O monitoramento nutricional frente aos métodos diagnósticos no planejamento das adubações.

Wadt, P.G.S.1 & Novais, R.F.2

Introdução O monitoramento nutricional objetiva o acompanhamento

sistemático dos fatores de produção que afetam a produtividade vegetal, com vistas a orientar o processo de diagnose nutricional e de recomendação de nutrientes e a proporcionar o estabelecimento de padrões nutricionais.

Ao planejar-se o monitoramento nutricional deve-se, antecipadamente, determinar-se quais serão os processos diagnósticos que serão utilizados na interpretação do dados, desde que dependendo do método escolhido, a metodologia para o monitoramento deverá apresentar características distintas. Contudo, tem-se sedimentado uma abordagem errônea para os processos de amostragem e monitoramento nutricional, a partir da premissa de que os processos recomendados para o método do nível crítico ou das faixas de suficiência são também aplicados para o método do DRIS.

Neste trabalho, apresentaremos alguns fundamentos básicos para ilustrar as razões pelas quais os procedimentos de monitoramento nutricional devem ser distintos segundo o processo diagnóstico adotado.

Fundamentos da Nutrição Mineral Sob a ótica estritamente matemática, a concentração de um nutriente

no tecido de uma planta (Cn) correspondente ao resultado numérico da análise química, representado pelo quociente entre a quantidade de nutriente acumulada no tecido num dado intervalo tempo (n) pela quantidade de biomassa acumulada no mesmo tecido a este mesmo intervalo tempo (B). Embora a Cn seja resultante de dois processos dinâmicos de acumulação biológica, constitui-se de uma medida estática, instantânea (Ingestad, 1987).

Este aspecto da nutrição de plantas é bastante relevante: trabalha-se com uma medida estática derivada de processos dinâmicos, desde que as taxas de acumulação de nutriente e de biomassa dependem de inúmeros processos fisiológicos, como a taxa de absorção de nutriente, as relações fonte-dreno, as 1 Meta Agroflorestal. Caixa Postal 224, CEP: 13.730-000, Mococa (SP). E-mail:

pgswadt@dglnet.com.br 2 Prof.Titular, Departamento de Solos, UFV. E-mail rfnovais@mail.ufv.br

taxas de transporte interno de nutrientes e carboidratos, a respiração e a fotorespiração celular e a fotossíntese, entre outros (Ingestad & Ågreen, 1995)

Por outro lado, como os processos de acúmulo de nutriente e de biomassa apresentam mecanismos de autocontrole, ou seja, controlam a si mesmo, a quantidade de um nutriente absorvida pela planta afetará a própria capacidade da planta em continuar absorvendo o respectivo nutriente. Em razão disso, as taxas de acúmulo são mais bem quantificadas pelas taxas relativas de acúmulo de nutrientes (nR) e de acúmulo de biomassa (BR) (Ingestad & Ågreen, 1992, 1995).

Suponha-se uma planta em que a Cn mantenha-se constante durante um dado período de tempo. Nessa situação, a derivada da Cn em relação ao tempo será igual a zero:

d(Cn)/dt = 0. Como a Cn = quantidade de nutriente (n) / quantidade de biomassa

(B), então: d(n/B)/dt = 0. Derivando-se a expressão, segue que: ((B . dn/dt) - (n . dB/dt))/B2 = 0 e, rearranjando os termos, tem-se que: B.(dn/dt)/B2 - n.(dB/dt)/B2 = 0 B.(dn/dt) = n(dB/dt) (dn/dt)/n = (dB/dt)/B ou, em termos de taxas de acúmulo relativa, nR = BR Portanto, enquanto as taxas relativas nR e BR forem iguais, a Cn

mantém-se constante. Se algum fator diminuir a nR a uma proporção maior que a BR, a Cn diminuirá, sugerindo que há limitação nutricional. Por outro lado, se a nR ocorrer a uma proporção maior que a BR, a Cn da planta aumentará, sugerindo que o nutriente está em excesso.

Há um relacionamento ideal entre o teor do nutriente e a produtividade vegetal (Figura 1), donde obtém-se, pelo menos, três zonas para a resposta da produtividade vegetal em função de variações no teor do nutriente: zona de deficiência severa, zona de deficiência e zona de suficiência e de consumo de luxo1.

Na zona de deficiência severa a adição do nutriente deficiente resultará em um aumento da produtividade (BR) à uma taxa superior à nR, 1 Agrupou-se a zona de suficiência e a zona de consumo de luxo como uma única zona com o propósito de simplificação

da teoria exposta.

promovendo a “diluição” do teor do nutriente no tecido: embora a quantidade total do nutriente aumente, seu teor diminuirá em razão do maior taxa relativa de acúmulo de biomassa.

Matematicamente, pode-se definir a zona de deficiência severa como uma região da curva onde nR << BR. Nesse caso, é como se houvesse uma “explosão” na B com a adição do nutriente limitante, de forma que o quociente n/B medido após a adição do nutriente será menor que o mesmo quociente de antes da adição.

Na zona de deficiência, o aumento da n também resultará em aumento da B, porém, a taxa de aumento relativo de n tende a ser menor que B (nR BR ), significando que a taxa de acúmulo de nutrientes não atende à demanda de nutrientes imposta pela taxa de crescimento.

Quando nR for ótimo (nR ótimo), BR também será ótimo (BR ótimo). Fisiologicamente, esse ponto representa o potencial máximo de crescimento da planta em condições naturais (Ingestad & Ågreen, 1992, 1995). Após o ótimo fisiológico, se NR > BR, diz-se que a planta está na zona de suficiência ou consumo de luxo. Esse excesso pode ser prejudicial, como para manganês (Mn+2), ou indiferente, como para potássio (K+).

Tendo-se definido o relacionamento ideal entre Cn e a produtividade vegetal, o estabelecimento do nível crítico (NC) torna-se fácil.

NC consiste num valor, ou faixa de valores, que separam plantas deficientes daquelas não deficientes. O NC tem sido determinado matematicamente como sendo o teor mínimo na planta que proporciona uma produtividade equivalente a 90% da produtividade máxima (Figura 1).

Quando Cn < NC, diz-se que a planta está deficiente no nutriente. Quando Cn NC, diz-se que a planta está suficiente ou não deficiente.

Se a taxa de acúmulo relativa do nutriente for menor que a taxa de acúmulo relativa de biomassa (nR < BR), significa que a planta estará crescendo mais rapidamente que sua capacidade de absorver o nutriente e, portanto, resultará em Cn < NC. Por outro lado, se a taxa de acúmulo relativa do nutriente for maior que a taxa de acúmulo relativa de biomassa (nR > BR), significa que a planta estará absorvendo o nutriente a uma taxa mais rápida que a taxa de crescimento e portanto, resultará em Cn > NC.

Contudo, a análise química dos tecidos informa somente o resultado do quociente entre as taxas de acúmulo do nutriente e da biomassa. Uma vez que tanto o acúmulo de nutrientes como o acúmulo de biomassa resultam de processos metabólicos controlados por diferentes fatores internos e externos à planta, um mesmo teor de nutriente poderá ser resultante de diversas combinações de acúmulo de biomassa e de nutrientes. Jarrel & Beverly (1981), por exemplo, apresentaram 11 possibilidades de variações nas taxas de acúmulo

do nutriente e da biomassa, exemplificando muitos dos mecanismos possivelmente envolvidos.

A afirmação que existe um “relacionamento ideal entre o teor do nutriente e a produtividade vegetal”, deriva, principalmente, do monitoramento da produtividade vegetal em função da variação da Cn, sob condições em que todos os demais fatores de crescimento são mantidos controlados, e supostamente, no ótimo. Mais exatamente, esse relacionamento representa apenas uma exceção à regra mais geral do fenômeno observado na natureza. Obtém-se essa exceção quando todos os fatores de crescimento foram mantidos no ótimo, sendo a Cn a única variável. Nessas condições ideais, BR será máxima enquanto não houver limitação nutricional e, a medida que essa limitação surge, nR diminui, resultando na diminuição da BR.

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

produtividade vegetal (B).

Variando-se as condições fisiológicas das plantas, em resposta à fatores abióticos ou bióticos, BR poderá variar a uma taxa diferente da nR, e a predição do potencial de produção da planta por meio da Cn torna-se inexata.

O relacionamento em condições não controladas entre a Cn (teor de N nas folhas de árvores de eucalipto) e diversas medidas de biomassa da árvore, como a biomassa da folhagem (Figura 2), de toda a árvore (Figura 3), do lenho (Figura 4) e, a taxa média anual de acúmulo de biomassa no lenho (Figura 5) ilustram os desvios em relação ao modelo teórico esperado (Figura 1).

Atribuem-se esses desvios ao fato de ser a taxa de acúmulo de biomassa, numa parte da árvore (folhas ou lenho, Figuras 2 e 4) ou em toda a

Zona de deficiência severa

Zona de deficiência

Nível Crítico.

Zona de Suficiência e de Consumo de

Luxo

B

Cn

Ponto de crescimento máximo

0,9 AB máx

B máx.

árvore (Figura 3) ser controlada por inúmeros fatores de crescimento, e não somente pelo nutriente em foco (no caso do exemplo, o teor de N nas folhas).

Os efeitos de diluição e concentração (Jarrel & Beverly, 1981) são claros nesses dados. Por exemplo, quando o teor de N nas folhas esteve acima de 2,4 dag.kg-1, a biomassa da folhagem foi sempre inferior a 4 t.ha-1 (Figura 2), sugerindo, que elevados teores de N nas folhas resultaram de n > B. Essa condição (n > B) pode ocorrer quando um segundo fator de crescimento for mais limitante que a quantidade de N acumulada na folhagem (n). Nesta situação, tem-se o “efeito de concentração”.

A maior B ocorreu a teores de N nas folhas entre 1,6 a 1,9 dag.kg-1

(Figura 2). Nessa faixa, poderá estar havendo o crescimento ótimo quando B tender ao máximo (n ótimo = B ótimo) 1. Os sítios com B > 4 t.ha-1 e Cn 1,5 dag.kg-1, muito provavelmente, estão sofrendo de “efeitos de diluição” (Figura 2).

0

2

4

6

8

10

12

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0

N nas folhas (dag/kg)

Bio

mas

sa F

olha

s (t/

ha)

Figura 2. Relacionamento entre a biomassa da folhagem em árvores de eucalipto

e o teor de N nas folhas. Total de 1986 sítios florestais.

No lenho, a máxima B determinada pela curva de resposta ideal foi

de 33 t.ha-1ano-1 (Figura 5), e a taxa de crescimento correspondente a 90% desse valor foi de 29,7 t.ha-1ano-1. Por conseguinte, com base na curva de resposta ideal pode-se estabelecer o NC de N nas folhas, que foi de aproximadamente 1,7 dag.kg-1 (Figura 5).

1 Há dificuldades no relacionamento entre Cn e as taxas nR e BR, . O uso constante dessa comparação objetiva somente

apresentar os conceitos básicos fundamentados nas duas metodologias (Cn e taxas relativas), de forma a possibilitar o entendimento do DRIS em bases menos empíricas.

050

100150200250300350400

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0

N nas folhas (dag/kg)

Bio

mas

sa á

rvor

e (t/

ha)

Figura 3. Relacionamento entre a biomassa de árvores de eucalipto e o teor de N

nas folhas. Total de 1986 sítios florestais.

0

50100

150200

250300

350

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0

N nas folhas (dag/kg)

Bio

mas

sa L

enho

(t/h

a)

Figura 4. Relacionamento entre a biomassa do lenho de árvores de eucalipto e o

teor de N nas folhas. Total de 1986 sítios florestais.

As árvores em que Cn < NC seriam N deficientes e, aquelas em que Cn NC seriam N suficientes. Contudo a B dos sítios em que Cn < NC foi de 15,4 t.ha-1ano-1, valor este estatisticamente igual ao observado para os sítios em que Cn NC (B = 15,6 tha-1ano-1). Isso sugere que o potencial produtivo de um sítio não pode ser inferido somente com base na Cn.

Parte da dificuldade de interpretação do estado nutricional nas plantas, por meio da Cn, decorre da ausência de um adequado controle de B. Se a variação de B resultante da ação dos fatores de crescimento não controlados fosse eliminada, essa dificuldade não ocorreria.

Imagine-se uma planta crescendo em ambiente com níveis adequados de N e P, porém com o crescimento sendo limitado pela baixa incidência de energia luminosa fotossinteticamente ativa. Nessa situação, a taxa relativa de acúmulo de nitrogênio (N) e de fósforo (P) poderiam ser ótimas; porém, a B poderia estar sendo limitada pela baixa disponibilidade de energia

luminosa. Nessa situação, N = P > B. Portanto, sendo (N) > (B) e (P) > (B), tanto N como P estariam sofrendo dos efeitos de concentração.

A razão (R) entre o teor de N (N/B) e de P (P/B) pode ser usada para eliminar a influência de B:

R = (P/B)/(P/B) = P/P Ou seja, o quociente entre a taxa de acúmulo de N e P foi feito

independente da B, eliminando-se o efeito não controlado da luminosidade. O uso de R minimiza, portanto, tanto os efeitos de diluição como os

de concentração. Pode-se, ainda, hipotetizar um valor ótimo para R, onde N e P também estariam no ótimo. Desvios de R em relação à esse valor ótimo (r) poderiam sugerir que N ou P estariam à taxas limitantes.

05

1015202530354045

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0

N nas folhas (dag/kg)

Bio

mas

sa L

enho

(t/h

a.an

o)

Figura 5. Relacionamento entre a taxa anual de acúmulo de biomassa no lenho de árvores de eucalipto (B), o teor de N nas folhas (Cn) e o nível crítico para o teor de N nas folhas (NC). A curva de resposta ideal foi estabelecida arbitrariamente com o único propósito de estabelecer um referencial para a discussão, ainda que inexato. Total de 1986 sítios florestais.

Os métodos diagnósticos São muitos os métodos diagnósticos que podem vir a ser utilizados

com o objetivo de avaliar-se o estado nutricional das plantas. Sob o ponto de vista do monitoramento nutricional importa conhecer a natureza dos dados aptos a serem utilizados em cada um dos métodos existentes, principalmente, no que diz respeito à capacidade do método em separar adequadamente os efeitos da variação de B e n (Figura 6).

Nível Crítico ou Critério das Faixas de Suficiência

Por esse método de interpretação, um nutriente será considerado como deficiente se sua concentração na folha estiver abaixo de um dado valor,

90% da B máxima

NC

considerado como crítico. Caso contrário, o nutriente será considerado como suficiente. Avalia-se a concentração de um nutriente independentemente da dos demais nutrientes (Malavolta et al., 1989).

O valor crítico, ou nível crítico, é comumente obtido em experimentos em que o nutriente em análise é feito variável e os demais fatores de produção (inclusive demais nutrientes) são mantidos controlados e em níveis supostamente ótimos. O nível crítico é obtido pela concentração do nutriente que correspondente a 90% da produvidade máxima da planta, sob determinadas condições de crescimento. Este controle, obtido por meio de uma rigorosa calibração local, faz-se necessário desde que as variações no teor do nutriente atribuídas à B são indesejáveis. Portanto, o nível crítico para um nutriente somente será valido se usado na comparação com valores obtidos sob as mesmas condições utilizadas para a obtenção da curva de calibração, seja no que diz respeito ao local de condução dos ensaios, à idade fenológica das plantas e do tecido, ao tipo de material genético, a posição do tecido na árvore, a época do ano, disponibilidade dos demais nutrientes, etc. O sucesso do método dependerá do estabelecimento de um diferencial entre teores adequados e inadequados, com o mínimo possível de interferências quanto à variações na de B. Em outras palavras, deve-se garantir a máxima homogeneidade possível para os efeitos ambientais sobre B, garantindo-se assim que a única variável seja a n. Isto é feito padronizando-se as causas primárias (luz, temperatura, água, etc.) e fazendo-se n variar por meio do manejo da adubação (Figura 6).

Alimentação Global

Por esse método, os teores dos nutrientes são somados, formando grupos com base em alguma característica comum, normalmente sendo esta característica definida de forma arbitrária e tendo pequena relevância fisiológica. Esses grupos podem ser baseados no caracter iônico dos nutrientes (cátions ou ânions) ou na quantidade absorvida desses pelas plantas (macro ou micronutrientes). Por exemplo, um grupo poderia ser formado pela soma de N, P e S, em dag.kg-1.

Esse método tem pouco interesse prático e esta praticamente em desuso e seu uso no monitoramento nutricional deve seguir as mesmas padronizações exigidas pelo método do nível crítico.

Equilíbrio Fisiológico

Nesse método, as concentrações dos nutrientes são arranjadas três a três (por exemplo, N, P e S; Ca, Mg e K) e determina-se a relação percentual ótima existente entre os nutrientes arranjados dessa forma. O valor obtido é representado por um ponto, plotado em um triângulo equilátero, cujos vértices representam 100% dos nutrientes. O valor obtido é comparado com os pontos

obtidos ao plotar-se, no mesmo gráfico, os equilíbrios resultantes de amostras de plantas provenientes de populações bem nutridas e de alta produtividade.

Os equilíbrios triangulares são calculados somando, por exemplo, os resultados da análise química de tecidos para N, P e K, obtendo-se a soma que corresponde a 100%. A seguir, calcula-se a porcentagem relativa para cada um desses nutrientes da seguinte forma:

Soma = CN + CP + CK pN = (CN . 100 / Soma) pP = (CP . 100 / Soma) pK = (CK . 100 / Soma) onde, CN, CP e CK representam as concentrações de,

respectivamente, N, P e K e pN, pP e pK os equilíbrios triangulares de N, P e K. Obtidas as porcentagens relativas, essas são plotadas em um

triângulo equilátero, onde os vértices correspondem a 100%, no sentido horário. Também esse método tem pouco interesse prático e esta

praticamente em desuso e seu uso no monitoramento nutricional deve seguir as mesmas padronizações exigidas pelo método do Nível Crítico.

Índice do Desvio do Ótimo Percentual (DOP)

A concentração do nutriente é interpretada como a medida do Desvio Percentual entre a concentração na planta (Cn) em relação à concentração média do nutriente em plantas sob condições ótimas de nutrição e produtividade.

O DOP pode ser calculado pela seguinte fórmula (Montañes et al., 1993):

DOP = ([Cn x 100)/Cref] - 100 onde Cn e Cref representam, respectivamente, a concentração do

nutriente na planta em análise e num grupo de plantas nutricionalmente sadias e de alta produtividade.

Esse método, embora sendo recente, tem despertado pouco interesse, pois não consegue superar as principais limitações envolvidas no processo de interpretação da concentração dos nutrientes, como os efeitos de diluição e de concentração. Contudo, se usado com base numa calibração local adequada, pode tornar-se de melhor utilidade que o método do Nível Crítico, por fornecer desvios ponderados em relação ao valor de referência (Cref).

Índices Balanceados de Kenworthy (IB)

Com esse método, a concentração do nutriente é medida com base no Desvio do Ótimo Percentual (DOP) estudentizado pelo coeficiente de variação de Cn.

Sua fórmula de cálculo é: IB = ([(Cn/Cref) . 100) - 100] / (CV/100) Como a expressão [(Cn/Cref) . 100) - 100] é equivalente àquela usada

no cálculo do DOP, temos que: IB = DOP.100/CV onde Cn, Cref e CV representam, respectivamente, a concentração do

nutriente na planta analisada, a concentração média do nutriente num grupo de plantas de alta produtividade e o coeficiente de variação da Cn num grupo de plantas de alta produtividade. Seu uso no monitoramento nutricional deve seguir as mesmas padronizações exigidas pelo método do Nível Crítico.

Não Controláveis Parcialmente Controláveis Controláveis Causas Primárias

Luz (energia)

Temperatura (cinética)

Chuva (transporte)

Solo (capacidade)

Variedade (potencial genético)

Manejo

Strain: processos metabólicos

B, n

Causas Secundárias

Equilíbrio fisiológico dos nutrientes

Efeitos resultantes

Produtividade Vegetal

Figura 6. Representação esquemática dos efeitos das causas primárias nos processos metabólicos de acumulação de

biomassa (B) e de acumulação de nutrientes (n), nas causas secundárias da produtividade vegetal (equilíbrio fisiológico dos nutrientes) e nos efeitos resultantes (produtividade vegetal). Baseado em Beaufils (1973).

Método da Chance Matemática.

Este método segue os mesmos princípios do método do Nível Crítico, diferindo deste somente quanto a natureza dos dados, que não são provenientes de calibração local e portanto, estão sujeitos a variações não controladas de B (Wadt et al., 1994, 1998c). Portanto, a princípio, se os dados estão sujeitos à variações não controladas de B a precisão do diagnóstico ficaria comprometida. Sua utilidade, no entanto, está na possibilidade de obter-se faixas de suficiência semelhantes ao do Nível Crítico, sem a necessidade de uma rigorosa calibração local (Novais et al., 1994; Wadt et al., 1998b, c), desde que as faixas de suficiência sejam determinadas a partir de dados aleatórios e representativos das culturas a serem diagnosticadas, por meio de cálculos de probabilidade de distribuição das plantas produtivas em relação a cada classe de teores dos nutrientes (Wadt, 1998c).

Método do DRIS

O DRIS (Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação) é um sistema que permite identificar a ordem de limitação nutricional, agrupando os nutrientes desde o mais limitante por deficiência até aquele que está em níveis excessivos (Beaufils, 1973). Por este método, identifica-se facilmente o balanço dos nutrientes numa planta e permite determinar se o crescimento da planta está sujeito a limitação de natureza nutricional ou não nutricional (Bataglia et al., 1996).

A avaliação nutricional das plantas com base no DRIS fundamenta-se na interpretação de índices calculados através das relações entre os nutrientes. O uso das relações tem sido indicado para sobrepujar as limitações impostas pelos efeitos de diluição e de concentração.

Os índices DRIS são calculados principalmente a partir de relações binárias entre os nutrientes, de forma a minimizar-se o efeito não controlado de B e maximizando-se as variações existentes entre os nutrientes. O valor de cada índice DRIS nada mais é que a média aritmética dos desvios das relações binárias entre a amostra e uma população de referencia, ponderando-se cada um destes desvios pela variabilidade (desvio-padrão) da relação binária na própria população de referência. Qualquer relação binária entre dois nutrientes pode vir a ser utilizada para a determinação dos índices DRIS, desde que a relação seja potencialmente útil ao diagnóstico. A definição de uma relação binária como sendo útil ou não ao diagnóstico nutricional baseia-se em avaliações dos parâmetros estatísticos entre a população de referencia e aquela de baixa produtividade (Beaufils, 1973; Jones, 1981; Wadt; 1996; Wadt et al., 1999a).

Portanto, ao aplicar-se o DRIS torna-se necessário o estabelecimento (a) do valor ótimo de cada relação binária, (b) o conhecimento da

variabilidade da relação binária no conjunto de plantas da população de referência e (c) a seleção das relações binárias que serão úteis ao diagnóstico nutricional.

O item (a) pode ser facilmente obtido a partir de uma calibração local, pois, somente o valor ótimo para a relação interessa. Contudo, os itens (b) e (c) somente são obtidos se for conhecida toda a variabilidade nutricional e biologicamente possível de existir em plantas sadias e produtivas (população de referência) e pela comparação desta variabilidade com aquelas encontradas em plantas improdutivas ou doentes.

O conhecimento da variabilidade da relação binária na população de referência é um fator de extrema relevância, pois, se esta variabilidade for inferida a partir de dados sob condições controladas (ensaios de calibração local), certamente, não representará toda a variabilidade que pode haver nas condições de campo, e fará com que os valores de cada função dos índices DRIS sejam estimados de forma inadequada, conduzindo, a superestimação dos desequilíbrios nutricionais.

Além disto, a partir do conhecimento da variabilidade das relações binárias entre a população de referência e o conjunto de plantas de baixa produtividade, pode-se selecionar aquelas relações binárias que são úteis no processo de diagnose foliar, como por exemplo, fez-se com cafeeiros (Quadro 1). Este aspecto da seleção das relações nutricionais constitui-se num dos gargalhos da aplicação do DRIS, e alguns autores tem usado esta seleção somente para a escolha da forma direta ou inversa de uma expressão, como feito por Nick (1998), que adotou o Valor F e o Valor r para esta finalidade, o que não nos parece suficiente.

Quadro 1. Relações binárias entre nutrientes (X/Y) em folhas do cafeeiro para o cálculo dos índices DRIS, selecionadas pelo teste F com limite de significância de 10%, para as variâncias das respectivas relações binárias na subpopulação de baixa produtividade e na população de referência. Fonte: Wadt et al. (1999a)

DRIS Equações de cálculo dos índices DRIS I(N)= [f(N/P) + f(N/K) + f(N/Mg) + f(N/S) - f(Fe/N) + f(N/Mn) + f(N/B) + f(N/Cu)]/8 I(P)= [-f(N/P) - f(K/P) + f(P/Ca) - f(S/P) - f(Fe/P) + f(P/Mn) + f(P/B) - f(Cu/P)]/8 I(K)= [-f(N/K) + f(K/P) + f(K/Ca) - f(Mg/K) + f(K/S) - f(Fe/K) - f(Zn/K) - f(Mn/K) + f(K/B) -

f(Cu/K)]/10 I(Ca)= [-f(P/Ca) - f(K/Ca) - f(S/Ca) - f(Fe/Ca) - f(Zn/Ca) + f(Ca/Mn) + f(Ca/B) + f(Ca/Cu)]/8 I(Mg)= [-f(N/Mg) + f(Mg/K) + f(Mg/Fe) + f(Mg/Mn) + f(Mg/B)]/5 I(S) = [-f(N/S) + f(S/P) - f(K/S) + f(S/Ca) - f(Fe/S) + f(S/Mn) + f(S/B) - f(Cu/S)]/8 I(Fe)= [f(Fe/N) + f(Fe/P) + f(Fe/K) + f(Fe/Ca) + f(Fe/Mg) + f(Fe/S) + f(Fe/Zn) - f(Mn/Fe) +

f(Fe/B) - f(Cu/Fe)]/10 I(Zn)= [f(Zn/K) + f(Zn/Ca) - f(Fe/Zn) + f(Zn/Mn) + f(Zn/B) - f(Cu/Zn)]/6 I(Mn)= [-f(N/Mn) - f(P/Mn) + f(Mn/K) - f(Ca/Mn) - f(Mg/Mn) - f(S/Mn) - f(Fe/Mn) - f(Zn/Mn) -

f(B/Mn) + f(Mn/Cu)]/10 I(B)= [-f(N/B) - f(P/B) - f(K/B) - f(Ca/B) - f(Mg/B) - f(S/B) - f(Fe/B) - f(Zn/B) + f(B/Mn) -

f(Cu/B)]/10 I(Cu)= [f(Cu/N) + f(Cu/P) + f(Cu/K) + f(Cu/Ca) + f(Cu/S) + f(Cu/Fe) + f(Cu/Zn) - f(Mn/Cu) +

f(Cu/B)]/9

O monitoramento nutricional frente aos métodos diagnósticos Com base nos conceitos emitidos, pode-se distinguir dois processos

possíveis para o monitoramento nutricional: um baseado na calibração local, onde o efeito de B deve ser controlado experimentalmente e, outro, baseado na amostragem ampla e irrestrita das condições internas das plantas produtivas e improdutivas, onde a variação de B não necessita ser controlada, mas sim, torna-se importante o conhecimento de toda a variabilidade possível no que refere-se aos diferentes estados nutricionais e seu relacionamento com a produtividade das plantas.

Com os métodos de diagnose nutricional que não eliminam o efeito da variação de B (métodos do Nível Crítico, Alimentação Global, Equilíbrio Fisiológico, Desvio do Ótimo Percentual, Índices de Kenworthy, Método da Chance Matemática), torna-se fundamental estabelecer a diferença, em termos de concentração do nutriente no tecido vegetal, entre uma planta nutricionalmente sadia e produtiva daquela nutricionalmente doente e improdutiva, sob condições

ecofisiológicas e tecnológicas rigorosamente padronizadas, desde que qualquer variação incontrolada sobre B afetará a acurácia do diagnóstico.

Por estes métodos, o diagnóstico fundamenta-se praticamente na comparação entre estes dois grupos de plantas (sadias e produtivas x doentes e improdutivas) e a informação básica refere-se ao estabelecimento de valores desejáveis (valores ótimos ou de referência) em comparação com valores indesejáveis, em termos de concentração do nutriente no tecido vegetal.

Este processo de diagnóstico é bastante seguro, exigindo, entretanto, uma excelente base de dados com suficiente número de plantas representativas das condições nutricionais desejadas e indesejáveis, para cada extrato ecofisiológico e tecnológico, e portanto, extrema segurança e rigidez para a padronização dos dados.

Especificamente quanto aos métodos dos Índices Balanceados de Kenworthy e do Desvio do Ótimo Porcentual, estes adotam, além de um valor de referência para a concentração do nutriente, também o desvio-padrão deste valor de referência. Contudo, mesmo assim, não se deve esperar um grande ganho na interpretação do estado nutricional nem mesmo um menor rigor na padronização dos dados, desde que o efeito de B não é minimizado no processo diagnóstico.

O método da Chance Matemática é um processo novo que ainda deve ser avaliado, mas, certamente, seu melhor desempenho estará condicionado a um controle experimental de B.

O Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) baseia-se em relações binárias entre os nutrientes, onde faz-se amplo uso dos quocientes entre os teores de dois nutrientes, e tem como uma de suas vantagem a possibilidade de minimizar os efeitos não controlados de B.

Ao utilizar-se o método do DRIS, o valor ótimo para a concentração do nutriente, ou melhor ainda, para as relações entre as concentrações dos nutrientes, embora ainda seja um importante valor de referencia, pode ser menos rigorosamente estimado em favor de uma melhor estimativa da variabilidade nutricional existente entre o grupo de plantas com características desejáveis em contraposição ao grupo de plantas com características indesejáveis.

A variabilidade nutricional informará, numa primeira análise, quais relações entre os nutrientes são potencialmente úteis para o processo de diagnose nutricional e, depois, determinará a magnitude de cada função usada no cálculo do índice DRIS dos nutrientes e, portanto, o quanto um nutriente poderá estar desbalanceado em relação ao grupo de plantas com características desejáveis. Além disto, o uso das relações bivariadas, ameniza o efeitos da acumulação de biomassa no processo de diagnose, de forma que torna-se possível a obtenção de padrões nutricionais a partir de grupos de plantas crescendo sob as mais distintas condições tecnológicas e ecofisiológicas.

Portanto, a filosofia do monitoramento nutricional com vistas à aplicação do método do DRIS no diagnostico nutricional difere fundamentalmente daquele realizado com vistas à utilização do método do Nivel Crítico e dos demais métodos citados. Isto não significa, todavia, que uma amostra qualquer possa ser comparada com qualquer grupo de valores de referencia; o desejável é que as condições ecofisiológicas da amostra em análise estejam bem representadas no grupo de plantas que será tomado como referência.

Não existe um processo de monitoramento nutricional que seja mais indicado. Ambas as alternativas apontadas são adequadas, considerando-se suas particularidades. Independentemente do método diagnóstico utilizado, a recomendação de adubação deve basear-se na constatação das deficiências nutricionais. A identificação de deficiências nutricionais usando-se o NC é direta; contudo, ao utilizar-se o DRIS faz-se necessário a adoção de critérios para a interpretação dos índices DRIS, como o M-DRIS (Hallmark et al., 1987) e o método do Potencial de Resposta à Adubação (Wadt, 1996; Wadt et al., 1998a, 1999b).

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