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Análise foliar para recomendação de adubação em culturas agrícolas Paulo G S Wadt Embrapa Acre

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Análise foliar para recomendação de adubação em culturas

agrícolas

Paulo G S WadtEmbrapa Acre

Análise Química de Solos

− funciona bem para muitos nutrientes importantes

− outros nutrientes podem ser fornecidos com base na exigência das culturas

de Tecidos/Foliar− nem sempre

funciona bem (baixa acurácia)

− os padrões desenvolvidos atualmente não servem para o periodo de monitoramento de muitas culturas

Avaliação Nutricional

?Adubações pré-definidas (pela curva de calibração)

Recomendação de adubação

Ordem de limitação, desequilibrado (insuficiência ou excesso), equilibrado

Deficiente, suficienteDiagnóstico produzido

avaliação das condições que afetam o equilíbrio nutricional e da produtividade da cultura

Determinação do efeito do nutriente por meio de curva de calibração

Requisitos

Diagnosticar o estado nutricional e recomendar adubação

Diagnosticar o estado nutricional

Objetivo

DRISNível Crítico / FS

Figura 1. Modelo teórico para o relacionamento entre o teor do nutriente (Cn) e a

produtividade vegetal (∆ B).

Zona de deficiênciasevera

Zona de deficiência

Nível Crítico.

Zona de Suficiênciae de Consumo de

Luxo

∆ B

Cn

Ponto de máximocrescimento

0,9 AB máx

∆ B máx.

Método do nível crítico

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

14,0 26,0 38,0 50,0 62,0 74,0 86,0

Teor Foliar: g N / kg MS

Prod

utiv

idad

e: k

g / h

a

média = 50 edesvio padrão = 12,0

Figura 2. Produtividade de lavouras de soja em função dos teores foliares de N,

Análise foliar em condições não controladas

Método da chance matemática

Sumário do nível crítico (ou faixas suficiência)

Pontos fortes− elevada precisão e reprodutividade;− possibilidade de relacionar doses da adubação com

a concentração do nutriente no tecido e este com a produtividade (curva de calibração)

Pontos fracos− baixa exatidão quando a amostra provém de

condições diferentes das usadas na definição da curva de calibração

Não Controláveis Parcialmente Controláveis Controláveis

CausasPrimárias

Luz(energia)

Temperatura(cinética)

Chuva(transporte)

Solo(capacidade)

Variedade(potencialgenético)

Manejo

Strain:processosmetabólicos

∆B, ∆n

CausasSecundárias

Equilíbrio fisiológico dosnutrientes

Efeitosresultantes

Produtividade Vegetal

Figura 3. Representação das causas primárias, secundárias e efeitos resultantes dos fatores ambientais nas plantas (baseado em Beaufils, 1973)

Conceito do equilíbrio nutricional

Função DRIS Relação binária = (Relação binária = (∆∆ nN / nN / ∆∆ B) / ( B) / (∆∆ nP / nP / ∆∆

B) = B) = ∆∆ nN / nN / ∆∆ nP nP Relação binárias multiplas= Idris = Relação binárias multiplas= Idris =

[f(X/Y[f(X/Y11)-f(Y)-f(Y22/X)+...+f(X/Y/X)+...+f(X/Yzz)]/z)]/z

Índice DRIS = média ponderada da taxa de acúmulo de um nutriente em relação as taxas de acúmulo de todos os demais nutrientes, em números de desvio padrão.

Modelos (fórmulas)Beaufils (1973) e Jones (1981)

Ordem de limitação

Classe de solos e índices DRIS

Potencial de Resposta à Adubação / DRIS

Função Canônica Discriminante 1

6420-2-4

Funç

ão C

anôn

ica

Dis

crim

inan

te 2

3

2

1

0

-1

-2

-3

Classe de SoloGrupos centróides

PVdLVd

LE

LA

IBN, café

eucalipto “urograndis”

IBN, soja

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

IBN médio

kg d

e so

ja h

a-1 y = a + bx

a = 5500 (x = 0; y = 5500)b = (2000-5500)/(4,5-0) = 778

Pmax = 5500 - 778 IBNm

Limite da relação entre a produtividade e o IBNm

Calibração localSolos arenosos: baixo Fe,

baixo CV

Solos basalticos: alto Fe, baixo CV

Normas “Fe” baixo, baixo CV

Normas “Fe” alto, baixo CV

Normas “Fe” médio,alto CV

Seleção de funções

População alta produção: baixo CV (baixa variância)

População de baixa produçãoalto CV (alta variância)

Anova Útil

Não útil

Distribuição das funções dris

Renovação das normas

Produção

Tempo

Normas iniciais

Novas normas

Subpopulação de alta produtividade

Modelos (fórmulas)Beaufils (1973) e Jones (1981)

Fórmulas inadequadas

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

-10.0 -8.0 -6.0 -4.0 -2.0 0.0 2.0

Índices DRIS para P

kg d

e so

ja.h

a-1

Região mal ajustada com o modelo

Região bem ajustada com o modelo

Modelagem das funções DRIS

função DRIS ajustada para micronutrientes de responta frequente

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10

f(Zn/P), direta para Zn

soja

- kg

/ha

Funções para macronutrientes, resposta freqüente / forma direta

Funções para macronutrientes, resposta freqüente / forma inversa

Uso do coeficiente de sensibilidade (constante k)

Funções para macronutrientes, resposta rara / forma direta

Funções para micronutrientes, resposta freqüente / forma direta

DRIS Pontos fortes

− identificação do equilíbrio nutricional (ordem de limitação nutricional)

− boa exatidão (com normas adequadas) Pontos fracos

− baixa precisão do diagnostico (critérios de interpretação dos índices são relativos)

Critérios para interpretação Método DRIS da matéria seca (M-DRIS)

− Calcula-se um índice adicional, representando média ponderada do desvio dos teores dos nutrientes = índice de matéria seca

− Se o índice do nutriente for negativo e menor que o índice de matéria seca, o nutriente é considerado limitante

Método do Potencial de Resposta a Adubação

Estado nutricional Tipo de resposta à

adubaçãoCritérios Notação

Deficiente Positiva, comalta probabilidade

1. INut 1 < 02. |INut| > IBNm 2

3. INut é o índice DRISde menor valor

p

Provavelmentedeficiente

Positiva, combaixa probabilidade

1. INut < 02. |INut| > IBNm

pz

Equilibrado Nula 1. |INut| ≤ IBNm z

Provavelmente emexcesso

Negativa, combaixa probabilidade

1. INut > 02. |INut| > IBNm

nz

Em excesso Negativa, comalta probabilidade

1. INut > 02. |INut| > IBNm3. INut é o índice DRIS

de maior valor

n

1INut = índice DRIS do nutriente2IBNm = índice de balanço nutricional médio

Potencial de Resposta a Adubação

P.R.A.

Freqüência de casos

Tabelas de Adubação

1o. Passo: definir a contribuição da análise do solo para a recomendação

de adubação

2o. Passo: definir a contribuição da avaliação do estado nutricional da

cultura

3o. Passo: definir a contribuição da produtividade / exportação de

nutrientes

Novas tabelas de adubação

• Produtividade• Análise de solos• Avaliação do estado

nutricional

Análise foliar para alta produtividade

Uso de modelagem das funções DRIS para melhor representar o papel do nutriente no equilíbrio fisiológico

Otimizar o uso do fator de sensibilidade (fator k)

Integrar à recomendação de adubação os ajustes proporcionados pelo método do Potencial de Resposta a Adubação

Garantir alta acurácia na recomendação de adubação

Acurácia

Estado NutricionalResposta da Planta Insuficiência Suficiência ou excessoAumenta produção comaplicação do fertilizante Diagnóstico Correto Diagnóstico Errado

Não aumenta ou diminuia produção comaplicação do fertilizante

Diagnóstico Errado Diagnóstico Correto

Dica: para definir insuficiência, adote como critério algo como P.R.A < -1,0

Seringueira

Chapéu da Embrapa Acre