaram em variação mais constante de sequestro de carbono do solo após a
conversão do preparo convencional e que a cultura da cana-de-açúcar possui grande
potencial de sequestro de carbono no solo que, entretanto, é perdido com a reforma do
canavial.
2.3. Atributos químicos do solo
O uso do solo conduz ao aumento de sua heterogeneidade por meio dos processos de
desmatamento, preparo, rotações de culturas e aplicação de fertilizantes, fazendo com que o
sistema de amostragem de atributos químicos e físicos seja consideravelmente alterado
(CAVALCANTE et al., 2007).
No Brasil, a aplicação de fertilizantes é baseada em valores médios dos nutrientes do
solo por área e a quantidade de adubo pode ser subestimada ou superestimada, sendo que
para isso é importante estabelecer práticas de manejo do solo que visem à produção agrícola
e diminuam possíveis danos ambientais (SOUZA et al., 2010b).
O manejo da fertilidade do solo é baseado em valores médios, o que leva à ocorrência
de zonas heterogêneas (PARFITT et al., 2009), devendo-se reconhecer o grau de
variabilidade espacial das propriedades do solo para a tomada de decisões e aperfeiçoar a
9
aplicação de fertilizantes e corretivos. Assim, mesmo em áreas de solos homogêneos,
mudanças no uso e manejo do solo podem levar à variação espacial das propriedades do solo
(VIEIRA et al., 2009).
RODRIGUES et al. (2012a), avaliando o efeito da intensidade de amostragem na
variabilidade do solo em sistema plantio direto, verificaram que o P e o K mostraram maior
variabilidade espacial medida pelo coeficiente de variação, enquanto que a argila, Ca, Mg e
V % tiveram a menor variabilidade, indicando que a intensidade de amostragem para
determinar o padrão de distribuição espacial é dependente do atributo edáfico estudado.
Segundo COHEN et al. (2008), as atividades antrópicas afetam a auto-organização na
estrutura espacial dos atributos do solo, como pH, teores de nutrientes e matéria orgânica.
A matéria orgânica do solo é um componente importante de sua fertilidade,
especialmente em condições tropicais, contando com a ação microbiana para sua formação
e mineralização. Assim, as práticas de manejo que favoreçam a manutenção C no solo são
importantes para a sustentabilidade dos agroecossistemas (KUWANO et al., 2014). De
acordo com VASCONCELOS et al. (2014), a incorporação de matéria orgânica ao solo
adicionada sob a forma de resíduos orgânicos melhora as suas propriedades físicas e
químicas.
A matéria orgânica tem influência no valor da densidade do solo devido à melhoria
na estabilidade de sua estrutura e por ter menor densidade que a dos sólidos
(VASCONCELOS et al., 2014).
Os atributos químicos do solo são responsáveis por fornecer nutrientes, reter
elementos, reter compostos químicos benéficos, reter compostos nocivos e aumentar o
crescimento vegetal e a matéria orgânica, o pH e os nutrientes disponíveis são
potencialmente utilizados para estabelecer os níveis de qualidade do solo (CARDOSO et al.,
2013) e, de acordo com KELLY et al. (2009) o pH do solo, a capacidade de troca catiônica
(CTC) e a matéria orgânica do solo são os principais atributos químicos utilizados na
avaliação da qualidade do solo. Segundo BENNETT et al. (2010) o carbono orgânico é um
dos principais atributos químicos para avaliar a qualidade do solo e é correlacionado com a
produtividade das culturas e BRANCHER & ROZA-GOMES (2012) complementam
afirmando que o carbono orgânico possui alta sensibilidade aos efeitos do manejo e é um
bom indicador de sua qualidade do solo.
10
2.4. Atributos físicos do solo
As propriedades físicas do solo relacionadas ao rendimento das culturas estão
diretamente envolvidas com o desenvolvimento das plantas, com a disponibilidade de água
e oxigênio e temperatura ideal e, secundariamente, com a textura e a agregação, que
interferem na retenção de água e difusão de oxigênio (SILVA & NOGUEIRA JÚNIOR,
2001). Segundo SOUZA et al. (2005) o uso intensivo do solo e de maquinário sem respeito
à faixa de sazão no manejo da cana-de-açúcar, a predominância do preparo superficial
excessivo e a queima dos restos vegetais modificam significativamente as propriedades
físicas do solo. Para ROZANE et al. (2010), o estudo das transformações resultantes do uso
e do manejo dos solos é de grande importância na escolha de sistemas mais adequados para
manejar a potencialidade das áreas, devido à formação e a estabilidade dos agregados do
solo que ocorrem mediante a ação de processos físicos, químicos e biológicos.
MENDES et al. (2006) relataram que os atributos físicos do solo para o estudo de sua
qualidade apresentam vantagens relacionadas ao baixo custo, métodos simples e rápidos e
relação direta com os demais atributos químicos e biológicos. Para SANTANA et al. (1999)
o manejo e as culturas adotadas interferem na agregação e estruturação do solo e terminam
por afetar a infiltração de água.
A resistência do solo à penetração constitui uma das variáveis físicas para avaliação
de sua qualidade, podendo apresentar grande variabilidade espacial (CARVALHO et al.,
2008) e a alta resistência mecânica do solo à penetração pode limitar o crescimento das raízes
e, consequentemente, o desenvolvimento da planta (REICHERT et al., 2009).
A intensificação no maior grau de mecanização nas diversas fases do processo de
produção de cana-de-açúcar tem um forte impacto sobre o solo, o que diminui sua porosidade
e permeabilidade (GREGO et al., 2010). Para CHIDEROLI et al, (2012), com o aumento
da densidade do solo ocorre a redução da porosidade total, da macroporosidade, da
condutividade hidráulica, da absorção de íons e aumento da microporosidade e da resistência
do solo à penetração das raízes. A densidade do solo é importante em estudos agrícolas,
devido à sua estreita relação com a água e armazenamento de oxigênio e movimento (PARIZ
et al., 2011). A compactação do solo afeta negativamente o crescimento das raízes e,
consequentemente, pode diminuir a produtividade na área (BASTIANI et al., 2012).
CARVALHO et al. (2012), avaliando propriedades físicas do solo em dois sistemas de
manejo na cultura da cana-de-açúcar, verificaram que o sistema de colheita com queima
11
apresentou maior densidade do solo em relação ao sistema de colheita mecanizada em dois
períodos distintos de análise e também verificaram que houve aumento da umidade e da
porosidade do solo com redução na densidade do solo no sistema de colheita com queima
pelo sistema mecanizado.
SOUZA et al. (2009b) avaliaram a variabilidade espacial da estabilidade de agregados
em Latossolo com cana-de-açúcar. Observaram que as principais alterações são observadas
na diminuição da proporção de matéria orgânica e na degradação da estrutura, evidenciada
pelo aumento da densidade, da microporosidade e da resistência à penetração, bem como
pela diminuição do tamanho dos agregados, da macroporosidade e da permeabilidade. O
uso agrícola inadequado, causando restrições ao crescimento das raízes, redução da retenção
de água e nutrientes foi relatado como causa.
O conhecimento da variabilidade espacial da granulometria do solo é fundamental para
o planejamento de uso e manejo da área agrícola. De acordo com CAMARGO et al. (2010)
a variabilidade em frações de tamanho de partículas do solo influencia diretamente o
escoamento superficial e movimento da água, a capacidade de troca de cátions, a retenção
de água e nutrientes, sendo que a disponibilidade de nutrientes para as plantas está
relacionada com a textura do solo o que permite a maior ou menor mobilidade de alguns
nutrientes pela adsorção e perdas por erosão. Os autores concluem que áreas que possuem
declividade acentuada, normalmente, possuem correlação dos fatores da granulometria do
solo com a produtividade das culturas.
A condutividade hidráulica é um parâmetro hidrodinâmico do movimento da água no
solo que depende de sua estrutura e da textura do solo e que é responsável pela passagem da
água pelo solo (REICHARDT, 1985). A condutividade hidráulica saturada é o atributo com
a maior variabilidade, com valores altos de coeficiente de variação e com baixa correlação
aos outros atributos físicos do solo (ORJUELA-MATTA et al., 2011). Dentre os diversos
indicadores físicos existentes, o processo de infiltração de água no solo é importante para
definições de técnicas de conservação do solo e da água, para o delineamento e planejamento
de sistemas de irrigação e drenagem, bem como para que se possa avaliar melhor a aeração
e retenção de água pelo solo (SANTANA et al., 1999).
ORJUELA-MATTA et al. (2011), avaliando parâmetros hidrodinâmicos, verificaram
que os atributos que melhor caracterizaram o solo foram o conteúdo de areia, a densidade do
solo e a umidade volumétrica, que mostraram baixa variabilidade, elevado grau de
dependência espacial e maior representação na análise multivariada. Para CARDOSO et al.
12
(2013) a disponibilidade de água no solo não depende apenas das propriedades físicas, mas
também das propriedades químicas, como o teor de carbono orgânico. De acordo com
SANTANA et al. (1999) o manejo e as culturas adotadas interferem na agregação e na
estruturação do solo e terminam por afetar a infiltração de água no solo.
A compactação é o resultado do processo de aumento da densidade do solo e da
resistência à penetração, sendo uma das principais causas responsáveis pela degradação do
solo (BORDIN et al., 2005). A compactação vem se intensificando em virtude de o tráfego
de máquinas promover alterações nas propriedades físicas do solo que afetam o
armazenamento da água e sua qualidade e alteram o crescimento e a produtividade da
cultura, além de causar aumento dos processos erosivos (FREDDI et al., 2009).
De acordo com VASCONCELOS et al.(2014), as pesquisas realizadas para avaliação
da qualidade física do solo são de extrema importância e são vastas na literatura mundial
devido às inferências na produtividade das culturas e sustentabilidade dos agroecossistemas
e incluem metodologias rápidas e de baixo custo (CARDOSO et al., 2013).
A compactação do solo pode afetar a densidade do solo, a porosidade do solo, a
infiltração de água no solo e o crescimento de raízes nas culturas, reduzindo assim o
rendimento da cultura (TAVARES FILHO et al., 2010). Segundo CARDOSO et al. (2013)
o aumento da densidade do solo devido ao tráfego de máquinas acarreta a perda da
estabilidade dos agregados do solo devido à diminuição do teor de carbono orgânico e afeta
o desenvolvimento do sistema radicular das plantas por alterar a dinâmica da água e do ar
no sistema solo.
2.5. A influência da fauna do solo na decomposição e ciclagem de nutrientes
A fauna do solo possui diferentes habitats e ciclos de vida e atua na ciclagem de
nutrientes, na aeração e na fertilização do solo (LUZ et al., 2013) sendo responsável por
mobilizar os nutrientes dos resíduos orgânicos (GATIBONI et al., 2011). Para CUNHA
NETO et al. (2012) a fauna do solo está relacionada com a decomposição e ciclagem da
matéria orgânica, transferência de nutrientes e fluxo de energia nos agroecossistemas.
De acordo com SILVA et al. (2013a) o processo de decomposição é estritamente
realizado pela biota do solo, em que os organismos invertebrados e os micro-organismos
atuam na degradação física e química dos vegetais. RESENDE et al. (2013) complementam
que a fauna edáfica varia ao longo do processo de decomposição e possui composição
13
diferente em resíduos vegetais contrastantes. Para CARDOSO et al. (2013) a fauna também
estabelece diferentes níveis de relações com micro-organismos e participa diretamente do
equilíbrio do ecossistema, ao ocupar níveis tróficos da cadeia alimentar (LAVELLE &
SPAIN, 2001; LAVELLE et al., 1997).
A decomposição da matéria orgânica é influenciada pelos organismos que habitam o
solo e a serrapilheira (VERGÍLIO et al., 2013) e é regulada pela comunidade de organismos
decompositores, pelas condições ambientais e pela qualidade dos resíduos (GATIBONI et
al., 2011). RESENDE et al. (2013) relatam que a qualidade do material a ser decomposto é
um dos fatores mais importantes, sendo os resíduos com menor relação C/N os de mais fácil
decomposição e a sua perda é acelerada pelos organismos do solo (LAVELLE, 1996).
A fauna do solo atua no fornecimento de material orgânico transformado para os
micro-organismos após a fragmentação resultante do processo de alimentação (CARDOSO
et al., 2013) e possui grande sensibilidade aos processos de decomposição, refletindo as
interferências no ecossistema (CALVI et al., 2010). De acordo com GATIBONI et al. (2011)
ocorre mudança nos grupos da fauna do solo nas diferentes fases da decomposição,
principalmente o grupo Collembola que aumenta em fase posterior à decomposição da palha,
havendo, porém, redução na diversidade da fauna edáfica no final do processo de
decomposição. De acordo com RIBEIRO et al. (2014) o acúmulo de matéria orgânica via
depósito de resíduos vegetais pode influenciar a distribuição e composição da fauna edáfica.
O uso do solo pelas práticas de manejo da agricultura influenciam suas características
físicas, químicas e biológicas e, no aspecto biológico, os artrópodes de solo são afetados em
quantidade e diversidade (LUZ et al., 2013). De acordo com KUWANO et al. (2014) as
mudanças no solo provindas de diferentes sistemas de uso do solo podem afetar as plantas e
os organismos que nele vivem e que desempenham funções essenciais nos agroecossistemas.
Para SILVA et al. (2013b) a fauna do solo responde rapidamente às alterações ambientais
pelos impactos dos diferentes sistemas de manejo e produção, podendo ser utilizada na
avaliação da sua qualidade, influenciando no ciclo da matéria orgânica e no fluxo de energia
ao longo dos ecossistemas terrestres (SILVA et al., 2013a).
A fauna do solo é afetada por fatores tais como qualidade e quantidade de matéria
orgânica, pH, temperatura, umidade e textura do solo, cobertura vegetal e práticas agrícolas,
os quais podem causar alterações em suas propriedades (SOCORRAS, 1998; CORREIA &
OLIVEIRA, 2000). A fauna edáfica pode ser conservada quando o sistema de manejo do
solo e cultivo tem uma estrutura similar ao seu sistema de origem (NUNES et al., 2012).
14
RIBEIRO et al. (2014), estudando a influência da adubação mineral sobre a fauna
edáfica em Conceição de Macabu, RJ, em Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico,
constataram que a densidade da fauna do solo e da riqueza total de grupos aumentou com a
adubação mineral. Segundo SILVA et al. (2006), a macrofauna do solo é sensível aos
sistemas de produção e pode ser utilizada na determinação do manejo em agroecossistemas.
A diversificação de espécies vegetais também promove maior diversificação dos grupos da
fauna do solo (LUZ et al., 2013) devido às diferentes ofertas de alimento e às alterações na
comunidade da fauna edáfica que irão refletir no desenvolvimento do agroecossistema
(CUNHA NETO et al., 2012). A umidade do solo regula as atividades dos organismos e
limita a distribuição dentro de um ecossistema (ODUM, 1988) e, aliada à diversidade de
substratos orgânicos para colonização da fauna do solo, também influencia a presença de
artrópodes (NUNES et al., 2012).
O preparo convencional é um dos fatores que modificam a comunidade da fauna do
solo (BOTINA et al., 2012) podendo ocorrer a redução do número de indivíduos e da
diversidade de espécies pela modificação física do ambiente com a destruição de ninhos e
galerias da fauna edáfica. Segundo GIRACCA et al. (2008) a fauna do solo pode ser um
indicador temporal de práticas agrícolas sem o revolvimento do solo como é o caso do
plantio direto. De acordo com CIVIDANES et al. (2009) os métodos agrícolas de produção
intensiva têm ocasionado problemas ambientais que geralmente resultam em diminuição da
fauna e da flora.
PORTILHO et al. (2011), avaliando a fauna do solo em três sistemas de plantio direto
e um convencional, na cidade de Dourados, MS em um Latossolo Vermelho distroférrico,
verificaram que dois dos sistemas de plantio direto propiciaram maior diversidade de
organismos em relação ao plantio convencional podendo-se inferir que os sistemas de
manejo do solo que são mais conservacionistas favorecem o equilíbrio entre a fauna do solo
e o agroecossistema. A cobertura vegetal permanente no sistema plantio direto tem sido
relacionada ao maior número de indivíduos e maiores valores de diversidade da fauna do
solo (ROVEDDER et al., 2009). ALMEIDA et al. (2007), estudando a influência da calagem
nas propriedades químicas e na fauna do solo em sistema semeadura direta, verificaram que
a maior abundância da fauna edáfica foi registrada entre os sistemas de semeadura direta,
variando de 142 a 172 indivíduos coletados por armadilha, enquanto que a pastagem e o solo
descoberto apresentaram os menores valores de abundância.
15
Os atributos químicos e físicos do solo interferem na comunidade da fauna edáfica
(PORTILHO et al., 2011) e apresentam variações de acordo com as práticas de manejo
adotadas como o sistema de cultivo, a adubação, a calagem e a utilização de defensivos
agrícolas e são sensíveis às mudanças, revelando grande potencial de detecção de manejo
inadequado do solo e possíveis alterações ambientais (VAN STRAALEN, 1998; BARETTA
et al., 2004; DRESCHER et al., 2011). Para CALVI et al. (2010) as práticas
conservacionistas adotadas refletem o padrão da comunidade da fauna do solo e identificar
as opções de manejo que possam melhorar o funcionamento do agroecossistema é útil para
o não-comprometimento das funções biológicas do solo e aumento dos índices de qualidade
do solo para promover a sustentabilidade do agroecossistema (ROVEDDER et al., 2009).
De acordo com CORREIA & OLIVEIRA et al. (2005) a fauna do solo regula os processos
de decomposição e ciclagem de nutrientes e representa um papel importante na reciclagem
de nutrientes sendo possível considerar seu monitoramento em sistemas de produção como
um indicativo da qualidade do solo (PANKHURST & LYNCH, 1994).
A biodiversidade em áreas agrícolas pode possuir diferentes níveis de organização que
são afetados por diversos fatores de paisagem até o uso e manejo do solo (BALZARINI et
al., 2011) e é recomendável práticas de manejo que possam reduzir a perda de estabilidade
na produção agrícola e gerar informações sobre a biodiversidade que incluem a estrutura,
função e os níveis biológicos dos ecossistemas.
Poucos são os estudos sobre a distribuição espacial de artrópodes associados ao solo
em áreas agrícolas no Brasil (CIVIDANES et al., 2009) e existem poucos artigos sobre
relação da comunidade da fauna edáfica com os atributos químicos e físicos do solo
(PORTILHO et al., 2011). De acordo CIVIDANES et al. (2009), estudo sobre a diversidade
e a distribuição da fauna do solo contribui para o desenvolvimento de agroecossistemas
sustentáveis. Para TERRY et al. (1989), o conhecimento da distribuição de uma população
de insetos é essencial para o desenvolvimento de protocolos de amostragem.
BARETTA et al. (2006), avaliando a fauna edáfica em diferentes sistemas de preparo
do solo e de cultivo verificaram, pela análise multivariada dos dados, que os grupos Acarina,
Hymenoptera, Isopoda e Collembola foram os que mais contribuíram para diferenciar os
sistemas de preparo do solo (semeadura direta e preparo reduzido) do cultivo (sucessão de
culturas e rotação de culturas) e que a fauna do solo pode ser utilizada como um bioindicador
das alterações do manejo do solo utilizando análise multivariada dos dados. DRESCHER et
16
al. (2011) também verificaram que a análise multivariada foi eficiente para diferenciar
sistemas de manejo.
2.6. A geoestatística como ferramenta para análise da variabilidade espacial em solos
A análise geoestatística é usada para identificar a distribuição e o padrão espacial das
características estudadas, definindo modelos de semivariograma teóricos que mostram a
autocorrelação da variável em diferentes direções e distâncias de separação. Os modelos
matemáticos podem estimar os valores da variável estudada em locais não amostrados por
meio de interpolação por krigagem ordinária (DALE et al., 2002). A krigagem ordinária é
o método de interpolação mais utilizado em geoestatística (PEREIRA et al., 2013) e utiliza
um estimador de interpolação linear imparcial e com variância mínima garante uma
estimativa mais precisa dos dados (AQUINO et al., 2012).
A formação dos solos não é homogênea, nem ao longo do tempo nem no espaço, e
assim sendo, muitos atributos não variam ao acaso, apresentando dependência espacial e ou
temporal (BERNER et al., 2007). Para VIEIRA et al. (2002) a variabilidade espacial do solo
pode ser facilmente avaliada por meio da geoestatística, que se constitui em uma ferramenta
de análise dos atributos do solo
Segundo MARQUES JÚNIOR et al. (2000), o uso da técnica de agricultura de precisão
engloba variáveis físicas, químicas e biológicas do solo e da planta, focadas em localizar e
mapear áreas heterogêneas e sua correlação com o manejo adotado. Em razão disso, o uso
da geoestatística no estudo da variabilidade espacial de atributos físicos e químicos do solo
e na produtividade das culturas tem se intensificado (MONTANARI et al., 2013b).
O uso da geoestatística tem como objetivo estudar a variabilidade espacial de atributos
físicos e químicos do solo, bem como do rendimento das culturas (LIMA et al., 2007).
Estudos têm demonstrado a relação da variabilidade espacial da cana-de-açúcar com alguns
atributos de solo e planta, tais como emissão de CO2 (BRITO et al., 2010; TEIXEIRA et al.,
2012); estabilidade de agregados e granulometria (SOUZA et al., 2009b); de atributos
biométricos da planta, da fertilidade e da resistência à penetração (GREGO et al., 2010);
estabilidade de agregados, da porosidade, da resistência à penetração e da umidade do solo
(CAMARGO et al., 2010) e da fertilidade do solo (CORÁ et al. 2004), dentre outros.
Determinar a variabilidade dos atributos por meio de amostragem e processamento adequado
dos resultados utilizando ferramentas de análise como a geoestatística permite estabelecer
17
distâncias ideais para a coleta de amostras com ou sem dependência espacial e a dependência
entre duas ou mais variáveis, levando à redução dos custos de amostragem (MARTINS et
al., 2011). QUEIROZ et al. (2011) relatam que a caracterização da variabilidade espacial
das propriedades físicas e químicas do solo, associada a outros métodos estatísticos de
tomada de decisão, pode contribuir para uma agricultura econômica e ecologicamente
sustentável.
O resultado da análise geoestatística é dependente de densidade da amostragem e do
formato da grade de amostragem (CORÁ & BERALDO, 2006) e a precisão dos mapas é
dependente do método de interpolação utilizado e da qualidade do ajuste semivariograma na
estimativa dos valores em locais não amostrados e da variabilidade local. Segundo SOUZA
et al. (2009a) quando um atributo do solo varia de um lugar para outro com algum grau de
continuidade, a geoestatística é a ferramenta que deve ser utilizada, pois permite uma visão
com base na dependência espacial, o que é útil para o planejamento adequado do manejo do
solo.
2.7. A variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar
A variabilidade espacial das propriedades do solo que controlam a produtividade das
culturas é indispensável na agricultura moderna, uma vez que pequenas alterações podem
levar a grandes diferenças de produtividade (SILVA et al., 2012). Para SOUZA et al.
(2009a) a modernização e a mecanização das lavouras de cana-de-açúcar alterou as
propriedades físicas do solo e a produtividade das culturas. A análise espacial e temporal
dos mapas de produtividade leva à compreensão dos principais fatores que a afetam e podem
ser usados para buscar informações das variações espaciais e descrever suas causas
(GUEDES FILHO et al., 2010a). A precisão e exatidão dos mapas de atributos do solo são
dependentes da intensidade de amostragem causando efeito nas relações entre a distribuição
espacial das propriedades de produção da cultura (RODRIGUES et al., 2012b).
A variabilidade espacial das propriedades do solo em uma área agrícola é observada
por meio de mapas de produtividade que fornecem parâmetros para diagnosticar e corrigir
as causas dos rendimentos mais baixos em algumas áreas e estudar porque o rendimento é
alto em outras áreas (SPEZIA et al., 2012). De acordo com MOLIN et al. (2012) para um
sistema de agricultura de precisão ser bem sucedido, os mapas de produtividade são de
18
extrema importância, pois representam a informação da resposta da cultura para estratégias
de manejo adequadas.
SOUZA et al. (2010b), estudando a influência da topografia na variabilidade espacial
dos atributos do solo e na produtividade da cana-de-açúcar, verificaram que a variabilidade
da produção foi mais bem explicada quando os atributos do solo foram relacionados ao
relevo e a maior variabilidade espacial ocorreu na parte mais baixa do talhão. O manejo da
cultura é um processo cíclico de coleta e análise de dados e de tomada de decisão e a
aplicação desta técnica é dependente da escala de campo e rentabilidade (MORALES et al.,
2010). DELALIBERA et al. (2012) relatam que os fatores extrínsecos como a fertilidade do
solo, a granulometria e a posição na paisagem possuem grande variabilidade. Assim, estudos
de variabilidade espacial de atributos do solo que interferem na produtividade das culturas
são indispensáveis para o manejo adequado, otimização de recursos e aumento da
produtividade.
2.8. A análise multivariada dos dados
Na análise multivariada os componentes principais são amplamente utilizados em
estudos ambientais para a avaliação, classificação e construção de modelos matemáticos para
a tomada de decisão (SILVA CRUZ et al., 2011), além de reduzir a dimensionalidade do
conjunto de dados e poder ajudar na tomada de decisão para melhor controle da produção
agrícola. Para SILVA et al. (2012) a análise multivariada e sua combinação com a
geoestatística foi eficiente para quantificar e determinar a estrutura de dependência espacial
da fertilidade do solo e da produtividade. CÓRDOBA et al. (2012) complementam que os
modelos geoestatísticos tradicionais, que se baseiam no conceito de autocorrelação para a
indicação da presença de correlações ou semelhanças entre as observações pertencentes no
espaço, possuem efeito variável.
SILVA et al. (2012) verificaram que, apesar da perda de informações, a combinação
da análise de componentes principais - PCA, com a análise geoestatística foi eficiente para
quantificar e determinar a estrutura de dependência espacial da fertilidade do solo e que a
análise de componentes principais permitiu uma redução dimensional do problema,
fornecendo componentes interpretáveis com baixa perda de informações. O uso da técnica
multivariada utilizada no mapeamento de solos possibilita identificar as variáveis mais
importantes no espaço, gerando componentes interpretáveis para definir e quantificar o
19
padrão espacial dos atributos do solo (SILVA et al., 2012), para reduzir o problema e, assim,
facilitar a interpretação (BORUVKA et al., 2005).
A análise multivariada tem o objetivo de detectar características elementares de
fenômenos físicos, simplificando enormes conjuntos de dados (ROY BHOWMIK & SEN
ROY, 2006) e é amplamente utilizada na classificação, modelagem e avaliação de estudos
ambientais, permitindo a caracterização de uma área e a interação com o ambiente
(CAMACHO-TAMAYO et al., 2013).
DELALIBERA et al. (2012) conseguiram realizar a separação em zonas de manejo a
partir de variáveis de solo, empregando análise estatística multivariada e a escolha das
variáveis mais significativas em cada uma das áreas estudadas. Para CAMACHO-
TAMAYO et al. (2013) estas técnicas permitem a identificação da distribuição espacial de
um grupo de amostras e ajudam a classificá-las em grupos homogêneos.
20
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. Áreas de Estudo
Os estudos foram conduzidos em duas importantes regiões produtoras de cana-de-
açúcar no Estado de São Paulo, nos municípios de Mogi-Mirim e de Ribeirão Preto. As duas
áreas de estudo foram escolhidas por possuírem ordem de solo, quantidade e espaçamento
entre os pontos e tamanho das áreas diferentes e não foram aplicadas torta de filtro e vinhaça.
Na área de Mogi-Mirim, os estudos foram conduzidos de setembro de 2010 a agosto
de 2012 e na área de Ribeirão Preto de julho de 2010 a julho de 2012.
3.1.1. Mogi Mirim, SP
A área de estudo no município de Mogi Mirim, SP, está situada na Fazenda
Aparecida, com as seguintes coordenadas geográficas: 22º 52’ 38.03” de latitude sul e 46º
56’ 48.11” de longitude oeste e 667 m de altitude média (Figura 1). Utilizando o Sistema
Brasileiro de Classificação de Solos (SANTOS et al., 2013), o solo da área de estudo foi
classificado como NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa. O clima da
região é do tipo Cwa, tropical úmido, com estação chuvosa no verão e seca no inverno,
segundo a classificação climática internacional de Köppen-Geiger, com temperatura média
anual de 21,7 ºC e precipitação pluvial anual de 1.325 mm (SETZER, 1966).
A área de estudo possui 18 ha e declividade média de 8 %, com o cultivo de cana-
de-açúcar (Saccharum officinarum) variedade SP80-3280 desde 2010 (Figura 2), cuja
colheita foi realizada com a cana-de-açúcar queimada e corte manual. A cultura foi adubada
com uma mistura de 500 kg de calcário, 500 kg de gesso e 330 kg de cloreto de potássio por
hectare, seguida dos herbicidas de ação sistêmica Hexaron na dosagem de 1,8 L ha-1 e do
Provence na dosagem de 120 g ha-1.
21
Figura 1 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,52 km. Google (2010).
Mogi Mirim, SP.
Figura 2 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) janeiro de 2011. b) maio de 2011. Mogi
Mirim, SP.
3.1.2. Ribeirão Preto, SP
Esta área de estudo situa-se no Centro Avançado de Pesquisa Tecnológica do
Agronegócio de Cana do Instituto Agronômico (IAC) localizado no município de Ribeirão
Preto, SP. A área possui as seguintes coordenadas: 21º12’11’’ de latitude sul e 47º 52’ 41.05
de longitude oeste e altitude de 621 m (Figura 3). Com a utilização do Sistema Brasileiro
de Classificação de Solos (SANTOS et al., 2013), o solo da área foi classificado como
Oeste
Sul
Norte
Leste
A a b
22
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa. A área possui 0,85 ha e
declividade média de 2 %.
O clima da região segundo a classificação de Köppen-Geiger é do tipo Cwa, com
temperatura média de 22,4 ºC e temperaturas variando entre 19,2 ºC nos meses de junho e
julho e 24,4 ºC no mês de fevereiro com uma precipitação pluvial anual de 1.529 mm
(SETZER, 1966).
Na área de estudo foi realizada a aração e gradagem, sendo cultivada posteriormente
com crotalária (Crotalaria juncea L.) como adubo verde, plantada em dezembro de 2005
utilizando 15 kg de sementes por hectare. A variedade de cana-de-açúcar (Sacharum
officinarum) utilizada foi a IACSP93-3046 plantada no ano de 2006 no sistema plantio direto
e a colheita realizada mecanicamente (Figura 4).
A área de estudo foi adubada com 500 kg NPK (08-28-16) no plantio e 550 kg de NPK
(20-05-20) na cana soca. No plantio foi utilizado o herbicida de ação sistêmica Combine na
dosagem de 2,0 L ha-1 e na cana soca na área total o Velpar K na dosagem de 1,5 kg ha-1 e
na catação 1,5 % de Velpar K ou 1% de MSMA 720. Para a limpeza dos carreadores para
melhor caminhamento na área foi utilizado o herbicida glifosato.
Figura 3 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,00 km. Ribeirão Preto,
SP. Google (2010).
23
Figura 4 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) fevereiro de 2011. b) agosto de 2011.
Ribeirão Preto, SP.
3.2. Amostragens
Para a amostragem do solo para avaliações das variáveis físicas, químicas e
biológicas na área de Mogi Mirim foi demarcada uma grade de 30 m x 30 m com
comprimento máximo de 510 metros e largura máxima de 480 m (Figura 5) com 203 pontos.
A altitude variou de 646 (ponto 203) até 686 metros (ponto 1) (Figura 7). Nesse mesmo
local, uma segunda malha com 107 pontos foi utilizada para amostragem de solo para
avaliação da condutividade hidráulica na profundidade de 20-40 cm. Do ponto 48 ao 69 foi
utilizado o espaçamento de 30 m x 30 m e nos demais pontos o espaçamento de 30 m x 60 m
(Figura 6). A necessidade de ter pontos espaçados de 30 m x 30 m deveu-se ao de fato de a
área adjacente à direita possuir muita pedregosidade e ser área de reserva legal que implica
em distâncias menores que os demais pontos influenciando o primeiro ponto do
semivariograma e consequentemente o valor do efeito pepita.
a b
24
Figura 5 - Grade dos 203 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP.
Figura 6 - Grade dos 107 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP.
1 2 3 4
5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55
56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113
114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129
130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146
147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177
178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190
191 192 193 194 195 196 197 198 199
200 201 202 203
299650299750299850299950300050
Distância X (m)
7504750
7504800
7504850
7504900
7504950
7505000
7505050
7505100
7505150
7505200
7505250
Dis
tân
cia
Y (
m)
1 2 3 4
11 12 13 14 15 16 17
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
48 49 50 51 52 53 54 55
56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98
114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129
147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190
200 201 202 203
299650299750299850299950300050
Distância x (m)
7504750
7504800
7504850
7504900
7504950
7505000
7505050
7505100
7505150
7505200
7505250
Dis
tân
cia
Y (
m)
25
Figura 7 - Mapa de altitude da área de estudo. Mogi Mirim, SP.
Em Ribeirão Preto a área foi demarcada com uma grade de 97 pontos espaçados de
10 m x 10 m em formato curvilíneo (Figura 8) seguindo a curva de nível. A altitude variou
de 619 m (do ponto 87 até o 97) a 622 m (ponto 1 ao 8) e a diferença de nível foi de 3 m
(Figura 9). Foi utilizado o GPS Garmin eTrex Vista® HCx para a marcação das coordenadas
em ambas as áreas.
Figura 8 - Grade dos 97 pontos de amostragem. Ribeirão Preto, SP.
26
Figura 9 - Mapa de diferença de nível da área de estudo. Ribeirão Preto, SP.
Em cada ponto amostral foi fixada uma estaca de madeira numerada com placa de
zinco e, devido à altura da cana-de-açúcar e melhor caminhamento na área de Mogi Mirim
para localização dos pontos, os mesmos foram unidos por fita de nylon.
3.3. Variáveis avaliadas
3.3.1. Atributos físicos do solo
3.3.1.1. Umidade gravimétrica e volumétrica do solo
A umidade gravimétrica do solo foi avaliada seguindo a metodologia da EMBRAPA
(1997) nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro de 2011 em Mogi Mirim e em
fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. Na análise da umidade gravimétrica do solo foram
pesados 20 gramas de terra (massa de solo úmido) em cadinho que foi colocado em estufa
de secagem com circulação forçada de ar por 24 horas na temperatura de 105 ºC. As
amostras foram dessecadas e pesadas em balança semi-analítica (massa de solo seco). No
cálculo da umidade gravimétrica do solo foi utilizada a Equação 1.
100ss
(%) xm
mssmsucagravimétriUmidade
(1)
msu: massa de solo úmido (g); mss: massa de solo seco (g).
27
A umidade volumétrica foi avaliada nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm utilizando
o princípio da reflectometria de domínio no tempo com o TDR (Time-domain reflectometry)
modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific (Figura 10) em janeiro, maio (apenas de
0-20 cm) e outubro de 2011 e janeiro de 2012 em Mogi Mirim. Em Ribeirão Preto as
avaliações foram realizadas em fevereiro e agosto de 2011 e em fevereiro de 2012. As
diferentes datas foram escolhidas com o objetivo de avaliar o solo com umidades
contrastantes e também avaliar a variabilidade temporal. Foi utilizado o valor da umidade
volumétrica pela calibração padrão do TDR obtida pela Equação 2 desenvolvida por TOPP
et al. (1980) que avaliou a capacidade dielétrica de um solo mineral versus a sua umidade.
A constante dielétrica foi obtida baseada em TOPP & DAVIS (1985) pelo tempo entre a
emissão e o retorno do pulso na haste do TDR e os cálculos foram realizados de acordo com
TOPP et al. (1980) e para isso utilizou-se a Equação 3.
3a
62
a
4
a
22 K10*4,31K10*5,51K10*2,92110*5,31θ (2)
Ɵ: umidade do solo (m3 m-3); Ka: é a constante dielétrica (adimensional).
2
2
L
t cKa
(3)
Ka: constante dielétrica relativa do meio poroso que engloba sólidos, água e ar; c: velocidade
da luz no vácuo (m s-1); t: tempo necessário para o impulso percorrer a haste do TDR (s);
L: comprimento da haste do TDR (m).
Figura 10 - TDR modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific no ponto de
amostragem na profundidade de 0-20 cm.
28
3.3.1.2. Condutividade hidráulica do solo saturado
A condutividade hidráulica do solo saturado foi avaliada pelo método do permeâmetro
de carga constante modelo IAC (VIEIRA, 1998) com 5 cm de carga hidráulica nas
profundidades de 0-20 e 20-40 cm (Figura 11). Em Mogi Mirim, a avaliação foi realizada
em maio de 2011 nos 203 pontos de 0-20 cm e nos 107 pontos de 20-40 cm. Em Ribeirão
Preto, a avaliação foi realizada em fevereiro de 2011 em ambas as profundidades e em
fevereiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm devido à chuva no dia posterior ao término
da profundidade de 0-20 cm. As datas avaliadas foram selecionadas pelo conteúdo de água
no solo, entre o solo seco e muito molhado para não proporcionar valores muito altos ou
muito baixos de condutividade hidráulica.
Para o cálculo da condutividade hidráulica saturada (Kfs) foi utilizada a metodologia
proposta por REYNOLDS et al. (1992) a partir da infiltração saturada em mm min-1. No
cálculo da taxa de fluxo constante sob carga constante (H) dentro do orifício cilíndrico de
raio a, utilizou-se a Equação 4.
)C
H2(+K)a+
C
H2(=Q
mfs2
2
(4)
C: fator que considera a geometria das medições de acordo com a textura do solo; Q: fluxo
constante (mm min-1); a: o raio do orifício; H: carga hidráulica constante.
Na Equação 4 existem duas incógnitas sem valores definidos, o Kfs, Φm. Para isso,
ELRICK et al. (1989) desenvolveram uma metodologia de valores fixos para a relação entre
o Q e o Kfs em relação aos diferentes meios porosos conforme apresentado na Equação 5 na
(Tabela 1) e o fator C apresentado na Tabela 2 em função da textura do solo (Equação 6).
m
fsK=
* (5)
α*: relação existente entre o Kfs e o Φm; Kfs: condutividade hidráulica saturada de campo;
Φm: potencial matricial de fluxo.
B
a
HA=C
* (6)
H: carga hidráulica constante; a: raio do orifício.
29
Tabela 1 - Categorias de meios porosos para estimativa de * (ELRICK et al. 1989).
Meios porosos Valor de * (m-1)
Materiais argilosos sem estrutura 1
Solos de textura fina e sem estrutura 4
Solos estruturados de argila a franco 12
Areia grossa e muito grossa e solos bem estruturados (média e forte) 36
Tabela 2 - Parâmetros de ajuste A e B para o cálculo do fator C.
Textura ou Estrutura do Solo Coeficientes
A B
Arenoso 0,59822327899 0,647467571
Argiloso ou franco estruturado 0,5939456566 0,6365011232
Sem estrutura 0,5697527087 0,6237229652
Figura 11 - Permeâmetro de carga constante modelo IAC utilizado na medição da
condutividade hidráulica do solo saturado.
30
3.3.1.3. Densidade e Porosidade do solo
Na determinação da macroporosidade, microporosidade, porosidade total e
densidade do solo foram utilizadas amostras de solo indeformadas, coletadas em anéis de
aço inoxidável de 100 cm3 de volume, conforme metodologia proposta por CAMARGO et
al. (2009). As amostras foram coletadas nas profundidades 0-20 e 20-40 cm em janeiro de
2011 em Mogi Mirim e em fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. As amostras foram
saturadas por 12 horas e submetidas à tensão de 60 cm de coluna de água utilizando-se o
tanque de tensão (Figura 12). Posteriormente, as amostras foram secas em estufa de secagem
com circulação forçada de ar por 24 horas a 105-110 ºC. A porosidade total, a
microporosidade, a macroporosidade e a densidade do solo foram calculadas conforme as
Equações 7, 8, 9 e 10 respectivamente.
Va
da
masmasa
PT
(7)
PT= Porosidade total (m3 m-3); masa = massa da amostra saturada (g); mas = massa da
amostra seca (g); da = densidade da água (g cm-3); Va = volume do anel (m3).
Va
da
masmat
Mi
)(
(8)
Mi = microporosidade do solo (m3 m-3); mat = massa da amostra após tensão de 60 cm de
coluna de água (g); mas = massa da amostra seca (g); Va = volume do anel (cm3 cm-3).
MiPTMa (9)
Ma = macroporosidade (m3 m-3); PT = porosidade total (m3 m-3); Mi = microporosidade (m3
m-3).
va
mssDs (10)
Ds = densidade do solo (Mg dm-3); mss = massa do solo seco (Mg); va = volume do anel
(dm3).
31
Figura 12 - a) material utilizado na coleta dos anéis volumétricos; b) anel volumétrico
cravado no solo; c) anéis volumétricos antes da saturação; d) anéis volumétricos no tanque
de tensão.
3.3.1.4. Granulometria do solo
A análise granulométrica do solo foi realizada pelo método da pipeta com duas
frações de areia de acordo com CAMARGO et al. (2009) e utilizados os processos de
dispersão, tamisagem e pipetagem pelo tempo de sedimentação. Foi coletada uma amostra
composta por cinco subamostras nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro e em
fevereiro de 2011, respectivamente em Mogi Mirim e em Ribeirão Preto. As amostras foram
secas ao ar por 72 horas e peneiradas em tamis com malha de 2 mm, obtendo-se a terra fina
seca ao ar (TFSA). A análise granulométrica foi realizada no Laboratório de Física do Solo
do Instituto Agronômico (IAC). Na dispersão das partículas foi utilizado o hidróxido de
sódio e o hexametafosfato de sódio e agitação rotatória por 16 horas a 30 rpm. A fração
areia foi retirada por tamisagem e a fração argila por pipetagem, calculando-se o tempo de
sedimentação com base na lei de Stokes. O teor de silte foi obtido por diferença do somatório
da areia com a argila.
a
c d
b
32
3.3.1.5. Resistência do solo à penetração
Para medir a resistência do solo à penetração foi utilizado o penetrômetro de impacto
modelo IAA/Planalsucar – Stolf (STOLF et al., 1983) (Figura 13) e sua utilização seguiu a
metodologia de STOLF (1984). As avaliações foram realizadas em outubro de 2011 e em
janeiro de 2012 em Mogi Mirim com o solo próximo à capacidade de campo. Em Ribeirão
Preto as avaliações foram realizadas em fevereiro de 2011 com valor intermediário do
conteúdo de água no solo e em fevereiro de 2012 com a umidade próxima à capacidade de
campo, até à profundidade de 60 cm. Para o cálculo da resistência do solo à penetração foi
utilizado o procedimento descrito por STOLF (1990) e STOLF (1991) baseando-se na
Equação 11. Os resultados foram agrupados de 10 em 10 cm até à profundidade de 40 cm.
10*
*)(
A
x
Mgh
mM
MgmM
R (11)
R: resistência do solo à penetração (MPa); M: massa que provoca o impacto (kg); m: massa
dos demais componentes (kg); g: aceleração da gravidade (m s-2); h: altura de queda (cm);
x: penetração por impacto (cm); A: área da base do cone (cm2).
Figura 13 - Penetrômetro de impacto modelo IAA/Planalsucar - Stolf utilizado na medição
da resistência do solo à penetração.
33
3.3.1.6. Atributos químicos do solo
Para a análise da fertilidade do solo foram coletadas cinco amostras simples por ponto
na entrelinha, com o trado tipo holandês, formando uma amostra composta nas
profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro de 2011 em Mogi Mirim após a reforma do
canavial e em fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. As amostras foram secas a 40ºC em
estufa com circulação de ar, destorroadas e peneiradas em tamis com malha de 2 mm,
obtendo-se a terra fina seca ao ar (TFSA). As análises foram realizadas no Laboratório de
Fertilidade do Solo do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Solos e Recursos
Ambientais do Instituto Agronômico – IAC, de acordo com a metodologia proposta por
RAIJ et al. (2001). A matéria orgânica foi obtida pelo método fotométrico, o pH utilizando
a relação de 1:2,5 de solo com CaCl2, o fósforo, potássio, cálcio e magnésio pela resina
trocadora de íons e a acidez potencial pelo tampão SMP. Foram calculados os valores de
soma de bases, da capacidade de troca catiônica e do V %. Os micronutrientes foram
avaliados pelo método da água quente para o boro e pela extração com ácido
dietilenotriaminopentaacético (DTPA) para o cobre, ferro, manganês e zinco.
3.3.1.7. Fauna epígea
A fauna epígea do solo compreende invertebrados edáficos da mesofauna (diâmetro
corporal entre 100 m e 2 mm) e da macrofauna do solo (diâmetro corporal maior que 2
mm) (SWIFT et al., 1979). Para a captura da fauna epígea do solo foram utilizadas
armadilhas de queda ou de alçapão (“pitfall traps”) (MOLDENKE, 1994) instaladas em duas
épocas distintas, no verão e no inverno, em julho de 2011 e janeiro de 2012 em Mogi Mirim
e em fevereiro e em agosto de 2011 em Ribeirão Preto. Cada armadilha era constituída por
um recipiente plástico cilíndrico com 80 mL de formol a 4 % como solução conservante,
com 7 cm de diâmetro e 11 cm de altura e cuja borda esteve mantida em nível com o solo
(Figura 14).
A armadilha permaneceu no campo por sete dias com uma cobertura em papel
alumínio elevada a cerca de 10 cm para que não ocorresse o transbordamento ou a
evaporação mais rápida da solução de formol. A fauna epígea foi avaliada sob lupa binocular
em nível de ordem, classe ou família de acordo com DINDAL (1990) e GALLO et al. (2002).
34
Na análise dos dados da fauna epígea foi calculado o total de indivíduos por armadilha, o
total de indivíduos de cada grupo e a riqueza de grupos (ODUM, 1983).
Figura 14 - Armadilha tipo alçapão para captura da fauna epígea.
3.3.1.8. Produtividade da cana-de-açúcar
As avaliações das produtividades da cana-de-açúcar, realizadas 15 dias antes da
colheita segundo metodologia proposta por GHELLER et al. (1999), foram efetuadas em
outubro de 2011 em Mogi Mirim e em julho de 2010, 2011 e 2012 em Ribeirão Preto. No
ano de 2010 em Mogi Mirim foi obtido apenas o peso de colmos e em 2012 apenas o número
de colmos. Por se tratar de uma área comercial a data da colheita era ajustada ao cronograma
da usina, o qual não foi informado. Assim, em Mogi Mirim não foi possível a obtenção das
produtividades dos anos 2010 e 2012.
O número de colmos foi contado em três linhas de cana-de-açúcar de 10 metros de
comprimento cada, e posteriormente foram pesados 10 colmos ao acaso dentre as três linhas.
A produtividade da cana-de-açúcar foi estimada multiplicando o número de colmos da área
amostrada pelo peso médio de 10 colmos dividido pela área amostral com espaçamento entre
linhas de 1,5 m (Equação 12).
10***
*
)( 1
clnleel
ncp
tcmc
haMgadeprodutivid (12)
mc: massa de 10 colmos (kg); ncp: número de colmos pesados (10 colmos); tc: nº total de
colmos por ponto; eel: espaçamento entre linhas (m); nl: número de linhas; cl: comprimento
da linha (m).
35
3.4. Análise dos dados
Os dados foram analisados pela estatística descritiva e calculados: valor mínimo,
valor máximo, média, desvio padrão, e os coeficientes de variação (CV), assimetria e
curtose. O CV foi classificado segundo WARRICK & NIELSEN (1980) em baixo (CV≤12),
moderado (12<CV<62) e alto (CV≥62). A normalidade dos dados foi verificada pelo teste
de Kolmogorov-Smirnov (KOLMOGOROV & SMIRNOV, 1933) a 5 % de significância
utilizado o programa SURFER® versão 10.0 (2011). Foi utilizado o teste t a 5 % de
significância para comparar os valores médios da umidade volumétrica, da resistência do
solo à penetração, da fauna epígea e da produtividade da cana-de-açúcar nas diferentes datas
de amostragem. O mesmo teste e significância foram utilizados para comparar as
profundidades avaliadas.
Para avaliar a dependência espacial entre as amostras foram construídos
semivariogramas estimados a partir de γ*(h) (Equação 14) utilizando o programa GEOEST
(VIEIRA et al., 1983; VIEIRA et al., 2002) (Figura 15). Havendo dependência espacial
entre as amostras, podem-se interpolar valores em quaisquer posições no campo de estudo,
sem tendência e variância mínima (GONTIJO et al., 2012).
]h)+xZ(-)x[Z(N(h) 2
1 = (h)
2
ii
N(h)
1=i
*
(14)
N(h): Número de pares de valores medidos; [Z(xi), Z(xi + h)]2: variância entre dois pontos
separados por um vetor (h).
Figura 15 - Modelo do semivariograma. C0: efeito pepita; C1: variância estrutural; C0 + C1:
patamar; a: alcance.
Sem dependência
espacial
Com dependência
espacial
Sem
ivari
ân
cia
(δ)
Alcance (a)
C1
C0
36
De acordo com o padrão do semivariograma por meio dos parâmetros efeito pepita
(C0), variância estrutural (C1) e alcance (a) (McBRATNEY & WEBSTER, 1986) (Figura
16) foram selecionados os diferentes modelos de ajustes: linear (Equação 15), gaussiano
(Equação 16), exponencial (Equação 17) ou esférico (Equação 18). De acordo com
CAMBARDELLA et al. (1994) o efeito pepita é um parâmetro que indica a variabilidade
não explicada, devido aos erros de medição ou a uma variação não detectada pela grade de
amostragem. A variância estrutural é a diferença entre o patamar e o efeito pepita e
representa a semivariância estruturada espacialmente.
a) Modelo linear:
h>aC + Cγ(h) =
<h<ah a
C+C(h) =
10
10 0
(15)
b) Modelo esférico:
h>aC + Cγ(h) =
<h<a] )a
h()-
a
h([C+C(h) =
10
3
10 02
1
2
3
(16)
c) Modelo exponencial:
(h) = C +C [1- (-3 h
a)] 0 < h < d0 1 exp (17)
d) Modelo gaussiano:
(h) = C +C [1- (-3 (h
a) )] 0 < h < d0 12
exp (18)
Foi utilizada a técnica de validação cruzada para verificar a capacidade de
generalização de um modelo de ajuste para estimar os valores por meio do melhor número
de vizinhos pelos coeficientes: linear, angular e de determinação; pela média dos erros
reduzidos e absolutos; pela variância dos erros reduzidos e absolutos e pela raiz quadrada do
erro médio entre valores medidos e estimados (Figura 17). PARFITT et al. (2009) afirmam
que a técnica de validação cruzada, por intermédio dos coeficientes de determinação e de
37
regressão, é mais eficaz para avaliar a qualidade do modelo matemático ajustado do que o
grau de dependência espacial.
Figura 16 - Modelos de ajuste de semivariogramas. C0: efeito pepita; C1: variância
estrutural; a: alcance.
Para os semivariogramas que apresentaram a variância aumentando com a distância
sem sua estabilização (patamar) foi utilizado o modelo linear, parabólico ou cúbico para a
retirada da tendência (VIEIRA et al., 2010). A hipótese intrínseca da geoestatística foi
utilizada que não restringe o uso da retirada da variância infinita enfocando na média e na
variância existente.
Figura 17 - Representação esquemática da validação cruzada pelo Jack-Knifing.
Gaussiano
Exponencial
Esférico
Linear
Alcance (a)
C1
C0
Sem
ivari
ân
cia
(δ)
38
Para avaliar o grau de dependência espacial foi calculada a razão de dependência
espacial (RDE) que calcula a contribuição do efeito pepita na variância total (Equação 19).
O grau de dependência espacial foi classificado como forte (RDE ≤ 0,25), moderado
(0,25 > RDE < 0,75) e fraco (RDE ≥ 0,75) de acordo com CAMBARDELLA et al. (1994).
10
0
CC
CRDE
(19)
C0: efeito pepita; C1: variância estrutural.
Os dados foram interpolados por krigagem (VIEIRA et al., 1983; VIEIRA, 1997)
levando-se em consideração os parâmetros do semivariograma (modelo ajustado, efeito
pepita, alcance e variância estrutural) sem tendência e com variância mínima. Na criação
dos mapas de isolinhas foi utilizado o programa SURFER® versão 10.0 (2011).
Para avaliar a covariação das variáveis utilizou-se a análise multivariada de
redundância (RDA) de técnica restrita e resposta linear para reduzir a dimensionalidade do
conjunto de dados. O programa computacional utilizado foi o CANOCO® versão 4.0. A
análise de redundância (RDA) é uma análise de gradiente direto que avalia a ordenação de
uma matriz de variáveis dependentes, também conhecida como variáveis de respostas com
uma matriz de variáveis independentes, também conhecida como variáveis explicativas
(TER BRAAK & SMILAUER, 2002) e os vetores foram dispostos pela regra do biplot
(KROONENBERG, 2007). A análise de redundância permite a obtenção de uma
representação simultânea das observações, as variáveis Y e as variáveis X, em duas ou três
dimensões, que é ideal para um critério de covariância (TER BRAAK, 1986).
A análise de redundância é uma regressão múltipla com uma extensão da análise de
componentes principais com a relação entre as variáveis do tipo monotônica com variáveis
explicativas e também é uma extensão da análise de correlação canônica com definição das
variáveis de explicativas (independentes).
Foram utilizados os seguintes critérios para a interpretação da análise de redundância:
a) Se duas variáveis de resposta formarem um ângulo pequeno, elas possuem um
padrão de resposta semelhante em relação às variáveis explicativas;
b) Se duas variáveis explicativas formarem um ângulo pequeno, elas estão fortemente
associadas;
39
c) Uma variável de resposta com grande distância da origem (zero-zero) tem uma
grande interação com as variáveis explicativas.
Para verificar o grau de associação entre as variáveis resposta e as variáveis
explicativas, projeta-se o vetor da variável explicativa (VE) em ambas as direções e projeta-
se de cada variável resposta (VR) um vetor formando-se um ângulo de 90 graus com o vetor
da variável explicativa (Figura 18).
As variáveis da fauna do solo que não apresentaram dependência espacial foram
retiradas da análise multivariada com o objetivo de não influenciar as demais variáveis que
apresentaram dependência espacial.
Figura 18 - Representação esquemática da regra do biplot. VE: variável explicativa; VR:
variável resposta.
Eixo I
Eix
o I
I
VE
VR1
VR2
VR4
VR3VR5
VR6
1,0
-1,0
-1,0 1,0
40
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1. Análise da estatística descritiva dos dados de Mogi Mirim, SP
Os resultados da estatística descritiva para a umidade gravimétrica (U %) e
umidade volumétrica (Ɵ) estão apresentados na Tabela 3. Não houve variação da U %
entre as profundidades, devido a U % estar próxima à capacidade de campo com 26,61 % na
profundidade de 0-20 cm e 26,97 % na de 20-40 cm.
Tabela 3 - Estatística descritiva das umidades gravimétrica e volumétrica para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Atributo Físico 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 203)
Umidade gravimétrica jan/2011 % 20 33 26,61 A 2,52 9 -0,12 -0,47 Não
Umidade volumétrica jan/2011 % 27 75 48,70 Ba 9,50 20 0,22 -0,10 Sim
Umidade volumétrica mai/2011 % 10 25 14,95 Bc 2,88 19 1,06 1,28 Não
Umidade volumétrica out/2011 % 15 48 28,15 b 6,40 23 0,29 0,01 Sim
Umidade volumétrica jan/2012 % 7,5 53,5 29,19 Bb 8,74 30 0,12 -0,09 Sim
20-40 cm (n= 203)
Umidade gravimétrica jan/2011 % 21 33 26,97 A 2,25 8 -0,30 0,24 Não
Umidade volumétrica jan2011 % 35 76 56,22 Aa 7,79 14 -0,05 0,26 Sim
Umidade volumétrica mai/2011 % 15 37 22,93 Ac 4,25 19 0,73 0,27 Não
Umidade volumétrica jan/2012 % 15 64 43,67 Ab 8,32 19 -1,15 1,53 Não
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas (comparação entre as profundidades) e minúsculas (comparação entre as datas de
amostragens) diferentes indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Na análise dos resultados da Ɵ foram encontradas diferenças entre as médias com os
maiores valores na amostragem realizada em janeiro de 2011 com 48,70 % de 0-20 cm e
56,22 % de 20-40 cm. Os menores valores de Ɵ foram obtidos no mês de maio de 2011 com
14,95 % de 0-20 cm e 22,93 % de 20-40 cm, pois a amostragem foi realizada com o solo
mais seco e o balanço hídrico mensal nesse período, pela normal climatológica, é negativo
(SENTELHAS et al., 1999). Na amostragem realizada em outubro de 2011 e janeiro de
41
2012 os valores de Ɵ são intermediários variando de 22,93 % em maio até 43,67 %, ambos
na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores de Ɵ sempre foram associados à
profundidade de 20-40 cm.
Analisando a amplitude dos resultados da Ɵ, os maiores valores foram encontrados
com o maior conteúdo de água no solo. A amplitude da Ɵ de janeiro de 2011 foi de 48 %
na profundidade de 0-20 cm e de 41 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores de
amplitude foram inversamente proporcionais na amostragem da Ɵ realizada em janeiro de
2012, pois os maiores valores foram encontrados na profundidade de 20-40 cm, com 22 %
na amostragem realizada em maio de 2011 e 49 % na amostragem realizada em janeiro de
2012. Na U % a amplitude dos valores variou em apenas 1 % para mais na profundidade de
0-20 cm.
Analisando os valores do coeficiente de variação (CV), os menores valores foram
encontrados na U %, em ambas as profundidades, e classificados como CV baixo indicando
que a variação do desvio padrão em relação à média, é menor que 12 % (WARRICK &
NIELSEN, 1980). As demais variáveis da Ɵ apresentaram CV médio (12 % < CV < 62 %)
e os menores valores de CV foram encontrados na profundidade de 20-40 cm devido à maior
heterogeneidade nos valores de umidade na profundidade superficial devido à reforma do
canavial em outubro de 2010, proporcionado variações na porosidade superficial na linha de
plantio.
Os resultados da Ɵ não mostraram distribuição de frequência normal na amostragem
realizada com o solo mais seco, em maio de 2011, em ambas as profundidades; isso também
aconteceu em janeiro de 2012 na profundidade de 20-40 cm devido à assimetria negativa em
janeiro, com muitos valores menores do que a média e à assimetria positiva em maio, com
muitos valores maiores que a média. A distribuição de frequência normal foi obtida com o
solo mais úmido em janeiro de 2011 em ambas as profundidades e nas avaliações realizadas
em outubro de 2011 e em janeiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm. A U % não
apresentou distribuição normal em ambas as profundidades e os três maiores valores do CV
com 30, 23 e 20 % apresentaram distribuição normal.
Os dados de condutividade hidráulica K(Ɵ), porosidade do solo e densidade do
solo foram analisados pela estatística descritiva e estão apresentados na Tabela 4. O menor
valor de K(Ɵ) foi igual para ambas as profundidades com 0,09 m d-1, e foi encontrada a
maior média e valor máximo na profundidade de 0-20 cm com 0,58 e 1,54 m d-1 devido à
42
reforma do canavial ocorrida em outubro de 2011 alterando a porosidade superficial e
aumentando consequentemente os valores de K(Ɵ).
Tabela 4 - Estatística descritiva da condutividade hidráulica, densidade do solo e porosidade
do solo para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim
(SP).
Atributos Físicos 1n Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Assi. Curt. Norm.
0-20 cm
K(Ɵ) mai/2011 203 m d-1 0,09 1,54 0,58 A 0,34 58 0,67 -0,48 Não
Microporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,32 0,49 0,41 A 0,03 7 -0,13 0,32 Sim
Macroporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,07 0,41 0,15 A 0,05 34 1,32 3,11 Não
Porosidade total jan/2011 203 m3 m-3 0,33 0,71 0,56 A 0,05 8 -0,52 5,10 Não
Densidade do solo jan/2011 203 Mg m-3 0,97 1,60 1,31 B 0,10 8 0,09 0,58 Sim
20-40 cm
K(Ɵ) mai/2011 107 m d-1 0,09 0,94 0,38 B 0,22 60 0,74 -0,23 Não
Microporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,12 0,48 0,40 B 0,05 12 -2,93 11,36 Não
Macroporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,06 0,26 0,13 B 0,04 30 1,03 1,12 Não
Porosidade total jan/2011 203 m3 m-3 0,22 0,75 0,53 B 0,06 11 -1,27 6,96 Não
Densidade do solo jan/2011 203 Mg m-3 1,17 1,61 1,39 A 0,09 6 -0,04 -0,20 Sim
1 n: número de valores; Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S:
Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação (%); Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente
de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância; K(Ɵ):
Condutividade hidráulica. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as
profundidades) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Os resultados mostram que a infiltração possui grande variação na área de estudo e
como é heterogêneo o conjunto de dados face aos altos valores de desvio padrão de 0,34 m d-
1 (0-20 cm) e de 0,22 m d-1 (20-40 cm) associado aos valores de CV altos com 58 % na
profundidade de 0-20 e de 60 % na profundidade de 20-40 cm. O CV é sensível à distância
entre amostras e ao número de amostras, sendo que as maiores distâncias de amostragem
resultam em maiores valores de CV (GARTEN et al., 2007). A amplitude dos dados de
K(Ɵ) foi menor na profundidade de 20-40 cm com 0,85 m d-1 e na profundidade de 0-20 cm
com 1,45 m d-1 refletindo um padrão muito distinto do valor máximo da K(Ɵ) devido à
reforma do canavial e revolvimento de terra do sulco de plantio.
Na análise do CV para a K(Ɵ), em ambas as profundidades, os valores são muito
próximos e são os maiores quando comparados com as demais variáveis físicas do solo como
43
a umidade e as variáveis relacionadas à porosidade do solo. O CV em ambas as
profundidades foi médio, porém muito próximos de serem inseridos na classe de CV alto
(CV ≥ 62 %) baseando-se no padrão criado por WARRICK & NIELSEN (1980). Os dados
de K(Ɵ) não apresentaram distribuição de frequência normal indicado pelo teste de
normalidade. Segundo CARVALHO et al. (2012) a variabilidade, medida pelo coeficiente
de variação, é a primeira indicação da existência de heterogeneidade nos dados.
A microporosidade, macroporosidade e a porosidade total (PT) foram maiores na
profundidade de 0-20 cm com 0,41 m3 m-3, 0,15 m3 m-3 e 0,56 m3 m-3, respectivamente. O
Nitossolo Vermelho avaliado possui maior volume de microporos do que de macroporos.
Os microporos do solo corresponderam a 73 % da porosidade total na área avaliada na
profundidade de 0-20 cm e a 75 % na profundidade de 20-40 cm. Para KIEHL (1979), o
solo ideal deveria possuir a proporção de 1/3 de macroporos e 2/3 de microporos.
Houve grande variação na amplitude dos dados na avaliação da microporosidade. A
maior variação ocorreu na profundidade de 20-40 cm com 0,36 m3 m-3, muito superior à de
0,17 m3 m-3 ocorrida na profundidade de 0-20 cm. A porosidade total também mostrou
grande diferença de amplitude com o maior valor de 0,53 m3 m-3 encontrado na profundidade
de 20-40 cm. Avaliando a amplitude dos dados dos macroporos, a maior variação foi
encontrada na profundidade de 0-20 cm com 0,34 m3 m-3. Foi encontrado o valor mínimo
de 0,07 m3 m-3 na profundidade de 0-20 cm e de 0,06 m3 m-3 na profundidade de 20-40 cm.
Os menores valores da microporosidade, da macroporosidade e da porosidade total foram
obtidos na profundidade de 20-40 cm. De acordo com KIEHL (1979), os solos agrícolas
não devem possuir menos que 10 % de macroporos com sério risco de comprometimento da
produtividade das culturas, ocorrendo na área avaliada. GREGO et al. (2010) afirmaram que
a utilização constante da mecanização nas diversas fases da cana-de-açúcar tem grande
impacto no solo, diminuindo suas porosidade e permeabilidade.
A densidade do solo foi menor na profundidade de 0-20 cm com 1,31 Mg m-3
corroborando com os valores encontrados para a porosidade do solo. BOWEN & KRATKY
(1985) sugeriram que o valor crítico para a densidade do solo em solos de textura argila seja
de 1,55 Mg m-3. ARSHAD et al. (1996) afirmaram que o valor de densidade do solo de
1,40 Mg m-3 é geralmente aceito como o limite crítico, apesar da mudança do valor para
maior quanto se tem diminuição nos teores de argila. A variação da amplitude da densidade
do solo foi maior na profundidade de 0-20 cm com 0,63 Mg m-3 e de 0,44 Mg m-3 na
44
profundidade de 20-40 cm. Apesar dos maiores valores de densidade do solo serem
próximos, os valores mínimos foram muito diferentes.
Analisando o CV das variáveis relacionadas à porosidade do solo, aos microporos, à
porosidade total e à densidade do solo em ambas as profundidades, este foi baixo, variando
de 7 a 12 %, enquanto que a macroporosidade apresentou médio CV, com 34 % na
profundidade de 0-20 cm e de 30 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores de assimetria
e de curtose para a microporosidade na profundidade de 0-20 cm são próximos de 0 e de 3,
respectivamente, indicando normalidade dos dados. Esses dados foram diferentes dos da
profundidade de 20-40 cm que mostraram valores de assimetria = -2,93, indicando uma
distribuição assimétrica negativa, com a maioria dos valores menores que a média, e curtose
de 11,36 com achatamento da distribuição leptocúrtica e dados não normais. A
macroporosidade e a porosidade total também apresentaram valores de assimetria e curtose
diferente dos valores de uma curva normal em ambas as profundidades, enquanto os dados
de densidade do solo apresentaram distribuição normal.
Na análise dos dados de granulometria do solo pela estatística descritiva percebe-
se que os valores de CV da argila, da areia grossa, da areia fina e da areia total, em ambas as
profundidades, foram baixos; isso indica que estas variáveis variaram pouco na área de
estudo, fato também observado pelos baixos valores do desvio padrão (S) (Tabela 5).
Apenas o silte apresentou CV médio indicado pelos valores de 25 % na profundidade de 0-
20 cm e de 26 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores mais elevados de CV para o silte
podem ser atribuídos aos altos teores de ferro e a metodologia, na qual essa fração é obtida
por diferença entre 100 % e a soma das porcentagens de areia e argila.
Os valores mínimos e máximos obtidos para a análise granulométrica permitiram
evidenciar grande variação no teor de argila, com teores extremos variando de 475 g kg-1 na
profundidade de 0-20 cm a 706 g kg-1 na profundidade de 20-40 cm correspondendo a
23,10 % da granulometria do solo. SALVIANO et al. (1998) ressaltaram que a amplitude
dos dados deve ser avaliada com algumas restrições, pois são os dois valores extremos de
um conjunto de dados. Apenas a argila apresentou maiores valores na profundidade de 20-
40 cm com média de 604,7 g kg-1 e foi a única variável que o maior valor de amplitude foi
obtido na profundidade de 0-20 cm. O silte, a areia grossa e a areia total apresentaram os
maiores valores na profundidade de 0-20 cm. Na análise da normalidade dos dados, apenas
o silte na profundidade de 20-40 cm não apresentou distribuição normal.
45
Tabela 5 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 203)
Argila g kg-1 475 692 592,2 B 42,01 7 -0,10 -0,78 Sim
Silte g kg-1 75 237 150,6 A 38,40 25 0,09 -1,09 Sim
Areia grossa g kg-1 105 177 135,8 A 10,7 8 0,22 0,65 Sim
Areia fina g kg-1 93 141 121,4 A 8,0 7 -0,18 0,20 Sim
Areia total g kg-1 215 305 257,2 A 14,09 5 -0,05 0,58 Sim
20-40 cm (n= 203)
Argila g kg-1 509 706 604,7 A 39,1 6 -0,14 -0,74 Sim
Silte g kg-1 48 236 141,3 B 36,6 26 0,14 -0,92 Não
Areia grossa g kg-1 111 198 133,0 B 11,0 8 1,01 4,71 Sim
Areia fina g kg-1 85 159 120,9 A 8,5 7 0,14 3,17 Sim
Areia total g kg-1 215 357 253,9 B 15,2 6 1,52 9,40 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades) indicam diferença significativa pelo teste
t a 5 % de significância.
Na análise da estatística descritiva da resistência do solo à penetração (RSP) na
avaliação realizada em 2011, a menor média foi encontrada na profundidade de 0-10 cm com
1,51 MPa, seguida pela profundidade de 30-40 cm com 3,38 Mpa; os maiores valores foram
obtidos nas profundidades de 10-20 e 20-30 cm, com 3,58 Mpa e 3,63 MPa respectivamente
(Tabela 6). No ano de 2012 a RSP mostrou outro padrão de distribuição e o menor valor
também foi associado à profundidade de 0-10 cm, seguido pela profundidade de 10-20 cm
com 2,49 MPa, a de 30-40 cm com 3,14 MPa e 3,50 MPa na profundidade de 20-30 cm. Os
valores de RSP foram menores em 2012 (2,53 MPa) em comparação a 2011 (2,91 Mpa)
devido à umidade do solo no momento da amostragem ter sido maior. O menor valor da
RSP na profundidade de 0-10 cm também se refletiu em um maior CV para a profundidade,
com 47 % em 2011 e 49 % em 2012. O valor do CV decresce em profundidade em ambas
as avaliações e os maiores valores ocorreram no ano de 2012 com o solo mais úmido e todos
os valores foram classificados como médio CV.
46
Tabela 6 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas.
Mogi Mirim, SP.
Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
Outubro de 2011 (n= 203)
RSP (0-10 cm) MPa 0,56 4,01 1,51 Ac 0,71 47 1,07 1,11 Não
RSP (10-20 cm) MPa 1,62 6,76 3,58 Aa 1,14 32 0,59 -0,02 Sim
RSP (20-30 cm) MPa 1,84 5,73 3,63 Aa 0,90 25 0,32 -0,39 Sim
RSP (30-40 cm) MPa 1,97 4,70 3,38 Ab 0,58 17 0,11 -0,49 Não
RSP (Média) MPa 1,90 4,43 2,91 a 0,49 17 0,46 -0,03 Sim
Janeiro de 2012 (n= 203)
RSP (0-10 cm) MPa 0,56 2,40 0,94 Bd 0,46 49 0,97 0,09 Não
RSP (10-20 cm) MPa 0,56 6,07 2,49 Bc 1,08 43 0,63 0,42 Não
RSP (20-30 cm) MPa 1,25 6,42 3,50 Aa 0,91 26 0,25 0,30 Sim
RSP (30-40 cm) MPa 1,30 5,04 3,14 Bb 0,70 22 0,46 0,20 Sim
RSP (Média) MPa 1,62 3,85 2,53 b 0,45 18 0,53 0,24 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas (comparação entre as profundidades) e minúsculas (comparação entre as datas de
amostragens) diferentes indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Ocorreu grande variação nos valores mínimos e máximos da RSP, sendo que os
menores valores foram encontrados na profundidade de 0-10 cm nas duas avaliações com o
valor de 0,56 MPa que indica a resistência apenas do peso do penetrômetro sem utilizar a
força (F) do êmbolo e o maior valor no ano de 2011 foi obtido na profundidade de 10-20 cm
com 6,76 MPa e no ano de 2012 na profundidade de 20-30 cm com 6,42 MPa. Na avaliação
realizada em 2011 o maior valor de RSP foi encontrado na profundidade de 10-20 cm com
6,76 MPa e na avaliação realizada em 2012 na profundidade de 20-30 cm com 6,42 MPa.
A amplitude dos dados foi maior na profundidade de 0-10 cm na avaliação realizada
em 2011 e nas demais profundidades na avaliação em 2012. Os dados de RSP não obtiveram
distribuição normal na profundidade de 0-10 cm nos dois anos, na profundidade de 10-20 cm
no ano de 2012 e na profundidade de 30-40 cm no ano de 2011.
47
Os valores de RSP mostraram o mesmo padrão até à profundidade de 60 cm. Os
maiores valores foram observados na profundidade de 25 cm e os menores valores na
profundidade de 5 cm (Figura 19).
Figura 19 - Resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas até à
profundidade de 60 cm. Mogi Mirim, SP.
Na análise da estatística descritiva da fertilidade do solo, a matéria orgânica (MO),
pH, fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), soma de bases (SB), capacidade
de troca catiônica (CTC), valor V % (V), boro (B) e zinco (Zn) apresentaram os maiores
valores na profundidade de 0-20 cm e o hidrogênio + alumínio (H+Al) na profundidade de
20-40 cm. Não houve diferença significativa entre as profundidades dos valores de cobre
(Cu), ferro (Fe) e manganês (Mn). Os maiores valores de amplitude foram obtidos no K,
H+Al, Fe, Mn e Zn (Tabela 7) não observado o mesmo com a matéria orgânico devido a
queima da palhada com a colheita manual.
0
10
20
30
40
50
60
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
Pro
fun
did
ad
e (c
m)
Resistência do solo à penetração (MPa)
Outubro de 2011
Janeiro de 2012
48
Tabela 7 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20 e 20-40 cm
para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Atributos Químicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm. 0-20 cm (n= 203)
Matéria Orgânica g dm-3 30 59 37,73 A 3,51 9 1,13 5,82 Não
pH - 4,2 6,3 5,24 A 0,38 7 -0,33 -0,05 Não
Fósforo mg dm-3 4 40 15,63 A 7,14 46 1,09 1,09 Não
Potássio mmolc dm-3 1,1 6,1 3,27 A 0,91 28 0,53 0,00 Não
Cálcio mmolc dm-3 9 108 40,04 A 14,93 37 0,73 2,10 Sim
Magnésio mmolc dm-3 3 29 10,14 A 3,76 37 1,28 3,49 Não
H+Al mmolc dm-3 22 98 52,54 A 13,47 26 0,79 0,85 Não
Soma de Bases mmolc dm-3 14,2 135 53,49 A 18,57 35 0,75 1,92 Sim
CTC mmolc dm-3 66,5 182 106,13 A 13,36 13 1,21 5,35 Sim
Valor V % 16 85 49,80 A 13,33 27 -0,30 -0,47 Não
Boro mg dm-3 0,28 0,84 0,46 A 0,08 17 0,97 2,22 Não
Cobre mg dm-3 2,9 9,6 5,00 A 1,26 25 0,74 0,22 Não
Ferro mg dm-3 7 16 10,74 A 1,70 16 0,55 0,51 Não
Manganês mg dm-3 4,6 51 17,99 A 9,77 54 0,99 0,44 Não
Zinco mg dm-3 0,8 6,5 1,86 A 0,73 40 2,43 10,14 Não
20-40 cm (n= 203)
Matéria Orgânica g dm-3 28 52 35,93 B 3,32 9 0,84 2,70 Não
pH - 4,2 5,9 5,12 B 0,39 8 -0,17 -0,69 Não
Fósforo mg dm-3 2 31 11,67 B 5,74 49 0,86 0,68 Não
Potássio mmolc dm-3 0,6 6,4 2,88 B 0,94 33 0,49 0,56 Sim
Cálcio mmolc dm-3 10 89 34,24 B 14,04 41 0,82 1,35 Sim
Magnésio mmolc dm-3 3 18 8,19 B 2,99 37 0,81 0,91 Não
H+Al mmolc dm-3 28 109 55,92 A 14,67 26 0,66 0,24 Não
Soma de Bases mmolc dm-3 15,4 109,8 45,30 B 16,78 37 0,77 1,02 Sim
CTC mmolc dm-3 72,4 162,1 101,30 B 12,61 12 1,26 3,78 Não
Valor V % 13 77 44,43 B 13,65 31 -0,17 -0,72 Sim
Boro mg dm-3 0,2 0,67 0,43 B 0,08 19 0,10 0,17 Sim
Cobre mg dm-3 3 9,2 5,09 A 1,19 23 0,50 -0,13 Sim
Ferro mg dm-3 8 19 11,07 A 1,82 16 0,79 1,54 Não
Manganês mg dm-3 5,2 54,7 18,64 A 10,51 56 1,00 0,47 Não
Zinco mg dm-3 0,5 7,2 1,78 B 0,92 52 2,17 7,61 Não 1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades) indicam diferença significativa pelo teste
t a 5 % de significância.
49
Os menores valores do CV foram obtidos pela matéria orgânica (MO) e pH em ambas
as profundidades e pela CTC na profundidade de 20-40 cm, classificando o CV como baixo
(CV ≤ 12).
ZANÃO JÚNIOR et al. (2007) também encontraram baixo CV da MO e do pH do solo
avaliando profundidades de amostragem num Latossolo Vermelho em semeadura direta.
Todas as demais variáveis apresentaram CV médio (12 < CV < 62) e o fósforo, o manganês
e o zinco foram as variáveis com maiores valores do CV, o P com 46 % na profundidade de
0-20 cm e 49 % na profundidade de 20-40 cm, o Mn com 54 % na profundidade de 0-20 cm
e 56 % na profundidade de 20-40 cm e Zn com 40 % na profundidade de 0-20 cm e 52 % na
profundidade de 20-40 cm, indicando considerável variação dos dados na área de estudo
além de possuir assimetria positiva e curtose leptocúrtica. SALVIANO et al. (1998) também
encontraram altos valores de CV para P devido a adubação fosfatada.
O fósforo move-se no solo por difusão (OZANE, 1980), minimizando suas perdas,
como relatado por LEÃO et al. (2007). Nesse caso, a sistematização da área torna-se
fundamental para uma adubação fosfatada adequada. Os valores do CV foram maiores na
profundidade de 0-20 cm, exceto na CTC e Cu devido à heterogeneidade na formação do
solo, nos processos erosivos e na adubação e calagem em maiores quantidades na
profundidade superficial. CORRÊA NETO et al. (2007), estudando uma topossequência em
Seropédica, relataram que a maior acidez do solo pode influenciar a disponibilidade do
fósforo.
Na análise dos valores de assimetria e curtose das variáveis, a MO, pH, P, magnésio
(Mg), acidez potencial (H+Al), Fe, Mn e Zn em ambas as profundidades e o potássio (K), o
V %, B e Cu na profundidade de 0-20 cm e a CTC na profundidade de 20-40 cm não
apresentaram valores de assimetria próximos de 0 e de curtose próximos de 3 indicando uma
distribuição não normal de frequência (SNEDECOR & COCHRAN, 1967) realizada pelo
teste de Kolmogorov-Smirnov a 5 % de significância. Para CRESSIE (1991) a distribuição
normal não é condicionante para estudos da variabilidade espacial, enquanto para ISAAKS
& SRIVASTAVA (1989) o conjunto de dados não deve possuir valores de assimetria
acentuados, indicando caudas muito longas, o que não aconteceu com os dados obtidos.
Apenas o Ca e a SB apresentaram distribuição normal de frequência indicando que a média
e a moda possuem valores próximos.
Ocorreu grande variação do V % em ambas as profundidades, variando de 16 a 85 %
na profundidade de 0-20 cm e de 13 a 77 na profundidade de 20-40 cm indicando muita
50
diferença na quantidade de bases trocáveis presentes na solução do solo. A variação do pH
de 4,2 para 6,3 na profundidade de 0-20 cm e de 4,2 até 5,9 na profundidade de 20-40 cm
indica que algumas áreas necessitam de calagem, pois o alumínio em pH menor que 5,5 não
está na forma precipitada e a sua hidrólise gera íons H+ para a solução do solo reduzindo o
pH. A diferença do pH do solo na área irá refletir em menor quantidade de cargas elétricas
variáveis no solo.
Na análise da estatística descritiva da fauna do solo na amostragem realizada em 2011,
nenhum dos grupos foi coletado em todas as amostras, indicado pelo valor zero nos valores
mínimos (Tabela 8). Na análise do CV da fauna do solo apenas o total de indivíduos e a
riqueza de grupos apresentaram CV médio, enquanto que todos os grupos coletados
apresentaram CV alto indicado pelo alto desvio padrão em relação à média comum em dados
de fauna do solo (RODRIGUES, 2010). O maior valor do CV foi encontrado no grupo
Thysanoptera com 146 %. Para PARFITT et al. (2009) quando o coeficiente de variação é
elevado, o semivariograma e a distribuição espacial são ferramentas valiosas na
simplificação da amostragem por indicar os locais com maiores e menores valores.
O grupo Formicidae (ordem Hymenoptera) foi o mais abundante na área com
20,29 ind arm-1 seguido pelo Collembola Entomobryomorpha com 11,27 ind arm-1 e o
Hemiptera Sternorrhyncha com 4,74 ind arm-1. Todos os grupos da fauna do solo e o total
de indivíduos e a riqueza de grupos não apresentaram distribuição normal. De acordo com
ROVEDDER et al. (2009) a abundância do grupo Hymenoptera (Formicidae) indica baixa
diversidade do agroecossistema que pode estar relacionado com a baixa fertilidade do solo.
Na amostragem da fauna do solo realizada em julho de 2012 os grupos mais
abundantes em 2011 também foram mais abundantes em 2012. Os grupos Acari,
Entomobryomorpha, Sternorrhyncha e o total de indivíduos foram mais abundantes na
amostragem realizada em 2012 (Tabela 8). O grupo Hymenoptera e a riqueza de grupos
foram maiores na avaliação realizada em 2011.
O total de indivíduos coletados em 2012 com 98,06 ind arm-1 foi superior ao coletado
em 2011 com 51,97 ind arm-1 devido ao aumento no número de indivíduos do Collembola
Entomobryomorpha com 316 % e do grupo Formicidae com 242 %. SILVA et al. (2013c)
também encontraram uma abundância da fauna do solo maior no verão e para NUNES et al.
(2012), as alterações na umidade do solo podem modificar a distribuição e abundância dos
insetos tanto no sentido de ocupação vertical como horizontal do solo. De acordo com
51
GATIBONI et al. (2011) o aumento de Collembola está associado com a taxa de
decomposição de resíduos.
Tabela 8 - Estatística descritiva da fauna epígea do solo para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) na amostragem realizada em julho de
2011 e janeiro de 2012.
Atributos Biológicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
Julho de 2011 (n= 203)
Acari ind arm-1 0 13 3,50 B 2,84 81 1,10 0,96 Não
Araneae ind arm-1 0 5 1,38 A 1,21 88 0,71 -0,13 Não
Coleoptera ind arm-1 0 5 0,91 A 1,11 122 1,36 1,60 Não
Diptera ind arm-1 0 4 0,81 A 0,93 114 0,97 0,20 Não
Entomobryomorpha ind arm-1 0 51 11,27 B 9,44 84 1,62 3,07 Não
Formicidae ind arm-1 0 103 20,29 A 18,44 91 1,98 4,55 Não
Hymenoptera ind arm-1 0 5 0,85 A 1,00 118 1,25 1,55 Não
Psocoptera ind arm-1 0 13 3,06 2,71 89 1,31 1,87 Não
Sternorrhyncha ind arm-1 0 37 4,74 B 4,88 103 2,86 12,57 Não
Thysanoptera ind arm-1 0 11 1,51 2,20 146 1,99 3,89 Não
Total ind arm-1 12 142 51,97 B 25,91 50 1,01 1,07 Não
Riqueza nº 4 13 8,88 A 1,80 20 0,11 -0,37 Não
Janeiro de 2012 (n = 203)
Acari ind arm-1 0 24 5,51 A 4,97 90 1,45 1,97 Não
Araneae ind arm-1 0 4 1,30 A 1,07 82 0,72 0,09 Não
Coleoptera ind arm-1 0 3 0,78 A 0,82 105 0,84 0,07 Não
Diptera ind arm-1 0 3 0,69 A 0,84 122 1,02 0,17 Não
Entomobryomorpha ind arm-1 2 124 35,59 A 23,91 67 1,25 1,56 Não
Formicidae ind arm-1 3 201 27,25 A 27,48 101 3,35 14,55 Não
Hymenoptera ind arm-1 0 3 0,42 B 0,68 161 1,65 2,48 Não
Orthoptera ind arm-1 0 2 0,35 0,60 171 1,51 1,20 Não
Sternorrhyncha ind arm-1 0 55 5,61 A 7,74 138 3,73 18,26 Não
Symphypleona ind arm-1 0 51 8,89 9,71 109 2,04 4,74 Não
Total ind arm-1 11 429 98,06 A 68,34 70 2,68 9,19 Não
Riqueza nº 5 12 8,20 B 1,51 18 0,16 -0,42 Não
1 Unid.: Unidade de medida; ind arm-1: indivíduos/armadilha; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor
máximo; S: Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.:
Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de
significância. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de
amostragem) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
52
Na amostragem de 2012 apenas a riqueza de grupos apresentou CV médio com 18 %
e o total de indivíduos e todos os grupos apresentaram CV alto com o maior valor na ordem
Hymenoptera com 161 %. Na amostragem de 2012 os valores de assimetria e curtose que
mais se aproximaram da normalidade de frequência dos dados foi a riqueza de grupos, assim
como ocorreu na amostragem de 2011 e o grupo Sternorrhyncha apresentou os maiores
valores de assimetria e curtose em ambas as amostragens. Os grupos da fauna do solo, o
total de indivíduos e a riqueza de grupos também não apresentaram distribuição normal
conforme ocorrido na amostragem de 2011.
A análise da estatística do número de colmos, massa de colmos e produtividade
estão apresentados na Tabela 9. Não houve diferença entre a média da massa de colmos de
2010 e a média de 2011. A massa de colmos em 2010 variou de 7,2 a 20,30 kg com
amplitude dos dados de 13,1 kg enquanto que a na avaliação de 2011 a amplitude obtida foi
de 5,90 indicando maior homogeneidade da massa de colmos na avaliação realizada em 2011
em função de maior precipitação pluviométrica.
Tabela 9 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade. Mogi Mirim,
SP.
Produtividade 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
n= 203
Massa de 10 colmos 2010 kg 7,2 20,3 12,40 A 2,60 21 0,44 -0,22 Sim
Colmos (10 m lineares) 2011 nº 32,67 65 49,61 B 6,12 12 -0,21 -0,02 Sim
Massa de 10 colmos 2011 kg 10,0 15,9 13,19 A 1,36 10 -0,26 -0,48 Sim
Produtividade 2011 Mg ha-1 22,08 72,03 44,02 8,26 19 0,27 0,80 Sim
Colmos (10 m lineares) 2012 nº 69,67 109,67 90,70 A 6,58 7 -0,07 -0,07 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas diferentes (comparação entre as épocas de amostragem) indicam diferença significativa
pelo teste t a 5 % de significância.
Houve diferença entre a média do número de colmos de 2011 com 49,61 para 2012
com 90,70. Esta variação de 83 % no número de colmos deve-se a fatores climáticos
ocorridos em 2011, que acarretaram queda na produção do Estado de São Paulo e também
na área de estudo. No ano de 2011, apesar ter sido avaliada a cana-planta, o número de
colmos foi menor quando comparado com cana-soca em 2012. O valor máximo do número
53
de colmos em 2011 não alcançou o valor mínimo de 2012, com 65 e 69,67 e o valor mínimo
de 2011 obteve apenas 47 % do menor valor avaliado em 2012.
O CV das variáveis responsáveis pela produtividade da cana-de-açúcar, o número e
a massa de colmos de 2011 apresentaram baixo CV, enquanto que a produtividade da cana-
de-açúcar, CV médio. Todos os atributos de produtividade apresentaram distribuição
normal. De acordo com LITTLE & HILLS (1978) os valores de média aritmética, moda e
mediana próximos entre si indica distribuição normal de frequência. A produtividade média
de 44,13 Mg ha-1 ficou abaixo da de 82,28 Mg ha-1 registrada para o Estado de São Paulo
(BRESSAN FILHO & ANDRADE, 2013), em consequência do florescimento da cultura na
área de estudo. Mesmo o valor máximo de produtividade na área (75,0313 Mg ha-1) não
obteve o valor médio de produtividade da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo na
safra 2010/2011.
4.2. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Mogi
Mirim, SP
Os dados estimados do semivariograma da umidade gravimétrica (U %) e
volumétrica (Ɵ) do solo estão apresentados na Tabela 10. Na análise do modelo
matemático ajustado para as variáveis da umidade do solo, apenas na U % ajustou-se o
mesmo modelo em ambas as profundidades, indicando padrão espacial semelhante. Na Ɵ
os valores ajustados foram diferentes nas duas profundidades avaliadas, indicando que
possuem padrão espacial distinto que refletirá nos mapas para esta variável nas avaliações
realizadas.
Avaliando o alcance dos semivariogramas das variáveis da U % os valores foram
maiores na profundidade de 20-40 cm com diferença de 152 m para a profundidade de 0-
20 cm indicando maior continuidade espacial refletida pelos maiores valores de U % nesta
profundidade obtendo o maior valor de alcance com 295 m dentre as variáveis da umidade
do solo. Na avaliação da Ɵ realizada em janeiro e maio de 2011 os maiores valores de
alcance também foram encontrados na profundidade de 20-40 cm, com diferença de 20 e
38 metros nas avaliações realizadas em janeiro e maio respectivamente. Apenas na avaliação
realizada em 2012 os maiores valores de alcance foram encontrados na profundidade de 0-
20 cm com diferença de apenas 5 metros para a profundidade de 20-40 cm.
54
Tabela 10 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades gravimétrica e
volumétrica para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi
Mirim (SP).
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial.
Na análise do grau de dependência espacial, a U % obteve grau moderado em ambas
as profundidades com valores da razão de dependência de 0,70 e 0,66 nas profundidades de
0-20 e 20-40 cm, respectivamente. Na Ɵ na amostragem realizada em maio e janeiro de
2012 o GDE foi fraco na profundidade de 0-20 cm e moderado na de 20-40 cm. Houve
grande diferença no GDE na amostragem realizada em janeiro de 2011: foi encontrado o
valor de 0,00 na profundidade de 0-20 cm e o de 0,79 na de 20-40 cm, indicando grande
diferença da contribuição do efeito pepita na variância total dos dados.
Os dados de condutividade hidráulica, porosidade do solo e densidade do solo
foram analisados pela análise semivariográfica e estão apresentados na Tabela 11.
A condutividade hidráulica e a macroporosidade não apresentaram, na profundidade
de 20-40 cm, dependência espacial não sendo possível ajustar nenhum modelo devido à
heterogeneidade dos dados, acarretada pela alta variância nas amostras em espaçamentos
pequenos.
Na análise dos parâmetros estimados do semivariograma, o modelo esférico ajustou-
se para 50 % dessas variáveis, enquanto o modelo efeito pepita puro ocorre em 20 % das
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n = 203)
Umidade gravimétricajan/2011 Esférico 3,19 1,35 144 0,82 0,70 Moderado Parabólica
Umidade volumétricajan2011 Exponencial 0 89,97 55 0,62 0,00 Forte -
Umidade volumétricamai/2011 Gaussiano 7,14 1,75 163 0,73 0,80 Fraco -
Umidade volumétricaout/2011 Esférico 16,26 29,84 266 0,93 0,35 Moderado -
Umidade volumétricajan/2012 Esférico 39,63 9,35 133 0,69 0,81 Fraco Parabólica
20-40 cm (n= 203)
Umidade gravimétricajan/2011 Esférico 3,74 1,96 295 0,88 0,66 Moderado -
Umidade volumétricajan2011 Esférico 46,94 12,42 61 0,40 0,79 Fraco -
Umidade volumétricamai/2011 Exponencial 12,16 7,03 201 0,93 0,63 Moderado -
Umidade volumétricajan/2012 Exponencial 35,39 13,78 127 0,69 0,72 Moderado Linear
55
variáveis e os modelos exponencial e gaussiano em 10 % delas. O modelo gaussiano indica
pequena variabilidade para curtas distâncias (VIEIRA, 2000). Para as variáveis que possuem
a semivariância linear na sua origem, e que se ajustam aos modelos esférico ou linear, seus
valores obtidos no campo são mais erráticos quanto à semivariância, diferentemente das que
se ajustam com modelos parabólicos, como é o caso do gaussiano e exponencial.
Tabela 11 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade hidráulica do solo,
da densidade do solo e da porosidade do solo para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro. K(Ɵ): Condutividade hidráulica.
Na análise das variáveis relacionadas com a porosidade do solo, os maiores valores
de alcance foram encontrados na profundidade 0-20 cm, com diferenças de alcance de 24 m
para a microporosidade, de 26 m para a porosidade total e de 54 m para a densidade do solo.
Os menores valores de alcance foram encontrados na Ds com 55 m na profundidade de 20-
40 cm e com 109 m na profundidade de 0-20 cm e o maior valor de alcance foi encontrado
na porosidade total na profundidade de 0-20 cm.
Na análise do grau de dependência espacial, a profundidade de 0-20 cm mostrou os
maiores valores quando comparados com os da de 20-40 cm, e para a microporosidade e a
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n =203)
K(Ɵ) mai/11 EPP - - - - - - -
Microporosidade jan/11 Gaussiano 0,0020 0,00087 222 0,71 0,70 Moderado -
Macroporosidade jan/11 Esférico 0,00185 0,00109 170 0,70 0,63 Moderado -
Porosidade total jan/11 Esférico 0,0016 0,00056 186 0,79 0,74 Moderado -
Densidade do solo jan/11 Esférico 0,0084 0,0015 109 0,38 0,85 Fraco -
20-40 cm (n= 203)
K(Ɵ) mai/11 EPP - - - - - - -
Microporosidade jan/11 Esférico 0,0015 0,0011 146 0,76 0,58 Moderado -
Macroporosidade jan/11 EPP - - - - - - -
Porosidade total jan/11 Exponencial 0,0022 0,0016 160 0,83 0,58 Moderado -
Densidade do solo jan/11 Esférico 0,0052 0,0022 55 0,44 0,71 Moderado -
56
densidade do solo, ambas na profundidade de 0-20 cm, o GDE foi fraco, com a contribuição
do efeito pepita na variabilidade total dos dados de 0,87 e 0,84 respectivamente.
Os dados de granulometria do solo foram analisados pela análise semivariográfica
e estão apresentados na Tabela 12. O valor do alcance variou de 98 m na areia grossa na
profundidade de 0-20 cm até 347 m na areia fina na profundidade de 20-40 cm. Os maiores
valores de alcance foram sempre associados com as profundidades de 20-40 cm. Avaliando
os valores de alcance da mesma variável entre as profundidades, a areia fina obteve a maior
diferença com 182 metros enquanto que para as demais variáveis os valores foram menores,
com 26 m na argila, 23 m no silte, 55 m na areia grossa e 52 m na areia total. De acordo
com MOTOMIYA et al. (2006) os maiores valores de alcance indicam menor
descontinuidade na distribuição das variáveis quando avaliadas isoladamente corroborando
os resultados obtidos.
Tabela 12 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n= 203)
Argila Esférico 312,11 157,61 176 0,78 0,66 Moderado Parabólica
Silte Esférico 228,92 151,21 156 0,80 0,60 Moderado Parabólica
Areia fina Esférico 39,66 26,61 165 0,90 0,60 Moderado -
Areia grossa Gaussiano 70,64 15,85 98 0,70 0,82 Fraco Linear
Areia total Esférico 127,85 56,76 153 0,65 0,69 Moderado -
20-40 cm (n= 203)
Argila Esférico 444,17 203,74 202 0,84 0,69 Moderado Parabólica
Silte Exponencial 290,52 276,39 179 0,88 0,51 Moderado Parabólica
Areia fina Exponencial 42,58 35,29 347 0,93 0,55 Moderado -
Areia grossa Gaussiano 74,72 29,66 153 0,91 0,72 Moderado Linear
Areia total Esférico 130,53 65,36 205 0,87 0,67 Moderado Parabólica
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial.
57
Para as mesmas variáveis que apresentaram variância infinita foi utilizado o mesmo
modelo para a retirada de tendência, em ambas as profundidades, indicando que possuem o
mesmo padrão de semivariância. Modelos sem patamar representam fenômenos com
infinita capacidade de dispersão; nesse caso, o campo de amostragem não foi
suficientemente grande para se detectar o alcance dessas propriedades (BERNER et al.,
2007).
Na análise da razão de dependência espacial, apenas na argila a RDE foi maior na
profundidade de 20-40 cm; nas demais variáveis os maiores valores foram encontrados na
profundidade de 0-20 cm indicando que a variação ao acaso foi maior nessa profundidade.
Apenas para a areia grossa o GDE foi fraco.
Na análise semivariográfica da resistência do solo à penetração - RSP o modelo
esférico ocorreu em 60 % das variáveis a ela relacionadas, o efeito pepita puro em 30 % e o
gaussiano em 10 % (Tabela 13). Não foi encontrada dependência espacial na RSP na
profundidade de 30-40 cm na avaliação realizada em 2011 e nas profundidades de 10-20 cm
e de 30-40 cm em 2012.
Os valores de alcance da RSP avaliados em 2011 apresentaram aumento em
profundidade, com 82, 84 e 135 m. Na avaliação da RSP dos resultados médios, o maior
valor foi obtido na avaliação realizada em 2012 com 165 m, assim como o maior valor com
143 m de 0-10 cm, com o solo mais úmido que na avaliação realizada em 2011.
Na análise do grau de dependência espacial, apenas a resistência à penetração na
profundidade de 0-20 cm obteve grau moderado; as demais variáveis obtiveram grau fraco,
indicando que a variação ao acaso da resistência do solo à penetração foi alta. Nenhuma das
variáveis relacionadas à RSP apresentou tendência indicando que o tamanho da área de
estudo foi suficiente para o semivariograma apresentar patamar.
Os valores da análise semivariográfica da fertilidade do solo na profundidade de 0-
20 cm estão apresentados na Tabela 14. O modelo esférico foi o mais ajustado em 87 % das
variáveis na profundidade de 0-20 cm e o modelo exponencial em 13 %. Na profundidade
de 20-40 cm, o modelo esférico ajustou-se em 40 % das variáveis assim como o modelo
exponencial e o modelo gaussiano em 12,5 %. Apenas o zinco (Zn) de 20-40 cm não
apresentou dependência espacial, indicada pelo efeito pepita puro.
58
Tabela 13 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à penetração
para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas
duas épocas avaliadas.
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
Outubro de 2011 (n= 203)
RSP(0-10) Esférico 0,34 0,17 82 0,45 0,67 Moderado -
RSP(10-20) Esférico 1,00 0,31 84 0,48 0,76 Fraco -
RSP (20-30) Esférico 1,26 0,21 135 0,57 0,86 Fraco -
RSP(30-40) EPP - - - - - - -
RSP(Média) Esférico 0,21 0,03 80 0,30 0,86 Fraco -
Janeiro de 2012 (n= 203)
RSP(0-10) Gaussiano 0,19 0,021 143 0,58 0,90 Fraco -
RSP(10-20) EPP - - - - - - -
RSP(20-30) Esférico 0,66 0,16 111 0,62 0,85 Fraco -
RSP(30-40) EPP - - - - - - -
RSP(Média) Esférico 0,17 0,037 165 0,88 0,82 Fraco -
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro.
Na análise dos parâmetros estimados do semivariograma da fertilidade do solo, os
maiores valores de alcance foram encontrados para a MO com 309 metros na profundidade
de 0-20 cm e 328 metros na profundidade de 20-40 cm indicando que, das variáveis da
fertilidade do solo, a MO é a que possui melhor continuidade espacial, indicada pelas
amostras correlacionadas aos grandes valores de alcance
Na totalidade de ajuste dos modelos, o modelo esférico ajustou-se em 63 % das
variáveis, o exponencial em 27 % e o gaussiano em 7 %. SOUZA et al. (2004) relatam que
entre os vários modelos de semivariogramas existentes, o esférico e o exponencial são os
que mais se ajustam aos atributos do solo. O menor valor de alcance, com 68 metros, foi
obtido em H+Al de 20-40 cm. Na MO, pH, Ca, Mg, SB, V%, B, Cu e Fe, os valores de
alcance foram maiores na profundidade de 20-40 cm que o P, K, H+Al, CTC e Mn os maiores
valores foram obtidos na profundidade de 0-20 cm.
59
Tabela 14 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fertilidade do solo na
profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Atributos Químicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n= 203)
Matéria Orgânica Esférico 5,85 2,39 309 0,89 0,71 Moderado Parabólica
pH Esférico 0,051 0,036 137 0,69 0,59 Moderado Linear
Fósforo Esférico 22,91 20,28 161 0,98 0,53 Moderado -
Potássio Esférico 0,69 0,17 260 0,85 0,80 Fraco -
Cálcio Esférico 72,87 63,66 156 0,76 0,53 Moderado Parabólica
Magnésio Exponencial 7,20 7,25 155 0,93 0,50 Moderado -
H+Al Esférico 77,24 45,29 130 0,88 0,63 Moderado Linear
Soma de Bases Esférico 113,14 108,30 156 0,88 0,51 Moderado Parabólica
CTC Exponencial 71,26 120,73 236 0,98 0,37 Moderado -
Valor V Esférico 64,88 42,79 106 0,73 0,60 Moderado Parabólica
Boro Esférico 0,0035 0,0023 181 0,81 0,60 Moderado -
Cobre Esférico 0,84 0,33 147 0,91 0,72 Moderado Linear
Ferro Esférico 1,39 1,34 141 0,93 0,51 Moderado -
Manganês Esférico 0 100,51 214 0,96 0,00 Forte Linear
Zinco Esférico 0,0145 0,0082 140 0,95 0,64 Moderado Linear
20-40 cm (n= 203)
Matéria Orgânica Esférico 6,97 2,77 328 0,85 0,44 Moderado Parabólica
pH Exponencial 0,037 0,048 184 0,85 0,44 Moderado Linear
Fósforo Esférico 13,30 12,82 57 0,68 0,73 Moderado Linear
Potássio Exponencial 0,68 0,23 150 0,43 0,75 Moderado -
Cálcio Gaussiano 66,22 154,40 275 0,89 0,30 Moderado -
Magnésio Esférico 3,38 6,64 220 0,93 0,34 Moderado -
H+Al Exponencial 0,012 126,55 68 0,81 0,00 Forte Linear
Soma de Bases Esférico 68,32 248,84 299 0,99 0,22 Forte -
CTC Exponencial 28,48 147,61 183 0,95 0,16 Forte -
Valor V Esférico 61,93 42,13 139 0,83 0,44 Moderado Parabólica
Boro Exponencial 0,0032 0,0021 200 0,74 0,60 Moderado Linear
Cobre Exponencial 0,3818 0,5646 179 0,87 0,40 Moderado Linear
Ferro Gaussiano 1,58 1,71 155 0,94 0,48 Moderado -
Manganês Esférico 0,00 81,00 161 0,94 0,00 Forte Parabólica
Zinco EPP - - - - - - - 1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial.
60
Analisando o efeito pepita das variáveis da fertilidade do solo, apenas a MO e o Fe
foram as variáveis que apresentaram os maiores valores do efeito pepita (variação ao acaso)
na profundidade de 20-40 cm.
Na análise do modelo matemático utilizado para a retirada da tendência, para todas
as variáveis que apresentaram variância infinita, com exceção do manganês, foi utilizado o
mesmo modelo em ambas as profundidades, indicando que possuem o mesmo padrão de
tendência.
O grau de dependência espacial (GDE) do potássio na profundidade de 0-20 cm foi
fraco, do H+Al, da soma de bases e da CTC na profundidade de 20-40 cm foi forte e das
demais variáveis, grau moderado de dependência espacial. As variáveis H+Al, soma de
bases e CTC na profundidade de 20-40 cm indicam que a variação do acaso foi pequena e
que a contribuição do efeito pepita na variância total foi menor que 25 %. Segundo
CAMBARDELLA et al. (1994), variáveis que apresentam grau forte de dependência
espacial são influenciadas por propriedades intrínsecas do solo.
O GDE na profundidade de 0-20 cm foi moderado em 87 % das variáveis, enquanto
que na profundidade de 20-40 cm o foi em 71 % das variáveis. O Mn em ambas as
profundidades e o H+Al, SB, CTC e o Mn na profundidade de 20-40 cm obtiveram o GDE
forte. O fósforo foi a única variável que apresentou o valor da razão de dependência espacial
maior na profundidade de 20-40 cm. Todas as outras variáveis apresentaram maiores
contribuições do efeito pepita na variância total dos dados na profundidade de 0-20 cm e o
K na profundidade de 0-20 cm foi a foi a única variável que obteve o GDE fraco, com 80 %
da contribuição do efeito pepita para o patamar.
Na análise semivariográfica da fauna do solo na amostragem em 2011 verificou-se
que o modelo esférico ajustou-se em 50 % das variáveis e o exponencial, o gaussiano e o
efeito pepita puro, cada um com 16,67 % (Tabela 15). A Araneae e o Sternorrhyncha
apresentaram efeito pepita puro indicando que a distribuição na área de estudo é ao acaso,
não sendo possível fazer os mapas por krigagem.
Os grupos que apresentaram dependência espacial foram os que obtiveram os menores
valores de CV; consequentemente, o número de indivíduos coletados foi maior e os valores
de assimetria e curtose foram próximos à normalidade. Os grupos mais abundantes foram
coletados na maioria das armadilhas; consequentemente, foi utilizado maior número pontos
com indivíduos coletados para o cálculo da semivariância.
61
Tabela 15 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna do solo para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) no ano de
2011 e 2012.
Atributos Biológicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
Julho de 2011 (n= 203)
Acari Esférico 7,03 1,63 329 0,81 0,81 Fraco -
Araneae EPP - - - - - - -
Coleoptera Esférico 1,04 0,30 85 0,66 0,78 Fraco -
Diptera Gaussiano 0,69 0,17 341 0,86 0,80 Fraco -
Entomobryomorpha Esférico 75,98 12,22 241 0,61 0,86 Fraco -
Formicidae Esférico 757,30 346,91 239 0,75 0,69 Moderado -
Hymenoptera Esférico 0,50 0,45 51 0,75 0,53 Moderado -
Psocoptera Gaussiano 4,49 1,83 108 0,79 0,71 Moderado -
Sternorrhyncha EPP - - - - - - -
Thysanoptera Exponencial 1,95 2,09 84 0,63 0,48 Moderado -
Total Esférico 952,14 388,42 240 0,80 0,71 Moderado -
Riqueza Exponencial 1,46 1,86 108 0,75 0,44 Moderado -
Janeiro de 2012 (n=203)
Acari Esférico 14,37 10,98 63 0,62 0,57 Moderado -
Araneae Esférico 0,86 0,30 65 0,42 0,74 Moderado -
Coleoptera EPP - - - - - - -
Entomobryomorpha Esférico 505,86 56,86 113 0,40 0,90 Fraco -
Formicidae Esférico 686,15 190,79 141 0,61 0,78 Fraco -
Sternorrhyncha Gaussiano 39,66 19,19 290 0,58 0,67 Moderado -
Symphypleona EPP - - - - - - -
Total Esférico 3698,73 1289,23 176 0,89 0,74 Moderado -
Riqueza Gaussiano 2,06 0,39 330 0,45 0,84 Fraco -
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro.
O alcance variou de 51 m no Hymenoptera até 329 m no Acari devido a maior
abundância e número de armadilhas com indivíduos no grupo Acari. A RDE da fauna do
solo em 2011 variou de 0,44 na Riqueza até 0,86 no Entomobryomorpha e nenhum grupo da
fauna do solo o GDE foi forte. O Acari, Araneae, Diptera e Entomobryomorpha obtiveram
grau fraco de dependência espacial enquanto para os demais grupos o grau foi moderado.
Na análise semivariográfica da fauna do solo na amostragem realizada em 2012 o
modelo esférico ajustou-se em 50 % das variáveis, seguido pelo efeito pepita puro com
62
33,33 % e o gaussiano com 17,67 %. O alcance da dependência espacial variou de 63 m no
Acari até 330 m na riqueza de grupos. Ocorreu grande variação nos valores de alcance entre
as amostragens e a maior variação do alcance ocorreu no grupo Acari com 266 m que refletiu
no tamanho das manchas no mapa de isolinhas.
A retirada da tendência não foi necessária para a fauna do solo, indicando que a área
de estudo possuiu tamanho suficiente para indicar o alcance da dependência espacial.
Na análise semivariográfica da produtividade da cana-de-açúcar ajustou-se o modelo
esférico para produtividade, massa de colmos em 2010 e 2011 e número de colmos em 2012
(Tabela 16). O modelo exponencial ajustou-se apenas para o semivariograma do número de
colmos de 2011.
Os valores de alcance variaram de 73 m na produtividade até 292 m na massa de
colmos de 2010. Comparando o número de colmos, o maior valor do alcance obtido em
2012 com 206 m, enquanto que na avaliação de 2011 o valor obtido foi de 166 m.
Na análise do grau de dependência espacial, todas as variáveis relacionadas com a
produtividade obtiveram o grau médio de dependência espacial, indicando que a
contribuição do efeito pepita na variância total dos dados ficou entre 26 e 74 %. O efeito
pepita na massa de colmos em 2010 foi menor que em 2011, o que mostra também a razão
de dependência espacial menor na massa de colmos em 2010 com 0,30 e 0,64 na avaliação
realizada em 2011. Na avaliação do efeito pepita do número de colmos em 2011 e 2012, os
valores foram próximos, diferenciando-se na variância total com valor maior em 2012.
Tabela 16 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de colmos e
produtividade da cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP.
Produtividade 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Modelo
Tendência
n= 203
Massa de colmos 2010 Esférico 2,35 5,55 292 0,91 0,30 Moderado -
Nº de colmos 2011 Exponencial 25,27 9,47 166 0,93 0,73 Moderado Linear
Massa de colmos 2011 Esférico 5,46 3,07 86 0,57 0,64 Moderado -
Produtividade 2011 Esférico 41,93 19,34 73 0,60 0,68 Moderado Linear
Nº de colmos 2012 Esférico 26,63 18,90 206 0,83 0,58 Moderado -
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial.
63
4.3. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção
em Mogi Mirim, SP
Na análise dos mapas de variabilidade espacial da umidade gravimétrica do solo
referentes a 2011, os maiores valores foram encontrados na parte superior da área que é mais
plana, assim como ocorreu na parte inferior; os menores valores de umidade gravimétrica
foram encontrados na parte mediana do terreno que possui maior declividade quando
comparada com a parte superior e inferior (Figura 20). De forma geral, os locais mais
úmidos na profundidade de 0-20 cm se mantêm mais úmidos na profundidade de 20-40 cm.
O mapa da umidade gravimétrica de 20-40 cm apresenta uma mancha pequena de menores
valores do que o mapa da profundidade de 0-20 cm. Isso é explicado pelo maior potencial
da água na profundidade inferior. De acordo com Li et al. (2001) a variabilidade espacial
associada a topografia da área influencia no movimento superficial e subsuperficial da água
no solo que modificará a disponibilidade de nutrientes para as culturas.
Os mapas de umidade gravimétrica são semelhantes aos mapas de porosidade total e
microporosidade, em ambas as profundidades (Figura 22), ocorrendo os maiores valores de
umidade gravimétrica associado aos maiores valores de microporosidade e porosidade total
e na parte inferior da área, inversamente proporcional aos mapas de resistência do solo à
penetração. Os resíduos orgânicos diminuem a densidade do solo e criam macroporos
maiores favorecendo a infiltração e drenagem da água (VASCONCELOS et al., 2010). Para
TIMM et al. (2006) a compreensão da variabilidade espacial da umidade do solo é útil para
uma série de fatores hidrológicos que afetam a produtividade das culturas agrícolas.
Os mapas de umidade gravimétrica possuem um padrão distinto dos mapas de
umidade volumétrica nas avaliações realizadas em janeiro de 2011, maio e outubro (Figura
21). Os maiores valores de umidade volumétrica foram encontrados na parte mediana da
área e os menores valores na parte superior e inferior, ocorrendo o inverso dos mapas de
umidade gravimétrica. Uma vez que a umidade volumétrica é uma multiplicação entre a
umidade gravimétrica e a densidade do solo, os menores valores de umidade volumétrica
foram obtidos nos locais de menor densidade do solo (Figura 23). Os maiores valores de
umidade volumétrica também foram associados aos menores valores de porosidade total e
microporosidade do solo e aos maiores valores de densidade do solo. A umidade superficial
do solo tende a ser variável no tempo e no espaço (HU et al., 2008) e é necessário saber
64
como ocorre esta variação como consequência da variação de outras propriedades do solo
(ARMINDO et al., 2012).
Os mapas de umidade volumétrica na amostragem realizada em maio de 2011
mostram-se semelhantes da amostragem realizada em janeiro de 2011, apesar da menor
umidade do solo em maio. Na profundidade de 0-20 cm os menores valores foram
encontrados na parte inferior e superior da área e os menores valores na parte mediana. As
manchas de variabilidade nesta camada estão diferentes das encontradas em janeiro com o
solo próximo da capacidade de campo. Na profundidade de 20-40 cm as áreas com menor
umidade estão com o mesmo padrão espacial da amostragem realizada em de janeiro, ou
seja, os locais mais úmidos permaneceram mais úmidos.
Os mapas de variabilidade espacial da umidade volumétrica de janeiro de 2012
mostram-se muito semelhantes, ocorrendo os menores valores na parte inferior da área, e os
maiores valores foram encontrados nas regiões mediana e superior. Os mapas de umidade
volumétrica de janeiro de 2012 mostram um padrão intermediário entre as demais avaliações
de umidade volumétrica, com os maiores valores na região mediana e os menores na região
inferior e semelhança com os mapas de umidade gravimétrica na parte superior da área com
os maiores valores de umidade.
Os mapas de variabilidade espacial da microporosidade, macroporosidade,
porosidade total e da densidade do solo estão apresentados na Figura 22 e na Figura 23.
Os padrões de variabilidade espacial da microporosidade do solo, em ambas as
profundidades, são semelhantes, com os maiores valores na parte superior e inferior direita
da área. Os mapas de variabilidade espacial da porosidade total também possuem padrão
semelhante com os menores valores na parte mediana da área. Nos mapas de densidade do
solo os maiores e os menores valores ocorrem em toda a área devido o alcance da variável
que foi baixo.
Analisando os mapas de granulometria do solo, os mapas de argila apresentam os
maiores valores na parte superior da área na profundidade de 0-20 cm e na parte superior da
área e do lado esquerdo na profundidade de 20-40 cm. Os menores valores de areia total
foram inversamente proporcionais aos valores de argila, e foram encontrados na parte
inferior da área e do lado direito, o mesmo acontecendo com os mapas de areia grossa. Os
dados de areia fina apresentam um padrão de distribuição da variabilidade espacial
semelhante à do mapa da areia total de 0-20 cm onde os maiores valores foram encontrados
na parte inferior direita da área e superior esquerda na profundidade de 0-20 cm e na areia
65
fina na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores de silte foram inversamente
proporcionais aos valores de argila, sendo encontrados os maiores valores na parte superior
e os menores valores na parte inferior. De acordo com CARDOSO et al.(2013) a textura do
solo afeta o equilíbrio entre a água e o ar do solo e é muito estável independente do manejo
do solo adotado.
Na análise dos mapas de resistência do solo à penetração na amostragem realizada
em 2011, o padrão dos mapas mostrou-se semelhante e os menores valores foram
encontrados na parte inferior da área em todas as profundidades. Também é observada uma
mancha com menor RSP na parte superior do lado esquerdo e na parte central da área na
profundidade de 0-10 cm na amostragem realizada em 2011, na região mediana na
profundidade de 10-20 cm e na profundidade de 20-30 cm, na parte mediana da área,
observou-se uma área com menores valores de RSP (Figura 25). Na análise do mapa de RSP
dos valores médios, o padrão de distribuição espacial mostra-se semelhante com as
avaliações das profundidades e os menores valores foram encontrados na parte inferior e
uma pequena mancha na parte superior (Figura 26). Os mapas de RSP são semelhantes
quando comparados com os de umidade gravimétrica, nos quais os menores valores de RSP
foram encontrados nos locais onde a umidade gravimétrica foi maior.
Nos mapas de RSP da avaliação realizada em 2012, o padrão espacial de menores
valores de RSP também foi encontrado na parte inferior da área. Na profundidade de 0-10
cm os menores valores também ocorreram na parte mediana da área e na parte inferior do
lado direito. Na profundidade de 20-30 cm também foram obtidos os menores valores na
região mediana do lado direito e os maiores valores na região superior e na região mediana
e superior do lado direito. Nos valores totais da RSP, o valor mínimo mantém o mesmo
padrão espacial exibido nas profundidades 0-10 cm e 20-30 cm, sendo que os maiores
valores foram encontrados na região mediana e do lado esquerdo e na parte inferior do lado
esquerdo. Os mapas de RSP na avaliação realizada em 2012 mostram o mesmo padrão
espacial da umidade gravimétrica do solo. Os maiores valores de RSP foram obtidos na área
com maior teor de argila.
Os mapas de variabilidade espacial de MO, K na profundidade de 0-20 cm, Ca, Mg,
SB, CTC na profundidade de 0-20 cm, V %, Cu, Mn, Zn na profundidade de 0-20 cm
apresentaram os menores valores na parte inferior da área assim como mostrou o mapa de
produtividade, número de colmos e massa de colmos (Figura 27, 28, 29, 30). Os mapas de
isolinhas de P, H+Al, B, Fe, argila e areia fina também possuem o padrão semelhante de
66
variabilidade espacial com os maiores valores na parte superior da área, inversamente
proporcional ao das demais variáveis. O K na profundidade de 20-40 cm não apresentou o
mesmo padrão espacial comparado com a profundidade de 0-20 cm, apenas na região
superior da área do lado direito apresentou valores semelhantes em ambas as profundidades
e na CTC na profundidade de 20-40 cm o mapa de variabilidade espacial apresentou valores
intermediários em grande parte da área. Os resultados são semelhantes aos obtidos por
Timm et al. (2006) que também observaram correlações positivas entre a matéria orgânica e
o conteúdo de água no solo que também verificaram correlação positiva com os teores de
argila, não observado neste estudo. A correlação negativa da matéria orgânica com o fósforo
é devido o favorecimento da dessorção de P para a solução do solo com a presença de matéria
orgânica (MESQUITA FILHO & TORRENT, 1993).
Para COHEN et al. (2008) as atividades antrópicas afetam a auto-organização das
zonas e afetam a estrutura espacial das propriedades do solo, como pH, concentrações de
nutrientes e matéria orgânica do solo. SOUZA et al. (2004) verificaram que a acidez
potencial apresentou os maiores teores nos locais com maiores teores de argila em função
do balanço de carga.
Os dados de fertilidade do solo corroboram os de DIAS et al. (1999) que, avaliando
a produtividade da cana-de-açúcar observaram que quanto maior foi a acidez potencial e a
saturação por alumínio menor foi a produtividade da cana-de-açúcar. O pH, MO, K, Ca,
Mg, Soma de Bases e V % obtiveram correlações positivas e significativas com a
produtividade da cana-de-açúcar enquanto que os autores encontraram correlação negativa
da argila com a produtividade da cana-de-açúcar. Outros autores, estudando outras culturas
agrícolas, também relataram correlação negativa da argila com a produtividade do milho
(LIMA & CARVALHO, 2009), da soja (REICHERT et al., 2008) e do feijão (KITAMURA
et al., 2007). Para DEMATTÊ (2004) a soqueira da cana-de-açúcar deverá ser mantida com
o valor de V % pelo menos maior que 40, caso contrário a produtividade não será responsiva
ao fósforo corroborando os resultados encontrados, pois a produtividade da cana-de açúcar
na área estudada apresentou menor produtividade nos locais com os maiores valores de P.
VALLADARES et al. (2003) e BARBIERI et al., (2013) observaram que os solos de textura
mais argilosa apresentaram maior capacidade de adsorção de fósforo. Os dados apresentados
não estão consoantes com os apresentados por SOUZA et al. (2010) que verificaram que a
variabilidade da produção de cana-de-açúcar foi mais bem explicada quando os atributos do
solo foram relacionados à altitude onde os maiores valores de produtividade foram
67
associados a parte inferior da área e aos maiores valores de argila, não ocorrendo o mesmo
na área avaliada devido o valor de V % muito baixo.
Os mapas de variabilidade espacial dos grupos da fauna epígea estão apresentados
na Figura 32: Acari (2011 e 2012), Entomobryomorpha (2011 e 2012) e Formicidae (2011 e
2012); os grupos Hymenoptera (2011 e 2012), Coleoptera (2011), Araneae (2012) Diptera
(2011) e Psocoptera (2011) e na Figura 33 e Thysanoptera (2011), Sternorrhyncha (2012),
total de indivíduos e da riqueza média de grupos na Figura 34. O grupo Acari na amostragem
realizada em 2011, Formicidae (2011), Entomobryomorpha (2011 e 2012), Thysanoptera
(2011), Hymenoptera (2012), Sternorrhyncha, total e riqueza de grupos apresentaram os
maiores valores na parte inferior da área de estudo que estava associada aos maiores valores
de argila e consequentemente aos maiores valores de H+Al, P, CTC (20-40 cm), B e Fe. De
acordo com SCHMIDT & DIEHL (2008), o uso do solo afeta a riqueza de espécies. O grupo
Thysanoptera apresentou manchas pequenas em consequência dos valores de alcance baixo.
GIRACCA et al. (2008) verificaram que a macrofauna do solo foi beneficiada pela aplicação
de calcário em superfície e incorporado no verão corroborando os resultados encontrados
pois a fauna do solo apresentou maior quantidade de indivíduos nos locais com maiores
valores de V %.
Os mapas relacionados com a produtividade da cana-de-açúcar mostram padrão
distinto da massa de colmos avaliada em 2010 e em 2011. No ano de 2010 os maiores
valores de massa de colmos foram encontrados na porção inferior e os maiores valores na
parte superior da área (Figura 35). Na massa de colmos avaliada em 2011, os maiores valores
foram encontrados na parte superior da área e do lado esquerdo enquanto que os menores
valores foram encontrados na parte inferior da área. Na avaliação realizada em 2010 a cana-
de-açúcar estava no quarto corte (cana soca) enquanto que na avaliação de 2011 foi o
primeiro ano após a renovação do canavial (cana planta). De acordo com TAVARES et
al.(2010) a produtividade da cana-de-açúcar após a renovação do canavial é influenciada
pelo manejo da colheita dos anos anteriores e pelo sistema de preparo do solo. O número de
colmos no ano de 2011 apresentou o padrão de variabilidade espacial semelhante com o
número de colmos avaliado em 2012 com os menores valores na parte inferior do lado direito
da área e nesta avaliação, a parte superior também apresentou menores valores no número
de colmos. Os dados de produtividade da cana-de-açúcar seguem os padrões espaciais do
número de colmos e massa de colmos da avaliação realizada em 2011, na qual os menores
valores de produtividade foram encontrados na parte inferior direita da área.
68
Figura 20 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) gravimétrica (0-20
cm) em janeiro de 2011; b) gravimétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011; c) volumétrica (0-
20 cm) em janeiro de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011); c) volumétrica
(0-20 cm) em maio de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em maio de 2011.
(a)
(f)
(c)
(e)
(d)
(b)
69
Figura 21 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) volumétrica (0-20 cm)
em outubro de 2011; b) volumétrica (0-20 cm) em janeiro de 2012; c) volumétrica (20-40
cm) em janeiro de 2012.
(a)
(c) (b)
70
Figura 22 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) microporosidade (0-
20 cm); b) microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total
(0-20 cm); e) porosidade total (20-40 cm).
(a)
(c)
(e) (d)
(b)
71
Figura 23 - Mapas de variabilidade espacial da densidade do solo e granulometria para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a)
densidade do solo (0-20 cm); b) densidade do solo (20-40 cm; c) argila (0-20 cm); d) argila
(20-40 cm); e) silte (0-20 cm); f) silte (20-40 cm).
(a) (b)
(c)
(e) (f)
(d)
72
Figura 24 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) areia total (0-20 cm);
b) areia total (20-40 cm c) areia grossa (0-20 cm); d) areia grossa (20-40 cm); e) areia fina
(0-20 cm); f) areia fina (20-40 cm).
(f) (e)
(a)
(c) (d)
(b)
73
Figura 25 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) em
fevereiro de 2011. Mogi Mirim, SP. a) 0-10 cm, 2011; b) 10-20 cm, 2011; c) 20-30 cm,
2011; d) 0-10 cm, 2012; e) 20-30 cm, 2012.
(a)
(c)
(b)
(d) (e)
74
Figura 26 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração para o
NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) em
fevereiro de 2012. Mogi Mirim, SP. a) média, 2011; b) média, 2012.
(a) (b)
75
Figura 27 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) matéria orgânica (0-
20 cm); b) matéria orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm); e) fósforo (0-
20 cm); f) fósforo (20-40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
76
Figura 28 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) potássio (0-20 cm); b)
potássio (20-40 cm); c) cálcio (0-20 cm); d) cálcio (20-40 cm); e) magnésio (0-20 cm); f)
magnésio (20-40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
77
Figura 29 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) H + Al (0-20 cm); b)
H + Al (20-40 cm); c) Soma de Bases (0-20 cm); d) Soma de Bases (20-40 cm); e) CTC (0-
20 cm); f) CTC (20-40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
78
Figura 30 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) valor V (0-20 cm); b)
valor V (20-40 cm); c) boro (0-20 cm); d) boro (20-40 cm); e) cobre (0-20 cm); f) cobre (20-
40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
79
Figura 31 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) ferro (0-20 cm); b)
ferro (20-40 cm); c) manganês (0-20 cm); d) manganês (20-40 cm); e) zinco (0-20 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
80
Figura 32 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) Acari, 2011; b) Acari,
2012; c) Entomobryomorpha, 2011; d) Entomobryomorpha, 2012; e) Formicidae, 2011; f)
Formicidae, 2012.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
81
Figura 33 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). Mogi Mirim, SP. a)
Hymenoptera, 2011; b) Hymenoptera, 2012; c) Coleoptera, 2011; d) Araneae, 2012; e)
Diptera, 2011; f) Psocoptera, 2011.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
82
Figura 34 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o NITOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) Thysanoptera, 2011;
b) Sternorrhyncha, 2012; c) total, 2011; d) total, 2012; e) riqueza, 2011; f) riqueza, 2012.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
83
Figura 35 - Mapas de variabilidade espacial das variáveis da produtividade da cana-de-
açúcar. Mogi Mirim, SP. a) massa de colmos, 2010; b) massa de colmos, 2011; c) número
de colmos, 2011; d) número de colmos, 2012; e) produtividade.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
84
4.4. Análise multivariada dos dados de Mogi Mirim, SP
A umidade do solo e as variáveis da produtividade foram analisadas pela análise
multivariada de redundância e estão apresentados na Figura 36.
Figura 36 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP). Ɵ: Umidade volumétrica; U %: Umidade gravimétrica.
O eixo I explicou 52 % da variabilidade dos dados separando o número de colmos de
2012 das demais variáveis da produtividade da cana-de-açúcar e o eixo II explicou 29,8 %.
De acordo com ROY BHOWMIK & SEN ROY (2006) o primeiro eixo é composto por
variáveis que explicam a maior parte da variação dos dados e o segundo eixo corresponde à
segunda maior quantidade de variação e é independente do primeiro eixo.
-1.0 0.2
-0.6
0.8
Massa 2010
Colmos 11
Massa 2011
Produtividade
Ө
20-40 cm
Jan 12
Ө
0-20 cm
Jan 12
Ө
0-20 cm
Out11
U %
0-20 cm
U %
20-40 cm
Ө
0-20 cm
Jan 11
Ө
20-40 cm
Jan 11
Ө
0-20 cm
Mai 11
Ө
20-40 cm
Mai 11
Eixo I: 52,0 %
Eix
o I
I: 2
9,8
%
Colmos 12
85
A Ɵ de outubro de 2011 apresentou a mesma tendência da produtividade da cana-de-
açúcar com os menores valores de produtividade na parte inferior da área e os maiores
valores na parte superior, porém com baixo grau de explicação devido o vetor da Ɵ de
outubro de 2011 com valor próximo do eixo zero-zero. A Ɵ avaliada em janeiro de 2012,
em ambas as profundidades, obteve grande explicação com a produtividade, pois ocorreram
os menores valores nos locais de menor produtividade corroborando os mapas de
variabilidade espacial. O número de colmos de 2012 mostrou-se totalmente diferente das
demais variáveis relacionadas com a produtividade devido os maiores valores. A correlação
da Ɵ com a produtividade da cana-de-açúcar ocorreu com valores intermediários da Ɵ. Os
maiores valores de U % foram associados aos menores valores de Ɵ.
Na análise de redundância da porosidade do solo e da produtividade da cana-de-
açúcar o eixo I explicou 61,6 % e o eixo II 25,5 % (Figura 37).
Figura 37 - Análise de redundância de ordenação canônica da porosidade do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP).
-0.4 1.0
-0.8
0.6
Massa 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade
Colmos 2012
Condutividade hidráulica
(0-20 cm)
Porosidade Total
(0-20 cm)
Densidade do solo
(0-20 cm)
Condutividade hidráulica
(20-40)
Microporosidade
(20-40 cm)
Macroporosidade
(20-40 cm) Porosidade total
(20-40 cm)
Densidade do solo
(20-40 cm)
Microporosidade
(0-20 cm)
Macroporosidade
(0-20 cm)
Eixo I: 61,6 %
Eix
o I
I: 2
5,5
%
86
Na profundidade de 20-40 cm apenas a Ds ficou do lado esquerdo enquanto que todas
as outras variáveis relacionadas com a porosidade do solo na profundidade de 0-20 cm do
lado direito. A produtividade esteva associada aos maiores valores de microporosidade e
porosidade total na profundidade de 0-20 cm e aos maiores valores de densidade do solo nas
profundidades de 0-20 e 20-40 cm. A massa de colmos de 2011 e o número de colmos de
2012 teve baixa explicação pelas variáveis da porosidade do solo. A massa de colmos de
2010 estava associada à condutividade hidráulica na profundidade de 20-40 cm. Para
TAVARES FILHO et al. (2010) a macroporosidade menor que 10 ou 15 % pode limitar o
crescimento vegetal devido à falta de oxigênio nas raízes e um equilíbrio entre a quantidade
de macroporos e microporos no solo é essencial para o desenvolvimento vegetal.
A análise de redundância confirmou o observado nos mapas de variabilidade espacial
da granulometria do solo e da produtividade da cana-de-açúcar. O eixo I explicou 72,1 %
da variabilidade dos dados e o eixo II 22,8 % (Figura 38).
Figura 38 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP).
Na profundidade de 0-20 cm, a argila e a areia fina mostraram uma explicação
inversamente proporcional à produtividade da cana-de-açúcar separada pelo eixo I. As
areias grossa e total tiveram baixa correlação com a produtividade apesar de estarem
-0.8 0.8
-0.4
0.6
Massa 2010
Colmos 2011 Massa 2011
Produtividade
Colmos 2012
Argila
0-20 cm
Silte
0-20 cm
Areia grossa
0-20 cm
Areia fina
0-20 cm
Argila
20-40 cm
Silte
20-40 cm
Areia total
20-40 cm
Areia grossa
20-40 cm
Areia fina
20-40 cm
Areia total
0-20cm
Eixo I: 72,1 %
Eix
o I
I: 2
2,8
%
87
correlacionadas positivamente. A areia total por estar muito próxima à interseção do eixo I
com o eixo II não estava correlacionada com a produtividade. O silte foi a variável da
granulometria que melhor explicou a produtividade da cana-de-açúcar corroborando os
mapas de variabilidade espacial, nos quais os maiores valores de silte foram os locais com
os maiores valores de produtividade. O padrão existente entre a produtividade e as variáveis
da granulometria do solo pouco foi alterado pela profundidade de avaliação.
A análise multivariada da resistência do solo mostrou que a produtividade da cana-
de-açúcar foi inversamente proporcional, quase que na totalidade, aos valores de resistência
do solo à penetração (Figura 39).
Figura 39 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo à
penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
O eixo I explicou 64,4 % da variabilidade e o eixo II 17,1 % e a RSP de 0-10 cm em
2011 e de 20-30 e 30-40 cm em 2012 ficaram do lado esquerdo assim como o número de
colmos de 2011 e 2012, a massa de colmos de 2011 e a produtividade. Os maiores valores
-0.4 0.8 -0.6
0.6
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade
Colmos 2012
0-10 cm
2011
10-20 cm
2011 20-30 cm
2011
30-40 cm
2011
Média
2011
0-10 cm
2012
10-20 cm
2012 20-30 cm
2012
30-40 cm
2012
Média
2012
Massa 2010
Eixo I: 64,4 %
Eix
o I
I: 1
7,1
%
88
de produtividade foram associados aos menores valores de resistência. Apenas os resultados
de 30-40 cm de 2012 estavam associados aos maiores valores de produtividade devido à
umidade do solo. De acordo com DALCHIAVON et al. (2014), o aumento na resistência
do solo à penetração influencia diretamente na microporosidade do solo e, causa uma
melhoria na disponibilidade de água permitindo melhor absorção de nutrientes da solução
do solo. Apenas a massa de colmos em 2010 estava associada aos maiores valores de RSP.
De acordo com REICHERT et al. (2009) maiores valores de resistência do solo à penetração
podem limitar o crescimento da raiz e o desenvolvimento da planta e BASTIANI et al. (2012)
completam com a redução da produtividade da área.
Os atributos químicos e a produtividade da cana-de-açúcar foram analisados pela
multivariada de redundância e estão apresentados na Figura 40.
Figura 40 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Mogi Mirim (SP).
O H+Al, Fe, P e B tiveram uma explicação inversamente proporcional à produtividade
da cana-de-açúcar. As setas maiores e com menores ângulos formados com a produtividade
obtiveram as melhores explicações na variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar e
quanto menor o ângulo formado entre os atributos químicos do solo mais fortemente
Massa 2011
-0.6 0.6 -0.5
0.3
Colmos 2011
Matéria orgânica 0-20 cm
pH
0-20 cm
Fósforo
0-20 cm
Potássio
0-20 cm
Magnésio
0-20 cm
H+Al
0-20 cm
CTC 0-20 cm
Boro 0-20 cm
Cobre
0-20 cm
Ferro 0-20 cm
Manganês 0-20 cm
Zinco 0-20 cm
pH 20-40 cm
Fósforo
20-40 cm
Potássio
20-40 cm
Magnésio
20-40 cm
H+Al
20-40 cm
CTC
20-40cm
V% 20-40 cm
Boro 20-40 cm
Cobre
20-40 cm
Ferro 20-40cm
Manganês 20-40 cm Zinco
20-40 cm
Colmos 2012
SB 20-40 cm SB 0-20 cm
V% 0-20 cm
Massa 2010
Eixo I: 53,9 %
Cálcio 20-40 cm Cálcio 0-20 cm
Matéria orgânica 20-40 cm
Eix
o I
I: 1
8,6
%
Produtividade
89
associados eles são. Para Motta et al. (2002) a disponibilidade de P reduzida no solo é a
limitação nutricional mais comum na produção agrícola em solos altamente intemperizados.
A produtividade da cana-de-açúcar foi responsiva à MO, pH, V %, Ca, SB, MO, Mg,
K, Mn e Cu. VITTI et al. (2008) também encontraram correlação positiva da matéria
orgânica com a produtividade da cana-de-açúcar. BENETT et al. (2011) afirmaram que o
Mn é o segundo micronutriente extraído pela cultura da cana-de-açúcar e sua falta pode
ocasionar baixa produtividade.
O padrão das correlações existentes entre a produtividade e as variáveis da fertilidade
do solo pouco foi alterado pela profundidade de avaliação, conforme ocorreu com a análise
de redundância da granulometria do solo.
A fauna do solo na amostragem realizada em 2011 e a produtividade foram
analisadas pela multivariada de redundância e estão apresentadas na Figura 41.
Figura 41 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na amostragem
de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
-1.0 0.6
-0.8
0.8
Massa 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade
Colmos 2012
Acari
Coleoptera
Diptera
Entomobryomorpha
Formicidae
Psocoptera Thysanoptera
Total
Riqueza
Eixo I: 48,0 %
Eix
o I
I: 2
6,8
%
Hymenoptera
90
O eixo I explicou 48,0 % da variabilidade dos dados e o eixo II 26,8 %. O total de
indivíduos obteve uma resposta inversamente proporcional à produtividade da cana-de-
açúcar devido ao predomínio do grupo Formicidae aliado aos grupos Entomobryomorpha,
Acari e Thysanoptera. Os grupos Hymenoptera e Coleoptera foram fortemente associados
à maior produtividade da cana-de-açúcar e à riqueza de grupos e ao grupo Psocoptera. Esses
grupos da fauna do solo atuam na decomposição da matéria orgânica e, consequentemente,
favorecem o processo de ciclagem de nutrientes. Os grupos Coleoptera, Hymenoptera,
Psocoptera e a riqueza de grupos na avaliação realizada em 2011 foram associados ao
número e massa de colmos e à produtividade de 2011.
Figura 42 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na amostragem
de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).
-1.0 0.6
-0.8
1.0
Massa 2010
Colmos2011
Massa 2011 Produtividade
Colmos 2012
Acari
Araneae
Entomobryomorpha
Formicidae
Hymenoptera
Sternorrhyncha
Total
Riqueza
Eixo I: 36,4 %
Eix
o I
I: 3
1,3
%
91
Na análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em 2012 a
produtividade da cana-de-açúcar mostrou padrão completamente distinto da amostragem
realizada em 2011 (Figura 42). O eixo I explicou 36,4 % e o Eixo II 31,3 %. O Eixo I
distinguiu o número de colmos de 2012 das demais variáveis relacionadas à produtividade e
o grupo Formicidae das demais variáveis da fauna do solo. Todos os grupos da fauna do
solo, exceto Araneae, foram inversamente proporcionais à produtividade da cana-de-açúcar.
O grupo Araneae obteve uma pequena associação à produtividade da cana-de-açúcar, ao
número de colmos e à massa de colmos de 2011. O grupo Formicidae com a massa de
colmos de 2010 e o grupo Araneae com o número de colmos de 2012 mostraram baixo grau
de associação.
4.5. Análise da estatística descritiva dos dados de Ribeirão Preto, SP
Na análise estatística dos dados da umidade gravimétrica do solo, os maiores
valores foram obtidos na profundidade superficial devido à cobertura do solo proveniente da
palha da cana-de-açúcar na área de estudo (Tabela 17). Os valores do CV foram
classificados como baixos e os dados foram normais na profundidade de 0-20 cm. Não
houve diferença significativa entre a umidade volumétrica do solo no mesmo período. Na
avaliação da umidade volumétrica os valores mínimos e máximos em ambas as
profundidades variaram muito, com amplitude de 45 % na profundidade de 0-20 cm e 38 %
na profundidade de 20-40 cm.
Os valores da umidade volumétrica na amostragem realizada em julho de 2011 na
profundidade de 0-20 cm foram iguais aos da amostragem realizada em fevereiro de 2011 e
diferentes na profundidade de 20-40 cm. Na amostragem realizada em fevereiro de 2012 a
umidade estava próxima à da capacidade de campo, por isso, a amplitude dos dados foi
menor que nas amostragens anteriores e a média, em ambas as profundidades, foram
maiores. Nas amostragens realizadas em fevereiro, os valores apresentaram distribuição
normal enquanto que na amostragem realizada em julho não foram normais. Para MELLO
et al. (2011) o monitoramento da umidade do solo é importante, pois controla o escoamento
superficial, a infiltração e a evaporação de água e a transpiração pelas plantas.
Os dados de condutividade hidráulica K(Ɵ), microporosidade (Micro),
macroporosidade (Macro), porosidade total (PT) e densidade do solo (Ds) foram
analisados pela estatística descritiva e estão apresentados na Tabela 18. A K(Ɵ) foi maior
92
na profundidade de 20-40 cm, devido à colheita mecanizada, aplicação de defensivos e
adubos pelas máquinas agrícolas causando compactação na profundidade superficial.
Tabela 17 - Estatística descritiva da umidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Físicos 1
Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 97)
Umidade gravimétrica fev/2011 % 20,06 30,31 24,78 A 1,89 8 0,43 0,72 Sim
Umidade volumétrica fev2011 % 13 58 27,66 Ab 8,90 32 0,60 0,23 Sim
Umidade volumétrica jul/2011 % 14 49 26,08 Ab 7,38 28 0,98 0,54 Não
Umidade volumétrica fev/2012 % 39 63 52,70 Aa 5,48 10 -0,14 -0,68 Sim
20-40 cm (n=97)
Umidade gravimétrica fev/2011 % 20,22 28,25 23,96 B 1,65 7 0,29 0,08 Sim
Umidade volumétrica fev2011 % 11 49 27,99 Ab 8,92 32 0,45 -0,64 Sim
Umidade volumétrica jul/2011 % 16 44 25,48 Ac 5,65 22 1,11 1,09 Não
Umidade volumétrica fev/2012 % 41 63 52,93 Aa 4,75 9 -0,20 -0,14 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas (comparação entre as profundidades) e minúsculas (comparação entre as datas de
amostragens) diferentes indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Os valores médios da Micro, Macro, Ds e PT foram iguais em profundidade, com
pequenas diferenças nos valores mínimos e máximos. A condutividade hidráulica foi a
variável com os maiores valores do CV dentre as avaliadas juntamente com a porosidade do
solo, com 72 % na avaliação realizada em 2011 na profundidade de 0-20 cm classificando
com o CV com alto e na mesma profundidade com 58 % na avaliação realizada em 2012
classificando o CV como médio. A Micro, a PT e a Ds obtiveram valores baixos do CV
independente da profundidade de avaliação. Apenas a Macro obteve valores médios do CV
com 23 % em ambas as profundidades. A K(Ɵ) foi a única variável que não apresentou
distribuição normal indicando que os dados variaram muito na área de estudo, confirmado
pelos altos valores do CV.
93
Tabela 18 - Parâmetros estimados do semivariograma da condutividade hidráulica do solo,
da densidade do solo e da porosidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Assi. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 97)
K(Ɵ) fev2011 m d-1 0,086 1,20 0,39 B 0,28 72 0,89 0,00 Não
K(Ɵ) fev2012 m d-1 0,086 0,77 0,27 0,16 58 1,03 0,87 Não
Microporosidade fev2011 m3 m-3 0,38 0,46 0,43 A 0,02 4 -0,37 -0,10 Sim
Macroporosidade fev2011 m3 m-3 0,07 0,21 0,13 A 0,03 23 0,54 0,18 Sim
Porosidade total fev2011 m3 m-3 0,51 0,61 0,56 A 0,02 4 -0,06 -0,40 Sim
Densidade do solo fev2011 Mg m-3 1,13 1,55 1,34 A 0,08 6 -0,07 0,25 Sim
20-40 cm (n= 97)
K(Ɵ) fev2011 m d-1 0,086 1,72 0,58 A 0,36 61 1,02 1,05 Não
Microporosidade fev2011 m3 m-3 0,37 0,47 0,42 A 0,02 5 -0,26 -0,39 Sim
Macroporosidade fev2011 m3 m-3 0,07 0,22 0,14 A 0,03 23 0,43 -0,14 Sim
Porosidade total fev2011 m3 m-3 0,51 0,64 0,56 A 0,02 4 0,36 0,56 Sim
Densidade do solo fev2011 Mg m-3 1,14 1,56 1,33 A 0,09 6 0,23 0,06 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. K(Ɵ): condutividade
hidráulica. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades)
indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Os dados de granulometria foram analisados pela estatística descritiva e estão
apresentados na Tabela 19. Não houve diferença significativa nos teores de argila, silte e
areia fina entre as profundidades. Das variáveis relacionadas com a granulometria do solo,
a argila apresentou os menores valores do CV com 4 %. Apenas a areia grossa apresentou
CV médio enquanto que a argila, o silte, a areia fina e a areia total apresentaram CV menor
que 12 % classificando-os como baixo. A estabilidade da variável argila e a ordem Latossolo
caracterizada pela uniformidade no perfil de solo explicam os menores valores do CV para
esta variável. Todas as variáveis da granulometria apresentaram distribuição normal.
Os valores mínimos, máximos e médios da granulometria variaram muito pouco em
relação à profundidade de avaliação, apesar de a argila e silte possuírem os maiores valores
na profundidade de 0-20 cm e a areia grossa, areia fina e areia total na profundidade de 20-
94
40 cm. Na maioria dos pontos amostrais a classe textural foi muito argilosa, com valores de
argila maiores que 60 %. Todas as variáveis da granulometria do solo apresentaram
distribuição normal. Os valores dos coeficientes de assimetria e curtose, para a maioria das
variáveis estão próximos de zero e três, indicando, pelo teste de normalidade, distribuição
de frequência normal (SNEDECOR & COCHRAN, 1967). Segundo Cambardella (1994) a
distribuição normal indica que as medidas de tendência central não refletem valores atípicos
da distribuição de frequência.
Tabela 19 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 97)
Argila % 54,20 66,20 60,71 A 2,45 4 -0,03 -0,44 Sim
Silte % 24,57 35,95 29,31 A 2,13 7 0,30 -0,09 Sim
Areia grossa % 1,28 2,80 1,75 A 0,29 17 0,88 1,23 Sim
Areia fina % 6,38 10,62 8,23 A 0,85 10 0,23 -0,16 Sim
Areia total % 7,67 12,89 9,98 A 0,99 10 0,28 0,02 Sim
20-40 cm (n= 97)
Argila % 55,60 65,30 61,03 A 2,27 4 -0,22 -0,50 Sim
Silte % 25,40 33,76 29,35 A 1,93 7 0,34 -0,51 Sim
Areia grossa % 1,21 2,17 1,59 B 0,24 15 0,45 -0,79 Sim
Areia fina % 6,12 10,28 8,03 A 0,85 11 -0,14 -0,11 Sim
Areia Total % 7,48 12,13 9,62 B 0,95 10 -0,11 -0,17 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades) indicam diferença significativa pelo teste
t a 5 % de significância.
Nos dados da resistência do solo à penetração (RSP), os valores do CV variaram de
31 % a 34 % na amostragem realizada em outubro de 2011 e de 17 a 22 % na amostragem
em janeiro 2012 (Tabela 20). O CV foi médio na avaliação realizada em 2011 e baixo em
2012. A diferença do CV do ano de 2011 para o de 2012 deve-se ao maior conteúdo de água
no solo no ano de 2012, indicado pelos valores de umidade do solo. Na avaliação da RSP
dos dados de 2011, apenas na profundidade de 0-10 cm os dados não foram normais e na
95
avaliação realizada em 2012, nenhuma das profundidades obteve distribuição normal de
frequência discordando dos dados obtidos por Souza et al. (2004) que avaliando resistência
do solo à penetração na cultura da cana-de-açúcar observaram distribuição de frequência
normal. Os valores médios da RSP foram normais em ambas as avaliações. A compactação
do solo na cultura da cana-de-açúcar provém da colheita mecanizada em solos com altos
teores de umidade (PANKHURST et al., 2003). SILVA et al. (2004) afirmam que valores
de resistência do solo à penetração de 3,5 a 6,5 MPa causam impedimento ao crescimento
das raízes.
Tabela 20 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de
avaliação.
Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
Fevereiro de 2011 (n= 97)
RSP(0-10) MPa 1,87 8,40 4,21 Ab 1,45 34 0,78 0,36 Não
RSP(10-20) MPa 1,87 11,01 6,12 Aa 2,06 34 -0,04 -0,72 Sim
RSP(20-30) MPa 2,52 12,97 6,44 Aa 2,18 34 0,25 -0,31 Sim
RSP(30-40) MPa 1,87 9,70 5,87 Aa 1,82 31 0,02 -0,74 Sim
RSP(média) MPa 2,20 8,62 5,30 A 1,36 26 0,01 -0,50 Sim
Fevereiro de 2012 (n= 97)
RSP(0-10) MPa 1,87 5,13 3,45 Ba 0,59 17 0,07 0,01 Não
RSP(10-20) MPa 2,52 5,13 3,44 Ba 0,65 19 0,60 -0,01 Não
RSP(20-30) MPa 1,87 5,13 3,44 Ba 0,68 20 -0,07 -0,13 Não
RSP(30-40) MPa 1,87 5,13 3,20 Bb 0,71 22 0,47 0,06 Não
RSP(média) MPa 2,20 4,26 3,11 B 0,39 12 0,33 0,36 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas (comparação entre as profundidades) e minúsculas (comparação entre as datas de
amostragens) diferentes indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
A distribuição da RSP nas duas avaliações mostra o padrão de resistência do solo à
penetração distinto até à profundidade de 60 cm (Figura 43). Na avaliação realizada em
2012 com a umidade do solo maior foram encontrados os menores valores de RSP
comparada com a avaliação em 2011 com diferença significativa em todas as profundidades
96
e com o padrão da distribuição da RSP em 2012 ao longo do perfil de solo mais uniforme.
No ano de 2011, os maiores valores de RSP foram obtidos nas profundidades de 10-20, 20-
30 e 30-40 cm e no ano de 2012 apenas na profundidade de 30-40 cm. A resistência do solo
à penetração das raízes aumenta com a diminuição da umidade do solo, pois ocorre a
diminuição da coesão entre as partículas sólidas e o filme de água entre as partículas
(KONDO & DIAS JUNIOR, 1999). Segundo DIAS-JÚNIOR & PIERCE (1996), os valores
de resistência do solo à penetração das raízes podem ser usados para avaliar o impacto do
uso da terra e sistemas de manejo no processo de compactação.
Figura 43 - Resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) nas duas épocas de avaliação até à
profundidade de 60 cm.
Os dados da fertilidade do solo foram analisados pela estatística descritiva e estão
apresentados nas Tabela 21 e 26. O CV da matéria orgânica (MO), pH e do Cobre (Cu) e
CTC foram baixos enquanto que as demais variáveis apresentaram médio CV. Os menores
valores do CV foram encontrados no pH com 5 % seguido pela matéria orgânica com 7%
em ambas as profundidades e os maiores valores no potássio com 34 % na profundidade de
0-20 cm e 47 % na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores do CV indicam maior
variação dos dados em relação à média. Timm et al. (2006) também observaram baixos
valores do CV nos dados de matéria orgânica. Souza et al. (2006) também observaram
0
10
20
30
40
50
60
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0
Pro
fun
did
ad
e (c
m)
Resistência do solo à penetração (MPa)
Fevereiro de 2011
Fevereiro de 2012
97
valores baixos do CV para o pH e os maiores valores para P e K em um Latossolo Vermelho
em Guariba, SP. Para ZANÃO JÚNIOR (2010) os CVs médios podem ser atribuídos ao
efeito residual da adubação e a aplicação da contínua de fertilizantes na linha de plantio.
Tabela 21 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20 e 20-40 cm
para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Químicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.
0-20 cm (n= 97)
Matéria Orgânica g dm-3 31 44 37,67 A 2,78 7 -0,23 -0,17 Sim
pH - 4 5 4,48 A 0,23 5 -0,01 -0,48 Sim
Fósforo mg dm-3 20 69 33,90 A 9,42 28 1,40 2,55 Sim
Potássio mmolc dm-3 0,4 2,5 1,25 A 0,43 34 0,31 0,08 Sim
Cálcio mmolc dm-3 11 35 22,23 A 5,23 24 0,09 -0,36 Sim
Magnésio mmolc dm-3 4 14 8,18 A 1,89 23 0,25 0,41 Sim H+Al mmolc dm-3 58 109 74,57 A 10,31 14 0,54 0,35 Não
Soma de Bases mmolc dm-3 17,1 49,8 31,61 A 6,84 22 0,13 -0,20 Sim
CTC mmolc dm-3 80,3 129,8 106,09 A 9,94 9 -0,15 -0,13 Sim
Valor V % 14 45 29,90 A 6,07 20 -0,14 -0,23 Sim
Boro mg dm-3 0,27 0,77 0,43 B 0,10 23 0,77 0,76 Sim
Cobre mg dm-3 6,2 8,9 7,51 A 0,52 7 -0,21 0,14 Sim
Ferro mg dm-3 15 37 21,79 A 4,19 19 1,12 1,79 Sim
Manganês mg dm-3 43 90,1 60,97 A 9,73 16 0,42 -0,28 Sim
Zinco mg dm-3 1,2 6,7 2,92 A 1,17 40 1,18 1,15 Não
20-40 cm (n = 97)
Matéria Orgânica g dm-3 31,0 40,0 35,19 B 2,33 7 0,06 -0,74 Não
pH - 3,9 5,0 4,49 A 0,23 5 -0,28 -0,08 Sim
Fósforo mg dm-3 19,0 61,0 28,89 B 6,44 22 1,57 5,30 Não
Potássio mmolc dm-3 0,3 2,9 1,12 A 0,52 47 1,41 2,46 Não
Cálcio mmolc dm-3 8,0 32,0 19,46 B 4,96 25 0,18 -0,13 Sim
Magnésio mmolc dm-3 3,0 11,0 7,27 B 1,82 25 -0,07 -0,40 Sim H+Al mmolc dm-3 47,0 98,0 71,91 A 10,79 15 0,37 -0,30 Não
Soma de Bases mmolc dm-3 13,1 42,2 27,85 B 6,42 23 0,03 -0,26 Sim
CTC mmolc dm-3 73,4 125,6 99,76 B 9,25 9 0,05 0,09 Sim
Valor V % 13,0 44,0 28,07 B 6,61 24 -0,14 -0,28 Sim
Boro mg dm-3 0,2 0,9 0,44 A 0,12 27 0,86 1,16 Sim
Cobre mg dm-3 6,0 8,3 7,12 B 0,51 7 -0,03 -0,22 Sim
Ferro mg dm-3 14,0 27,0 18,85 B 3,13 17 0,50 -0,16 Sim
Manganês mg dm-3 39,8 71,9 51,88 B 7,85 15 0,50 -0,40 Sim
Zinco mg dm-3 1,0 4,8 2,02 B 0,61 31 1,65 5,13 Não
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
98
maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades) indicam diferença significativa pelo teste
t a 5 % de significância.
SOUZA et al. (2004) também encontraram os menores CVs no pH e na matéria
orgânica pela distribuição mais uniforme na área avaliando profundidades de amostragem
num Latossolo Vermelho em semeadura direta. GREGO et al. (2010) também observaram
os menores valores do CV para o pH e MO e os maiores valores para o K e P na mesma área
de estudo na profundidade de 0-20 cm corroborando os resultados encontrados.
Os valores do CV foram iguais ou maiores na profundidade de 20-40 cm, exceto para
a o fósforo indicando maior homogeneidade na superfície pelo manejo adotado com
adubação e colheita mecanizada mantendo palha na superfície. CAMPOS et al. (2007),
avaliando a dependência espacial da fertilidade do solo num Latossolo Vermelho em área
cultivada com cana-de-açúcar em SP, também verificaram que os maiores CV foram
encontrados na profundidade subsuperficial, com exceção do cálcio, e os menores valores
no pH. CAMPOS et al. (2010), estudando a influência das superfícies geomórficas na
distribuição espacial da fertilidade do solo em área de cultivo de cana-de-açúcar também
encontraram os maiores valores de CV na profundidade subsuperficial.
Houve diferença significativa entre os valores médios da fertilidade do solo, exceto
com o pH, em relação à profundidade de avaliação e os maiores valores foram obtidos na
profundidade de 0-20 cm com exceção do boro com maior valor na profundidade de 20-
40 cm. Os maiores valores foram encontrados na profundidade de 0-20 cm devido à palha
da cana-de-açúcar acumulada na superfície e as adubações de plantio e cobertura realizadas.
CAMPOS et al. (2007) também observaram que a fertilidade do solo apresentou padrão
similar nas duas profundidades avaliadas proporcionando zonas homogêneas de manejo do
solo. De acordo com SOUZA et al. (2010a) quando ocorre grande amplitude dos dados de
fertilidade do solo, pode revelar problemas que podem ocorrer quando os valores médios
para o manejo da fertilidade são utilizados.
Dentre as 15 variáveis da fertilidade do solo estudadas, apenas duas não apresentaram
distribuição normal na profundidade de 0-20 cm e cinco variáveis na profundidade de 20-40
cm.
Os valores de V % em ambas as profundidades estão muito abaixo dos valores
recomendados por DEMATTÊ (2004) em que o V % da soca da cana-de-açúcar deverá ser
mantido com, no mínimo, V % igual a 40 %. Os valores de CTC maiores na profundidade
de 0-20 cm devem-se ao maior teor de matéria orgânica nesta profundidade. Os valores de
99
pH também foram abaixo do valor ideal condicionante para a quantidade de cargas elétricas
presentes no complexo sortivo do solo.
Das variáveis da relacionadas à fertilidade do solo, apenas o H+Al e o zinco, em ambas
as profundidades, a matéria orgânica, o fósforo e o potássio na profundidade de 20-40 cm
não apresentaram distribuição normal. Para ISAAKS E SRIVASTAVA (1989) e CRESSIE
(1991) os dados não precisam de distribuição de frequência normal para utilizá-los na
geoestatística, basta não apresentar valores extremos de assimetria para não errar na
estimativa do ponto amostral. Souza et al. (2006) também observaram que o K não
apresentou distribuição normal de 0-20 cm, avaliando uma pedoforma e também observaram
a não normalidade da soma de bases e da CTC diferindo dos resultados obtidos.
Nos dados de fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de 2011, nenhum
dos grupos estudados foram coletados em todas as amostras (Tabela 22). O grupo
Formicidae foi o mais abundante com 33,24 ind.arm-1 seguido pelo grupo Coleoptera com
9,97 ind.arm-1. O grupo Formicidae é predominante neste tipo de cultura por ser um inseto
que se organiza em sociedade. SANTOS et al. (2012) verificaram que o grupo Formicidae
apresentou alta correlação com a precipitação e com a umidade do solo.
Ocorreu grande variação nos valores de CV dos grupos da fauna do solo e apenas os
grupos Formicidae e Coleoptera apresentaram médio CV devido à maior abundância. Todos
os demais grupos apresentaram alto CV indicado por valores do CV maiores que 62 %. O
total de indivíduos e a riqueza média obtiveram os menores valores do CV com 49 e 19 % e
apenas o grupo Coleoptera apresentou distribuição normal, indicado pelo teste de
normalidade e pelo valor de assimetria igual a 0,76 e curtose 0,56. NUNES et al. (2012)
também verificaram elevado erro padrão nos dados de fauna do solo, revelando grande
heterogeneidade espacial devido a alguns grupos serem encontrados em apenas algumas
armadilhas.
O total de indivíduos na amostragem realizada em agosto de 2011, com
121,30 ind.arm-1 foi maior do que a realizada em fevereiro de 2011 devido à colheita da
cana-de-açúcar e à palha em abundância criando habitats e disponibilidade de alimento para
alguns grupos da fauna do solo como Formicidae e Coleoptera o que aumentou o número de
indivíduos e os valores de riqueza. NUNES et al. (2012) também verificaram que os grupos
Formicidae e Coleoptera foram favorecidos pela serapilheira em condições de umidade do
solo adequada aumentando os valores de riqueza.
100
Tabela 22 - Estatística descritiva da fauna edáfica para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) na amostragem realizada em fevereiro
de 2011.
Atributos Biológicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� DP CV Assim. Curt. Norm.
Fevereiro de 2011 (n= 97)
Acari ind arm-1 0 38 8,34 6,80 82 1,501 3,295 Não
Araneae ind arm-1 0 4 0,92 1,06 116 1,161 0,805 Não
Coleoptera ind arm-1 0 28 9,97 B 6,00 60 0,76 0,56 Sim
Diplopoda ind arm-1 0 5 1,18 1,28 109 1,064 0,526 Não
Entomobryomorpha ind arm-1 0 15 3,83 B 3,12 81 1,162 1,316 Não
Formicidae ind arm-1 0 90 33,24 B 20,44 61 1,115 0,846 Sim
Poduromorpha ind arm-1 0 27 5,44 6,02 111 1,793 3,035 Não
Symphypleona ind arm-1 0 6 1,33 1,72 129 1,565 1,794 Não
Total ind arm-1 20 146 71,64 B 29,00 40 0,8 0,14 Não
Riqueza nº 5 14 9,36 A 1,79 19 -0,043 0,036 Não
Agosto de 2011 (n= 97)
Coleoptera ind arm-1 5 53 24,40 A 11,27 46 0,40 -0,23 Sim
Diptera ind arm-1 0 12 4,30 3,02 70 0,70 -0,05 Sim
Entomobryomorpha ind arm-1 0 32 6,71 A 7,11 106 1,91 3,29 Não
Formicidae ind arm-1 0 208 59,66 A 30,63 51 1,93 6,56 Sim
Psocoptera ind arm-1 3 38 16,83 8,71 52 0,55 -0,52 Sim
Total ind arm-1 47 297 121,30 A 45,77 38 1,09 1,74 Sim
Riqueza nº 4 13 8,28 A 1,96 24 0,29 -0,53 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Num.: Número de valores; Mín.: Valor mínimo; Max.: Valor máximo;
DP: Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação; Assim.: Coeficiente de Assimetria; Curt.:
Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de
significância. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de
amostragem) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.
Os grupos Coleoptera, Diptera, Psocoptera, Formicidae, o total de indivíduos e a
riqueza média de grupos apresentaram distribuição normal. O grupo Entomobryomorpha
foi o único que não apresentou distribuição normal e obteve o maior valor de CV cm 106 %
classificado como alto juntamente com o grupo Diptera. Os demais grupos apresentaram
médio CV. Houve diferença significativa entre os grupos da fauna que foram maiores na
avaliação realizada em agosto de 2011 e a riqueza de grupos na avaliação em fevereiro de
2011.
As variáveis relacionadas com a produtividade da cana-de-açúcar foram analisadas
pela estatística descritiva e estão apresentadas na Tabela 23. O CV das avaliações realizadas
101
em 2010, avaliando a mesma variável, foram maiores seguidos pela avaliação realizada em
2011 e 2012. Todas as variáveis do ano de 2012 e a massa de colmos de 2011 apresentaram
baixo CV enquanto que as demais CV médio. Houve diferença entre as produtividades nos
diferentes anos de avaliação e a diferença no CV ocorreu devido à produtividade menor no
ano de 2010 com 55,77 Mg ha-1 seguido pelo ano de 2011 com 73,96 Mg ha-1 ocorrendo
proporcionalmente maior desvio padrão em relação à média do que no ano de 2012 com
113,05 Mg ha-1.
Tabela 23 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade. Ribeirão
Preto, SP.
Produtividade Mín. Máx. Média S CV Ass. Curt. Norm.
Ano 2010 (n= 97)
Colmos (nº/10 m lineares) 55 123 89,67 C 16,20 18 -0,10 -0,70 Sim
Massa de 10 colmos (kg) 5,40 13,20 9,30 C 1,46 16 -0,10 0,17 Sim
Produtividade (Mg ha-1) 33,70 88,40 55,77 C 13,15 24 0,42 -0,69 Sim
Ano 2011 (n= 97)
Colmos (nº/10 m lineares) 60 126 97,29 B 12,65 13 -0,22 0,23 Sim
Massa de 10 colmos (kg) 9,20 15,20 11,40 B 1,24 11 0,47 0,09 Sim
Produtividade (Mg ha-1) 43,60 111,47 73,96 B 13,44 18 0,33 0,09 Sim
Ano 2012 (n= 97)
Colmos (nº/10 m lineares) 113,88 163 137,9 A 5,09 6 0,10 0,24 Sim
Massa de 10 colmos (kg) 9,20 15,10 12,29 A 1,24 10 0,02 -0,09 Sim
Produtividade (Mg ha-1) 82,40 155,62 113,05 A 13,53 12 0,05 0,14 Sim
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:
Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras
maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de amostragens) indicam diferença significativa
pelo teste t a 5 % de significância.
No ano de 2011 ocorreu um veranico na região de estudo e os valores de produtividade
ficaram abaixo das 82,28 Mg ha-1, produtividade registrada para o Estado de São Paulo na
safra 2010/2011 (BRESSAN FILHO & ANDRADE, 2013) assim como na safra 2009/2010
com 87,81 Mg ha-1. No ano de 2012 a produtividade da cana-de-açúcar foi maior do que a
média para o Estado de São Paulo com 69,94 Mg ha-1 (PORTO et al., 2012). A diferença de
produtividade do ano de 2010 para o de 2012 foi influenciada pelo aumento de 2,99 kg na
102
massa de colmos e 48,23 colmos, aumentando a produtividade em 39,09 Mg ha-1. Todas as
variáveis relacionadas com a produtividade mostraram distribuição de frequência normal
com assimetria próximo de zero e curtose mesocúrtica. SOUZA et al. (2008) também
observaram distribuição de frequência normal para a produtividade da cana-de-açúcar.
4.6. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em
Ribeirão Preto, SP
Os dados de umidade do solo de Ribeirão Preto foram analisados pela semivariografia
e estão apresentados na Tabela 30. O modelo esférico ajustou-se a 37,5 % das variáveis da
umidade do solo seguido pelo gaussiano e o exponencial, cada um com 25 % e o efeito pepita
puro na umidade gravimétrica de 20-40 cm.
O valor do alcance da Ɵ variou de 39 m na avaliação realizada em julho de 2011 na
profundidade de 0-20 cm até 80 m na avaliação realizada em fevereiro de 2012 na
profundidade de 0-20 cm. De acordo com TRANGMAR et al. (1985) o alcance é um
parâmetro do semivariograma de extrema importância na interpolação dos pontos por
krigagem, pois define o raio dos pontos na interpolação e o menor erro na estimativa dos
dados são obtidos com valores altos de alcance. A diferença nos valores de Ɵ refletiu nos
valores de alcance, pois o maior valor foi obtido com o solo mais úmido. O efeito pepita foi
menor na profundidade de 20-40 cm e a variância estrutural foi maior apenas na Ɵ na
avaliação realizada em fevereiro de 2012.
O ajuste do semivariograma obteve ótima correlação para a Ɵ em fevereiro de 2011,
julho de 2011 na profundidade de 0-20 cm e na avaliação realizada em fevereiro de 2012 na
profundidade de 20-40 cm. As demais variáveis obtiveram boa correlação. A U % obteve
grau forte de dependência espacial, enquanto que a Ɵ grau moderado, exceto para a
amostragem em fevereiro de 2012. Foi retirada a tendência dos dados de Ɵ em fevereiro de
2011 para ajuste do modelo matemático, indicando que nesta avaliação a área de estudo não
foi suficiente para obter o valor do alcance.
As análises semivariográfica da condutividade hidráulica e da porosidade do solo
em Ribeirão Preto estão apresentadas na Tabela 25. O modelo esférico ajustou-se a 55 %
das variáveis, o efeito pepita puro em 36 % e o gaussiano em 9 %. O maior valor de alcance
foi obtido na microporosidade na profundidade de 20-40 cm. O maior valor de alcance foi
obtido na porosidade total de 0-20 cm com 55 m seguida pela microporosidade com 44 m,
103
pela densidade do solo com 36 m; o menor valor de alcance foi obtido na macroporosidade
com 22 m.
Tabela 24 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades gravimétrica e
volumétrica para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão
Preto (SP).
1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:
Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste
de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância.
Na análise do GDE, a condutividade hidráulica obteve grau fraco, indicando que a
contribuição do efeito pepita na variação total foi maior que 75 %, assim como ocorreu com
a porosidade total. Para a microporosidade, a macroporosidade e a densidade do solo o GDE
foi moderado e apenas a microporosidade de 20-40 cm apresentou tendência e foi preciso
utilizar o modelo linear para a retirada da tendência.
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n= 97)
Umidade gravimétricafev/2011 EPP - - - - - - -
Umidade volumétricafev2011 Gaussiano 36,25 21,54 70 0,82 0,63 Moderado Linear
Umidade volumétricajul/2011 Exponencial 26,26 26,51 39 0,88 0,50 Moderado -
Umidade volumétricafev/2012 Gaussiano 23,29 7,51 80 0,64 0,76 Fraco -
20-40 cm (n= 97)
Umidade gravimétricafev/2011 Esférico 0,92 1,85 22 0,72 0,33 Moderado
Umidade volumétricafev2011 Esférico 33,34 13,68 43 0,80 0,71 Moderado Linear
Umidade volumétricajul/2011 Exponencial 22,26 8,97 60 0,51 0,71 Moderado -
Umidade volumétricafev/2012 Esférico 14,07 10,13 54 0,72 0,58 Moderado -
104
Tabela 25 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade hidráulica e da
porosidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em
Ribeirão Preto (SP).
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro. K(Ɵ): condutividade hidráulica. EPP: efeito pepita puro.
Nas variáveis da granulometria do solo o modelo esférico ajustou-se a 80 % das
variáveis na profundidade de 0-20 cm e em 100 % das variáveis de 20-40 cm (Tabela 26).
CAMPOS et al. (2010) e SOUZA et al. (2004) também ajustaram o modelo esférico para
todas as variáveis da granulometria do solo. Para McBRATNEY & WEBSTER (1986) o
modelo matemático esférico é o que mais se ajusta aos atributos do solo.
O alcance do semivariograma para as variáveis da granulometria do solo variou de
60 metros na areia fina até 118 metros na areia grossa, ambos na profundidade de 20-40 cm.
Os maiores valores de alcance na profundidade de 0-20 cm foram encontrados na areia fina
e na areia total e os maiores valores na profundidade de 20-40 cm no silte, na argila e na
areia grossa.
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n= 97)
K(Ɵ) fev11 Esférico 0,062 0,020 57 0,85 0,76 Fraco -
K(Ɵ) fev12 EPP - - - - - - -
Microporosidadefev11 Esférico 0,00014 0,00014 44 0,68 0,50 Moderado -
Macroporosidade fev11 Esférico 0,00047 0,00043 22 0,55 0,52 Moderado -
Porosidade total fev11 Esférico 0,00034 0,00011 55 0,55 0,76 Fraco -
Densidade do solo fev11 Esférico 0,0037 0,0034 36 0,69 0,52 Moderado -
20-40 cm (n= 97)
K(Ɵ) fev11 Gaussiano 0,099 0,050 122 0,86 0,66 Fraco -
Microporosidade fev11 Esférico 0,00023 0,00011 125 0,85 0,68 Moderado Linear
Macroporosidade fev11 EPP - - - - - - -
Porosidade total fev11 EPP - - - - - - -
Densidade do solo fev11 EPP - - - - - - -
105
Tabela 26 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n=97)
Argila Esférico 3,32 1,68 80 0,64 0,66 Moderado Linear
Silte Esférico 2,49 1,90 85 0,71 0,57 Moderado -
Areia fina Esférico 0,042 0,40 73 0,90 0,10 Forte -
Areia grossa Exponencial 0,041 0,024 86 0,85 0,63 Moderado Parabólica
Areia total Esférico 0,59 0,59 91 0,92 0,50 Moderado -
20-40 cm (n= 97)
Argila Esférico 3,29 1,91 90 0,60 0,63 Moderado -
Silte Esférico 2,50 1,31 110 0,74 0,66 Moderado -
Areia fina Esférico 0,36 0,48 60 0,73 0,43 Moderado -
Areia grossa Esférico 0,021 0,048 118 0,93 0,30 Moderado -
Areia total Esférico 0,46 0,61 74 0,87 0,43 Moderado -
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial.
Os maiores valores do efeito pepita e da razão de dependência espacial foram
encontrados na profundidade de 0-20 cm, exceto para a variável silte com pequena diferença
para a profundidade de 20-40 cm.
A análise semivariográfica da resistência do solo à penetração mostrou que o
modelo esférico ajustou-se em 70 % dos casos e o efeito pepita puro em 30 %, na
profundidade de 30-40 cm em 2011 e de 10-20 e 20-30 cm em 2012 (Tabela 27).
Das variáveis que apresentaram dependência espacial relacionadas com as resistências
do solo à penetração, os maiores valores de alcance e de r2 foram obtidos na avaliação
realizada em 2012 devido aos menores valores de RSP. A RSP média em 2011 e 2012
obteve ótima correlação do ajuste do modelo com 0,79 e 0,92 e a avaliação realizada em
2011 na profundidade de 20-30 cm. Na análise do GDE, apenas a RSP média em 2011
apresentou grau forte e nenhuma das variáveis apresentou tendência indicando que o campo
amostral foi suficiente para detectar ou não a dependência espacial.
106
Tabela 27 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à penetração
para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP),
em duas épocas de avaliação.
Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a (m) r2 C0
C0+C1 GDE
Retirada de
Tendência
Fevereiro de 2011 (n= 97)
RSP (0-10) Esférico 1,15 0,41 34 0,48 0,74 Moderado -
RSP (10-20) Esférico 2,52 1,53 20 0,14 0,62 Moderado -
RSP (20-30) Esférico 3,98 0,52 78 0,76 0,88 Fraco -
RSP (30-40) EPP - - - - - - -
RSP (Média) Esférico 0 1,73 20 0,79 0,00 Forte -
Fevereiro de 2012 (n= 97)
RSP (0-10) Esférico 0,28 0,094 41 0,56 0,75 Fraco -
RSP (10-20) EPP - - - - - - -
RSP (20-30) EPP - - - - - - -
RSP (30-40) Esférico 0,48 0,0604 58 0,55 0,89 Fraco -
RSP (Média) Esférico 0,076 0,15 77 0,92 0,34 Moderado - 1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro.
A análise semivariográfica da fertilidade do solo mostrou que o modelo esférico
ajustou-se em 53 % das variáveis na profundidade de 0-20 cm e em 60 % na profundidade
de 20-40 cm (Tabela 28. O H+Al de 0-20 cm não apresentou dependência espacial e, de
acordo com VIEIRA (2000), determina uma distribuição aleatória dos dados.
O alcance dos semivariogramas das variáveis relacionadas a fertilidade do solo
variou de 23 m no ferro na profundidade de 20-40 cm até 149 m no fósforo na mesma
profundidade e a grande diferença nos valores de alcance foi refletida no tamanho das
manchas nos mapas de isolinhas. DAVIS, (1986) diz que o alcance é a máxima distância
que uma variável está correlacionada espacialmente. O pH, P, K, Ca, Mg, SB, B e Zn
apresentaram os maiores valores de alcance na profundidade de 20-40 cm enquanto que a
MO, CTC, V %, Cu e Fe os menores valores. CAMPOS et al. (2007) também encontraram
maiores valores de alcance para a profundidade subsuperficial em área cultivada com cana-
de-açúcar. O manejo do solo pode alterar as características físicas, químicas, mineralógicas
e biológicas do solo e afetar principalmente a camada superficial (CORÁ et al., 2004).
107
Tabela 28 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fertilidade do solo na
profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Atributos Químicos 1 Modelo
estatístico 2 C0 C1
a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
0-20 cm (n= 97)
Matéria Orgânica Esférico 4,80 4,07 77 0,99 0,54 Moderado -
pH Esférico 0,016 0,042 46 0,91 0,28 Moderado -
Fósforo Esférico 47,49 28,52 132 0,87 0,62 Moderado Linear
Potássio Esférico 0,155 0,041 42 0,63 0,79 Fraco -
Cálcio Gaussiano 16,47 16,92 77 0,90 0,49 Moderado -
Magnésio Gaussiano 3,07 0,88 115 0,71 0,78 Fraco -
H+Al EPP - - - - - - -
Soma de Bases Gaussiano 30,90 25,99 85 0,90 0,54 Moderado -
CTC Esférico 74,83 29,33 66 0,75 0,72 Moderado -
Valor V Gaussiano 30,5 13,0 128 0,78 0,70 Moderado -
Boro Gaussiano 0,0081 0,0022 46 0,67 0,79 Fraco -
Cobre Exponencial 0,10 0,24 124 0,94 0,29 Moderado -
Ferro Esférico 13,08 6,93 98 0,80 0,65 Moderado -
Manganês Esférico 31,26 32,30 84 0,93 0,49 Moderado Parabólica
Zinco Esférico 1,18 0,21 76 0,69 0,85 Fraco -
20-40 cm (n= 97)
Matéria Orgânica Exponencial 3,12 2,96 69 0,88 0,51 Moderado -
pH Gaussiano 0,035 0,022 64 0,80 0,61 Moderado -
Fósforo Esférico 22,06 17,76 149 0,92 0,55 Moderado Parabólica
Potássio Exponencial 0,19 0,88 55 0,52 0,18 Forte -
Cálcio Esférico 12,47 17,06 99 0,95 0,42 Moderado -
Magnésio Esférico 2,53 1,14 141 0,84 0,69 Moderado -
H+Al Exponencial 83,96 30,87 84 0,68 0,73 Moderado Linear
Soma de Bases Esférico 23,58 25,31 105 0,94 0,48 Moderado -
CTC Gaussiano 57,84 32,90 55 0,80 0,64 Moderado -
Valor V Gaussiano 29,90 10,65 47 0,63 0,74 Moderado -
Boro Esférico 0,0128 0,0017 102 0,65 0,88 Fraco -
Cobre Esférico 0,14 0,15 66 0,93 0,48 Moderado -
Ferro Esférico 4,02 5,92 23 0,62 0,40 Moderado -
Manganês Esférico 25,22 51,50 84 0,96 0,33 Moderado -
Zinco Esférico 0,22 0,21 102 0,83 0,51 Moderado - 1 Modelo escolhido por validação cruzada (Jack-knifing); 2 C0: Efeito pepita; C1: variância estrutural;
a: alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência espacial. EPP: Efeito pepita
puro.
108
Na análise da razão de dependência espacial, a contribuição do efeito pepita foi maior
na maioria das variáveis na profundidade de 0-20 cm, e apenas foram encontrados os maiores
valores na profundidade 20-40 cm no pH, V %, B e Cu. Na análise do grau de dependência
espacial na profundidade de 0-20 cm, o potássio, magnésio, boro e zinco obtiveram grau
fraco e todas as demais variáveis apresentaram grau moderado enquanto que na
profundidade de 20-40 cm, apenas o K obteve grau forte e o boro grau fraco. Essa diferença
deve-se à adubação potássica na área de estudo. O P foi a única variável que apresentou
tendência em ambas as profundidades. As variáveis que apresentaram tendência como foi o
caso do P, do H+Al de 20-40 cm e do Mn de 0-20 cm indicam que a área de estudo foi
pequena para verificar o valor do alcance da dependência espacial e/ou o manejo da
fertilidade do solo com calagem e adubação com um valor médio constante na área. A
tendência depende do tamanho da área de estudo e da intensidade de amostragem (STARKS
& FANG, 1982). De acordo com BERNER et al. (2007) as variáveis que apresentam
tendência representam infinita capacidade de dispersão.
Os dados da fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de 2011 foram
analisados pela semivariografia e estão apresentados na Tabela 36. O modelo esférico
ajustou-se a 50 % das variáveis, seguido pelo modelo gaussiano e efeito pepita puro com
20 % cada e o exponencial com 10 %.
Os grupos Araneae e Formicidae não apresentaram dependência espacial, não sendo
possível a construção de mapas de isolinhas utilizando a geoestatística. O alcance dos
semivariogramas para as variáveis da fauna do solo variou de 21 metros no grupo
Entomobryomorpha até 103 metros no total de indivíduos enquanto que a riqueza de grupos
obteve alcance de 96 metros.
O ajuste de modelo dos dados da fauna do solo medidos em fevereiro de 2011 foi
maior do que 0,7 em 62,5 % das variáveis que apresentaram dependência espacial e o menor
valor ajustado de 0,52 foi no grupo Symphypleona. Apenas no total de indivíduos a
contribuição do efeito pepita na variância total foi maior que 75 % indicado pelo grau fraco
de dependência espacial. Os demais grupos da fauna do solo apresentaram grau moderado
de dependência espacial.
Na análise dos dados semivariográficos da fauna do solo na amostragem realizada em
agosto de 2011, o modelo esférico ajustou-se em 71 % das variáveis e o efeito pepita puro
no grupo Formicidae e no total de indivíduos totalizando 29 % (Tabela 29).
109
As formigas possuem ampla distribuição geográfica e são afetadas pelas características
físicas e químicas do solo e a utilização e intensidade do uso do solo pode alterar a riqueza
e composição (SCHMIDT et al., 2008). O alcance da dependência espacial variou de 35
metros na riqueza total até 78 metros no grupo Entomobryomorpha que obteve grau forte de
dependência espacial.
Tabela 29 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna epígea do solo para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em
fevereiro e agosto de 2011.
Atributos Biológicos 1 Modelo
estatístico 2 C0 C1
a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
Tendência
Fevereiro de 2011 (n= 97)
Acari Exponencial 32,25 18,15 83 0,70 0,64 Moderado -
Araneae EPP - - - - - - -
Coleoptera Esférico 15,12 16,97 24 0,84 0,47 Moderado Linear
Diplopoda Esférico 1,01 0,68 36 0,69 0,60 Moderado -
Entomobryomorpha Esférico 6,22 3,60 21 0,77 0,63 Moderado Parabólica
Formicidae EPP - - - - - - -
Poduromorpha Esférico 17,69 19,19 32 0,66 0,48 Moderado Linear
Symphypleona Esférico 2,29 0,92 40 0,52 0,71 Moderado -
Total Gaussiano 754,37 202,73 103 0,91 0,79 Fraco -
Riqueza Gaussiano 2,62 0,96 96 0,85 0,73 Moderado -
Agosto de 2011 (n = 97)
Coleoptera Esférico 98,41 25,03 36 0,32 0,80 Fraco
Diptera Esférico 5,32 3,37 53 0,46 0,61 Moderado
Entomobryomorpha Esférico 8,62 26,74 78 0,92 0,24 Forte Linear
Formicidae EPP - - - - - - -
Psocoptera Esférico 63,33 16,00 63 0,58 0,80 Fraco
Total EPP - - - - - - -
Riqueza Esférico 2,28 1,51 35 0,28 0,60 Moderado
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro.
As variáveis da produtividade da cana-de-açúcar foram analisadas pela
semivariografia e estão apresentadas na (Tabela 30). Os modelos ajustados nas variáveis
relacionadas com a produtividade não foram iguais nos anos avaliados devido à mudança no
padrão da semivariância no ano de 2011 com valores intermediários de produtividade. Os
110
valores de alcance foram maiores na produtividade avaliada em 2010 com 123 m seguidos
pelos da avaliação em 2011 com 83 m avaliação e com apenas 30 m na avaliação em 2012.
A malha de amostragem utilizada com espaçamento de aproximadamente de 10 x 10 m não
foi possível identificar a dependência espacial da massa de colmos de 2012.
Na análise do coeficiente de determinação, o maior valor para a massa de colmos foi
obtido em 2010, o número de colmos foi obtido em 2012, e na produtividade na avaliação
realiza em 2011. O GDE foi fraco apenas na produtividade do ano de 2010. Para todas as
outras variáveis o GDE foi moderado.
Tabela 30 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de colmos e
produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão Preto, SP.
Produtividade 1 Modelo
estatístico C0 C1
a
(m) r2
C0
C0+C1 GDE
Retirada
de
Tendência
Ano 2010 (n= 97)
Colmos Exponencial 172,58 85,89 69 0,85 0,67 Moderado -
Massa de colmos Esférico 1,03 0,94 25 0,60 0,52 Moderado -
Produtividade Esférico 144,23 36,24 123 0,46 0,80 Fraco -
Ano 2011 (n= 97)
Colmos Gaussiano 131,23 37,75 52 0,78 0,78 Fraco -
Massa de colmos Esférico 0,60 0,80 22 0,48 0,43 Moderado -
Produtividade Exponencial 129,98 58,50 83 0,79 0,69 Moderado -
Ano 2012 (n= 97)
Colmos Esférico 35,02 43,54 25 0,99 Moderado -
Massa de colmos EPP - - - - - - -
Produtividade Esférico 126,15 69,59 30 0,62 0,64 Moderado -
1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:
Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência
espacial; EPP: Efeito pepita puro.
111
4.7. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção
em Ribeirão Preto, SP
Na análise dos mapas de variabilidade espacial da umidade gravimétrica e
volumétrica do solo apresentados na Figura 44, os mapas de umidade volumétrica possuem
um padrão semelhante em relação à profundidade de avaliação. A umidade gravimétrica
apresentou manchas pequenas com maiores valores na região mediana e esquerda da área
proveniente do valor de 22 m do alcance. Na comparação entre as três avaliações da umidade
volumétrica, os mapas possuem um padrão distinto entre as avaliações mesmo em uma área
com apenas 2% de declividade. Na umidade volumétrica avaliada em fevereiro de 2011, os
maiores valores foram encontrados na região mediana e inferior da área, na amostragem
realizada uma pequena área na região mediana e outra na região inferior da área e na
avaliação realizada em fevereiro de 2012 os maiores valores foram obtidos na região
mediana na profundidade de 0-20 cm e na região mediana e superior de 20-40 cm. Para
Souza et al. (2006), os micro relevos lineares influenciam no fluxo de água.
O mapa de umidade volumétrica de fevereiro de 2011 na profundidade de 20-40 cm
possui o mesmo padrão de variabilidade espacial do mapa de microporosidade do solo
(Figura 45), do mapa de resistência do solo à penetração de 2012 (Figura 47) e do mapa de
argila (Figura 46). Os valores de umidade volumétrica na amostragem realizada em agosto
de 2011 possuem padrão semelhante aos mapas de densidade do solo, onde os maiores
valores de umidade volumétrica correspondem aos maiores valores de densidade do solo.
Os mapas de variabilidade espacial da umidade volumétrica da amostragem realizada em
fevereiro de 2012 mostram semelhantes aos mapas de resistência do solo à penetração de
20-30 cm na amostragem realizada em 2011.
Na análise dos mapas de condutividade hidráulica na profundidade de 0-20 cm os
menores e maiores valores foram encontrados na região mediana da área e os maiores valores
também foram encontrados na região superior. Nos mapas da condutividade hidráulica de
20-40 cm, os menores valores foram encontrados na parte central da área e os maiores
valores nas extremidades, inversamente proporcionais aos mapas de umidade volumétrica
avaliada em fevereiro de 2012.
Os mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo mostram um padrão
contrastante de variabilidade espacial e pouca variação dentro da mesma e entre as
profundidades. Os maiores valores de argila em ambas as profundidades foram encontrados
112
na parte inferior da área de estudo e os menores valores na parte superior da área com 58 %
e na área central foram obtidos valores intermediários. Os mapas de silte mostram um padrão
inverso aos mapas de argila onde os maiores valores foram encontrados na parte superior da
área de estudo e os menores valores na parte inferior. O mapa de areia total e areia fina
mostram padrões semelhantes devido à maior contribuição da areia fina na areia total onde
os maiores valores foram encontrados na parte mediana da área de estudo e os maiores
valores nas partes superior e inferior. No mapa de areia grossa os maiores valores foram
encontrados na parte superior da área.
Nos mapas de resistência do solo à penetração na avaliação realizada em 2011, os
maiores valores foram encontrados na porção mediana da área na profundidade de 0-10 cm
e na porção mediana e inferior da área na profundidade de 10-20 e 20-30 cm. Na análise dos
mapas de resistência do solo à penetração na avaliação realizada em 2012, os maiores valores
na profundidade de 0-10 cm foram encontrados na parte superior da área e na profundidade
de 30-40 cm e a média de 2011 na parte inferior do lado direito.
Na análise dos mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo (Figura 48) o
padrão espacial é semelhante aos mapas de pH, cálcio, magnésio, soma de bases, V % e
magnésio e potássio, com os maiores valores na parte mediana da área e na parte inferior do
lado esquerdo indicando que pequenas variações na topografia da área de estudo influenciam
na variabilidade espacial da fertilidade do solo. Já o mapa de H+Al mostra-se o inverso em
relação aos mapas citados anteriormente com os maiores valores nas partes inferiores e
superiores da área e os maiores valores na região mediana onde a condutividade hidráulica
é maior. O mapa da matéria orgânica possui um padrão de variabilidade espacial distinto
com os maiores valores na região mediana da área, na qual os valores de condutividade
hidráulica são maiores, e valores intermediários na porção superior e inferior. Souza et al.
(2006) também verificaram que pequenas variações das formas de relevo influenciam a
variabilidade espacial de atributos químicos do solo avaliando a cultura da cana-de-açúcar
em um Latossolo Vermelho-Amarelo.
Os mapas de argila, potássio, areia grossa, soma de bases e o cálcio possuem um
padrão semelhante, assim como a matéria orgânica, a CTC, o V %, o magnésio e o pH, a
areia fina e a areia total. O potássio mostrou padrão semelhante com a produtividade de
2011 (Figura 53) e o H+Al (Figura 49) estava associado à matéria orgânica e CTC enquanto
que a areia grossa estava associada à areia fina, silte e areia total. Para BUOL (1990), a
variabilidade espacial de atributos químicos e físicos é influenciada pelo manejo do solo,
113
mesmo nos Latossolos que abrangem grandes áreas e são homogêneos. Na região central
onde ocorreram os maiores valores de matéria orgânica os valores de CTC também foram
maiores, não se repetindo os maiores valores na parte inferior da área. De acordo com
HURTADO et al. (2009), existe uma grande variabilidade espacial comum das condições de
acidez do solo, mesmo em áreas de cultivo, aparentemente homogêneas.
Os mapas de variabilidade espacial dos micronutrientes Zn e Fe mostram um padrão
semelhante (Figura 50) e os maiores valores de B e Mn foram obtidos na parte de menor
altitude e os maiores valores de Cu foram obtidos na parte superior e valores medianos na
parte central e inferior da área.
Os mapas do total de indivíduos e da riqueza média mostram um padrão semelhante
na amostragem realizada em fevereiro de 2011 com os maiores valores obtidos na parte
central da área de estudo, na qual a umidade volumétrica na avaliação realizada em fevereiro
de 2012, o Ca de (20-40 cm), a MO, Mg, SB, V % são maiores e os valores de condutividade
hidráulica, areia total, areia fina, porosidade total são menores assim como ocorreu com o
grupo Acari, Entomobryomorpha e Poduromorpha (Figura 51).
Analisando os mapas de variabilidade espacial da fauna do solo na amostragem
realizada em agosto de 2011, a riqueza média de grupos apresentou maiores valores por toda
a área, assim como o grupo Coleoptera (Figura 52). O Entomobryomorpha e Diptera
apresentaram os maiores valores na parte inferior da área e o Psocoptera na parte inferior e
mediana da área. O grupo Diptera indica baixa ou ausência de contaminação no solo
(BRANCHER & ROZA-GOMES, 2012). Os mapas do total de indivíduos e do V%
coincidem com o mapa de V%.
114
Figura 44 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) gravimétrica (20-
40 cm); b) volumétrica (0-20 cm), fev/2011; c) volumétrica (20-40 cm), fev/2011); d)
volumétrica (0-20 cm), mai/2011; e) volumétrica (20-40 cm), mai/2011; f) volumétrica (0-
20 cm), fev/2012; g) volumétrica (20-40 cm), fev/2012.
(a)
(c) (b)
(d) (e)
(f) (g)
115
Figura 45 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) microporosidade (0-
20 cm); b) microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total
(0-20 cm); e) densidade do solo (0-20 cm).
(c)
(e)
(g)
(f)
(d)
(a) (b)
116
Figura 46 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) argila (0-20 cm); b)
argila (20-40 cm); c) silte (0-20 cm); d) silte (20-40 cm); e) areia total (0-20 cm); f) areia
total (20-40 cm); g) areia grossa (0-20 cm); h) areia grossa (20-40 cm); i) areia fina (0-20
cm); j) areia fina (20-40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
(g) (h)
(i) (j)
117
Figura 47 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração para o
LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) 0-10
cm, 2011; b) 0-10 cm, 2012; c) 10-20 cm, 2011; d) 20-30 cm, 2011; e) 30-40 cm, 2012; f)
média, 2011; g) média, 2012.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f) (g)
118
Figura 48 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) matéria orgânica (0-
20 cm); b) matéria orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm), e) fósforo (0-
20 cm); f) fósforo (20-40 cm); g) potássio (0-20 cm); h) potássio (20-40 cm); i) cálcio (0-20
cm); j) cálcio (20-40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
(g) (h)
(i) (j)
119
Figura 49 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) magnésio (0-20 cm);
b) magnésio (20-40 cm), 2011; c) H+Al (0-20 cm); d) soma de bases (0-20 cm); e) soma de
bases (20-40 cm); f) CTC (0-20 cm); g) CTC (20-40 cm); h) V % (0-20 cm); i) V % (20-40
cm).
(a)
(c)
(e) (d)
(b)
(f) (g)
(h) (i)
120
Figura 50 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) boro (0-20 cm); b)
boro (20-40 cm); c) cobre (0-20 cm); d) cobre (20-40 cm), e) ferro (0-20 cm); f) ferro (20-
40 cm); g) manganês (0-20 cm); h) manganês (20-40 cm); i) zinco (0-20 cm); j) zinco (20-
40 cm).
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
(g) (h)
(i) (j)
121
Figura 51 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em fevereiro de 2011.
a) Acari; b) Coleoptera; c) Diplopoda; d) Entomobryomorpha; e) Poduromorpha; f)
Symphypleona; g) Total; h) Riqueza.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
(f)
(g) (h)
122
Figura 52 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em agosto de 2011.
Ribeirão Preto, SP. a) Coleoptera; b) Diptera; c) Entomobryomorpha; d) Psocoptera; e)
Riqueza.
(a)
(c)
(e)
(d)
(b)
123
Figura 53 - Mapas de variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão
Preto, SP. a) número de colmos, 2010; b) número de colmos, 2011; c) número de colmos,
2012; d) massa de colmos, 2010; e) massa de colmos, 2011 f) produtividade, 2010; g)
produtividade, 2011; h) produtividade, 2012.
(a)
(c)
(e) (d)
(b)
(f)
(g) (h)
124
4.8. Análise multivariada dos dados de Ribeirão Preto, SP
Na análise de redundância da umidade do solo, o eixo I explicou 37 % da variabilidade
dos dados e o eixo II 27,7 % (Figura 54). A Ɵ de julho de 2011 na profundidade de 20-
40 cm foi correlacionada às produtividades de 2011 e 2012, nas quais os maiores valores de
Ɵ refletiram os maiores valores de produtividade. A produtividade de 2010 obteve melhor
explicação com a Ɵ em fevereiro de 2011 em ambas as profundidades e com a Ɵ em
fevereiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm.
Figura 54 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo na
amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
A U % de 20-40 cm e a Ɵ de julho de 2011 de 0-20 cm mostrou a mesma tendência
da produtividade de 2011, mas com baixa explicação da variabilidade. A produtividade de
-1.0 1.0
-1.0
1.0
Massa 2010
Colmos 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade 2011
Colmos 2012
Produtividade 2012
Ɵ
0-20
Fev 11 Ɵ
20-40
Fev 11
Ɵ
0-20
Jul 11
Ɵ
20-40
Jul 11
Ɵ
0-20
Fev 12
Ɵ
20-40
Fev 12
U %
20-40
Eix
o I
I: 2
7,7
%
Eixo I: 37,0 %
125
2010 mostrou um padrão distinto das produtividades de 2011 e 2012 e a Ɵ de fevereiro de
2012 foi a variável que mostrou a melhor correlação com a produtividade de 2010.
Na análise de redundância da porosidade do solo e da condutividade hidráulica, o eixo
I explicou 40,5 % da variabilidade e o eixo II 23,5 % (Figura 54). O eixo I diferenciou as
variáveis da produtividade de 2011 e o número de colmos de 2010 das demais variáveis de
resposta. A produtividade de 2012 foi mais bem explicada pela macroporosidade e
porosidade total em ambas as profundidades de 2011 pelos valores de densidade do solo e a
produtividade de 2010 pela condutividade hidráulica de 0-20 cm da avaliação realizada em
2011 e da microporosidade de 0-20 cm. A produtividade de 2012 foi correlacionada
negativamente com a densidade do solo na profundidade de 0-20 cm.
Figura 55 - Análise de redundância de ordenação canônica da condutividade hidráulica e
porosidade do solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Na análise de redundância da granulometria do solo em Ribeirão Preto o eixo I
explicou 50,8 % da variabilidade dos dados, enquanto que o eixo II 18,9 % (Figura 56). De
acordo com a análise, a produtividade de 2010 mostra um padrão de resposta mais
-1.0 1.0 -0.8
0.8 Massa 2010
Colmos 2010
Produtividade
2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade 2011
Colmos 2012
Produtividade 2012
Microporosidade (0-20)
Porosidade total (0-20)
Densidade do solo (0-20)
Microporosidade
(20-40)
Macroporosidade (0-20)
Densidade do solo (20-40)
Condutividade
hidráulica
(0-20) 2011 Condutividade hidráulica
(20-40) 2011
Condutividade hidráulica
(0-20) 2012
Macroporosidade (20-40)
Porosidade total (20-40)
Eixo I: 40,5 %
Eix
o I
I: 2
3,5
%
126
semelhante com a produtividade de 2012 devido o ângulo formado entre elas e ambas,
estarem do lado esquerdo do gráfico separando-os da produtividade de 2011 pelo eixo I.
Figura 56 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
A areia total (20-40 cm), a areia fina e o silte (20-40 cm) mostram a mesma tendência
da produtividade de 2012 e areia total de 0-20 cm e o silte (0-20 cm) a mesma tendência da
produtividade de 2010. A produtividade de 2011 foi maior nos locais com maiores valores
de areia grossa, principalmente na profundidade de 0-20 cm. A argila foi correlacionada
negativamente com as produtividades e positivamente com a massa de colmos de 2011.
A análise de redundância da resistência do solo à penetração mostrou que os maiores
valores de produtividade foram encontrados nos maiores valores de resistência do solo à
-1.0 0.4
-0.8
0.6
Massa 2010 Colmos 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Colmos 2012
Produtividade 2012
Argila
(0-20)
Silte
(0-20)
Areia total
(0-20)
Areia grossa
(0-20)
Areia fina
(0-20)
Argila
(20-40)
Silte
(20-40)
Areia total
(20-40)
Areia fina
(20-40)
Produtividade 2011
Eix
o I
I: 1
8,9
%
Eixo I: 50,8 %
Areia grossa
(20-40)
127
penetração (Figura 57). A produtividade de 2011 foi correlacionada com todas as variáveis
da resistência do solo à penetração. O eixo I explicou 52,4 % e o eixo II 26,0 %.
Figura 57 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo à
penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO
Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
ROQUE et al. (2008) também obtiveram correlações da resistência do solo à
penetração na cultura do feijoeiro irrigado em duas safras consecutivas em um Latossolo
Vermelho Distroférrico típico em Campinas, SP. MONTANARI et al. (2013), estudando a
influência da resistência do solo à penetração na produtividade do feijoeiro em Chapadão do
Sul, MS em um Latossolo Vermelho Distrófico típico também verificaram que a
produtividade foi correlacionada positivamente com a resistência do solo à penetração.
DALCHAVION et al. (2014) encontraram correlação positiva da resistência do solo à
penetração com a cultura da cana-de-açúcar em um Argissolo Vermelho Eutrófico típico em
Suzanópolis, SP que foi explicado pelos valores moderados de resistência do solo à
penetração e consequente aumento do contato do solo com a raiz.
Na análise de redundância da fertilidade do solo em Ribeirão Preto o eixo I explicou
34,4 % da variabilidade dos dados, enquanto que o eixo II explicou 22,7 % (Figura 58). De
acordo com a RDA a produtividade de 2011 e 2012 mostra um mesmo padrão de resposta
em relação as variáveis da fertilidade do solo.
-1.0 1.0 -0.2
0.8
Massa 2010
Colmos 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade 2011
Produtividade 2012
0-10
2011
10-20
2011 20-30
2011 Total
2011 0-10
2012
Total
2012
30-40
2012
Eixo I: 52,4 %
Eix
o I
I: 2
6,0
%
Colmos 2012
128
Figura 58 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo e a
produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura
argilosa, em Ribeirão Preto (SP). MO: matéria orgânica; P: fósforo; K: potássio; Ca: cálcio;
Mg: magnésio; SB: soma de bases; H+Al: acidez potencial; CTC: capacidade de troca
catiônica; B: boro; Fe: ferro; Zn: zinco; Mn: Manganês.
A variável zinco, por possuir extensa projeção associada às produtividades de 2011
e 2012, indica que foi uma variável extremamente importante para a diferenciação de ambas
com a produtividade de 2010. O zinco de 0-20 e de 20-40 cm obteve melhor explicação das
produtividades de 2011 e 2012 devido ao tamanho do vetor correspondendo a explicação da
variável e ao ângulo formado entre o zinco e a produtividade, que quanto menor, maior é a
correlação entre elas. O zinco atua na atividade da enzima anidrase carbônica que facilita a
transferência de CO2 para HCO3 contribuindo para aumentar a taxa fotossintética dos
vegetais além de ativar diversas enzimas (HATCH e BURNELL, 1990) e também atua no
-1.0 0.6
-1.0
0.6
Massa 2010
Colmos 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade 2011
Colmos 2012
MO (0-20)
pH (0-20) P (0-20)
K (0-20) Ca 0-20
Mg (0-20)
SB (0-20)
CTC (0-20)
V% 0-20
B 0-20
Cu (0-20) Fe (0-20)
Mn (0-20)
Zn (0-20)
MO (20-40)
pH (20-40)
P 20-40
K (20-40)
Ca (20-40)
Mg (20-40)
H+Al (20-40)
SB 20-40
CTC (20-40)
V% 20-40 B (20-40)
Fe (20-40) Mn 20-40
Zn (20-40)
Eix
o I
I: 2
2,7
%
Eixo I: 34,4 %
Produtividade 2012
Cu (20-40)
129
metabolismo da auxina AIA (ácido indolacético) que está relacionado ao alongamento
celular e outras funções fisiológicas dos vegetais (KIRKBY & RÖMHELD, 2007). De
acordo com RAIJ et al. (1986) os teores de Zn no solo utilizando o extrator DTPA entre 0 e
0,5 mg dm-3 é baixo, entre 0,6 e 1,2 mg dm-3 é médio e maior que 1,2 mg dm-3 é alto.
SOUZA et al. (2010) avaliando a correlação linear entre a produtividade da cana-
de-açúcar com a fertilidade do solo nas profundidades de 0-20 cm e 20-40 cm mostrou
coeficientes de correlação baixos para todos os atributos do solo estudados, com exceção da
variável potássio, que apresentou significância.
A produtividade da cana-de-açúcar não foi responsiva ao K corroborando o resultado
com OLIVEIRA et al. (1999) que verificaram que a cana-de-açúcar colhida no sistema crua,
pode diminuir a resposta da cana ao fertilizante potássico pois o K da palha permanece sobre
o solo. Segundo WIETHOLTER (2007) quanto maior o poder tampão do solo, menor é a
disponibilidade do K para as plantas e necessidade de maior adubação potássica para
manutenção da fertilidade deste nutriente para a planta.
A análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de
2011 obteve a explicação do eixo I com 49,0 % e do eixo II com 29,0 % (Figura 59). A
produtividade de 2010 foi associada ao total de indivíduos e ao grupo Entomobryomorpha e
os grupos Coleoptera e Diplopoda também foram associados à produtividade de 2010 e de
2011. O grupo Acari foi plenamente associado à produtividade de 2011 devido o ângulo
com o vetor de a produtividade ser pequeno e pelo tamanho do vetor que diz qual a
explicação da variável de resposta com a variável explicativa. A produtividade de 2012 foi
associado ao grupo Symphypleona. O grupo Acari atua na decomposição dos vegetais,
estimulam a atividade da microbiota do solo, aceleram a mineralização e humificação e
aumentam a fertilidade do solo, por estes motivos, são considerados organismos chave para
indicar a qualidade do solo (SEASTEDT, 1984). Sistemas de manejo que permitem uma
maior entrada de resíduo e menor uso do solo favorecem o aumento no teor de carbono
orgânico do solo e da atividade microbiana (KUWANO et al., 2014). A cana-de-açúcar é
responsiva a diferentes componentes da microbiota e microfauna do solo (SOUSA et al.,
2014).
130
Figura 59 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na amostragem
realizada em fevereiro de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
Na análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em agosto de 2011
o eixo I explicou 44,9 % da variabilidade e o eixo II 33,8 % (Figura 60). O grupo
Entomobryomorpha amostrado neste período foi associado com a produtividade do ano de
2010 e 2012. O grupo Collembola atua na predação de micro-organismos (TORDOFF et
al., 2008) e é influenciado pelo pH, umidade e teor de matéria orgânica do solo
(FERNANDES et al., 2009). Com menor grau de associação estava o grupo Diptera e
Psocoptera. A riqueza média e o grupo Coleoptera com a massa de colmos na avaliação
realizada em 2010. Todos os grupos da fauna do solo nesta avaliação foram inversamente
proporcionais a produtividade de 2011. Para BARETTA et al. (2006), a fauna edáfica pode
ser utilizada como bioindicador, especialmente com o uso de técnicas multivariadas.
-1.0 1.0 -1.0
1.0
Massa 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade
2011
Colmos 2012
Massa 2012 Produtividade 2012
Acari
Coleoptera
Diplopoda Entomobryomorpha
Poduromorpha
Symphypleona
Riqueza
Total
Colmos 2010
Eixo I: 49,0 %
Eix
o I
I: 2
9,0
%
131
Figura 60 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na amostragem
realizada em agosto de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO
VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).
-0.6 1.0 -1.0
1.0
Massa 2010
Colmos 2010
Produtividade 2010
Colmos 2011
Massa 2011
Produtividade 2011
Colmos 2012
Massa 2012
Produtividade 2012
Coleoptera
Diptera
Entomobryomorpha
Psocoptera
Riqueza
Eixo I: 44,9 %
Eix
o I
I: 3
3,8
%
132
5. CONCLUSÕES
5.1. Para a área de estudo em Mogi Mirim
A produtividade mais elevada da cana-de-açúcar é explicada por:
a) Valores mais elevados para a microporosidade e porosidade total na profundidade
de 0-20 cm e densidade do solo nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm, MO, pH,
K, V %, Ca, Mg, SB, Mn e Cu.
b) Valores intermediários para umidade volumétrica do solo.
c) Valores mais baixos para quantidade de argila e resistência do solo à penetração.
d) Fauna edáfica: pela riqueza de grupos e presença dos grupos Psocoptera,
Hymenoptera e Coleoptera.
Também é possível concluir que:
a) A matéria orgânica é a variável que possui melhor continuidade espacial com os
maiores valores de alcance.
b) Os grupos da fauna do solo que apresentam dependência espacial também
apresentam os menores valores de CV.
c) Os grupos da fauna do solo apresentam um padrão semelhante ao mapa de
distribuição da argila.
d) Os grupos da fauna edáfica mais abundantes em 2011 também são mais
abundantes em 2012.
5.2. Para a área de estudo em Ribeirão Preto
A produtividade mais elevada da cana-de-açúcar é explicada por:
a) Valores mais elevados para umidade volumétrica do solo, macroporosidade e
porosidade total (2012), densidade do solo (2011), condutividade hidráulica na
profundidade de 0-20 cm em 2011, microporosidade na profundidade de 0-20 cm
(2010), teores de zinco nas profundidades de 0-20 e de 20-40 cm (2011 e 2012).
b) Valores mais baixos para resistência do solo à penetração na avaliação em 2010.
c) Presença dos grupos Entomobryomorpha (2010), Acari (2011) e Symphypleona e
Entomobryomorpha (2012).
133
Também é possível concluir que:
a) Os grupos da fauna do solo mais abundantes em janeiro de 2011 também são mais
abundantes em agosto de 2011.
b) Os mapas de variabilidade espacial das produtividades de 2011 e 2012 mostram
um padrão semelhante.
Adicionalmente, observa-se que:
a) A análise multivariada de redundância é ferramenta muito útil para avaliação e
auxílio na compreensão dos mapas de variabilidade espacial.
b) A combinação da análise multivariada com a geoestatística é eficiente para
determinação da estrutura espacial dos dados.
c) A análise multivariada permite indicar quais variáveis afetam a produtividade da
cana de-açúcar.
d) As variáveis massas de colmos, número de colmos e produtividade não mostram a
mesma resposta na análise multivariada dos atributos estudados.
134
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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155
7. ANEXOS
Figura 61 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Mogi-Mirim (SP).
0
1
2
3
4
5
6
7
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade gravimétrica (0-20 cm)
Esférico (3,19; 1,35; 144; 0,82)0
1
2
3
4
5
6
7
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade gravimétrica (20-40 cm)
Esférico (3,74; 1,96; 295; 0,88)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 50 100 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica jan/2011 (0-20 cm)
Exponencial (0; 89,97; 55; 0,62)0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 50 100 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica jan/2011 (20-40 cm)
Esférico (46,94; 12,42; 61; 0,40)
0
5
10
15
20
25
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica mai/2011 (0-20 cm)
Gaussiano (7,14; 1,75; 163; 0,73)0
5
10
15
20
25
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumética mai/2011 (20-40 cm)
Exponencial (12,16; 7,03; 201; 0,93)
0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumética out/2011 (0-20 cm)
Esférico (16,26; 29,84; 266;0,93)
0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumética jan/2012 (0-20 cm)
Esférico (39,63; 9,35; 133;0,69)0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumética jan/2012 (20-40 cm)
Exponencial (35,39; 13,78; 127; 0,69)
156
Figura 62 - Semivariogramas experimentais da porosidade do solo. Mogi-Mirim (SP).
0.00
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Condutividade hidráulica (0-20 cm)
0.00
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Condutividade hidráulica (20-40 cm)
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Microporosidade (0-20 cm)
Gaussiano (0,0020; 0,00087; 222;0,71)0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0 50 100 150 200 250S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Microporosidade (20-40 cm)
Esférico (0,0015; 0,0011; 146; 0,76)
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Macroporosidade (0-20 cm)
Esférico (0,00185; 0,00109; 170; 0,70)0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Macroporosidade (20-40 cm)
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0.0040
0.0045
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Porosidade total (0-20 cm)
Esférico (0,0016; 0,00056; 186; 0,79)0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
0.0035
0.0040
0.0045
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Porosidade total (20-40 cm)
Exponencial (0,0022; 0,0016; 160; 0,83)
0.0000
0.0020
0.0040
0.0060
0.0080
0.0100
0.0120
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Densidade do solo (0-20 cm)
Esférico (0,0084; 0,0015; 109; 0,38)0.0000
0.0020
0.0040
0.0060
0.0080
0.0100
0.0120
0 50 100 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Densidade do solo (20-40 cm)
Esférico (0,0052; 0,0022; 55; 0,44)
157
Figura 63 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Mogi-Mirim (SP).
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Argila (0-20 cm)
Esférico (312,11; 157,61; 176; 0,78)0
100
200
300
400
500
600
700
800
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Argila (20-40 cm)
Esférico (444,17; 203,74; 202; 0,84)
0
100
200
300
400
500
600
700
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Silte (0-20 cm)
Esférico (228,92; 151,21; 156; 0,80)0
100
200
300
400
500
600
700
0 50 100 150 200S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Silte (20-40 cm)
Exponencial (290,52; 276,39; 179; 0,88)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia fina (0-20 cm)
Esférico (39,66; 26,61; 165; 0,90)0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia fina (20-40 cm)
Exponencial (42,58; 35,29; 347; 0,93)
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia grossa (0-20 cm)
Gaussiano (70,64; 15,85; 98; 0,70)
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia grossa (20-40 cm)
Gaussiano (74,72; 29,66; 153; 0,91)
0
50
100
150
200
250
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia total (0-20 cm)
Esférico (127,85; 56,76; 153; 0,65)0
50
100
150
200
250
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia total (20-40 cm)
Esférico (130,53; 65,36; 205; 0,87)
158
Figura 64 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração. Mogi-
Mirim (SP).
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.500.550.60
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (0-10 cm)
Esférico (0,34; 0,17; 82; 0,45)0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.500.550.60
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (0-10 cm)
Gaussiano (0,19; 0,021; 143; 0,58)
0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.5
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (10-20 cm)
Esférico (1,00; 0,31; 84; 0,48)0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.5
0 50 100 150 200 250 300S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
RSP 2012 (10-20 cm)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (20-30 cm)
Esférico (1,26; 0,21; 135; 0,57)0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (20-30 cm)
Esférico (0,66; 0,16; 111; 0,62)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (30-40 cm)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (30-40 cm)
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (média)
Esférico (0,21; 0,03; 80; 0,30)
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP (média)
Esférico (0,17; 0,037; 165; 0,88)
159
Figura 65 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim (SP).
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Matéria orgânica (0-20 cm)
Esférico (5,85; 2,39; 309; 0,89)0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Matéria orgânica (20-40 cm)
Esférico (6,97; 2,77; 328; 0,85)
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
pH (0-20 cm)
Esférico (0,051; 0,036; 137; 0,69)0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0 50 100 150 200 250 300S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
pH (20-40 cm)
Exponencial (0,037; 0,048; 184; 0,85)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Fósforo (0-20 cm)
Esférico (22,91; 20,28; 161; 0,98)0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Fósforo (20-40 cm)
Esférico (13,30; 12,82; 57; 0,68)
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Potássio (0-20 cm)
Esférico (0,69; 0,17; 260; 0,85)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Potássio (20-40 cm)
Exponencial (0,68; 0,23; 150; 0,43)
0
30
60
90
120
150
180
210
240
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cálcio (0-20 cm)
Esférico (72,87; 63,66; 156; 0,76)0
30
60
90
120
150
180
210
240
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cálcio (20-40 cm)
Gaussiano (66,22; 154,40; 275; 0,89)
160
Figura 66 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim (SP).
0
3
6
9
12
15
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Magnésio (0-20 cm)
Exponencial (7,20; 7,25; 155; 0,93)0
3
6
9
12
15
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Magnésio (20-40 cm)
Esférico (3,38; 6,64; 220; 0,93)
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
H + Al (0-20 cm)
Esférico (77,24; 45,29; 130; 0,88)0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300 350S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
H + Al (20-40 cm)
Exponencial (0,012; 126,55; 68; 0,81)
0
40
80
120
160
200
240
280
320
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Soma de bases (0-20 cm)
Esférico (113,14; 108,30; 156; 0,88)0
40
80
120
160
200
240
280
320
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Soma de bases (20-40 cm)
Esférico (68,32; 248,84; 299; 0,99)
0
40
80
120
160
200
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
CTC (0-20 cm)
Exponencial (71,26; 120,73; 236; 0,98)0
40
80
120
160
200
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
CTC (20-40 cm)
Exponencial (28,48; 147,61; 183; 0,95)
0
30
60
90
120
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
V % (0-20 cm)
Esférico (64,88; 42,79; 106; 0,73)0
30
60
90
120
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
V % (20-40 cm)
Esférico (61,93; 42,13; 139; 0,83)
161
Figura 67 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim (SP).
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Boro (0-20 cm)
Esférico (0,0035; 0,0023; 181; 0,81)0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Boro (20-40 cm)
Exponencial (0,0032; 0,0021; 200; 0,74)
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cobre (0-20 cm)
Esférico (0,84; 0,33; 147; 0,91)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 50 100 150 200 250 300 350S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Cobre (20-40 cm)
Exponencial (0,3818; 0,5646; 179; 0,87)
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Ferro (0-20 cm)
Esférico (1,39; 1,34; 141; 0,93)0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Ferro (20-40 cm)
Gaussiano (1,58; 1,71; 155; 0,94)
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Manganês (0-20 cm)
Esférico (0; 100,51; 214; 0,96)0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Manganês (20-40 cm)
Esférico (0,00; 81,00; 161; 0,94)
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Zinco (0-20 cm)
Esférico (0,0145; 0,0082; 140; 0,95)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Zinco (20-40 cm)
162
Figura 68 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de julho de
2011. Mogi-Mirim (SP).
0
2
4
6
8
10
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Acari (Julho de 2011)
Esférico (7,03; 1,63; 329; 0,81)0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
2.4
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Araneae (Julho de 2011)
0.00
0.30
0.60
0.90
1.20
1.50
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Coleoptera (Julho de 2011)
Esférico (1,04; 0,30; 85; 0,66)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0 50 100 150 200 250 300 350 400S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Diptera (Julho de 2011)
Gaussiano (0,69; 0,17; 341; 0,86)
0
20
40
60
80
100
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Entomobryomorpha (Julho de 2011)
Esférico (75,98; 12,22; 241; 0,61)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Formicidae (Julho de 2011)
Esférico (757,30; 346,91; 239; 0,75)
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Hymenoptera (Julho de 2011)
Esférico (0,50; 0,45; 51; 0,75)0
1
2
3
4
5
6
7
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Psocoptera (Julho de 2011)
Gaussiano (4,49; 1,83; 108; 0,79)
0
4
8
12
16
20
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Sternorrhyncha (Julho de 2011)
0
1
2
3
4
5
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Tysanoptera (Julho de 2011)
Exponencial (1,95; 2,09; 84; 0,63)
163
Figura 69 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de janeiro de
2012. Mogi-Mirim (SP).
0
300
600
900
1200
1500
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Total (Julho de 2011)
Esférico (952,14; 388,42; 240; 0,80)0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Riqueza (Julho de 2011)
Exponencial (1,46; 1,86; 108; 0,75)
0
5
10
15
20
25
30
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Acari (Janeiro de 2012)
Esférico (14,37; 10,98; 63; 0,62)0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 50 100 150 200 250 300 350S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Araneae (Janeiro de 2012)
Esférico (0,86; 0,30; 65; 0,42)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Coleoptera (Janeiro de 2012)
0
100
200
300
400
500
600
0 50 100 150 200 250
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Entomobryomorpha (Janeiro de 2012)
Esférico (505,86; 56,86; 113; 0,40)
0
200
400
600
800
1000
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Formicidae (Janeiro de 2012)
Esférico (686,15; 190,79; 141; 0,61)0
10
20
30
40
50
60
70
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Sternorrhyncha (Janeiro de 2012)
Gaussiano (39,66; 19,19; 290; 0,58)
0
20
40
60
80
100
120
140
0 50 100 150 200 250 300
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Symphypleona (Janeiro de 2012)
164
Figura 70 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo em janeiro de 2012 e das
variáveis da produtividade. Mogi-Mirim (SP).
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Total (Janeiro de 2012)
Esférico (3698,73; 1289,23; 176; 0,89)0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Riqueza (Janeiro de 2012)
Gaussiano (2,06; 0,39; 330; 0,45)
0
2
4
6
8
10
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Massa de colmos (2010)
Esférico (2,35; 5,55; 292; 0,91)0
2
4
6
8
10
0 50 100 150 200S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Massa de colmos (2011)
Esférico (5,46; 3,07; 86; 0,57)
0
10
20
30
40
50
0 50 100 150 200
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Número de colmos (2011)
Exponencial (25,27; 9,47; 166; 0,93)0
10
20
30
40
50
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Número de colmos (2012)
Esférico (26,63; 18,90; 206; 0,83)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 50 100 150 200 250 300 350
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Produtividade (2011)
Esférico (41,93; 19,34; 73; 0,60)
165
Figura 71 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Ribeirão Preto (SP).
0
1
2
3
4
5
6
7
0 20 40 60 80 100 120 140
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade gravimétrica fev/2011 (0-20 cm)
0
1
2
3
4
5
6
7
0 20 40 60 80 100 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade gravimética fev/2011 (20-40 cm)
Esférico (0,92; 1,85; 22; 0,72)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 20 40 60 80 100
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica fev/2011(0-20 cm)
Gaussiano (36,25; 21,54; 70; 0,82)0
10
20
30
40
50
60
70
0 20 40 60S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Umidade volumétrica fev/2011(20-40 cm)
Esférico (33,34; 13,68; 43; 0,80)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 20 40 60 80 100
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica jul/2011(0-20 cm)
Exponencial (26,26; 26,51; 39; 0,88)0
10
20
30
40
50
60
70
0 20 40 60 80
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica jul/2011(20-40 cm)
Exponencial (22,26; 8,97; 60; 0,51)
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
0 50 100
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica fev/2012 (0-20 cm)
Gaussiano (23,29; 7,51; 80; 0,64)
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
0 50 100
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Umidade volumétrica fev/2012 (20-40 cm)
Esférico (14,07; 10,13; 54; 0,72)
166
Figura 72 - Semivariogramas experimentais da condutividade hidráulica e da porosidade do
solo. Ribeirão Preto (SP).
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0 20 40 60 80 100
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Condutividade hidráulica fev/2011 (0-20 cm)
Esférico (0,062; 0,020; 57; 0,85)0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
0 20 40 60 80 100 120 140
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Condutividade hidráulica fev/2011 (20-40 cm)
Gaussiano (0,099; 0,050; 122; 0,86)
0.00
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0 20 40 60 80 100 120 140
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Condutividade hidráulica fev/2012 (0-20 cm)
0.00000
0.00005
0.00010
0.00015
0.00020
0.00025
0.00030
0.00035
0 20 40 60 80
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Microporosidade (0-20 cm)
Esférico (0,00014; 0,00014; 44; 0,68)
0.00000
0.00005
0.00010
0.00015
0.00020
0.00025
0.00030
0.00035
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Microporosidade (20-40 cm)
Esférico (0,00023; 0,00011; 125; 0,85)
0.00000
0.00020
0.00040
0.00060
0.00080
0.00100
0.00120
0.00140
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Macroporosidade (0-20 cm)
Esférico (0,00047; 0,00043; 22; 0,55)
0.00000
0.00020
0.00040
0.00060
0.00080
0.00100
0.00120
0.00140
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Macroporosidade (20-40 cm)
0.00000
0.00010
0.00020
0.00030
0.00040
0.00050
0.00060
0.00070
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Porosidade total (0-20 cm)
Esférico (0,00034; 0,00011; 55; 0,55)
0.00000
0.00010
0.00020
0.00030
0.00040
0.00050
0.00060
0.00070
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Porosidade total (20-40 cm)
167
Figura 73 - Semivariogramas experimentais da densidade do solo. Ribeirão Preto (SP).
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0.010
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Densidade do solo (0-20 cm)
Esférico (0,0037; 0,0034; 36; 0,69)
0.000
0.002
0.004
0.006
0.008
0.010
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Densidade do solo (0-20 cm)
168
Figura 74 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Ribeirão Preto (SP).
0
1
2
3
4
5
6
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Argila (0-20 cm)
Esférico (3,32; 1,68; 80;. 0,66)
0
1
2
3
4
5
6
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Argila (20-40 cm)
Esférico (3,29; 1,91; 90; 0,60))
0
1
2
3
4
5
6
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Silte (0-20 cm)
Esférico (2,49; 1,90; 85; 0,71)0
1
2
3
4
5
6
0 30 60 90 120S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Silte (20-40 cm)
Esférico (2,50; 1,31; 110; 0,74)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia fina (0-20 cm)
Esférico (0,0042; 0,40; 73; 0,90)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia fina (20-40 cm)
Esférico (0,36; 0,48; 60; 0,73)
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia grossa (0-20 cm)
Exponencial (0,041; 0,024; 86; 0,85)
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia grossa (20-40 cm)
Esférico (0,021; 0,048; 118; 0,93)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia total (0-20 cm)
Esférico (0,59; 0,59; 91; 0,92; 0,50)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Areia total (20-40 cm)
Esférico (0,46; 0,61; 74; 0,87)
169
Figura 75 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração. Ribeirão
Preto (SP).
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (0-10)
Esférico (1,15; 0,41; 34; 0,48)0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (0-10)
Esférico (0,28; 0,094; 41; 0,56)
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP (10-20 cm)
Esférico (2,52; 1,53; 20; 0,14)0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 30 60 90S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
RSP 2012 (10-20)
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (20-30 cm)
Esférico (3,98; 0,52; 78; 0, 76)0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 30 60 90 120 150 180
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (20-30 cm)
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0 30 60 90 120 150 180
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (30-40 cm)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (30-40 cm)
Esférico (0,48; 0,060,4; 58; 0,55)
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2011 (média)
Esférico (0; 1,73; 20; 0,79)0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
RSP 2012 (média)
Esférico (0,076; 0,15; 77; 0,92)
170
Figura 76 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão Preto (SP).
0
2
4
6
8
10
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Matéria orgânica (0-20 cm)
Esférico (4,80; 4,07; 77; 0,99)
0
2
4
6
8
10
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Matéria orgânica (20-40 cm)
Exponencial (3,12; 2,96; 69; 0,88)
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
pH (0-20 cm)
Esférico (0,016; 0,042; 46; 0,91)
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0 30 60 90 120S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
pH (20-40 cm)
Gaussiano (0,035; 0,022; 64; 0,80)
0
20
40
60
80
100
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Fósforo (0-20 cm)
Esférico (47,49; 28,52; 132; 0,87)
0
20
40
60
80
100
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Fósforo (20-40 cm)
Esférico (22,06; 17,76; 149; 0,92)
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Potássio (0-20 cm)
Esférico (0,155; 0,041; 42; 0,63)
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Potássio (20-40 cm)
Exponencial (0,19; 0,88; 55; 0,52)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cálcio (0-20 cm)
Gaussiano (16,47; 16,92; 77; 0,90)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cálcio (20-40 cm)
Esférico (12,47; 17,06; 99; 0,95)
171
Figura 77 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão Preto (SP).
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Magnesio (0-20 cm)
Gaussiano (3,07; 0,88; 115; 0,71)
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Magnesio (20-40 cm)
Esférico (2,53; 1,14; 141; 0,84)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
H + Al (0-20 cm)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 30 60 90S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
H + Al (20-40 cm)
Exponencial (83,96; 30,87; 84; 0,68)
0
20
40
60
80
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Soma de bases (0-20 cm)
Gaussiano (30,90; 25,99; 85; 0,90)
0
20
40
60
80
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Soma de bases (20-40 cm)
Esférico (23,58; 25,31; 105; 0,94)
0
20
40
60
80
100
120
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
CTC (0-20 cm)
Esférico (74,83; 29,33; 66; 0,75)
0
20
40
60
80
100
120
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
CTC (20-40 cm)
Gaussiano (57,84; 32,90; 55; 0,80)
0
10
20
30
40
50
60
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
V % (0-20 cm)
Gaussiano (30,5; 13,0; 128; 0,78)
0
10
20
30
40
50
60
0 30 60
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
V % (20-40 cm)
Gaussiano (29,90; 10,65; 47; 0,63)
172
Figura 78 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão Preto (SP).
0.000
0.003
0.006
0.009
0.012
0.015
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Boro (0-20 cm)
Gaussiano (0,0081; 0,0022; 46; 0,67)
0.000
0.003
0.006
0.009
0.012
0.015
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Boro (20-40 cm)
Esférico (0,0128; 0,0017; 102; 0,65)
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Cobre (0-20 cm)
Exponencial (0,10; 0,24; 124; 0,94)
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0 30 60 90 120S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Cobre (20-40 cm)
Esférico (0,14; 0,15; 66; 0,93)
0
4
8
12
16
20
24
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Ferro (0-20 cm)
Esférico (13,08; 6,93; 98; 0,80)
0
4
8
12
16
20
24
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Ferro (20-40 cm)
Esférico (4,02; 5,92; 23; 0,62)
0
20
40
60
80
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Manganês (0-20 cm)
Esférico (31,26; 32,30; 84; 0,93)
0
20
40
60
80
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Manganês (20-40 cm)
Esférico (25,22; 51,50; 84; 0,96)
0.0
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Zinco (0-20 cm)
Esférico (1,18; 0,21; 76; 0,69)
0.0
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Zinco (20-40 cm)
Esférico (0,22; 0,21; 102; 0,83)
173
Figura 79 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de fevereiro
de 2011. Ribeirão Preto (SP).
0
10
20
30
40
50
60
70
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Acari (Fevereiro de 2011)
Exponencial (32,35; 18,15; 83; 0,70)
0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Araneae (Fevereiro de 2011)
0
20
40
60
80
100
120
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Coleoptera (Fevereiro de 2011)
Esférico (15,12; 16,97; 24; 0,84)
0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
0 30 60 90 120S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Diplopoda (Fevereiro de 2011)
Esférico (1,01; 0,68; 36; 0,69)
0
10
20
30
40
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Entomobryomorpha (Fevereiro de 2011)
Esférico (6,22; 3,60; 21; 0,77)
0
200
400
600
800
1000
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Formicidae (Fevereiro de 2011)
0
10
20
30
40
50
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Poduromorpha (Fevereiro de 2011)
Esférico (17,69; 19,19; 32; 0,66)
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Shymplypleona (Fevereiro de 2011)
Esférico (2,29; 0,92; 40; 0,52)
0
500
1000
1500
2000
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Total (Fevereiro de 2011)
Gaussiano (754,37; 202,73; 103; 0,91)
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Riqueza (Fevereiro de 2011)
Gaussiano (2,62; 0,96; 96; 0,85)
174
Figura 80 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de agosto de
2011. Ribeirão Preto (SP).
0
20
40
60
80
100
120
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Coleoptera (Agosto de 2011)
Esférico (98,41; 25,03; 36; 0,32)
0
2
4
6
8
10
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Diptera (Agosto de 2011)
Esférico (5,32; 3,37; 53; 0,46)
0
10
20
30
40
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Entomobryomorpha (Agosto de 2011)
Esférico (8,62; 26,74; 78; 0,92)
0
200
400
600
800
1000
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Formicidae (Agosto de 2011)
0
20
40
60
80
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Psocoptera (Agosto de 2011)
Esférico (63,33; 16,00; 63; 0,58)
0
400
800
1200
1600
2000
2400
0 30 60 90 120
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Total (Agosto de 2011)
0
1
2
3
4
5
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Riqueza (Agosto de 2011)
Esférico (2,28; 1,51; 35; 0,28)
175
Figura 81 - Semivariogramas experimentais das variáveis da produtividade. Ribeirão Preto
(SP).
0
40
80
120
160
200
240
280
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Número de colmos (2010)
Exponencial (172,58; 85,89; 69; 0,85)
0
40
80
120
160
200
240
280
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Número de colmos (2011)
Gaussiano (131,23; 37,75; 52; 0,78)
0
40
80
120
160
200
240
280
0 30 60
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Número de colmos (2012)
Esférico (35,02; 43,54; 25; 0,99)
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0 30 60S
emiv
ari
ân
cia
Distância (m)
Massa de colmos (2010)
Esférico (1,03; 0,94; 25; 0,60)
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Massa de colmos (2011)
Esférico (0,60; 0,80; 22; 0,48)
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Massa de colmos (2012)
0
40
80
120
160
200
0 30 60 90 120 150
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Produtividade (2010)
Esférico (144,23; 36,24; 123; 0,46)
0
40
80
120
160
200
0 30 60 90
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Produtividade (2011)
Exponencial (129,98; 58,50; 83; 0,79)
0
40
80
120
160
200
0 30 60
Sem
iva
riâ
nci
a
Distância (m)
Produtividade (2012)
Esférico (126,15; 69,59; 30; 0,62)