modelagem para prediÇÃo do carbono orgÂnico...

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

FACULDADE DE ENGENHARIA AGRÍCOLA

TALITA NOGUEIRA TERRA PARIZZI

MODELAGEM PARA PREDIÇÃO DO CARBONO

ORGÂNICO DO SOLO EM ÁREAS NATURAIS E

ANTROPIZADAS DO CERRADO BRASILEIRO

Campinas - SP

2017

TALITA NOGUEIRA TERRA PARIZZI

MODELAGEM PARA PREDIÇÃO DO CARBONO

ORGÂNICO DO SOLO EM ÁREAS NATURAIS E

ANTROPIZADAS DO CERRADO BRASILEIRO

Tese apresentada à Faculdade de Engenharia

Agrícola da Universidade Estadual de

Campinas como parte dos requisitos exigidos

para a obtenção do título de Doutora em

Engenharia Agrícola, na área de Gestão de

Sistemas na Agricultura e Desenvolvimento

Rural

Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli

Co-orientadora: Mara de Andrade Marinho

Campinas - SP

2017

Este exemplar corresponde à versão final da DISSERTAÇÃO/TESE DEFENDIDA PELA ALUNA TALITA NOGUEIRA TERRA PARIZZI,

E ORIENTADA PELO PROF. DR. RUBENS AUGUSTO CAMARGO LAMPARELLI

Dedico este trabalho às pessoas mais importantes da minha vida...

Aos meus amados pais, Rosana e Luiz, pela oportunidade e apoio;

As minhas irmãs, Lauana e Laura,

E ao meu grande marido, Lucas, pelo companheirismo incondicional e suporte!

AGRADECIMENTOS

Primeiramente agradeço especialmente a minha grande amiga Lídia Bertolo, maior

parceira de trabalho que eu poderia ter tido, não só dividindo as alegrias e conquistas,

mas também ajudando a solucionar os erros e problemas, você está pronta para orientar!

O trabalho também me presenteou com três novos amigos, Alexandre Coutinho, Júlio

Esquerdo e João Francisco, importantes tanto na construção da minha carreira como da

minha pessoa, sempre dispostos a ajudar e com certeza ajudaram. Gratidão! Alex, além

de amigo foi mentor, obrigada pelas longas e incansáveis conversas.

Agradeço aos professores, amigos e colegas do LabGeo, em especial Jansle Rocha,

Gleyce Figueiredo, Walter Cervi, Maria Angélica, Danilo Bento, Diego Justina e

Antoniane Arantes, pois sempre que precisei de ajuda me responderam prontamente;

Victor Manabe e Márcio Melo, foram mais que amigos, foram parceiros de doutorado,

de campo, sem vocês eu não teria conseguido. Dirijo, igualmente o reconhecimento ao

Michender Werison e Rafael Cobra que não só foram para campo comigo, mas me

ensinaram as técnicas de coleta, de análise e o amor pelo solo. Assim como a Priscila

Grutzmacher, há quatro anos atrás, gentilmente me direcionou sem nem me conhecer.

Obrigada.

Não poderia deixar de reconhecer a importância das conversas com Letícia Ferreira,

Felipe Bocca, Jerry Johann e Marcos Adami, que me auxiliaram na construção e

validação dos modelos, da Rozely Ferreira dos Santos que me deu inúmeras ideias e

mesmo distante pôde me orientar, e aos que efetivamente orientaram Mara Marinho e

Rubens Lamparelli. Rubens, foi quem me acolheu em seu grupo de pesquisa permitindo

o desenvolvimento deste trabalho e sempre de forma muito humana me apoiou no

desenvolvimento desta tese. Obrigada.

Obrigada a turma 04D da biologia da UNICAMP que não só fizeram parte da minha

base como pesquisadora, como me inspiram diariamente com os inúmeros artigos

publicados, cursos ministrados, concursos conquistados e acima de tudo com ética.

Ainda na biologia, agradeço ao Sérgio Reis que durante o processo de construção deste

trabalho se dispôs a ajudar e me deu a oportunidade e desafio de lecionar uma disciplina

na pós-graduação da Ecologia da UNICAMP.

Agradeço a banca examinadora e a todas as pessoas das áreas de apoio técnico e

administrativo que me auxiliaram, Agmon Rocha, Célia Panzarin, Antônio Júnior, Rita

de Cássia e Claúdio Mariano, ou ainda na cessão de dados, sem os quais não teria

conseguido executar este trabalho; Bernardo Rudorff pelos dados do CANASAT, a

Usina de cana-de-açúcar por alguns dados de cana, Embrapa Pecuária Sudeste pela

possibilidade de coletar solos na Fazenda Canchim, assim como os fazendeiros Zé

Edílio e Lucia Rigotti; a CAPES e CNPQ pelas bolsas concedidas e FUNCAMP pelos

apoios financeiros.

E por fim, agradeço a minha base, pais, irmãs e marido, que estavam na torcida a todo

momento, acreditaram em mim e nunca me disseram que seria fácil, mas sempre me

disseram para não desistir. Lucas, não foi só companheiro, amigo, como também

pesquisador, participando ativamente da construção dos scripts, inúmeras reflexões e

dando colo quando necessário, obrigada a todos!

RESUMO

O aumento da população humana impacta diretamente na demanda por bens

de consumo, materiais e energia que por sua vez interfere na dinâmica do uso e

cobertura da terra. A cronossequência mais comumente encontrada é a floresta sendo

convertida em pastagem e então em agricultura, provocando emissão de gases de efeito

estufa, principalmente devido ao desmatamento. Há diversas evidências de resposta do

Carbono Orgânico do Solo (COS) às mudanças do uso e cobertura da terra em

diferentes lugares do mundo. No entanto, há poucos estudos com o Cerrado brasileiro,

que possui a particularidade de compreender um mosaico de fitofisionomias, variando

de Campo até Cerradão, provendo diferentes aportes de fitomassa ao solo e onde cerca

de 60% da biomassa encontra-se na parte subterrânea. Sendo assim, o objetivo deste

estudo foi elaborar modelos com um conjunto mínimo de atributos edáficos, que

permitam estimar o carbono orgânico do solo pertencente a extensão territorial do

bioma Cerrado brasileiro sob diferentes usos e coberturas da terra e diferentes

profundidades. As áreas do Cerrado escolhidas foram cobertura vegetal natural e os

usos pastagem plantada e cana-de-açúcar sobre o solo da ordem LATOSSOLO. Os

modelos de COS foram elaborados a partir de regressão linear múltipla. A fração argila

por si só explica aproximadamente 55% do COS na camada de 30-100cm do solo, e

quando somada à Capacidade de Troca de Cátions (CTC) do solo chega a explicar 80%

do COS. A CTC e a granulometria são os principais atributos edáficos do solo

correlacionados com o COS, seguidos por pH, SB, V% e Al. A principal diferença entre

os modelos vinculou-se ao tipo de uso e cobertura da terra e a profundidade analisada,

onde a camada de 30-100cm mostrou-se muito menos influenciada pelo uso e cobertura

da terra que a camada de 0-30cm. A Savana florestada foi a classe temática com

modelos mais ajustados e a cana-de-açúcar foi a classe temática com modelos menos

ajustados. Este resultado está diretamente ligado à ausência de interferência antrópica na

Savana florestada e maior homogeneidade da cobertura e aporte de fitomassa ao solo. Já

a cana-de-açúcar é o meio com maior interferência antrópica e que possuía um baixo

número amostral e espacialmente mal distribuído. As funções elaboradas neste trabalho

demonstraram prever o COS mesmo diante da complexa rede de interações que o

influencia. No entanto, reconhece-se a importância de incorporar novas amostras de uso

e cobertura da terra, de forma a garantir modelos mais precisos e acurados, visando

melhor entender os processos que os usos e coberturas da terra provocam no solo e

assim podendo mitigá-los com ações assertivas.

Palavras-chaves: Carbono orgânico do solo, LATOSSOLO, Cerrado, uso e cobertura da

terra, modelagem

ABSTRACT

The increase of population growth directly impacts the demand for

consumer goods, materials and energy which in turn interfere in the land use and land

cover change (LUCC). The most commonly sequence of LUCC is a forest being

converted into pasture and then into agriculture field, causing greenhouse gases

emissions, mainly due to deforestation.. There are many evidences around the world

about the correlation of soil organic carbon (SOC) and the LUCC. However, there are

few studies on brazilian Savannah, which is a tropical ecosystem that includes a mosaic

of phytophysiognomies, varying from “Campo” to “Cerradão”, offering different

phytomass inputs to the soil and where about 60% of biomass is found below ground.

Thus, the objective of this study was to elaborate models with a minimum set of edaphic

factors, which allow SOC estimation under different land uses and coverages and depths

inside the Brazilian Savannah biome. The Cerrado areas chosen were natural Savannahs

and the land uses planted pasture and sugar cane on the soil order Oxisol. The SOC

models were elaborated by multiple linear regression. The clay fraction alone explains

approximately 55% of SOC in the layer of 30-100 cm belowground, and when added to

Cation Exchange Capacity (CEC) explains up to 80% of the SOC. The CEC and particle

size distribution are the main edaphic soil attributes correlated with SOC, followed by

pH, SB, V% and Al. The major difference between the models is the type of land use

and cover and the depth of the layer analyzed, where the layer 30-100cm showed to be

much less influenced by the land use and cover than the 0-30cm layer. The forested

savannah was the class with better adjusted models and sugar cane with worst adjusted

models. This result is directly related to the absence of anthropic interference in forested

savannah and greater homogeneity of cover and phytomass contribution to the soil. On

the other hand, the sugar cane areas have greater anthropic interference, low sample

number and spatially poorly distributed. The functions produced by this work showed to

predict SOC even in view of the complex network of interactions that influence it.

However, it is recognized the importance of incorporating new samples of land use and

land cover in order to guarantee more accurate models, aiming to better understand the

processes that land uses and land cover entail to the soil, allowing to mitigate them with

assertive actions.

Keywords: Soil organic carbon, Oxisol, Savannah, land use and land cover, modeling

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – Fluxograma metodológico geral. .................................................................. 21

Figura 2 - Extensão territorial do bioma Cerrado. (IBGE, 2004). .................................. 22

Figura 3 - Distribuição espacial e quantitativa das principais ordens de solo do bioma

Cerrado. .......................................................................................................................... 23

Figura 4 - Perfil esquemático dos diferentes usos e coberturas da terra abordados neste

estudo (VELOSO e GOES-FILHO, 1982; LOPES, 1983; RIZZINI, 1997; ABDALA et

al., 1998; JACKSON et al., 2000; SILVA et al., 2015; COUTINHO, 2016). ............... 25

Figura 5 - Desenho esquemático do processo decisório sobre inclusão ou exclusão dos

dados para construir cinco Bancos de Dados. ................................................................ 27

Figura 6 - Desenho esquemático do processo de construção do modelo de COS e

posterior validação. ......................................................................................................... 34

Figura 7 - Localização dos perfis pedológicos do BDT. ................................................ 37

Figura 8 - Classes texturais dos perfis pedológicos representativos das paisagens de

cobertura vegetal natural e dos usos pastagem plantada e cana-de-açúcar, de acordo com

o triângulo textural SiBCS (EMBRAPA, 2006). ............................................................ 38

Figura 9 - Análise descritiva dos valores de COS na camada 0-30cm. .......................... 39

Figura 10 - Análise descritiva dos valores de COS na camada 30-100cm. .................... 39

Figura 11 - Histogramas dos coeficientes linear (a), angular (b) e correlação (r) e dos

parâmetros estatísticos [MAE], [RMSE] e [d] dos valores estimados pelo bootstrap para

os diferentes modelos nas duas camadas estudadas. ...................................................... 42

Figura 12 - Espacialização e frequência relativa das classes texturais mapeadas para o

LATOSSOLO nas paisagens de cobertura natural e usos de pastagem plantada e cana-

de-açúcar. ........................................................................................................................ 43

Figura 13 - Frequência relativa das paisagens de cobertura natural, pastagem plantada e

cana-de-açúcar da área de estudo e as respectivas divisões texturais. ............................ 44

Figura 14 - Resultado da espacialização do COS a partir da aplicação dos modelos 1 e 2

nos mapas de areia e argila provenientes da interpolação de areia e argila.................... 45

Figura 15 - Espacialização do COS (g/kg) médio de acordo com as regiões texturais

extraídas das cartas pedológicas na camada 30-100cm. ................................................. 46

Figura 16 - Distribuição das três faixas de COS (g/kg) de acordo com as frações

texturais estabelecidas neste trabalho por categoria de uso e cobertura da terra. ........... 47

Figura 17 – Espacialização das três faixas de COS (g/kg) estabelecidas neste trabalho

por uso e cobertura da terra. ........................................................................................... 48

Figura 18 - Valor estimado para o COS nos vértices dos triângulos internos do triângulo

textural do SiBCs (EMBRAPA, 2006), a partir da aplicação dos modelos 1 e 2

elaborados para a camada 30-100cm. ............................................................................. 49



Figura 20 - Localização dos perfis pedológicos dos Bancos de Dados. ......................... 53

Figura 21 - Classes texturais dos perfis pedológicos que compuseram os cinco Bancos

de Dados abordados neste trabalho (BDSf, BDSap e BDSgl; BDWSf e BDWSap) no

triângulo textural do SiBCs (EMBRAPA, 2006). .......................................................... 54



os diferentes modelos de Savana florestada nas duas camadas estudadas. .................... 59



os diferentes modelos de Savana arborizada + Savana parque nas duas camadas

estudadas. ........................................................................................................................ 60



os diferentes modelos de Savana gramíneo-lenhosa nas duas camadas estudadas. ....... 61



Figura 26 - Localização dos perfis pedológicos do BDPp (56) e BDC (19). ................. 67

Figura 27 - Classes texturais dos perfis pedológicos representativos dos usos pastagem

plantada e cana-de-açúcar, de acordo com o triângulo textural do SiBCs (EMBRAPA,

2006). .............................................................................................................................. 68



os diferentes modelos de pastagem plantada nas duas camadas estudadas. ................... 72



os diferentes modelos de cana-de-açúcar nas duas camadas estudadas. ........................ 73

Figura 30 - Relativização dos atributos químicos do solo nas duas camadas estudadas

sob os cinco usos e coberturas da terra analisados neste trabalho. ................................. 76

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Caracterização dos cinco Bancos de Dados. ................................................. 29

Tabela 2 - Compilação do número de perfis pedológicos trabalhados. .......................... 36

Tabela 3 - Variações estatísticas dos valores encontrados no BDT, utilizadas para o

desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS. .................................. 38

Tabela 4 - Resultados numéricos das correlações de Pearson sendo o carbono a variável

dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001). ..................................................................... 40

Tabela 5 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sob o bioma Cerrado.

........................................................................................................................................ 41

Tabela 6 - Compilação do número de perfis pedológicos trabalhados. .......................... 52

Tabela 7 - Variações estatísticas dos valores encontrados nos BDSf, BDSap e BDSgl

utilizadas para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS. ....... 55

Tabela 8 - Variações estatísticas dos valores encontrados no BDWSf e BDWSap,

utilizadas para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS. ....... 55


dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001). ..................................................................... 56

Tabela 10 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sobre vegetação de

Cerrado. .......................................................................................................................... 58

Tabela 11 - P-valores resultantes do Teste-t com nível de significância de 0,05 para os

dois Bancos de Dados. .................................................................................................... 62

Tabela 12 - Compilação do número de perfis pedológicos trabalhados. ........................ 66

Tabela 13 - Variações estatísticas dos valores encontrados nos Bancos de Dados,

utilizados para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS. ....... 69

Tabela 14 - Resultados numéricos das correlações de Pearson sendo o carbono a

variável dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001)......................................................... 70

Tabela 15 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sob usos de

pastagem natural, pastagem plantada e cana-de-açúcar. ................................................ 71

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

Al3+

- alumínio

BD - Banco de Dados

BDC - Banco de Dados de Cana-de-açúcar

BDPp - Banco de Dados de Pastagem plantada

BDSap - Banco de Dados Savana arborizada + Savana parque

BDSf - Banco de Dados Savana florestada

BDSgl - Banco de Dados Savana gramíneo-lenhosa

BDT - Banco de Dados Total

BDW - Banco de Dados WoSIS

BDWSap - Banco de Dados WoSIS - Savana arborizada + Savana parque

BDWSf - Banco de Dados WoSIS - Savana florestada

C - Carbono

COS - Carbono Orgânico do Solo

CTC - Capacidade de Troca de Cátions

d - Índice de Concordância ou de Acurácia

ESDAC - European Soil Data Center

H+- hidrogênio

IAC - Instituto Agronômico de Campinas

IDW - Interpolation

K - potássio

m% - saturação por alumínio

MAE - Erro Absoluto Médio (em inglês)

MDS - Mapeamento Digital do Solo

MOS - Matéria Orgânica do Solo

N - nitrogênio

P - fósforo

R2 - coeficiente de determinação

r - coeficiente de correlação de Pearson

RMSE - Raiz do Erro Médio Quadrático (em inglês)

SB - Soma de Bases trocáveis

SiBCs - Sistema Brasileiro de Classificação de Solos

SIG - Sistema de Informação Geográfica

TFSA - Terra Fina Seca ao Ar

V% - saturação por bases

WOSIS – World Soil Information Service

SUMÁRIO

Capítulo 1. Introdução geral ........................................................................................... 17

Objetivo geral e objetivos específicos ..................................................................... 20

Estrutura da tese ...................................................................................................... 20

Capítulo 2. Material e métodos gerais ............................................................................ 22

2.1. Área de estudo...................................................................................................... 22

2.2. Construção dos Bancos de Dados ........................................................................ 25

2.2.1. Análise do uso e cobertura atual ................................................................... 27

2.2.2. Ratificação da ordem LATOSSOLO ............................................................ 28

2.2.3. Modelagem dos atributos edáficos em profundidade .................................... 28

2.2.4. Organização dos Bancos de Dados ............................................................... 29

2.3. Análise exploratória dos Bancos de Dados .......................................................... 30

2.4. Seleção de variáveis edáficas correlacionadas à variação do carbono orgânico e

construção de modelos de carbono orgânico do solo.................................................. 30

2.5. Validação geral dos modelos ............................................................................... 31

Capítulo 3. Estimativa do carbono orgânico do LATOSSOLO do Cerrado brasileiro a

partir da textura do solo .................................................................................................. 33

3.1. Material e métodos específicos ............................................................................ 34

3.1.1. Validação geral dos modelos......................................................................... 34

3.1.2. Aplicação dos modelos de COS nas classes texturais de cartas pedológicas.

Estudo de caso: Porção nordeste do Cerrado do estado de São Paulo .................... 35

3.2. Resultados e discussão ......................................................................................... 36

3.2.1. Qualificação do BDT .................................................................................... 36

3.2.2. Seleção das variáveis explicativas................................................................. 40

3.2.3. Validação dos modelos de regressão ............................................................. 40

3.2.4. Aplicação e validação dos modelos de COS para a camada 30-100cm. Estudo

de caso: Porção nordeste do Cerrado do estado de São Paulo em 2013 ................. 43

3.3. Conclusões ........................................................................................................... 49

Capítulo 4. Estimativa do carbono orgânico do LATOSSOLO de paisagens naturais do

Cerrado brasileiro a partir de atributos edáficos ............................................................. 50


4.1.1. Validação dos modelos.................................................................................. 50

4.1.2. Levantamento e organização do Banco de Dados WoSIS (BDW) para

validação II .............................................................................................................. 51


4.2.1. Qualificação do BDSf, BDSap, BDSgl, BDWSf e BDWSap ....................... 52



4.3. Conclusões ........................................................................................................... 63

Capítulo 5. Estimativa do carbono orgânico do LATOSSOLO de paisagens antropizadas

do Cerrado brasileiro a partir de atributos edáficos ........................................................ 64


5.1.1. Validação dos modelos.................................................................................. 65


5.2.1. Qualificação dos Bancos de Dados (BDPp e BDC) ...................................... 66



5.3. Conclusões ........................................................................................................... 74

Capítulo 6. Discussões Gerais ........................................................................................ 75

Capítulo 7. Considerações finais .................................................................................... 79

8. Referências bibliográficas .......................................................................................... 80

ANEXOS ........................................................................................................................ 89

17

CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO GERAL

A população humana vem crescendo a uma taxa média de 1,2% ao ano no

mundo. Atingiu mais de 7,3 bilhões de habitantes em 2015 e estima-se que ultrapassará

11,2 bilhões de habitantes em 2100 (UNITED NATIONS, 2015). O aumento da

população impacta diretamente na demanda por bens de consumo, materiais e energia

que por sua vez interferem na dinâmica do uso e cobertura da terra (COELHO, 2001;

CHEN, 2006).

A sequência das mudanças mais comumente encontradas na Amazônia é a

floresta sendo convertida em pastagem e depois em agricultura (ADAMI et al., 2012), já

no Cerrado parte da agricultura é proveniente de áreas desmatadas e parte das áreas de

pastagem (FERREIRA et al., 2009). Uma porção destas áreas de agricultura são

utilizadas para geração de biocombustíveis como contraponto aos combustíveis fósseis,

por serem renováveis, menos poluentes e pelo aumento no estoque de C no solo

resultante da retirada de CO2 da atmosfera, contribuindo para a mitigação do efeito

estufa (CERRI et al., 2010). Por outro lado, está associada à diminuição da qualidade de

água, dano na biodiversidade, degradação da terra, fragmentação ecológica e

desmatamento (PEREIRA e ORTEGA, 2010; DUARTEA et al., 2013).

As mudanças no uso e cobertura da terra são a segunda maior fonte de

emissão de gases de efeito estufa induzida pelo homem, principalmente devido ao

desmatamento (DON et al., 2011), perdendo somente para os combustíveis fósseis

(VAN DER WERF et al., 2009). Estas mudanças estão vinculadas à variação do estoque

de carbono, uma vez que a perda e queima da vegetação nas camadas superiores do solo

acarreta a perda deste componente desencadeando uma série de mudanças não só no

próprio solo regionalmente, como também no clima global.

O carbono (C) é estocado nos solos a partir dos processos de decomposição

e humificação dos resíduos vegetais ou por processos como a rizodeposição (liberação

de compostos de carbono a partir de células do córtex e da epiderme durante a expansão

da raiz) (BAKER et al., 2007) produzindo a Matéria Orgânica do Solo (MOS). O

conteúdo de carbono orgânico do solo (COS) estocado no solo encontra-se na forma de

MOS, ocupando 58% da MOS (NELSON e SOMMER, 1996).

A MOS é de grande importância para manter o equilíbrio e a conservação

do solo (FAO, 2005). Desempenha papel fundamental nas funções do solo, como o

18

aumento da agregação e estabilidade da estrutura do solo, aumento na taxa de infiltração

de água, diminuição na resistência a erosão, entre outros atributos físicos, químicos e

biológicos (OLIVEIRA et al., 2001; FRANZLUEBBERS, 2002; CHAN et al., 2003;

BRONICK e LAL, 2005), além de estar relacionada com a sua umidade e temperatura

(BURKE et al., 1989).

Diferentes aportes de fitomassa influenciam a MOS (LAL, 2004; OSMAN,

2013), que por consequência estão condicionadas às mudanças de uso e cobertura da

terra (DON et al., 2011; ZHANG et al., 2014; BORDONALA et al., 2017). Neste

contexto, aproximadamente 40% do carbono dos ecossistemas florestais estão estocados

nos solos (DIXON et al., 1994), representando uma quantidade de carbono estocada

superior a presente na atmosfera (LAL, 2004). Entretanto, o revolvimento no solo

provoca oxidação da MOS a CO2 liberando-o na atmosfera (CERRI et al., 2007).

Por outro lado, um adequado manejo proporciona lentamente a elevação do

teor de MOS (MOREIRA e SIQUEIRA, 2006), a qual está relacionada com as variáveis

climáticas da área (RABBI et al., 2014). Regiões de clima tropical possuem uma taxa de

decomposição da MOS mais elevada devido às altas temperaturas e umidade do solo

(SIX et al., 2002). Segundo Wiesmeier et al. (2013) a umidade do solo é o principal

fator que influencia no armazenamento de COS e nitrogênio, tanto para áreas com uso

de pastagem quanto para áreas agrícolas, porém as áreas de agricultura sofrem menores

efeitos climáticos, já que estas podem ser balanceadas com práticas de manejo

(WIESMEIER et al., 2013) como a irrigação (LACLAU e LACLAU, 2009). Rabbi et

al. (2015) observaram que 64% do estoque de C em regiões áridas da Austrália está

relacionado com variáveis climáticas, enquanto que somente 1,4% está relacionado com

o uso e práticas de manejo.

A sequência de mudanças de uso e cobertura da terra influencia na

quantidade de MOS. A conversão de floresta primária em pastagem ou em áreas

agrícolas provoca perda de COS, porém esta ocorre em maior intensidade quando as

florestas primárias são convertidas em áreas agrícolas (MEERSMANS et al., 2009;

DON et al, 2011). Estas perdas estão relacionadas com as mudanças de uso e cobertura

da terra que impactam principalmente nos atributos físicos do solo. Como exemplo, a

conversão da cobertura vegetal natural em pastagem extensiva acarreta um aumento da

compactação do solo, diminuindo a porosidade e condutibilidade de água, que segundo

Cherubin et al. (2016), reduz de 10 a 27% da sua capacidade potencial. Há uma

19

diminuição ainda maior na capacidade potencial do solo na conversão para cana-de-

açúcar, diminuindo de 32 a 44% da sua capacidade, devido a compactação crítica do

solo, diminuindo o espaço poroso e a aeração, aumentando a resistência do solo, o risco

de erosão e a degradação estrutural (CHERUBIN et al., 2016). A conversão de

vegetação nativa para agricultura resulta em perda global de COS em todo o perfil

(DON et al., 2011; HOBLEY et al., 2016).

O tipo de vegetação está fortemente ligado ao armazenamento de COS no

solo (LAL, 2004; OSMAN, 2013), assim como na sua distribuição vertical (JACKSON

et al., 2000; LARDY et al., 2002). Há inúmeras evidências de resposta do COS às

mudanças do uso e cobertura da terra em diversos lugares do mundo como por exemplo,

na China (LI et al., 2017; WANG et al., 2017), na Austrália (RABBI et al., 2014;

RABBI et al., 2015; HOBLEY et al., 2016), na Índia (MONDAL et al., 2017), no Irã

(SOLEIMAN et al., 2017), na Etiópia (ASSEFA et al., 2017), na Itália

(FRANCAVIGLIA et al., 2017), na Espanha (TRIGALET et al., 2016), na Argentina

(BUSCHIAZZO et al., 1991) e no Brasil (MAIA et al., 2013; MELLO et al., 2014;

CHERUBIN et al., 2016; SOUZA et al., 2016). Maia et al. (2013) apontaram em seu

estudo que a resposta do COS nas mudanças do uso e cobertura da terra é diferente para

paisagens de floresta e de Cerrado, evidenciando assim necessidade de estudar o Bioma

Cerrado separadamente dos demais.

O Cerrado brasileiro é um ecossistema tropical que compreende um

mosaico de fitofisionomias, variando de Campo até Cerradão, provendo diferentes

aportes de fitomassa ao solo. Enquanto florestas não pertencentes ao bioma Cerrado

possuem a maior porção da biomassa na parte aérea, o Cerrado brasileiro concentra

cerca de 60% de sua biomassa na parte subterrânea (CASTRO e KAUFFMANN, 1998;

COUTINHO, 2016), onde o Campo armazena mais C no solo que as coberturas naturais

mais arborizadas, como o Cerradão (LARDY et al., 2002).

Assim como nas outras partes do mundo, no Cerrado brasileiro quando há

conversão de vegetação nativa para agricultura, seja ela perene ou anual, ou para

pastagem, o estoque de C diminui (MELLO et al., 2014). Porém, ao longo do tempo as

pastagens bem manejadas podem acumular mais C que a vegetação nativa dos Cerrados

(PAUSTIAN et al., 1997; LARDY et al., 2002; MELLO et al., 2014), assim como as

áreas agrícolas (MAIA et al., 2013; MELLO et al., 2014).

20

Sendo assim, este trabalho se insere no esforço para a quantificação do

COS, onde duas questões fundamentais serão respondidas: i) Existe diferença entre os

atributos edáficos relacionados ao COS nas paisagens de Cerrado no Brasil sob

diferentes usos e coberturas da terra e diferentes profundidades?; ii) Há um conjunto

mínimo de atributos edáficos que permitem estimar o COS?

Objetivo geral e objetivos específicos

O objetivo geral deste estudo foi elaborar modelos, com um conjunto

mínimo de atributos edáficos, que permitam estimar o carbono orgânico do solo

pertencente a extensão territorial do bioma Cerrado brasileiro. Para atingir o objetivo

geral, este foi dividido em três objetivos específicos, sendo eles:

- Elaborar funções a fim de estimar o carbono orgânico do solo a partir das

frações granulométricas.

- Elaborar funções com o intuito de estimar o carbono orgânico do solo em

paisagens naturais de Cerrado a partir de atributos edáficos.

- Elaborar funções para estimar o carbono orgânico do solo em paisagens

antropizadas a partir de atributos edáficos.

Estrutura da tese

A tese foi organizada em sete capítulos que apresentam diferentes modelos

para estimar a variação do COS correlacionados a atributos edáficos de um conjunto de

uso e cobertura da terra presente no bioma Cerrado brasileiro. Os capítulos são: (1)

Introdução geral; (2) Material e métodos gerais; (3) Estimativa do carbono orgânico do

LATOSSOLO do Cerrado brasileiro a partir da textura do solo ; (4) Estimativa do

carbono orgânico do LATOSSOLO de paisagens naturais do Cerrado brasileiro a partir

de atributos edáficos; (5) Estimativa do carbono orgânico do LATOSSOLO de

paisagens antropizadas do Cerrado brasileiro a partir de atributos edáficos; (6)

Discussões gerais; e (7) Considerações finais. O fluxograma metodológico está

apresentado na Figura 1.

21

Figura 1 – Fluxograma metodológico geral.

Banco de Dados com

atributos edáficos dos

usos de pastagem plantada

e cana de açúcar e

cobertura vegetal natural

Construção e validação do

Banco de Dados

Modelagem em

profundidade dos atributos

edáficos

Can

a d

e a

çú

car

Past

agem

pla

nta

da

Coleta de dados secundários

edáficos dos usos

Espacialização dos dados

Co

bert

ura

veg

eta

l

natu

ral

Intersecção com o limite

do bioma Cerrado

Coleta de amostras de solo

complementares

Savana a

rbori

zada +

sav

an

a p

arq

ie

Savana f

lore

stada

Ban

co

s d

e D

ad

os

Mo

dela

gem

do

CO

S p

or

atr

ibuto

s edáfi

cos

Cana-d

e-a

çúcar

Past

agem

pla

nta

da

Ban

co

s d

e D

ad

os

Modela

gem

do C

OS

por

atr

ibu

tos

ed

áfi

co

s

Capítulo 1

Introdução

geral

Capítulo 3

Estimativa do carbono

orgânico do

LATOSSOLO do

Cerrado brasileiro a

partir da textura do solo

Capítulo 6

Discussões

gerais

Mo

dela

gem

do

CO

S p

or

atr

ibu

tos

ed

áfi

co

s

Capítulo 2

Material e

métodos gerais

Savana

gra

mín

eo-l

en

ho

sa

Capítulo 7

Considerações

finais


orgânico do

LATOSSOLO de

paisagens naturais do

Cerrado brasileiro a partir

de atributos edáficos


orgânico do

LATOSSOLO de

paisagens antropizadas

do Cerrado brasileiro a

partir de atributos

edáficos

Capítulo 4 Capítulo 5

22

CAPÍTULO 2. MATERIAL E MÉTODOS GERAIS

2.1. Área de estudo

A área de estudo está inserida na porção do território brasileiro pertencente

ao bioma Cerrado (IBGE, 2004), com enfoque nas áreas de cobertura vegetal natural,

pastagem plantada e cana-de-açúcar, totalizando mais de 2 milhões de km², o

equivalente a 22% do território nacional (BRASIL, 2015). Sua área contínua incide

sobre onze estados brasileiros, sendo eles Goiás (GO), Tocantins (TO), Mato Grosso

(MT), Mato Grosso do Sul (MS), Minas Gerais (MG), Bahia (BA), Maranhão (MA),

Piauí (PI), Rondônia (RO), Paraná (PR), São Paulo (SP), além do Distrito Federal (DF)

(Figura 2).

Figura 2 - Extensão territorial do bioma Cerrado. (IBGE, 2004).

O clima dominante do bioma Cerrado é o tropical com inverno seco (Aw)

(74%), porém devido à sua grande extensão territorial, também se enquadra em outras

cinco zonas climáticas, segundo a classificação de Köppen-Geiger, atualizada para o

23

Brasil em 2013 (ALVARES et al., 2014). Dependendo da região analisada, as

temperaturas médias anuais variam de 20ºC a 26ºC e as precipitações médias anuais

entre 1.000mm e 1.800mm, sendo que 80% das chuvas estão concentradas nos meses de

outubro a abril. No entanto, segundo Camargo (1971), o clima não desempenha papel

significativo na distribuição das fitofisionomias do Cerrado, a qual é determinada pela

pedologia (BRASIL, 1960; GOODLAND, 1969; ASKEW et al., 1971), existindo uma

alta correlação estatística entre a fitofisionomia do Cerrado e o grau de oligotrofismo do

solo (GOODLAND, 1969). Logo, os dados analisados neste estudo não foram focados

em uma única zona climática, mas sim na ordem do solo de maior representatividade no

bioma Cerrado, o LATOSSOLO, solo predominante em 41% do bioma (Figura 3)

(EMBRAPA, 2014).

Figura 3 - Distribuição espacial e quantitativa das principais ordens de solo do bioma

Cerrado.

Os solos da ordem LATOSSOLO se caracterizam por apresentar uma baixa

fertilidade natural, devido ao seu elevado grau de intemperismo (OLIVEIRA, 2011;

IBGE, 2007). Porém, são muito explorados nas práticas agrícolas, pois, em geral, são

profundos, com boa porosidade total e adequada quantidade de macroporos, fatores que

24

determinam condições apropriadas de penetração do sistema radicular no horizonte B

latossólico (OLIVEIRA, 2011). A textura varia de franco-arenosa (15% de argila) a

muito argilosa (>60% de argila), o que reflete na variada capacidade de retenção de

água. Os solos de textura mais argilosa retêm mais água que os de textura média e,

portanto, apresentam maior disponibilidade de água para as plantas (MEDINA e

GROHMANN, 1966). Do ponto de vista da fertilidade, o horizonte subsuperficial B

latossólico apresenta também grande variação, ou seja, podem ser solos álicos ou solos

com baixa saturação por alumínio; e distróficos, ácricos ou eutróficos (OLIVEIRA,

2011; IBGE, 2007).

O bioma Cerrado é um mosaico de fitofisionomias, que compreende

formações vegetais que variam de herbáceas a arbustivas (GOODLAND, 1969),

produzindo, respectivamente, variações de biomassa aérea de 6t/ha a 30t/ha e

subterrânea de 15t/ha a 50t/ha (COUTINHO, 2016). Os remanescentes de Cerrado estão

sobre solos muito antigos, intemperizados e com pH baixo, o que os torna ácidos,

depauperados de nutrientes e ricos em alumínio (HARIDASAN, 1982; LOPES, 1983).

São alvos deste estudo paisagens de cobertura vegetal natural do Cerrado

(todo o gradiente fitofisionômico, como Savana florestada, Savana arborizada, Savana

parque, Savana gramíneo-lenhosa) e usos da terra, como pastagem plantada (Brachiaria

brizantha, Brachiaria humidícula, Melinis minutiflora, Tricholaena rosae, Panicum

maximum, Hyparrhenia rufa e Paspalum notatum) e cana-de-açúcar (Figura 4).

25

Figura 4 - Perfil esquemático dos diferentes usos e coberturas da terra abordados neste

estudo (VELOSO e GOES-FILHO, 1982; LOPES, 1983; RIZZINI, 1997; ABDALA et

al., 1998; JACKSON et al., 2000; RODIN, 2004; SILVA et al., 2015; COUTINHO,

2016).

2.2. Construção dos Bancos de Dados

Neste estudo, grande parte dos dados de COS foi obtida de fontes

secundárias, nas quais o uso ou cobertura atual da terra foi descrito como alguma classe

fitofisionômica de cobertura vegetal natural ou usos de pastagem plantada ou de cana-

de-açúcar. Assim, foram organizados cinco Bancos de Dados contendo as informações

do COS e atributos edáficos considerados de interesse para as análises deste trabalho,

sendo eles: alumínio (Al3+

) ou saturação por alumínio (m%), pH, hidrogênio (H+) ou

saturação por bases (V%), soma de bases trocáveis (SB), capacidade de troca de cátions

(CTC) e granulometria. Os dados coletados foram organizados de forma sistemática em

planilhas eletrônicas que, para efeito de organização deste trabalho, foram chamadas de

Banco de Dados (Anexo 1).

Os dados secundários foram provenientes de levantamentos pedológicos,

sendo eles: Levantamento de Reconhecimento dos Solos do Estado de São Paulo

(BRASIL, 1960; PRADO, 1997), Relatórios Técnicos da Divisão de Pedologia do

Projeto RadamBrasil (BRASIL, 1982a; BRASIL, 1982b; BRASIL, 1982c; BRASIL,

26

1982d; BRASIL, 1982e; BRASIL, 1982f), Série Pesquisa APTA (BERTOLANI et al.,

2000; MENK e COELHO, 2000; MENK et al., 2000; ROSSI et al., 2000; BOGNOLA

et al., 2003), Boletim Científico do Instituto Agronômico (OLIVEIRA e MENK, 1984;

MENK et al., 1987; CARVALHO et al., 1991; OLIVEIRA e PRADO, 1987;

OLIVEIRA, 1999a; OLIVEIRA, 1999b). Além disso, foram incorporados os trabalhos

armazenados no Sistema de Informação de Solos Brasileiros (EMBRAPA/Sisolos) que

não tinham sido descritos no material anterior e trabalhos técnicos e acadêmicos como o

do Setzer (1949), Lemos et al. (1960), Ranzini et al. (1966), Verdade et al., (1967),

Oliveira et al., (1979), Oliveira e Prado (1984), Calderano Filho et al. (1998), Assis

(2010), Lynch (2009) e Martins (2012).

Ainda nos anos de 2015 e 2016, foram coletadas quinze amostras de solo

compostas e deformadas em áreas que haviam sido descritas nos boletins há pelo menos

dez anos, como cana-de-açúcar, pastagem plantada e vegetação natural pertencente ao

bioma Cerrado. Para cana-de-açúcar foram coletadas seis áreas compreendendo os

municípios de Ribeirão Preto (1), Batatais (1), São Simão (2) e Serra Azul (2); para

pastagem plantada foram coletadas amostras em São Carlos (3); e para Savana

florestada nos municípios de Sales Oliveira (3) e São Carlos (3). As análises

granulométricas destas quinze amostras de solo foram realizadas no Laboratório de

Solos da Faculdade de Engenharia Agrícola da Unicamp (LabSol - Feagri) pelo método

da Pipeta (EMBRAPA, 1997). Já as análises químicas foram realizadas pelo

Laboratório de Fertilidade do Solo do Instituto Agronômico de Campinas (IAC), a partir

dos métodos descritos para Avaliação da Fertilidade de Solos Tropicais (RAIJ et al.,

2001), sendo que o método para quantificação do COS foi o de combustão via úmida

(WALKLEY e BLACK, 1934).

A partir da inserção destes dados em planilhas eletrônicas, foi possível

atualizar a classificação dos solos de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação

de Solos - SiBCS (EMBRAPA, 2006), complementando e ratificando as informações

coletadas de fontes secundárias, de acordo com o protocolo apresentado no fluxograma

da Figura 5.

A primeira etapa foi verificar a presença de, ao menos, quatro camadas

amostradas até o mínimo de 100cm, a fim de se caracterizar a variação contínua, em

profundidade, dos atributos edáficos de interesse. A segunda etapa foi coletar

informações sobre o uso e cobertura da terra no momento da coleta (denominado atual)

27

e selecionar os usos ou coberturas de interesse; a terceira etapa foi verificar a veracidade

da descrição da ordem do solo e, por fim, todos os perfis pedológicos que passaram por

estas etapas tiveram seus atributos edáficos modelados pela função Spline e

compuseram o Banco de Dados deste trabalho.

Figura 5 - Desenho esquemático do processo decisório sobre inclusão ou exclusão dos

dados para construir cinco Bancos de Dados.

2.2.1. Análise do uso e cobertura atual

O uso ou cobertura atual dos perfis pedológicos descrito nos documentos

oficiais foi tabulado juntamente com sua localização, seja ela ao nível municipal ou

pontual, por meio coordenadas geográficas.

Descartados I

>= 4

camadas e pelo

menos até 1m

Não

BD Cana-de-açúcar (BDC)

BD Pastagem plantada (BDPp)

BD Savana gramíneo-lenhosa

(BDSgl)

BD Savana arborizada +

Savana parque (BDSap)

Banco de Dados Total (BDT)

BD Savana florestada (BDSf)

2.2.4. Organização

dos Bancos de Dados

2.2.2. Ratificação da ordem LATOSSOLO

Relação textural<1,3

Silte/argila:

<0,6 text. argilosa

<0,7 text. média

Não

Sim

Descartados II

Sim

Dados

secundários

coletados

Descartados IV

C<80 g/kg

Descartados III

Não

Descartados V Descartados VI

2.2.1. Análise do uso e cobertura atual

Não Não

Sim Não

O uso ou cobertura

atual é de interesse?Não

Uso ou cobertura

atual descrito

Sim Sim

Presença de

coordenadas

geográficas

Sim2.2.3. Modelagem

dos atributos edáficos

em profundidade

Sim

28

Os perfis pedológicos que não possuíam a descrição do uso ou cobertura

nem coordenadas geográficas foram descartados. Para aqueles que não possuíam a

descrição do uso ou cobertura, mas possuíam coordenadas geográficas foi possível

localizá-los, sendo que os pontos localizados no estado de São Paulo e datados até 1980

tiveram o uso ou cobertura da terra identificados por meio das cartas topográficas

digitais do IBGE (1:50.000), disponíveis no DataGeo

(http://datageo.ambiente.sp.gov.br). Os pontos datados a partir de 1980 tiveram seu uso

e cobertura da terra verificado por meio da interpretação de imagens do satélite Landsat

no programa computacional ArcMap, versão 10.3. Os perfis pedológicos que foram

interpretados como paisagens de cobertura natural incorporaram a fitofisionomia, com

modificações, proveniente do cruzamento com o mapa do Cerrado brasileiro do Projeto

RadamBrasil/Projeto SIVAM (PROJETO SIVAM, 2002) na escala de 1:250.000.

2.2.2. Ratificação da ordem LATOSSOLO

Nesta etapa foram avaliados três critérios fundamentados no SiBCS

(EMBRAPA, 2006) para confirmar a ordem do solo como LATOSSOLO: A) não

apresentar gradiente textural do horizonte A para o B, ou seja, o incremento de argila

entre esses horizontes deve ser, no máximo, de 1,3; B) relação silte/argila no horizonte

B latossólico inferior a 0,7 para LATOSSOLOS de textura média e inferior a 0,6 nos

LATOSSOLOS de textura argilosa; C) apresentar teor de carbono orgânico inferior a

80g/kg na Terra Fina Seca ao Ar (TFSA), uma vez que este é o limite para caracterizar

solo orgânico.

Apesar dessas informações terem sido coletadas de diversas fontes, todos os

dados de carbono orgânico utilizados foram obtidos pelo método de combustão via

úmida (WALKLEY e BLACK, 1934) e suas modificações.

2.2.3. Modelagem dos atributos edáficos em profundidade

Finalmente, a última etapa consistiu na padronização das camadas

amostradas nos perfis pedológicos em duas camadas, 0-30cm e 30-100cm, na

expectativa de que a quantidade de COS encontrado na camada de 0-30cm seja similar a

quantidade de COS encontrado na camada de 30-100cm (JOBBÁGY e JACKSON,

2000). Para a padronização das diferentes camadas descritas nos perfis pedológicos

nestas duas (0-30cm e 30-100cm), foi aplicado a função Spline quadrática de igual área

29

(λ = 0,1) em todos os atributos edáficos de interesse deste estudo de cada perfil

pedológico tabulado, conforme descrito nos trabalhos de Ponce-Hernandez et al. (1986),

Bishop et al. (1999) e Malone et al. (2009).

A função Spline foi executada no programa MATLAB, por meio da rotina

desenvolvida por Pereira (2014), dando origem ao Banco de Dados Total (BDT).

2.2.4. Organização dos Bancos de Dados

O BDT foi composto por todos os dados de COS obtidos de fontes

secundárias, nas quais o uso ou cobertura da terra atual foram descritos como cobertura

vegetal natural ou pastagem plantada ou cana-de-açúcar.

Para os capítulos 4 e 5 deste trabalho, houve a necessidade de dividir o BDT

em cinco outros bancos de acordo com o uso e cobertura atual identificado nos

levantamentos pedológicos e ou incorporados, conforme descrito no item 2.2.1, dando

origem aos Bancos de Dados (BD) descritos na Tabela 1.

Tabela 1 - Caracterização dos cinco Bancos de Dados.

Todos os procedimentos descritos a seguir foram executados tanto para o

Banco de Dados Total, o qual será explorado no Capítulo 3, quanto individualmente

para os cinco Bancos de Dados explorados nos capítulos 4 (BD Savana florestada, BD

Savana arborizada + Savana parque e BD Savana gramíneo-lenhosa) e 5 (BD Pastagem

plantada e BD Cana-de-açúcar).

Nome do Banco de Dados Sigla Descrição

Banco de Dados Savana florestada BDSf Áreas de transição de floresta de savana e

"Cerradão" (Veloso e Goés-Filho, 1982)

Banco de Dados Savana arborizada +

Savana parqueBDSap

"Campo cerrado" e "Parque de cerrado"

(Veloso e Goés-Filho, 1982)

Banco de Dados Savana gramíneo-lenhosa BDSgl "Campo" (Veloso e Goés-Filho, 1982)

Banco de Dados Pastagem plantada BDPp

Brachiaria brizantha, Brachiaria

humidicula, Melinis minutiflora,

Tricholaena rosae, Panicum maximum,

Hyparrhenia rufa e Paspalum notatum

Banco de Dados Cana de açúcar BDC Diversos cultivares de cana-de-açúcar

30

2.3. Análise exploratória dos Bancos de Dados

A variabilidade dos dados tabulados nos BD foi analisada no programa

estatístico Minitab, por meio dos gráficos boxplot (Anexo 2) e pela análise dos

parâmetros estatísticos: média, desvio padrão e coeficiente de variação.

2.4. Seleção de variáveis edáficas correlacionadas à variação do carbono orgânico e

construção de modelos de carbono orgânico do solo

Com o intuito de selecionar preliminarmente variáveis edáficas que se

correlacionaram com o COS (variável resposta), foi aplicado o método de correlação de

Pearson (r) para as variáveis preditoras dos BD.

A correlação de Pearson mede se há correlação linear entre a variável

resposta e preditora, indicando a direção e intensidade (-1< r <1). Valores que mais se

aproximam de zero indicam menor correlação linear e quanto mais próximo de um ou

de menos um, maior a correlação linear. Sendo assim, as variáveis que apresentaram

coeficiente de correlação de Pearson superior a 0,5 ou inferior a -0,5 e p-valor de até

0,01 foram incluídas nas análises de regressão linear múltipla (Stepwise: Forward e

Backward), para ajuste dos modelos de estimativa do COS no programa estatístico

Minitab.

O método de regressão múltipla Stepwise é recomendado para escolher

variáveis preditoras, uma vez que ele verifica a correlação da variável resposta com as

variáveis preditoras uma a uma (VALENTIN, 2000). No método Stepwise Forward, a

variável preditora mais fortemente correlacionada com a variável resposta é selecionada

em primeiro lugar e, posteriormente, são incorporadas as demais variáveis preditoras em

ordem decrescente de coeficiente de correlação com a variável resposta, desde que o

coeficiente continue sendo significativo (VALENTIN, 2000). Já no método Stepwise

Backward parte-se da função completa e são excluídas as demais variáveis preditoras

em ordem crescente de coeficiente de correlação com a variável resposta, desde que o

coeficiente continue sendo significativo. O método de regressão linear múltipla tem sido

utilizado por outros pesquisadores com a finalidade de prever o teor de carbono

orgânico do solo (BURKE, 1989; ZINN et al., 2005; NANNI e DEMATTÊ, 2006).

31

2.5. Validação geral dos modelos

A validação dos modelos foi realizada considerando os indicadores

estatísticos que medem a precisão, como os coeficientes de determinação (R2 e

R

2

ajustado), no programa Minitab, e indicadores de acurácia como Erro Absoluto Médio

(no inglês Mean Absolute Error [MAE]), Raiz do Erro Médio Quadrático [no inglês

Root Mean Square Error [RMSE]) e Índice de Concordância [d], no programa

MATLAB a partir da técnica de reamostragem bootstrap (EFRON, 1982), por meio da

rotina desenvolvida por Adami (2010).

A técnica de bootstrap foi aplicada com o objetivo de estimar o desempenho

dos modelos paramétricos, reduzindo a influência dos valores anômalos nos parâmetros

estimados, tendo sido utilizadas 10.000 repetições com reposição (ADAMI, 2010). O

resultado gerado pela técnica do bootstrap é um intervalo de confiança das estimativas

dos parâmetros MAE, RMSE e d, por reamostragem do conjunto de dados original; ou

seja, a partir da reamostragem das amostras, o método cria um novo conjunto de dados

para validação dos modelos. Sendo assim, o bootstrap é muito utilizado na validação de

bancos de dados com número reduzido de amostras (SILVA FILHO, 2010).

O coeficiente de determinação R2 indica quanto da variação total do carbono

orgânico (variável resposta) pode ser explicado pelas variáveis preditoras presentes em

um dado modelo preditivo. Como o R² pode ser influenciado pelo número de amostras,

foi calculado o R2 ajustado, que relaciona a porcentagem da variação da variável

resposta. Porém, utilizar somente os coeficientes R2

e R2 ajustado pode gerar

interpretações evasivas (WILLMOTT, 1982), ou seja, um modelo qualquer com um alto

valor de R² e coeficientes significativos pode não modelar os valores reais com a

exatidão esperada. Sendo assim, Willmott et al. (1985) propuseram o Índice de

Concordância ou de Acurácia [d], que mede o quanto o modelo está ajustado aos dados,

por meio do cálculo das distâncias da nuvem de dispersão de dados correlacionados em

torno da reta 1:1 e, portanto, é uma razão do grau de acurácia, indicando onde as

simulações estão cometendo algum erro e não uma medida de correlação. Esta análise

de dispersão dos dados foi feita pelo bootstrap com base em uma regressão linear

simples, comparando o valor estimado de COS com o valor observado, em que por

meio dos coeficientes linear (a), angular (b) e correlação (r).

Além destes indicadores estatísticos, foram avaliados o Erro Absoluto

Médio [MAE], que mede a magnitude dos erros em um conjunto de estimativas e a Raiz

do Erro Médio Quadrático [RMSE], informando a dimensão do erro produzido pelo

32

modelo, ou seja, um critério de avaliação de desempenho do modelo. Sendo assim, os

modelos foram validados pelos três indicadores estatísticos, definidos, respectivamente,

pelas Equações 1 a 3.

O conteúdo apresentado neste capítulo refere-se ao Material e métodos

comum aos três próximos capítulos, cujas particularidades serão detalhadas em cada um

deles.

Onde:

n = número de amostras de solo

O = Valor do COS tabulado nos Banco de Dados

E = Valor do COS obtido pela modelagem

33

CAPÍTULO 3. ESTIMATIVA DO CARBONO ORGÂNICO DO LATOSSOLO

DO CERRADO BRASILEIRO A PARTIR DA TEXTURA DO SOLO

No Brasil, acredita-se que a primeira tentativa de análise de perfil de solo

ocorreu em 1928 com Philippe W. Cabral de Vasconcellos (IBGE, 2007).

Posteriormente, em 1941 José Setzer descreveu 22 tipos de solos do Estado de São

Paulo, baseando-se na classificação dos solos através da natureza petrográfica do

material de origem, com subdivisão fundamentada em propriedades físicas e químicas

(IBGE, 2007). Por meio destes levantamentos e do conhecimento das relações entre os

tipos de solos e o ambiente onde eles ocorrem inferem-se os limites entre as classes dos

solos e suas propriedades (BURROUGH e MCDONNEL, 1998). No entanto, este tipo

de levantamento não considera a dependência espacial entre as unidades de

mapeamento, importante principalmente em levantamentos detalhados ou em áreas onde

os limites entre os solos não são evidentes (LIMA et al., 2013). Além disso, estas

análises são custosas, fazendo com que diversas áreas do mundo possuam uma pobre

base de dados de solo e muitas vezes de baixa confiabilidade (MCBRATNEY et al.,

2003). No caso do bioma Cerrado brasileiro, Neumann (2012) aponta que somente

2,34% do bioma possui mapas de solos na escala de 1:250.000 e 1:100.000 e menos de

1% na escala de maior detalhe (de 1:100.000 a 1:20.000).

Com o intuito de sanar as lacunas de conhecimento dos solos, tem-se

estudado métodos para delimitar unidades de solos por meio de modelos numéricos ou

estatísticos que relacionam as variáveis ambientais e atributos do solo, aplicados a um

Banco de Dados Geográficos. Com isso, surgem na década de 70 os primeiros

mapeamentos de solo fundamentados em modelagem computacional (WEBSTER e

BURROUGH, 1972), posteriormente denominados Mapeamento Digital do Solo

(MDS).

No Brasil, somente a partir do ano 2000, é que foram empregadas técnicas de

MDS para o mapeamento de classes de solos. No entanto, ainda são estudos regionais e

pouco divulgados (CATEN et al., 2012; NEUMANN, 2012), o que motivou o

desenvolvimento deste capítulo, com o objetivo de elaborar funções envolvendo

somente as frações granulométricas do solo, a fim de estimar o COS para a extensão

territorial do bioma Cerrado brasileiro sobre LATOSSOLO.

34

3.1. Material e métodos específicos

3.1.1. Validação geral dos modelos

Para validação dos modelos foram considerados indicadores estatísticos

como R2, R

2 ajustado, [MAE], [RMSE], [d], [a], [b] e [r], conforme descritos no

Material e métodos gerais (item 2.5).

O fluxograma ilustrado na Figura 6 apresenta os fluxos de testes para

validação segundo os indicadores estatísticos definidos anteriormente, para as relações

entre variáveis preditoras e a variável resposta, considerando a hipótese de que o COS

pode ser estimado por frações granulométricas do solo, com boa exatidão e/ou acurácia.


posterior validação.

Os modelos validados foram aplicados em uma porção territorial

pertencente ao bioma Cerrado do estado de São Paulo.

Não

Hipótese negada

Banco de Dados

Construção do

modelo de COS

Validação: Bootstrap

- R2, MAE, RMSE

Boa acurácia e exatidão?

Estudo de caso:

cartas pedológicas do

estado de São Paulo

Hipótese confirmada

Sim

Possibilidade de

alteração de atributos edáficos

Não

Sim

35

3.1.2. Aplicação dos modelos de COS nas classes texturais de cartas pedológicas.

Estudo de caso: Porção nordeste do Cerrado do estado de São Paulo

Primeiramente foram reunidas as cartas pedológicas disponíveis para o

estado de São Paulo, pertencentes ao bioma Cerrado que tivessem pontos amostrados no

BDT. Estas cartas foram encontradas no European Soil Data Center (ESDAC) e nos

trabalhos publicados pelo Instituto Agronômico de Campinas como os da Série Pesquisa

APTA (IAC, 2000-2003) e Boletim Cientifico do Instituto Agronômico (IAC, 1987-

1999).

As cartas pedológicas foram georreferenciadas e vetorizadas a partir do

processo de segmentação com área mínima de 10.000 pixels no Sistema de Informação

Geográfica (SIG) ArcMap 10.3. A segmentação permitiu selecionar todas áreas que

possuíam os solos da ordem de interesse deste trabalho, LATOSSOLO, e estes foram

classificados de acordo com a classe textural informada na carta pedológica.

As cartas pedológicas vetorizadas e classificadas de acordo com a classe

granulométrica do LATOSSOLO, foram interseccionadas com os usos e cobertura da

terra dos mapas TerraClass Cerrado 2013 (BRASIL, 2015) e CANASAT 2013

(RUDORFF et al., 2010), sendo que o primeiro contribuiu para as classes natural e

pastagem, e o último para a classe cana-de-açúcar. Assim, foi obtido um mapa com os

usos e cobertura de interesse deste trabalho (paisagens de cobertura vegetal natural,

pastagem plantada e cana-de-açúcar) para o ano de 2013, somente para o

LATOSSOLO, dividido de acordo com suas classes texturais.

As classes texturais receberam o valor de COS proveniente da interpolação

pelo inverso do quadrado da distância dos dados de areia e argila contidos no BDT. Para

tal foram selecionados os dados que estivessem dentro de um buffer de até 25km das

cartas pedológicas. A interpolação foi executada no SIG ArcMap 10.3 por meio da

função Interpolation (IDW). Os mapas interpolados de areia e argila foram

equacionados segundo os modelos descritos no item 2.4 dando origem aos mapas de

COS.

36

3.2. Resultados e discussão

3.2.1. Qualificação do BDT

Inicialmente o BDT contou com 273 perfis pedológicos tabulados conforme

Tabela 2, os quais foram reduzidos após passarem pelas seis etapas de checagem

descritas no item 2.2.

Tabela 2 - Compilação do número de perfis pedológicos trabalhados.

Número inicial Número de perfis pedológicos descartados Número final

I II III IV V VI

BDT 279 89 6 10 2 4 4 164

Descrição das etapas de exclusão. Excluir o perfil, se:

I - não possuir pelo menos quatro profundidades amostradas até o mínimo de 100cm;

II - não possuir o uso atual descrito nem coordenadas geográficas para localização do

ponto;

III - o uso do ano descrito não for em paisagem natural ou pastagem ou cana-de-açúcar;

IV - apresentar gradiente textural do horizonte A para o B;

V- a relação silte/argila no horizonte B latossólico for superior a 0,7 (textura média) e

superior a 0,6 (textura argilosa);

VI - apresentar teor de carbono orgânico superior a 80g/kg na TFSA;

Após a eliminação dos perfis pedológicos nas devidas etapas de verificação

foram validados 164 perfis pedológicos localizados de acordo com a Figura 7.

37

Figura 7 - Localização dos perfis pedológicos do BDT.

Os solos da ordem dos LATOSSOLOS possuem textura muito variada,

desde franco arenosa até muito argilosa, com teores de argila variando de 150g/kg a

mais de 800g/kg (BRASIL, 1960; OLIVEIRA et al., 1992). O BDT de solos compilado

neste trabalho abrange toda a variação textural característica dos LATOSSOLOS.

Dispostos no triângulo textural do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos - SiBCs

(EMBRAPA, 2006), foi observado que a maioria dos dados representou a classe

textural argila (Figura 8).

38

Figura 8 - Classes texturais dos perfis pedológicos representativos das paisagens de

cobertura vegetal natural e dos usos pastagem plantada e cana-de-açúcar, de acordo com

o triângulo textural SiBCS (EMBRAPA, 2006).

Em se tratando de COS, a camada de 0-30cm teve uma variação muito

maior (1,2g/kg < COS < 47,1g/kg) que a camada de 30-100cm (1,0g/kg < COS <

14,7g/kg). Os valores mais altos de COS na camada mais superficial (Tabela 3)

referem-se, no caso das áreas manejadas, ao acúmulo dos resíduos da cultura, e nas

paisagens naturais, a ausência de perturbação do solo, mantendo os resíduos isolados do

restante do perfil do solo (FRANZLUEBBERS, 2002).

Tabela 3 - Variações estatísticas dos valores encontrados no BDT, utilizadas para o

desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS.

(a) média +- desvio padrão; (b) coeficiente de variação.

Ainda em relação aos dados de COS, foi verificado pelo teste Anderson-

Darling que os dados apresentam normalidade para ambas as camadas, conforme pode

ser observado nas Figuras 9 e 10.

Prof Areia Silte Argila COS

cm

(a) 514,3+-268,2 101,7+-70,0 383,9+-223,3 13,35+-7,82

(b) 52,2 68,8 58,2 58,6

(a) 473,2+-265,2 92,2+-64,2 434,8+-230,4 6,69+-3,0

(b) 56,1 69,6 53,0 45,5

.-------------------------------------g/Kg-----------------------------------------.

0-30

30-100

39

Figura 9 - Análise descritiva dos valores de COS na camada 0-30cm.

Figura 10 - Análise descritiva dos valores de COS na camada 30-100cm.

40

3.2.2. Seleção das variáveis explicativas

As variáveis explicativas do BDT foram submetidas à correlação de Pearson

com o COS sendo a variável dependente (Tabela 4).


dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001).

Segundo os resultados apresentados na Tabela 4, o silte é a única fração

granulométrica que não apresentou relação com o COS. Na literatura há indicação de

uma relação direta entre argila e carbono (BURKE et al., 1989; SAKIN e SAKIN, 2015)

e relação inversa com a areia (JOBBÁGY e JACKSON, 2000) (Tabela 4). Ou seja, o

carbono orgânico se conserva mais em solos argilosos do que em solos arenosos, devido

à elevada decomposição da MOS nos últimos. A granulometria é uma característica

estável e muito importante do solo. A fração argila corresponde à fração ativa do solo,

devido à elevada superfície específica e presença de cargas elétricas que compõem parte

da CTC (Capacidade de Troca de Cátions) do solo em conjunto com as cargas da

matéria orgânica.

3.2.3. Validação dos modelos de regressão

Foram selecionados os melhores modelos provenientes da regressão linear

múltipla para cada camada. O número de variáveis difere de acordo com o método

escolhido (Stepwise: Backward e Forward), porém, a argila sempre contribui

positivamente e a areia negativamente (Tabela 5). Os valores de R2 ajustado foram

acima de 0,54 para a camada de 30-100cm e de 0,40 a 0,45 para a camada de 0-30cm.

Ou seja, os modelos para a camada de 30-100cm possuem variáveis preditoras capazes

de explicar até 54% da variação do COS nas áreas. Os 46% restantes podem

corresponder a variações ao acaso ou resultarem da influência de outras variáveis

preditoras não consideradas na análise, tais como temperatura atmosférica e

precipitação que possuem forte influência na taxa de decomposição da matéria orgânica

Prof (cm) Areia** Silte Argila+Silte** Argila**

0-30 -0,63 0,38 0,63 0,64

30-100 -0,72 0,35 0,72 0,74COS

41

(JOBBÁGY e JACKSON, 2000), topografia (RESCK et al., 2008), disponibilidade

hídrica e temperatura do solo (OSMAN, 2013), entre outros atributos edáficos. Além

disso, nas paisagens antropizadas tem a influência do manejo aplicado (LANA et al.,

2016; SOUZA et al., 2012; SOUZA et al., 2016), a variação da intensidade e tempo de

cultivo (STUDDERT e ECHEVERRIA, 2000).

Tabela 5 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sob o bioma Cerrado.

Na Figura 11 constam histogramas ilustrativos da distribuição de valores

observados e estimados pelos quatro modelos obtidos pela técnica bootstrap, bem como

os parâmetros associados a regressão [a], [b], [r] e parâmetros estatísticos [MAE],

[RMSE] e [d]. Foi possível observar que não há probabilidade de [b] ser igual a zero,

indicando que a regressão foi significativa para todos os modelos. O parâmetro [a] tem

maior probabilidade de estar mais próximo de zero para os modelos desenvolvidos para

a camada 30-100cm, indicando que estes modelos estão mais ajustados que os da

camada 0-30cm. Em relação à análise de variância dos dados, todos os modelos,

independentemente da camada, indicaram ter conseguido ajustar 80% da variância dos

dados nas funções.

Quando analisados os parâmetros estatísticos [MAE] e [RMSE], estes

apresentaram valores maiores na camada 0-30cm, ou seja, a magnitude dos erros [MAE]

e dimensão do erro produzido pelo modelo [RMSE] nesta camada foi superior à camada

30-100cm. Segundo a análise dos histogramas, foi observado que os dois modelos

elaborados para a camada 0-30cm possuem a probabilidade de superestimar em

aproximadamente 4,5g/kg de COS e para camada 30-100cm, aproximadamente 1,8g/kg

de COS (Figura 11). O índice de concordância [d] também apresenta melhores

resultados para a camada 30-100cm (maior probabilidade de estar próximo a 0,52)

enquanto que para a camada 0-30cm o [d] varia de acordo com o modelo 0,45 (modelo

1) e 0,33 (modelo 2).

Prof (cm) Modelo Constante Areia Argila Argila+Silte R2

R2 Ajustado

1 580,000 -0,57500 -0,557 0,44 0,44

2 4,771 0,022350 0,41 0,40

1 2,452 0,009743 0,54 0,54

2 3,000 -0,00057 0,009100 0,54 0,54

0-30

30-100

42



os diferentes modelos nas duas camadas estudadas.

Diante destas análises conclui-se que as funções com o objetivo de estimar o

COS para a camada de 0-30cm somente com as frações granulométricas não foram

adequadas, provavelmente por esta camada ser mais influenciada por fatores extrínsecos

ao solo, como por exemplo, compactação do solo proveniente de maquinário utilizado

para o manejo dificultando o crescimento radicular (SMITH et al., 2005; MACHADO

et al., 2010) e pelo tipo de uso e cobertura da terra que possui sistemas radiculares

diferentes, ou seja, quanto mais denso o sistema radicular maior a eficiência na

agregação dos solos e maior o aporte de COS (VENAZZI e MIELNICZUK, 2011).

Sendo assim, há necessidade de incorporar outras variáveis para prever o COS nesta

camada. Enquanto que a camada 30-100cm demonstrou estimar o COS para o

LATOSSOLO de paisagens naturais do bioma Cerrado e paisagens do mesmo bioma

antropizadas com os usos de pastagem plantada e cana-de-açúcar.

43

3.2.4. Aplicação e validação dos modelos de COS para a camada 30-100cm. Estudo de

caso: Porção nordeste do Cerrado do estado de São Paulo em 2013

A área de estudo foi composta por três cartas pedológicas, elaboradas pelo

levantamento pedológico semidetalhado do Estado de São Paulo, sendo elas quadrículas

de São Carlos (1981), Descalvado (1982) e Ribeirão Preto (1983). As cartas

pedológicas totalizaram uma área de 8.154km2, o equivalente a 10% do bioma Cerrado

pertencente ao estado de São Paulo (Figura 12). Dentro do buffer de 25km das três

cartas pedológicas, foram encontrados 26 pontos do BDT, os quais tiveram seus dados

de areia e argila interpolados.

Figura 12 - Espacialização e frequência relativa das classes texturais mapeadas para o

LATOSSOLO nas paisagens de cobertura natural e usos de pastagem plantada e cana-

de-açúcar.

A intersecção das áreas de LATOSSOLO das cartas pedológicas com as

paisagens de cobertura natural, pastagem plantada e cana-de-açúcar dos mapas de uso e

cobertura da terra do TerraClass Cerrado 2013 (BRASIL, 2015) e CANASAT 2013

(RUDORFF et al., 2010), resultaram em uma cobertura espacial de 50% das cartas

pedológicas, sendo que 39% são solos de textura média, 8% textura argilosa e 53% de

textura argilosa ou muito argilosa.

44

A textura denominada argilosa ou muito argilosa provem da descrição das

cartas pedológicas que provavelmente careceram de informação que permitisse separar

as duas classes texturais, as quais foram observadas principalmente no levantamento

pedológico de Ribeirão Preto, nas unidades de mapeamento de solos de Ribeirão Preto e

Capão da Cruz. Sendo assim, não foi possível separar a classe textural argilosa de muito

argilosa, uma vez que a classe argilosa estava contida na classificação dada pela carta de

argilosa ou muito argilosa. Logo, este trabalho contemplou estas duas grandes classes

texturais; classe média e classe argilosa ou muito argilosa.

A área de estudo tem predominância do uso cana-de-açúcar (63%), na qual a

maior parte da textura é argilosa ou muito argilosa (67%), enquanto que a pastagem

plantada e a cobertura natural estão distribuídas praticamente na mesma proporção,

ocupando 19% e 18%, respectivamente. As classes texturais destas duas classes também

estão distribuídas de forma igualitária (Figura 13).

Figura 13 - Frequência relativa das paisagens de cobertura natural, pastagem plantada e

cana-de-açúcar da área de estudo e as respectivas divisões texturais.

O mapa de COS proveniente da interpolação dos pontos de areia e argila

equacionados segundo os modelos 1 e 2 apresentados para a camada de 30-100cm, teve

o COS variando de 3,5g/kg a 9,5g/kg, sendo possível observar que a região norte da

área de abrangência apresentou maiores teores de COS e na região central menores

teores de COS (Figura 14).

54%46%

Título do Gráfico

Textura argilosa ou muito argilosa Textura média

67%

33%

Título do Gráfico


19%

18%63%

Áreas de cobertura natural

Pastagem plantada

Cana de açúcar

51%49%

Título do Gráfico


19%

18%63%

Áreas de cobertura natural

Pastagem plantada

Cana de açúcar

54%46%

Título do Gráfico

Textura argilosa ou muito argilosa

Textura média

45

Figura 14 - Resultado da espacialização do COS a partir da aplicação dos modelos 1 e 2

nos mapas de areia e argila provenientes da interpolação de areia e argila.

Esta setorização do COS está relacionada com as frações granulométricas

do solo proveniente do mapeamento das cartas pedológicas (Figura 12). Na região de

textura média, 98% da área possui até 7,5g/kg de COS, sendo que os 2% restantes da

área possuem de 7,5 a 9,5g/kg de COS. Estes 2% são as regiões localizadas mais ao

norte da área de estudo, fronteiriças as áreas de textura argilosa (Figura 15). Em

contrapartida as áreas de textura argilosa ou muito argilosa proveniente do mapeamento

das cartas pedológicas possuem uma maior distribuição de COS, onde 19% da área

possui COS entre 7,5 e 9,5g/kg e 52% da área entre 5,5 e 7,5g/kg. Os 30% restantes da

área de estudo possuem COS de até 5,5g/kg, o que se sobrepõe com os valores

encontrados para as áreas de textura média. Estes valores de COS, podem estar sendo

influenciados pelos os usos da terra que ocupam esta porção, pois diversos fatores

46

alteram o COS, como degradação do solo (CHERUBIN et al., 2016), compactação

(SMITH et al., 2005; MACHADO et al., 2010; CHERUBIN et al., 2016),

desmatamento (DON et al., 2011; HOBLEY et al., 2016; MELLO et al., 2014), fezes

dos animais (MONTEIRO e WERNER, 1989), entre outros fatores.

Figura 15 - Espacialização do COS (g/kg) médio de acordo com as regiões texturais

extraídas das cartas pedológicas na camada 30-100cm.

Para entender esta relação entre COS e o uso e cobertura da terra foram

intersectados o mapa de uso e cobertura da terra com as classes texturais das cartas

pedológicas e com o mapa de COS proveniente da interpolação. Nas paisagens de

cobertura vegetal natural foi observado que o COS é sempre maior nas áreas de textura

argilosa ou muito argilosa que nas áreas com textura média (Figura 16), o que é

compatível com a literatura (BURKE et al., 1989; SAKIN e SAKIN, 2015). Já a

pastagem plantada possui uma distribuição de COS similar as paisagens de cobertura

vegetal natural, onde 95% da área possui até 7,5g/kg de COS, sendo que a faixa 7,5 a

9,5g/kg de COS o predomínio é de solos de textura argilosa ou muito argilosa. Nas

áreas de cana-de-açúcar foi percebido ações de manejo para a manutenção do COS, pois

entre os três usos e cobertura da terra analisados foi a cana-de-açúcar quem apresentou

47

maior proporção territorial (16%) na maior faixa de COS (7,5-9,5g/kg) e menor

proporção territorial (33%) na menor faixa de COS (3,5-5,5g/kg). Esta distribuição de

COS nas áreas de cana-de-açúcar evidencia que estas áreas tiveram a distribuição

natural do COS alterada, provavelmente pelo manejo, como adubação orgânica

(BORGES et al., 2014), plantio direto (KUNDE et al., 2016) e a não queima da área

(SIGNOR et al., 2016; KUNDE et al., 2016). Silva-Olaya et al. (2016) também

encontraram em seus estudos no Cerrado, na camada 10-20cm, um acréscimo de COS

quando o uso for convertido para cana-de-açúcar.

Figura 16 - Distribuição das três faixas de COS (g/kg) de acordo com as frações

texturais estabelecidas neste trabalho por categoria de uso e cobertura da terra.

Na Figura 17 foi possível observar a distribuição espacial dos usos e

coberturas da terra relacionados com as faixas de COS propostas neste trabalho. Foi

verificado que as paisagens de cobertura vegetal natural e pastagem plantada estão

muito fragmentadas, sendo que na região norte da área de estudo a matriz é de cana-de-

açúcar com pequenas manchas de pastagem plantada e cobertura vegetal natural. Já ao

sul não há um uso predominante, podem ser observadas manchas de pastagem plantada

0

10

20

30

40

50

60

70

3,5-5,5 5,5-7,5 7,5-9,5

Pastagem plantada


(%)

(g/kg de COS )

0

10

20

30

40

50

60

70

3,5-5,5 5,5-7,5 7,5-9,5

Cana-de-açúcar


(%)

(g/kg de COS )

0 10 20 30 40 50 60 70

3,5-5,5 5,5-7,5 7,5-9,5

Cobertura vegetal natural


(%)

(g/kg de COS )

48

conectadas a manchas de cobertura vegetal natural, assim como manchas de cana-de-

açúcar.

Figura 17 – Espacialização das três faixas de COS (g/kg) estabelecidas neste trabalho

por uso e cobertura da terra.

Por fim, a modelagem a partir dos teores de areia e argila, considerando

grupamentos texturais, permitiram inferir os teores de carbono associados às classes

texturais para a camada 30-100cm em áreas que estão com cobertura vegetal natural de

Cerrado ou usos de pastagem plantada e cana-de-açúcar (Figura 18). Como o modelo 2

incorporou em sua função a fração areia, além da fração argila, este apresentou uma

melhor discriminação de COS para solos de textura média que o modelo 1. Porém para

solos argilosos ou muito argilosos, ambos os modelos 1 e 2 possuem resultados de COS

similares.

49

Figura 18 - Valor estimado para o COS nos vértices dos triângulos internos do triângulo

textural do SiBCs (EMBRAPA, 2006), a partir da aplicação dos modelos 1 e 2

elaborados para a camada 30-100cm.

3.3. Conclusões

Os resultados encontrados neste trabalho evidenciaram que o COS presente

na camada de 30-100cm pode ser modelado com base nas frações de argila e areia,

permitindo assim estimar o COS pela classe textural. Este é um importante ganho para a

pedologia, uma vez que é possível estimar o COS com baixo custo, além de aferir sobre

o COS em documentos históricos que não possuem informações edáficas necessárias

para seu cálculo. Sendo assim, pode ser inferido que se as cartas pedológicas estivessem

com a textura argilosa e muito argilosa bem delimitadas seria possível modelar os três

grupamentos texturais presentes nos LATOSSOLOS.

Já para a camada mais superficial do solo, neste trabalho adotado como 0-

30cm, não foi possível modelar o COS, provavelmente pela influência do manejo do

uso e cobertura da terra. Portanto, há a necessidade de incorporar outros atributos

edáficos correlacionados com o COS que são influenciados pelos manejos que as áreas

são submetidas nas funções de COS.

50


DE PAISAGENS NATURAIS DO CERRADO BRASILEIRO A PARTIR DE

ATRIBUTOS EDÁFICOS

No Capítulo 3 deste trabalho foi verificado que o COS da camada de 30-

100cm do solo pode ser modelado a partir das frações granulométricas de argila e ou

areia. Já a camada de 0-30cm é influenciada não só por fatores intrínsecos ao próprio

solo, como a granulometria (BUSCHIAZZO et al., 1991; SPERA et al., 2005), mas

também pela variação de fitofisionomias (QUIDEAU et al., 2001), devido aos diferentes

aportes de fitomassa (LAL, 2004; OSMAN, 2013).

O bioma Cerrado, região de estudo deste trabalho, apresenta um mosaico de

fitofisionomias, o que dificulta as modelagens de COS na camada 0-30cm. Portanto,

houve a necessidade de dividir a paisagem natural do bioma Cerrado. Para fins de

análise dos dados deste capítulo, as distintas fitofisionomias do bioma Cerrado foram

compatibilizadas e agrupadas em três classes principais, segundo a classificação de

Veloso e Goés-Filho (1982): Savana florestada ("Cerradão" e paisagens de transição de

floresta de Savana), Savana arborizada + Savana parque ("Cerrado" e "Cerrado-sujo") e

Savana gramíneo-lenhosa (pastagem natural e "Campo"). O objetivo deste trabalho foi

identificar atributos edáficos correlacionados com a variação do COS, em profundidade,

em paisagens naturais de domínio do bioma Cerrado brasileiro e desenvolver modelos

para estimar o COS com o conjunto mínimo de atributos edáficos.


4.1.1. Validação dos modelos

Primeiramente, a validação dos modelos foi realizada considerando

indicadores estatísticos como R2, R

2 ajustado, [MAE], [RMSE], [d], [a], [b] e [r],

conforme descritos no Material e métodos gerais (item 2.5).

Os modelos de predição de COS que apresentaram boa acurácia e exatidão

passaram por uma segunda validação utilizando os dados disponíveis no Banco de

Dados WoSIS do ISRIC World Soil Information Service (BATJES et al., 2016) o qual

será melhor elucidado no item 4.1.2.

51

O fluxograma ilustrado na Figura 19, apresenta os fluxos de testes para

validação segundo os critérios definidos anteriormente, considerando a hipótese de que

o COS pode ser estimado por outros atributos edáficos, com boa exatidão e/ou acurácia.



4.1.2. Levantamento e organização do Banco de Dados WoSIS (BDW) para validação

II

A validação II foi realizada a partir da aplicação dos dados disponíveis no

WoSIS do ISRIC World Soil Information Service (BATJES et al., 2016) dados estes,

encontrados para os anos de 1956 e 1986.

Foram considerados na construção do BDW (Banco de Dados WoSIS) todos

os pontos pertencentes a solos da ordem dos LATOSSOLOS em diferentes regiões do

Brasil e que não tivessem sido incorporados no Banco de Dados Savana florestada

(BDSf) e no Banco de Dados Savana arborizada + Savana parque (BDSap). O BDW

passou pelas mesmas etapas de ratificação da ordem do solo que os BDSf e BDSap,

conforme ilustrado na Figura 5 (item 2.2.).

Os descritivos do BDW não possuem informações sobre as fitofisionomias

originais e nem o uso da terra no momento da coleta. Todos os pontos possuem

Não

Hipótese negada

Banco de Dados

Construção do

modelo de COS

Validação I: Bootstrap

- R2, MAE, RMSE


Sim

Possibilidade de


Não

Sim


Não

Validação II: Test - t


Sim

Banco de Dados WoSIS

52

coordenadas geográficas permitindo localizar os pontos por meio do SIG ArcMap 10.3

e cruzar com o mapa de fitofisionomias do Cerrado brasileiro do Projeto

RadamBrasil/Projeto SIVAM (PROJETO SIVAM, 2002) na escala de 1:250.000.

Foram selecionados todos os pontos que intersectaram paisagens de vegetação natural

que possuíam fitofisionomia de interesse, dos quais foram extraídas as informações,

originando o BDWSf (Banco de Dados WoSIS - Savana florestada) e o BDWSap

(Banco de Dados WoSIS - Savana arborizada + Savana parque).


4.2.1. Qualificação do BDSf, BDSap, BDSgl, BDWSf e BDWSap

Inicialmente os Bancos de Dados de Savana florestada (BDSf), Savana

arborizada + Savana parque (BDSap) e Savana gramíneo-lenhosa (BDSgl) contaram

com, respectivamente, 48, 27 e 49 perfis pedológicos tabulados conforme Tabela 6, os

quais foram reduzidos a 25, 19 e 45 perfis pedológicos após passarem pelas seis etapas

de checagem descritas no item 2.2 (Figura 5).


Número

inicial

Número de perfis pedológicos

descartados

Número final

I II III IV V VI

BDSf 48 13 0 7 0 0 3 25

BDSap 27 5 0 3 0 0 0 19

BDSgl 49 2 0 0 0 2 0 45

BDWSf 142 3 0 113 0 1 0

11

BDWSap 14




ponto;






O mesmo sucedeu com o BDW, o qual partiu de 142 perfis pedológicos e

foi reduzido a 25 perfis pedológicos (Tabela 6), que após o cruzamento com o mapa de

fitofisionomias do Cerrado brasileiro do Projeto RadamBrasil/Projeto SIVAM

53

(PROJETO SIVAM, 2002) foram encontradas 11 amostras para o BDWSf e 14 para o

BDWSap (Figura 20).

Figura 20 - Localização dos perfis pedológicos dos Bancos de Dados.

Os Bancos de Dados de solos compilados neste capítulo, abrangeram toda a

variação textural característica dos LATOSSOLOS. Quando dispostos no triângulo

textural SiBCs (EMBRAPA, 2006), observou-se que a maioria dos dados representa o

grupamento textural argila (Figura 21).

54

Figura 21 - Classes texturais dos perfis pedológicos que compuseram os cinco Bancos

de Dados abordados neste trabalho (BDSf, BDSap e BDSgl; BDWSf e BDWSap) no

triângulo textural do SiBCs (EMBRAPA, 2006).

Conjuntamente nos BDSf, BDSap e BDSgl foram encontrados valor

mínimo de carbono orgânico de 3,8g/kg e máximo de 12,9g/kg para a Savana florestada

(30-100cm), e para a mesma camada 2,9g/kg e 12,6g/kg para a Savana arborizada +

Savana parque e 1,9g/kg e 13,5g/kg para Savana gramíneo-lenhosa (Tabela 7). Esses

valores são condizentes com os encontrados por outros autores que descrevem o

gradiente fitofisionômico (GOODLAND, 1969). Já para a camada 0-30cm foi

encontrado um intervalo muito maior de COS, sendo 6,8g/kg a 38,1g/kg para Savana

florestada, 4,9 a 41,3g/kg para Savana arborizada + Savana parque e 3,0g/kg a

25,64g/kg para Savana gramíneo-lenhosa. Esta variação é natural considerando a

heterogeneidade de fitofisionomias da paisagem (OSMAN, 2013).

55

De modo geral a CTC efetiva (Soma de bases + Alumínio trocável),

apresentou valores extremamente baixos (Tabelas 7 e 8), indicativos de alto grau de

intemperização, com predominância de argilas de baixa atividade (LOPES, 1983;

OLIVEIRA, 2011) e pH baixo.

Tabela 7 - Variações estatísticas dos valores encontrados nos BDSf, BDSap e BDSgl

utilizadas para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS.


Tabela 8 - Variações estatísticas dos valores encontrados no BDWSf e BDWSap,

utilizadas para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS.


Nos BDSf, BDSap e BDSgl observou-se que os solos são ricos em íons

alumínio, caracterizando-os como solos ácidos, estando de acordo com as observações

feitas por diversos autores (GOODLAND, 1969; LOPES, 1983; COUTINHO, 2016).

Esta acidez advém da contínua produção de ácidos orgânicos e CO2 gerados da

decomposição da serapilheira (OSMAN, 2013). A acidez, por sua vez, provoca uma

Camada Areia Silte Argila COS SB CTC Al m V

(cm)

(a) 624,7+-213,6 81,1+-52,9 294,3+-177,6 13,7+-8,7 1,7+-3,2 6,2+-3,9 0,6+-0,6 41,2+-35,5 17,6+-20,4 4,9+-0,7 4,3+-0,5

(b) 34,2 65,2 60,3 63,3 190,5 63,4 89,3 86,1 115,7 14,3 11,8

(a) 598,3+-218,0 70,0+-42,2 331,8+-192,9 6,2+-2,2 0,9+-1,5 3,6+-1,9 0,4+-0,4 37,6+-34,9 18,2+-19,2 5,0+-0,6 4,4+-0,3

(b) 36,4 60,3 58,2 36,1 173,3 52,9 101,8 93,0 105,5 11,8 7,8

(a) 556,8+-286,5 101,0+-77,1 342,3+-233,0 13,7+-8,6 0,8+-1,1 7,1+-4,3 0,7+-0,6 48,7+-33,9 12,3+-11,6 4,8+-0,5 4,3+-0,3

(b) 51,5 76,4 68,1 62,8 125,8 59,8 83,7 69,6 94,7 11,3 7,3

(a) 509,2+-289,3 87,8+-66,7 403,0+-250,5 6,8+-3,1 0,5+-0,4 4,0+-1,6 0,4+-0,5 39,3+-33,8 13,2+-9,7 5,0+-0,6 4,7+-0,5

(b) 56,8 76,0 62,2 45,1 90,3 40,5 112,9 86,0 73,8 11,8 11,2

(a) 434,1+-283,2 113,7+-63,9 452,1+-250,8 12,8+-6,1 1,0+-1,8 5,9+-3,1 0,7+-0,6 51,7+-24,9 16,2+-17,4 5,1+-0,4 4,3+-0,4

(b) 65,3 56,2 55,5 47,4 177,5 52,5 81,8 48,2 107,7 8,4 8,5

(a) 393,2+-279,7 106,1+-59,7 500,7+-255,8 6,7+-3,4 0,5+-0,6 3,5+-1,7 0,6+-0,7 38,2+-29,9 13,5+-12,7 5,2+-0,4 4,6+-0,6

(b) 71,1 56,3 51,1 51,1 128,5 47,9 128,1 78,2 93,7 8,5 13,2

BDSf

pH H2OpH KCl

ou pH

CaCl2

.-------------------------------------g/Kg-----------------------------------------.,-----------------cmolc/kg-----------------,,---------------------------%--------------------------,

0-30

30-100

BDSap

0-30

30-100

BDSgl

0-30

30-100

56

deficiência em fósforo e potássio, que estão intimamente relacionados com cálcio e

magnésio (GOODLAND, 1969; OSMAN, 2013) levando a caracterizar os solos do

bioma Cerrado como deficientes em nutrientes essenciais nos solos (SETZER, 1949;

LOPES, 1983).


As variáveis explicativas dos BDSf, BDSap e BDSgl foram submetidas à

correlação de Pearson com o COS sendo a variável dependente (Tabela 9).


dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001).

Segundo os resultados apresentados na Tabela 9, a CTC constituiu o

atributo com maior correlação com o carbono orgânico para Savana florestada e Savana

arborizada + Savana parque. Resultado que pode ser explicado a partir do exposto por

Resck et al. (2008), de que nos LATOSSOLOS do Cerrado há uma alta dependência da

ocorrência de cargas trocáveis com a presença de matéria orgânica, uma vez que esta

possui grande área de superfície com cargas elétricas e também pelo fato da mineralogia

dos LATOSSOLOS ser dominada por caulinita e óxidos de ferro e alumínio.

Já para a Savana gramíneo-lenhosa a maior correlação do COS foi dada pela

areia e argila, em ambas as camadas e fitofisionomias estudadas. A granulometria é uma

característica estável e muito importante do solo. A fração argila corresponde à fração

ativa do solo, devido à elevada superfície específica e presença de cargas elétricas que

compõem parte da CTC do solo em conjunto com as cargas da matéria orgânica. Na

literatura há indicação de uma relação direta entre argila e carbono verificada por Burke

et al. (1989) nos Estados Unidos, por Sakin e Sakin (2015) na Turquia e inversa com a

areia averiguada em 69 países com ênfase nas regiões tropicais por Jobbágy e Jackson

Camada

(cm)Areia** Silte** Argila** SB** CTC** Al m V** pH H2O**

pH KCl ou

pH CaCl2*

0-30 -0,71 0,72 0,64 0,88 0,92 -0,11 -0,28 0,78 0,79 0,73

30-100 -0,72 0,53 0,70 0,61 0,82 -0,17 -0,36 0,38 0,53 0,20

0-30 -0,82 0,49 0,84 0,28 0,89 0,16 -0,07 -0,03 0,22 0,40

30-100 -0,86 0,36 0,89 -0,06 0,84 -0,36 -0,42 -0,36 0,33 0,46

0-30 -0,84 0,53 0,81 0,13 0,75 0,17 0,12 -0,26 0,13 0,45

30-100 -0,80 0,18 0,83 -0,12 0,57 0,02 -0,29 -0,41 0,24 0,53

BDSf

COS

BDSap

COS

BDSgl

COS

57

(2000) (Tabela 9). Ou seja, o carbono orgânico se conserva mais em solos argilosos que

em solos arenosos, devido à elevada decomposição da MOS nos últimos.



múltipla para cada fitofisionomia e para cada camada. O número de variáveis difere de

acordo com o método escolhido (Stepwise: Backward e Forward), no entanto, a CTC

está presente em praticamente todos os modelos (Tabela 10). Os valores de R2 são

acima de 0,70 e os modelos preditivos ajustados para a fitofisionomia de Savana

florestada alcançam R2 mais elevados que aqueles ajustados para a fitofisionomia de

Savana arborizada + Savana parque que por sua vez é mais elevado que da Savana

gramíneo-lenhosa. O R2 ajustado também apresentou valores altos (Tabela 10),

principalmente para Savana florestada (0,84 < R2 ajustado < 0,93), indicando que as

variáveis preditoras dos modelos são capazes de explicar até 93% da variação do COS

nas áreas. Os 7% restantes podem corresponder a variações ao acaso ou resultar da

influência de outras variáveis preditoras não consideradas na análise. Osman (2013)

citou variáveis preditoras em modelos de predição de COS relacionadas com topografia,

disponibilidade hídrica e temperatura do solo.

O valor do R2 está relacionado ao número de variáveis que compõe a

função, logo os maiores R2 são os das funções que possuem mais variáveis (Tabela 10),

já o R2 ajustado está ajustado com os graus de liberdade do modelo. Quando

comparados os valores de R2 e R

2 ajustado de outros trabalhos publicados de

pedotransferência, confirmou-se um bom ajuste dos modelos (NANNI e DEMATTÊ,

2006; BENITES et al., 2007; RESCK et al., 2008; SCHJONNING et al., 2017).

58

Tabela 10 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sobre vegetação de

Cerrado.

Na avaliação do desempenho dos modelos por bootstrap foi possível observar

que o coeficiente linear [a] tem probabilidade de ser igual a zero em todos os modelos

de Savana florestada (Figura 22), de Savana arborizada + Savana parque (Figura 23) e

de Savana gramíneo-lenhosa (Figura 24), assim como todos os modelos tem

probabilidade do coeficiente de correlação [r] ser igual a um, indicando ser uma

associação linear perfeita, em que o COS pode ser expresso pela combinação linear

proposta pelos modelos apresentados na Tabela 10.

Nas figuras 22, 23 e 24, podem ser comparados os histogramas dos valores

estimados pelo bootstrap para os parâmetros estatísticos [MAE], [RMSE] e [d] entre

respectivamente, Savana florestada, Savana arborizada + Savana parque e Savana

gramíneo-lenhosa. Os histogramas evidenciaram menores desvios para os modelos

ajustados para Savana florestada, e portanto o coeficiente de concordância [d] possui

valores maiores para Savana florestada. Provavelmente, a Savana arborizada + Savana

parque apresentou uma maior dispersão que a Savana florestada, devido a sua maior

heterogeneidade fitofisionômica endossada pelo agrupamento adotado neste trabalho.

Assim como pode ser observado na camada de 0-30cm histogramas com curva bimodal

indicando o agrupamento de dois conjuntos de dados, resultado compatível com

agrupamento adotado neste trabalho da classe Savana arborizada + Savana parque, e

também indicando a maior influência do uso e cobertura da terra na camada mais

próxima à superfície.

Camada

(cm)Modelo Constante Areia Silte Argila CTC V SB pH H2O

pH KCl ou

pH CaCl2

Argila+Silte R2

R2 Ajustado

1 -32,900 -0,0167 0,01971 0,7690 -0,169 1,450 2,33 6,020 0,97 0,91

2 -25,540 0,01468 1,3362 6,090 0,95 0,93

3 1,690 1,0500 0,876 0,01076 0,91 0,90

2 4,750 -0,004210 1,2310 -0,696 0,86 0,88

3 5,041 -0,004317 1,2000 -0,700 0,86 0,84

1 -4,500 0,005500 0,01640 1,3430 0,82 0,78

2 0,790 0,00995 1,3336 0,82 0,79

3 0,840 1,8080 0,80 0,79

1 -7,170 0,008380 0,01643 0,7710 0,86 0,84

2 0,977 0,7810 0,00551 0,79 0,76

1 310,000 -0,309000 -0,2940 -0,29600 0,6850 0,77 0,74

2 14,430 -0,013010 0,6840 0,77 0,75

3 289,000 -0,288000 0,6890 -0,27500 0,77 0,75

1 -5,820 0,00728 0,5670 1,505 0,75 0,73

2 -1,620 -0,005760 0,6440 1,819 0,72 0,70

3 1,124 0,01115 0,69 0,68

Savana gramíneo-lenhosa

30-100

Savana florestada

0-30

30-100

Savana arborizada + Savana parque

0-30

0-30

30-100

59



os diferentes modelos de Savana florestada nas duas camadas estudadas.

Na Savana florestada, pode ser destacado o modelo 2 na camada 0-30cm

com altos valores de R2 e R

2 ajustado (0,95 e 0,93, respectivamente) e com um baixo

desvio, em que o modelo pode superestimar 1,5g/kg de COS. Além disso, o modelo 2 é

uma função desenvolvida com um conjunto de apenas três atributos edáficos. Para a

camada 30-100cm, ambos os modelos possuem maior probabilidade do [d] ser igual a

0,9, com R2 ajustado respectivamente de 0,93 e 0,90.

Na Savana arborizada + Savana parque os ajustes dos modelos foram muito

próximos, o R2 ajustado variou de 0,78 a 0,79 para a camada de 0-30cm e de 0,76 a 0,84

para a camada de 30-100cm, enquanto que para as mesmas camadas o [d] ficou

respectivamente igual a 0,9 e variou de 0,8 a 0,9. Na camada 0-30cm os modelos

superestimam aproximadamente 2,7g/kg de COS enquanto que na camada 30-100cm

equivale ao erro da camada 0-30cm da Savana florestada, ou seja, 1,5g/kg de COS.

60



os diferentes modelos de Savana arborizada + Savana parque nas duas camadas

estudadas.

Todos modelos para Savana gramíneo-lenhosa apresentaram maior

probabilidade do [d] estar próximo a 0,8, resultado similar as outras fitofisionomias. Já

os modelos que relacionaram os menores conjuntos de atributos edáficos em suas

funções para prever o COS foram o modelo 2 da camada 0-30cm que apresentou como

variável resposta somente CTC e fração areia e para a camada 30-100cm o modelo 3

somente a fração argila.

61



os diferentes modelos de Savana gramíneo-lenhosa nas duas camadas estudadas.

Ainda nas figuras 22, 23 e 24 pode ser observado a partir dos valores do

[MAE], [RMSE] e [d] que a camada de 0-30cm do solo é mais difícil de modelar que a

camada de 30-100cm independentemente da fitofisionomia. Este fato pode ser

explicado pela quantidade de carbono orgânico localizado na camada de 0-30cm estar

mais correlacionada com o uso da terra (MEERSMANS et al., 2009), serapilheira e

biomassa de raízes, os quais segundo Morais et al. (2013), juntos explicam 50% das

variações nos teores de COS na superfície do solo. A quantidade de raízes da camada de

0-30cm é maior que na camada subjacente, onde 62 a 79% das raízes estão concentradas

nos primeiros 20cm de solo (CASTRO e KAUFFMAN, 1998).

Por fim, os BDWSa e BDWSap alimentaram os cinco modelos de predição

de carbono orgânico para Savana arborizada + Savana parque e os cinco para Savana

florestada. Para as paisagens naturais de Savana florestada, só foi possível validar pelo

62

Teste-t (Tabela 11) o modelo 2 da camada de 0-30cm, pois foi o único que não incluiu

soma de bases em sua função. Os resultados demonstraram uma alta significância

indicando que os modelos passíveis de validação pelo Teste-t estão ajustados para

LATOSSOLOS de paisagens naturais de Savana florestada e de Savana arborizada +

Savana parque.

É muito comum encontrar um escasso número de atributos edáficos do solo

nos relatórios pedológicos, o que torna importante elaborar modelos com o menor

número de variáveis possível, mesmo que possuam uma acurácia menor. Neste sentido

foram eleitos como melhores funções para modelagem de COS os modelos 2 da Savana

florestada e os modelos 3 (0-30cm) e de 2 (30-100cm) da Savana arborizada + Savana

parque.

Tabela 11 - P-valores resultantes do Teste-t com nível de significância de 0,05 para os

dois Bancos de Dados.

BDWSf BDWSap

1 - 0,97

2 0,96 0,99

3 - 0,99

1 - 0,99

2 - 0,99

Modelop-valor

0-30

30-100

Camada

(cm)

63

4.3. Conclusões

Os resultados evidenciaram que em ambientes naturais de Savana sobre

LATOSSOLOS é possível modelar o COS com poucos atributos edáficos do solo, com

apenas CTC no caso da Savana arborizada + Savana parque para a primeira camada (0-

30cm). Para ambas as camadas da Savana gramíneo-lenhosa e para a camada de 30-

100cm da Savana arborizada + Savana parque além do CTC foi incluído algum atributo

da fração granulométrica. Já a Savana florestada além de ser modelada por CTC e

granulometria, também necessitou de SB e/ou pH, o que lhe garantiu um R2 ajustado

maior (0,84 < R2 ajustado < 0,93) que da Savana arborizada + Savana parque, na qual os

modelos explicaram até 87% das variações do COS.

A modelagem do COS para Savana florestada apresentou menores desvios

que a modelagem do COS para Savana arborizada + Savana parque, provavelmente por

envolver mais variáveis em suas funções como também por ter um aporte de fitomassa

do solo mais homogêneo, já que a Savana arborizada + Savana parque foi um

agrupamento de duas fitofisionomias distintas estabelecido neste trabalho para suprir o

baixo número amostral encontrado para compor o BD. Logo, se tivesse um número

maior de dados e os modelos fossem refeitos separadamente para estas duas

fitofisionomias pode ser que elas tivessem menores desvios, próximos aos encontrados

para a Savana florestada.

64


DE PAISAGENS ANTROPIZADAS DO CERRADO BRASILEIRO A PARTIR

DE ATRIBUTOS EDÁFICOS

O bioma Cerrado brasileiro vem sendo desmatado para ocupação

principalmente da pastagem plantada, que segundo Sano et al. (2000), em 1997 ocupava

o equivalente a 20,2% de todo o Cerrado brasileiro. Os dados do TerraClass Cerrado

(BRASIL, 2015) apontam que em 2013 45% de todo o bioma estava desmatado e, deste

total, 65% estava ocupado por pastagem plantada, e 5% estava ocupado por cana-de-

açúcar, segundo dados do CANASAT 2013 (RUDORFF et al., 2010).

A cronossequência mais observada são paisagens de pastagens plantadas

ocupando as paisagens recém desmatadas, que se estabelecem após a adição de cal

seguida por uma cultura de arroz ou milho e fertilizada com N, P e K (BODDEY et al.,

1986), na tentativa de corrigir a alta acidez dos solos do Cerrado (GOODLAND, 1969;

LOPES, 1983; COUTINHO, 2016). Após alguns anos de pastagem plantada, ocorre a

entrada de agricultura, seja ela cultura anual ou perene (ADAMI et al., 2012; LAPOLA

et al., 2010; GOLDEMBERG et al., 2014).

Conforme observado nos capítulos anteriores, o COS está relacionado não

só com o aporte de fitomassa, mas também com o manejo. Sendo assim, objetivando

identificar atributos edáficos correlacionados com a variação do COS, em profundidade,

em paisagens antropizadas de domínio do bioma Cerrado brasileiro e desenvolver

modelos para estimar o COS com o conjunto mínimo de atributos edáficos. Este

capítulo analisou áreas de pastagem plantada e cana-de-açúcar localizadas na extensão

territorial do bioma Cerrado brasileiro.

65


5.1.1. Validação dos modelos

Primeiramente, a validação dos modelos foi realizada considerando

indicadores estatísticos como R2, R

2 ajustado, [MAE], [RMSE], [d], [a], [b] e [r],

conforme descritos no Material e métodos gerais (item 2.5).

O fluxograma ilustrado na Figura 25 apresenta os fluxos de testes para

validação segundo os critérios definidos anteriormente (MAE, RMSE e d), para as

relações entre variáveis preditoras e a variável resposta, considerando-se a hipótese de

que o COS pode ser estimado por outros atributos do solo, com boa exatidão e/ou

acurácia.



Não

Hipótese negada

Banco de Dados

Construção do

modelo de COS

Validação: Bootstrap

- R2, MAE, RMSE



Sim

Possibilidade de


Não

Sim

66


5.2.1. Qualificação dos Bancos de Dados (BDPp e BDC)

Inicialmente, os Bancos de Dados de Pastagem plantada (BDPp) e Cana-de-

açúcar (BDC), contaram respectivamente, 63 e 86 perfis pedológicos tabulados

conforme Tabela 12, os quais foram reduzidos após passarem pelas seis etapas de

checagem descritas no item 2.2.


Número inicial Número de perfis pedológicos descartados Número final

I II III IV V VI

BDPp 63 2 0 0 2 2 1 56

BDC 86 67 0 0 0 0 0 19




ponto;






Após a eliminação dos perfis pedológicos nas devidas etapas de verificação

foram validados 56 perfis de pastagem plantada e 19 de cana-de-açúcar (Figura 26).

67

Figura 26 - Localização dos perfis pedológicos do BDPp (56) e BDC (19).

Os perfis pedológicos foram dispostos no triângulo textural SiBCS

(EMBRAPA, 2006), onde observou-se que a pastagem plantada representa a classe

textural argila e a cana-de-açúcar a classe textural areia (Figura 27). Os solos da ordem

dos LATOSSOLOS possuem textura muito variada, desde franco arenosa até muito

argilosa, com teores de argila variando de 150g/kg a mais de 800g/kg (BRASIL, 1960;

OLIVEIRA et al., 1992) e os dois Bancos de Dados de solos apresentados neste

capítulo, abrangem grande parte da variação textural característica dos LATOSSOLOS.

68

Figura 27 - Classes texturais dos perfis pedológicos representativos dos usos pastagem

plantada e cana-de-açúcar, de acordo com o triângulo textural do SiBCs (EMBRAPA,

2006).

Segundo Cherubim et al. (2015), as mudanças de uso e cobertura da terra

não afetam atributos do solo como granulometria e microagregação, porém afetam em

maior proporção a macroagregação, densidade, bem como, propriedades químicas do

solo. Em se tratando de COS, os maiores intervalos entre os valores de mínimo e

máximo foram encontrados na camada mais superficial do solo (0-30cm), sendo que a

pastagem plantada tem maior variação (43g/kg) de COS, apresentando COS mínimo de

4g/kg e máximo de 47g/kg. A cana-de-açúcar apresentou para a mesma camada (0-

30cm) intervalo entre o valor máximo e mínimo 21g/kg de COS. Para a camada de 30-

100cm a diferença entre os valores máximos e mínimos foi muito menor, sendo eles

para pastagem plantada e cana-de-açúcar, respectivamente, 11g/kg e 14g/kg.

Quando avaliadas as médias de COS por uso da terra, o uso com maior

média é a cana-de-açúcar, nas duas camadas estudadas (Tabela 13), o que está de acordo

com alguns autores que estudaram a dinâmica de uso e cobertura da terra (CHERUBIN

et al., 2016) em LATOSSOLO no Cerrado (CARVALHO et al., 2009). Porém, quando

aplicado o teste-t no programa Minitab, foi verificado que não há diferença significativa

da média do COS entre os usos da terra em uma mesma camada (de 0-30cm: p-valor =

0,55 e para 30-100cm: p-valor=0,42). Em se tratando de camadas diferentes, foi

verificado que há uma maior diferença do COS, no entanto, ainda não significativa (p-

valor=018).

69

Tabela 13 - Variações estatísticas dos valores encontrados nos Bancos de Dados,

utilizados para o desenvolvimento e validação dos modelos de predição do COS.


Nas áreas de pastagem plantada, observou-se que os solos são ricos em íons

alumínio, caracterizando-os como solos ácidos, estando de acordo com as observações

feitas por diversos autores nas paisagens de pastagem natural, ou seja, de Savana

gramíneo-lenhosa (GOODLAND, 1969; LOPES, 1983; COUTINHO, 2016). Esta

acidez é proveniente da contínua produção de ácidos orgânicos e CO2, produzidos da

decomposição da serrapilheira (OSMAN, 2013). A acidez, acarreta em uma deficiência

de fosfato e potássio, que estão intimamente relacionados com cálcio e magnésio

(GOODLAND, 1969; OSMAN, 2013) caracterizando os solos do bioma Cerrado como

deficientes em nutrientes essenciais (SETZER, 1949; LOPES, 1983).

A acidez natural dos solos os caracteriza como altamente intemperizados,

com baixa CTC efetiva e com predominância de argilas de baixa atividade (LOPES,

1983; OLIVEIRA, 2011). Porém, os solos cultivados são manejados, havendo aplicação

de fertilizantes e práticas de calagem, alterando as características inerentes ao tipo de

solo e vegetação original da paisagem (SCHOLES et al., 1997).

Camada Areia Silte Argila COS SB CTC Al m V

(cm)

(a) 532,4+-257,0 92,4+-67,4 375,1+-213,8 13,6+-9,3 1,6+-1,5 6,2+-3,3 0,8+-1,0 39,2+-29,5 25,3+-18,3 5,2+-0,4 4,3+-0,9

(b) 48,3 72,9 57,0 68,4 98,2 52,4 122,8 75,0 72,4 8,1 22,2

(a) 482,7+-250,6 83,3+-59,7 434,4+-220,9 6,4+-3,0 0,6+-0,7 3,8+-1,7 0,7+-1,0 39,3+-33,4 18,7+-13,9 5,2+-0,4 4,4+-1,0

(b) 51,9 71,7 50,9 46,5 103,8 45,3 147,7 85,0 74,1 7,3 23,0

(a) 463,2+-268,5 128,5+-94,1 408,3+-190,3 13,2+-5,0 2,6+-1,7 6,2+-2,4 0,3+-0,5 15,2+-24,4 40,5+-22,0 5,5+-0,8 4,8+-0,6

(b) 58,0 73,2 46,6 37,7 67,1 38,8 172,7 160,6 54,5 14,2 12,8

(a) 434,1+-256,4 118,6+-93,0 447,3+-179,6 8,1+-3,1 1,4+-1,3 4,5+-2,1 0,3+-0,4 23,9+-30,3 29,1+-20,2 5,2+-0,6 4,7+-0,5

(b) 59,1 78,5 40,2 38,1 92,1 46,0 135,5 126,7 69,5 10,9 11,4

.-------------------------------------g/Kg-----------------------------------------.,-----------------cmolc/kg-----------------,,---------------------------%--------------------------,

30-100

BDPp

0-30

30-100

BDC

0-30

pH H2OpH KCl

ou pH

CaCl2

70


As variáveis explicativas dos dois Bancos de Dados foram submetidas à

correlação de Pearson, com o COS sendo a variável dependente (Tabela 14).

Tabela 14 - Resultados numéricos das correlações de Pearson sendo o carbono a

variável dependente (**p<0,001; *0,01<p<0,001).

Segundo os resultados apresentados na Tabela 14, a CTC constituiu o

atributo com maior correlação com o COS. Resultado que pode ser explicado a partir do

exposto por Resck et al. (2008), de que nos LATOSSOLOS do Cerrado há uma alta

dependência da ocorrência de cargas trocáveis com a presença de matéria orgânica, uma

vez que esta possui grande área de superfície com cargas elétricas e também pelo fato

da mineralogia dos LATOSSOLOS ser dominada por caulinita, óxidos de ferro e

alumínio.



múltipla para cada uso da terra e para cada camada. O número de variáveis difere de

acordo com o método escolhido (Stepwise: Backward e Forward), no entanto, a CTC

está presente em praticamente todos os modelos (Tabela 15). Os valores de R2 ajustado

são superiores a 0,50 para pastagem plantada e 0,45 para cana-de-açúcar. Além dos

atributos edáficos relacionados com o COS na Tabela 15 há interferência de outras

variáveis preditoras nos modelos que podem corresponder a variações ao acaso ou

resultarem da influência de outras variáveis preditoras não consideradas na análise, tais

como temperatura atmosférica e precipitação que possuem forte influência na taxa de

decomposição da matéria orgânica (JOBBÁGY e JACKSON, 2000).

O valor do R2 está relacionado ao número de variáveis que compõe a

função, logo R2 maiores são as funções que possuem mais variáveis (Tabela 15), já o R

2

ajustado está ajustado com os graus de liberdade do modelo. Apesar das diferenças

Camada

(cm)Areia** Silte** Argila** SB CTC** Al m* V pH H2O

pH KCl ou

pH CaCl2

0-30 -0,60 0,21 0,64 0,05 0,81 0,32 0,22 -0,29 -0,03 0,01

30-100 -0,71 0,25 0,75 0,09 0,61 0,01 -0,08 -0,31 -0,17 -0,02

0-30 -0,44 0,56 0,34 0,22 0,71 0,00 -0,30 0,04 0,04 0,12

30-100 -0,53 0,68 0,40 0,18 0,61 -0,24 -0,53 0,08 0,03 0,20

BDPp

COS

BDC

COS

71

encontradas nos valores de R2 e R

2 ajustado neste trabalho, estas são similares aos de

outros trabalhos envolvendo o desenvolvimento de pedotransferência (BURKE et al.,

1989; BENITES et al., 2007; RESCK et al., 2008; SCHJONNING et al., 2017).

Tabela 15 - Modelos preditivos do COS em duas camadas de solos sob usos de

pastagem natural, pastagem plantada e cana-de-açúcar.

Nas figuras 28 e 29 constam os histogramas construídos a partir da técnica

de reamostragem bootstrap com os parâmetros estatísticos associados a cada um deles:

[MAE], [RMSE], [d], [a], [b] e [r]. Quando observado o valor do coeficiente angular [b]

(Figura 28) foi verificado que todos os modelos de pastagem plantada são diferentes de

zero, indicando que os modelos são significativos. Os modelos de pastagem plantada

apresentaram [d] entre 0,6 e 0,8, portanto maior probabilidade do [d] estar próximo à

reta (sobre a reta [d]=1) que a cana-de-açúcar (0,5< [d] <1).

Ainda nas figuras 28 e 29, observou-se que tanto o [MAE] quanto o

[RMSE] demonstraram que a camada de 0-30cm do solo é mais difícil de modelar que a

camada de 30-100cm independentemente do uso da terra. Este fato pode ser explicado

pela quantidade de carbono orgânico localizado na camada de 0-30cm estar mais

correlacionada com o uso da terra (MEERSMANS et al., 2009), serrapilheira e

biomassa de raízes, os quais juntos explicam 50% das variações nos teores de COS na

superfície do solo (Morais et al., 2013). A quantidade de raízes da camada de 0-30cm é

maior que na camada subjacente, onde 62 a 79% das raízes estão concentradas nos

primeiros 20cm de solo (CASTRO e KAUFFMAN, 1998), apresentando declínio

Camada

(cm)Modelo Constante Areia Silte Argila CTC m% Argila+Silte R2 R2 Ajustado

1 274,000 0,27300 0,03570 2,249 -0,30400 0,72 0,70

2 -0,020 0,04070 2,375 -0,03510 0,70 0,69

3 -0,810 2,315 0,66 0,65

1 -30,700 0,03240 0,01528 0,422 0,02550 0,62 0,59

2 2,009 0,01005 0,56 0,55

3 2,029 0,00840 0,56 0,53

1 4,070 1,466 0,51 0,48

2 4,350 0,00620 1,294 0,51 0,45

1 3,110 0,00411 0,02620 0,218 -0,036 0,63 0,53

2 7,220 0,218 -0,036 -0,00411 0,63 0,53

3 6,738 0,01921 -0,038 0,59 0,54

Cana de açúcar

0-30

30-100

Pastagem plantada

0-30

30-100

72

exponencial da biomassa radicular e do comprimento de acordo com a profundidade

(SMITH et al., 2005).



os diferentes modelos de pastagem plantada nas duas camadas estudadas.

O modelo 3 para a camada de 0-30cm da pastagem plantada englobou

somente a CTC como variável edáfica resposta ao COS e o modelo 3 para a camada 30-

100cm foi a somatória das frações de argila+silte. Estes modelos que relacionaram o

COS com menor número de variáveis resposta, foram modelos que apresentaram menor

acurácia e precisão, porém, não são menos importantes que os de maior acurácia, visto

que são equações que mesmo incluindo poucos atributos edáficos foram capazes de

estimar o COS.

Para cana-de-açúcar todos os modelos tendem a apresentar [b] igual a zero

(Figura 29), indicando que os modelos não são significativos. No entanto, quando

73

analisado o coeficiente de correlação [r], observou-se que ele possui probabilidade de

ser um, ou seja, há indicação de relação linear, onde o COS pode ser expresso por

determinados fatores edáficos, como os apresentados nos modelos. Um dos fatores que

pode ter provocado maiores desvios nos modelos de cana-de-açúcar, tornando-os não

significativos, foi o número amostral (n= 19), menor que a metade utilizada para os

modelos de pastagem plantada, podendo assim não ter representado suficientemente

todas as relações de COS e atributos edáficos. Além disso, as amostras coletadas para

cana-de-açúcar estão mais concentradas no estado de São Paulo (Figura 26), não

apresentando a realidade de todas as áreas de cana-de-açúcar do bioma Cerrado.



os diferentes modelos de cana-de-açúcar nas duas camadas estudadas.

74

5.3. Conclusões

Os resultados evidenciaram que o ambiente com menor interferência

antrópica possui uma melhor acurácia na modelagem do COS, conforme explicitado

pelo MAE e RMSE da pastagem plantada em relação a cana-de-açúcar. No entanto, os

dois usos abordados neste capítulo podem ter sido influenciados por fatores exógenos,

como por exemplo, o tipo de uso e de manejo do solo e o tempo de permanência do uso.

Os fatores exógenos provocam mudanças nas inter-relações dos atributos físicos,

químicos e biológicos presentes no solo, alterando os processos de formação do COS, e

portanto, aumentando a complexidade da modelagem, o que pode ser observado pelos

valores de R2 e

R

2 ajustado.

No entanto, estas mudanças nas inter-relações dos atributos físicos,

químicos e biológicos presentes no solo indicam que o manejo pode promover

benefícios ao solo. Provavelmente, se forem inseridos os fatores tempo de permanência

da cultura na área e tipo de manejo do solo nos modelos das paisagens antropizadas, os

modelos melhor explicarão a variação do COS.

75

CAPÍTULO 6. DISCUSSÕES GERAIS

Este trabalho verificou que o uso e a cobertura da terra modificam atributos

edáficos do solo que estão correlacionados com o COS, sendo eles CTC, pH, SB, V% e

Al. Além disso, ficou demonstrado que as frações granulométricas possuem correlação

com o COS, e como não são facilmente modificadas pelo uso e cobertura da terra, a

partir delas foi possível elaborar modelos globais para o LATOSSOLO no Cerrado

brasileiro, para a camada de 30-100cm, conforme apresentado no Capítulo 3.

Ainda no Capítulo 3, foi constatado que COS presente na camada 0-30cm é

influenciado pelo tipo de uso e cobertura da terra. Objetivando entender a influência

dos diferentes usos e coberturas da terra, o BDT foi dividido em cinco novos Bancos de

Dados, de acordo com as classes temáticas definidas no trabalho (Savana florestada,

Savana arborizada+Savana parque, Savana gramíneo-lenhosa, pastagem plantada e

cana-de-açúcar). Com isso, foram definidos modelos mais acuradas de COS, de acordo

com o apresentado nos capítulos 4 e 5.

A Savana florestada foi a classe temática com melhor ajuste ao modelo,

segundo os parâmetros estatísticos utilizados neste trabalho R2, R

2 ajustado, [MAE],

[RMSE] e [d]. Os modelos de pastagem plantada e cana-de-açúcar tiveram R2 ajustados

menores que das paisagens de cobertura vegetal natural, e desvios calculados pelos

índices [MAE], [RMSE] e [d], maiores que das paisagens de coberturas naturais.

Nas paisagens antropizadas há que se considerar a variabilidade do manejo

aplicado (LANA et al., 2016; SOUZA et al., 2012; SOUZA et al., 2016), a variação da

intensidade e do tempo de cultivo (STUDDERT e ECHEVERRIA, 2000). A influência

do manejo nos atributos edáficos estudados, pode ser observada na Figura 30, na qual

foi possível verificar a diferença dos atributos químicos do solo nas duas camadas

estudadas, sobre os usos e coberturas abordados neste trabalho por meio da relativização

dos valores médios de cada atributo edáfico, onde 1 é o atributo edáfico de maior valor

entre os cinco Bancos de Dados analisados. A Savana florestada e o agrupamento das

coberturas Savana arborizada e Savana parque apresentaram valores similares para

todos os atributos do solo e estes podem ser considerados o padrão encontrado em

paisagens naturais do Cerrado, caracterizando solos com altos CTC, alumínio e m%, e

baixos V% e SB.

76

A maior mudança dos atributos do solo em relação às paisagens de

coberturas naturais foi verificada na cana-de-açúcar, na qual o gráfico de teia apresenta

uma deformação das linhas em relação aos demais usos e coberturas da terra mostrando

um aumento de SB, V%, CTC e do pH do solo, e uma diminuição do m% e Al (Figura

30). O aumento do COS na cana-de-açúcar na camada 30-100cm foi um resultado

similar ao encontrado por Oliveira et al. (2016), evidenciando que na cana-de-açúcar há

um maior manejo que na pastagem plantada, alterando mais intensamente as

características químicas do solo.

Figura 30 - Relativização dos atributos químicos do solo nas duas camadas estudadas

sob os cinco usos e coberturas da terra analisados neste trabalho.

O manejo relaciona-se com a aplicação de calagem para elevar a CTC e pH,

e diminuir a saturação de alumínio (COIMBRA, 1971; FREITAS et al., 1971; LANA et

al., 2016) característica das paisagens de Cerrado. Nas áreas de cana-de-açúcar, a partir

da década de 70, começou a aplicação de vinhaça como adubo orgânico, aumentando o

COS (BORGES et al., 2014) e a mecanização das áreas. Por um lado, a mecanização

das áreas eliminou a queima, sendo vantajosa no maior acúmulo de matéria orgânica e

maior estabilidade de agregados (SOUZA et al., 2012) mas, por outro lado, piorou a

densidade do solo e aumentou a resistência à penetração das raízes (MACHADO et al.,

2010).

Objetivando criar modelos de predição de COS que preveem os diferentes

manejos aplicados nas áreas antropizadas, houve a necessidade de obter o maior número

77

amostral possível, a fim de representar a diversidade dos manejos. O número amostral

de cada uso e cobertura da terra foi a principal limitação do trabalho, já que foi

necessário possuir pelo menos 4 camadas amostradas de LATOSSOLO com no mínimo

100cm de profundidade e suas respectivas descrições de uso e cobertura da terra. Todas

as amostras que não preencheram estes requisitos e outros descritos no Material e

métodos gerais (item 2.2) foram descartadas, diminuindo assim o número de amostras.

Na tentativa de aumentar o número de amostras, algumas foram coletadas

neste trabalho, contudo em função de restrições financeiras, não foi possível suprir todas

as deficiências em relação ao número amostral. No mesmo viés, as coberturas naturais

de Savana arborizada e Savana parque foram agrupadas, mesmo possuindo

características fitofisionômicas distintas. Sendo assim, os modelos apresentaram

maiores desvios na camada 0-30cm que na cobertura Savana florestada, logo se

houvesse um maior número de dados e os modelos fossem refeitos separadamente para

essas duas fitofisionomias, provavelmente apresentariam menores desvios nesta camada

e seriam mais próximos aos encontrados para a Savana florestada. Já no caso da Savana

gramíneo-lenhosa, a maioria das descrições não continha a informação de presença ou

ausência de gado. A Savana gramíneo-lenhosa é uma fitofisionomia comumente

ocupada pelo gado, o que a torna manejada pelo mesmo. Devido à falta de informação,

todas as áreas foram tratadas no mesmo Banco de Dados, independentemente da

presença ou ausência do gado, o que provavelmente gerou modelos com desvios

maiores que os da Savana florestada. Finalmente, a cana-de-açúcar além de possuir um

pequeno número amostral que não conseguiu representar as diversas variedades,

ambientes de produção e manejo, ela também está localizada somente no estado de São

Paulo, não abrangendo as diversidades de pluviometria e temperatura que abrangem o

bioma Cerrado.

Além do número amostral, há o fator tempo de permanência do uso ou

cobertura da terra até o momento da coleta do solo, que influencia o COS e não foi

informado nos descritivos pedológicos. Por exemplo, um solo com pastagem plantada

há dois anos é diferente de um solo ocupado por pastagem plantada há 15 anos, o

mesmo ocorrendo para o uso da cana-de-açúcar. Além disso, a cronossequência de usos

pode influenciar nas características do solo encontradas no momento da coleta, ou seja,

são os efeitos cumulativos (TERRA e SANTOS, 2012). Sendo assim, uma vez que o

tempo de permanência não foi informado e nem o uso ou cobertura da terra anteriores à

78

coleta, não foi possível construir a história de uso e cobertura do local. A história de uso

e cobertura do local poderia ser construída por meio de interpretação das imagens de

satélite mas, devido às datas destas coletas serem anteriores a década de 70, esse

procedimento não foi possível, pois nesse período as imagens do satélite Landsat ainda

não eram geradas.

79

CAPÍTULO 7. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A revisão bibliográfica revelou a importância do papel desempenhado pelo

carbono orgânico do solo no meio e também os esforços focados em entender sua

dinâmica e relação com as mudanças climáticas, uso e cobertura da terra, manejo,

atributos edáficos entre outros fatores. A partir da revisão na literatura foi possível

analisar as lacunas no tema e desta forma tentar contribuir com a elaboração de modelos

capazes de estimar o COS.

Primeiramente o método desenvolvido nesta tese demonstrou a importância

em dividir os modelos de predição de COS em função aos usos e cobertura da terra, os

quais estimaram com maior exatidão o COS. Além disso, foi possível definir o conjunto

mínimo de atributos edáficos capazes de estimar o COS, sendo eles; CTC, pH, SB, V%,

Al e as frações granulométricas. O atributo edáfico que apresentou maior correlação

com o COS foi a CTC, a qual esteve presente em praticamente todos os modelos

apresentados nesta tese.

Com as frações granulométricas foi possível elaborar modelos de predição

de COS para o LATOSSOLO no Cerrado brasileiro para a camada de 30-100cm

independentemente do uso e cobertura da terra. Sendo assim, a abrangência espacial dos

modelos não foi somente regional e vinculada a determinado uso e cobertura da terra

específico, mas também passível de extrapolação para outras regiões.

Os resultados foram capazes de responder as hipóteses, no entanto,

reconhece-se a importância de incorporar novas amostras de uso e cobertura da terra no

Banco de Dados disponibilizado no Anexo 1 (e no Banco de Dados público

PANGAEA), na tentativa de abranger os diferentes históricos de acumulação de

impactos com número amostral suficientemente representativo para cada caso. Isso

garantirá modelos mais precisos e acurados, visando melhor entender os processos que

os usos e coberturas da terra provocam no carbono orgânico do solo e assim podendo

mitigar sua perda com ações assertivas.

80

8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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89

ANEXOS

Anexo 1. Tabulação das 164 amostras de solo utilizadas para a elaboração dos modelos para estimar COS. Estes dados estão disponibilizados em

planilha excel no Banco de Dados público PANGAEA - https://issues.pangaea.de/browse/PDI-15986

90

Prof Carbono Areia total Silte Argila CTC Al SB m V pH pH

cm em H2O em KCl

28 21,0 130 210 660 8,7 1,3 1,3 50,0 15,0 4,8 4,1

55 11,0 110 220 670 5,5 0,7 0,5 56,5 10,0 4,9 4,3

85 10,0 110 210 680 3,7 0,3 0,6 32,3 18,0 4,8 4,5

122 8,0 100 210 690 3,5 0,0 0,2 0,0 6,3 5,0 4,8

15 10,0 729 134 138 4,6 0,9 0,4 71,4 7,9 4,4 -

57 4,0 775 56 169 3,1 0,8 0,3 54,5 10,5 4,7 -

101 6,0 734 62 204 2,9 0,3 0,4 41,7 14,4 5,0 -

200 3,0 705 70 225 2,0 0,2 0,4 32,3 20,8 5,3 -

22 9,0 835 45 120 6,0 1,0 0,5 69,0 7,6 4,4 -

45 7,0 808 69 123 3,6 0,0 0,3 0,0 9,1 4,7 -

112 5,0 777 67 156 2,8 0,7 0,4 62,5 14,9 4,7 -

180 4,0 768 57 175 2,0 0,5 0,4 54,3 20,8 5,0 -

3 31,4 448 40 512 12,3 - 3,0 - 24,1 4,6 4,2

36 16,2 377 36 587 7,6 - 0,7 - 8,6 4,6 4,1

60 9,2 348 71 581 4,3 - 0,6 - 13,9 5,0 4,3

120 7,1 330 70 600 3,3 - 0,7 - 21,9 5,0 4,5

170 4,3 334 66 600 3,0 - 0,6 - 21,6 5,3 4,6

20 18,6 786 43 171 5,8 1,5 0,3 84,7 5,0 4,5 -

30 7,5 831 25 145 3,7 1,1 0,2 83,3 6,0 4,5 -

50 5,2 809 29 161 2,6 0,9 0,2 81,1 8,0 4,6 -

101 4,1 798 25 178 2,5 0,8 0,2 79,2 8,4 4,5 -

18 10,5 823 36 141 4,3 1,2 0,3 82,2 6,1 4,3 -

28 6,4 830 30 140 3,0 0,8 0,2 77,7 8,0 4,4 -

45 6,4 798 33 168 3,1 1,2 0,2 84,5 7,1 4,3 -

95 4,1 783 44 173 2,4 0,9 0,2 81,1 9,0 4,3 -

145 2,9 767 43 191 1,7 0,8 0,2 79,2 12,3 4,3 -

15 10,5 803 47 150 4,1 1,2 0,2 83,9 6,0 4,1 -

40 5,2 843 35 122 2,4 0,9 0,2 80,4 9,1 4,2 -

65 4,1 818 38 144 2,3 0,9 0,2 81,1 9,1 4,1 -

105 3,5 806 41 153 2,0 0,8 0,2 79,2 10,4 4,1 -

7 69,9 380 200 420 16,4 0,0 14,4 0,0 87,8 7,0 6,5

31 22,3 420 120 460 10,4 0,0 6,5 0,0 62,5 6,3 5,3

77 8,2 330 40 630 7,0 0,0 4,8 0,0 68,5 6,0 5,0

92 9,7 350 50 600 7,2 0,0 5,2 0,0 72,1 5,9 4,9

P1-C29 ASSIS, 2010 Latossolo Vermelho -50,391791 -22,595963


P2 MARTINS, 2012 Latossolo Vermelho -43,744216 -16,205263

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Perfil 1348

OLIVEIRA e

MENK, 1984 /

OLIVEIRA e

PRADO, 1987

Latossolo Vermelho -47,892290 -21,469090

Identicação dos

perfis do BDSfFonte

Classificação do solo

Ordem e subordemX Y

Perfil 1 CELARINO, 2008 Latossolo Vermelho -47,811143 -21,597731

Perfil 40LEMOS et al.,

1960

Latossolo Vermelho

Escuro Orto-47,157165 -22,472887

Perfil 2 CELARINO, 2008Latossolo Vermelho

Amarelo-47,823441 -21,599238


91


cm em H2O em KCl ou CaCl2

30 65,8 293 217 490 19,9 0,0 13,5 0,3 67,7 5,9 4,8

53 26,9 300 137 563 11,4 0,5 6,4 6,7 56,1 5,6 4,3

98 19,4 360 110 530 10,1 0,2 6,1 3,5 60,8 5,7 4,5

240 9,4 303 90 607 7,0 0,0 5,3 0,6 76,0 6,1 5,2

13 11,6 799 60 141 4,5 1,4 0,2 85,9 5,1 4,1 -

40 5,8 837 44 120 2,8 1,1 0,2 84,0 7,5 4,2 -

82 4,6 808 50 142 3,2 1,2 0,3 79,5 10,0 4,2 -

113 3,5 789 45 166 2,2 1,1 0,2 85,1 10,0 4,2 -

18 11,6 813 37 150 5,7 1,2 0,3 83,0 4,4 4,0 -

40 7,0 814 37 149 3,4 0,9 0,2 80,0 6,4 4,3 -

72 4,1 774 36 190 2,6 0,8 0,2 79,0 8,0 4,3 -

115 2,9 778 34 188 2,1 0,8 0,2 79,0 10,0 4,3 -

16 7,0 715 40 245 4,0 0,5 0,7 41,1 16,5 4,9 4,2

71 6,1 746 32 222 2,8 0,4 0,4 52,4 13,8 4,8 4,2

150 5,1 709 36 255 2,6 0,2 0,4 30,6 16,7 5,0 4,5

220 2,4 689 38 273 1,3 0,0 0,4 0,0 33,3 5,3 5,8

30 7,1 773 27 200 4,4 1,0 0,8 56,0 18,1 4,4 3,8

64 4,5 741 17 242 3,4 0,9 0,7 56,1 21,1 4,4 3,8

166 3,2 749 10 241 2,6 0,8 0,6 56,3 23,7 4,5 3,9

391 1,6 741 12 247 1,6 0,4 0,4 45,0 27,5 5,2 4,2

25 13,0 604 84 312 4,8 0,6 0,3 68,0 5,8 5,0 4,5

40 9,0 540 103 357 3,7 0,4 0,3 54,0 9,2 5,1 4,6

60 6,0 477 116 407 3,2 0,4 0,3 57,0 9,4 5,6 4,7

110 4,0 481 112 407 3,0 0,0 0,3 0,0 10,7 6,0 5,1

160 3,0 463 111 426 3,0 0,0 0,3 0,0 10,3 6,2 5,5

20 7,0 664 57 279 4,3 0,0 0,4 0,0 9,0 - 4,1

40 7,0 667 50 283 3,5 0,0 0,2 0,0 7,0 - 4,1

60 5,8 644 66 290 3,1 0,0 0,2 0,0 8,0 - 4,1

80 5,2 654 66 280 2,8 0,0 0,2 0,0 8,0 - 4,2

100 4,7 629 75 296 2,6 0,0 0,2 0,0 9,0 - 4,3

10 33,5 340 87 573 4,6 0,8 0,5 61,3 10,4 4,8 4,2

33 21,5 290 113 597 3,5 0,6 0,1 82,8 3,5 5,0 4,2

117 9,3 323 60 617 2,0 0,1 0,0 68,7 2,2 5,3 4,7

215 4,5 290 93 617 1,1 0,0 0,1 17,5 5,8 5,6 5,5

5 17,8 353 73 573 4,8 0,3 1,4 17,7 30,1 5,4 4,4

22 23,4 320 130 550 5,5 0,8 1,4 35,3 25,6 5,1 4,1

43 15,1 334 110 557 3,7 0,2 1,7 8,1 45,7 5,5 4,5

93 7,9 317 77 607 2,8 0,1 1,2 6,1 45,2 5,6 4,8

133 7,0 317 90 593 2,8 0,0 2,4 0,8 87,3 6,0 5,6

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

P6-C34 ASSIS, 2010Latossolo Vermelho

Amarelo-50,365490 -22,585077

Município de Pirassununga

Perfil 39

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 55 LEMOS et al.,

1960

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,732938 -20,800797

LYNCH, 2009 Latossolo Vermelho -47,774440 -15,068530

Perfil 52

Perfil3, AF6 LYNCH, 2009Latossolo Vermelho

Amarelo-47,765670 -15,086530

Perfil2, AF4 LYNCH, 2009Latossolo Vermelho

Amarelo-47,762750 -15,094350

LEMOS et al.,

1960

Latossolo Vermelho

Amarelo

PerfilT6Amostra coletada

neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,735670 -20,801558

P9-C26 ASSIS, 2010

Latossolo Vermelho

Amarelo-52,816667

Identicação dos

perfis do BDSfFonte


Ordem e subordemX Y

-13,383333

Perfil 6, AF9

92



10 34,2 570 170 260 13,4 0,0 10,0 0,0 74,6 6,3 5,8

20 15,6 520 160 320 7,5 0,0 5,6 0,0 74,7 6,4 5,6

70 7,4 460 150 390 5,8 0,1 3,1 3,2 53,0 5,3 4,5

101 3,0 470 150 380 3,5 0,0 2,7 0,0 77,0 6,3 5,6

20 93,0 690 60 250 1,7 1,4 0,3 82,8 17,2 5,1 4,0

38 64,0 620 60 320 1,5 1,3 0,2 89,7 10,3 5,2 4,0

90 50,0 610 60 330 1,2 1,1 0,1 90,2 9,8 5,4 4,1

200 28,0 600 40 360 0,9 0,8 0,1 87,0 13,0 5,5 4,2

20 9,3 654 68 278 4,7 0,0 0,5 0,0 11,0 - 4,1

40 9,9 662 49 289 3,8 0,0 0,4 0,0 10,0 - 4,2

60 7,6 650 53 297 3,3 0,0 0,5 0,0 14,0 - 4,4

80 6,4 644 47 309 2,8 0,0 0,2 0,0 8,0 - 4,5

100 5,2 630 60 310 2,4 0,0 0,1 0,0 5,0 - 4,7

9 41,6 390 140 470 19,3 0,8 7,1 10,0 37,0 5,7 4,5

20 20,3 390 60 550 10,5 2,2 1,0 69,0 10,0 5,8 4,2

35 15,2 360 70 570 8,9 1,8 0,9 67,0 10,0 5,5 4,1

65 11,4 310 70 620 7,0 1,6 0,7 70,0 10,0 5,4 4,2

135 7,4 290 90 620 5,2 0,9 0,6 60,0 12,0 5,5 4,4

20 10,5 679 59 262 6,3 0,0 1,2 0,0 18,0 - 4,2

40 11,0 655 61 284 3,9 0,0 0,4 0,0 11,0 - 4,3

60 8,7 652 57 291 3,2 0,0 0,4 0,0 12,0 - 4,4

80 5,8 638 56 306 2,6 0,0 0,2 0,0 6,0 - 4,4

100 5,2 588 95 317 2,4 0,0 0,3 0,0 11,0 - 4,6

20 8,7 796 73 131 6,0 0,0 0,4 0,0 6,0 - 3,9

40 8,7 815 59 126 4,6 0,0 0,1 0,0 3,0 - 4,0

60 7,6 795 67 138 3,8 0,0 0,1 0,0 3,0 - 4,0

80 2,9 798 64 138 3,9 0,0 0,4 0,0 9,0 - 4,0

100 4,1 789 70 141 3,3 0,0 0,3 0,0 10,0 - 4,0

20 8,1 820 68 112 5,7 0,0 0,4 0,0 7,0 - 3,9

40 8,7 809 67 124 4,9 0,0 0,4 0,0 7,0 - 3,9

60 7,0 796 71 133 3,7 0,0 0,2 0,0 6,0 - 4,0

80 5,2 789 81 130 3,5 0,0 0,2 0,0 7,0 - 4,0

100 4,7 778 79 143 3,7 0,0 0,2 0,0 6,0 - 4,1

20 9,3 818 77 105 5,9 0,0 0,5 0,0 8,0 - 3,9

40 8,7 817 74 109 4,7 0,0 0,3 0,0 7,0 - 3,9

60 5,8 804 85 111 3,6 0,0 0,2 0,0 6,0 - 4,0

80 4,7 812 59 129 3,2 0,0 0,1 0,0 4,0 - 4,0

100 4,1 807 63 130 2,8 0,0 0,1 0,0 5,0 - 4,1

Estrada Brasilândia-

Bonfinópolis de Minas, 9km

após o Ribeirão Extrema.

João Pinheiro, MG.

Identicação dos

perfis do BDSfFonte


Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'

MARTINS, 2012 Latossolo Vermelho -42,882319

--------------%------------'

-15,460386


neste trabalhoLatossolo Vermelho -47,831018 -21,928841

Amostra coletada

neste trabalhoLatossolo Vermelho -47,829484


PERFILPERFIL

CNPGC 4SISolos Latossolo Vermelho

Invernada do cerradão, a

800 metros do piquete do

poço artesiano


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,731365

P9

-20,801073

PerfilT1


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,730625 -20,801530

PERFILP2 SISolos Latossolo Vermelho

-21,929235


neste trabalho

93


cm em H2O em KCl

23 8,6 790 24 186 4,8 1,4 0,5 73,8 10,7 4,3 3,7

90 3,3 737 23 240 2,5 0,9 0,4 70,4 14,9 4,9 4,0

145 2,4 739 24 237 2,4 0,7 0,4 63,7 16,8 5,4 4,0

275 2,8 727 26 247 2,2 0,4 0,6 37,5 27,0 5,1 4,2

40 5,8 844 23 133 3,2 - 0,4 - 11,1 4,7 4,0

70 4,1 832 19 149 2,4 - 0,3 - 14,0 4,8 4,2

120 3,1 798 16 186 2,1 - 0,4 - 16,9 4,9 4,2

200 2,4 792 8 200 1,5 - 0,4 - 24,7 5,2 4,5

25 9,7 630 55 315 3,9 - 0,4 - 11,1 4,5 4,5

60 9,0 598 54 348 3,6 - 0,4 - 12,1 4,4 4,7

110 6,6 568 47 385 2,7 - 0,4 - 16,2 4,7 5,1

250 3,6 551 46 403 1,0 - 0,4 - 41,7 5,3 6,2

20 13,3 791 31 178 6,2 1,6 0,3 86,0 4,1 4,2 -

43 10,4 778 39 184 5,4 1,7 0,2 89,0 4,1 4,4 -

60 10,4 758 33 210 5,4 1,7 0,2 89,0 4,0 4,4 -

148 3,5 765 28 207 2,2 0,8 0,2 79,0 10,0 4,8 -

20 13,4 777 37 186 6,1 1,9 0,3 88,0 4,1 4,1 -

50 12,8 747 36 217 6,4 2,0 0,2 90,0 3,4 4,3 -

80 5,8 742 35 223 4,1 1,4 0,2 87,0 5,1 4,1 -

130 2,9 730 36 233 2,9 1,2 0,2 85,0 7,2 4,3 -

14 7,0 790 38 173 3,6 1,1 0,2 83,0 6,1 4,0 -

40 4,1 849 34 117 2,4 0,9 0,2 81,0 9,0 4,3 -

75 3,5 837 27 136 2,1 0,8 0,2 79,0 10,0 4,2 -

120 3,5 830 23 146 1,9 0,7 0,2 77,0 11,0 4,3 -

19 5,2 893 29 78 2,2 0,8 0,2 78,4 10,0 4,3 -

41 4,1 860 39 101 2,2 0,9 0,2 81,1 10,0 4,2 -

87 2,9 852 29 119 1,7 0,9 0,2 81,1 12,3 4,3 -

138 2,3 825 34 140 1,7 0,9 0,2 81,1 12,3 4,2 -

10 8,1 879 29 92 3,3 1,0 0,2 81,3 7,0 4,3 -

40 4,1 860 30 109 2,4 0,8 0,2 79,2 9,0 4,3 -

105 3,5 856 30 114 1,9 0,8 0,2 79,2 11,0 4,3 -

155 2,9 834 25 141 1,6 0,8 0,2 79,2 13,0 4,7 -

25 83,0 620 70 310 7,2 1,2 0,6 66,7 8,0 4,6 4,1

78 83,0 420 80 500 4,4 0,4 0,4 50,0 9,0 4,3 4,2

135 80,0 290 90 620 4,0 0,2 0,4 33,3 10,0 4,7 4,6

220 48,0 270 120 610 2,3 0,0 0,3 0,0 13,0 4,1 5,6

15 92,0 450 100 450 10,0 0,7 0,6 52,8 6,0 4,3 4,2

36 92,0 440 90 470 12,2 0,5 0,3 60,5 2,0 5,0 4,4

60 92,0 430 80 490 1,5 0,2 0,6 25,9 41,0 5,0 4,8

94 77,0 420 60 520 4,9 0,0 0,6 0,0 13,0 5,2 5,1

142 62,0 410 80 510 14,0 0,0 0,6 0,0 4,0 5,4 5,5

P8-cd8 ASSIS, 2010Latossolo Vermelho

Amarelo-50,368969 -22,599782

P7-ct7 ASSIS, 2010Latossolo Vermelho

Amarelo-50,369374 -22,598995

Pll-cd6 ASSIS, 2010 Latossolo Vermelho -50,370194 -22,598502

Identicação dos

perfis do BDSapFonte


Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

PERFILTS 2 SISolos Latossolo Amarelo Município de Silvânia

PERFILPerfil 13

NÚMERO DE

CAMPO - 13

SISolosLatossolo Vermelho

Escuro

Jardim Botânico de Brasília

- DF


Amarelo-50,386606 -22,589830


Amarelo-50,387741 -22,591101

-22,992468


1960

Latosol Vermelho

Amarelo-47,412121 -20,465416


1960

Latosol Vermelho

EscuroMunicípio de Água Fria


1960

Latosol Vermelho

Amarelo-48,503304

94


cm em H2O em KCl

19 115,0 110 110 780 20,6 1,9 0,7 73,0 3,0 4,3 4,0

36 115,0 120 120 760 13,2 1,0 0,7 59,8 5,0 4,4 4,2

68 115,0 110 90 800 7,4 0,2 0,2 51,2 3,0 5,3 4,7

127 78,0 110 80 810 5,1 0,0 0,5 0,0 10,0 5,5 5,4

18 124,0 90 220 690 15,2 0,8 0,8 49,7 5,0 5,1 4,4

35 124,0 40 140 820 10,8 0,7 0,6 54,9 6,0 5,0 4,3

69 121,0 30 90 880 7,2 0,3 0,2 56,5 3,0 5,1 4,6

140 85,0 30 100 870 4,8 0,0 0,2 0,0 4,0 5,4 5,3

16 61,0 810 50 140 6,1 0,8 0,3 73,0 5,0 4,7 4,0

35 52,0 790 50 160 5,0 0,6 0,2 75,3 4,0 4,9 4,2

70 39,0 770 60 170 3,9 0,4 0,2 69,5 5,0 4,9 4,2

140 20,0 760 60 180 2,4 0,2 0,2 45,5 8,0 5,2 4,6

18 118,0 260 170 570 11,2 0,5 0,6 43,9 5,0 4,9 4,5

54 118,0 250 140 610 6,4 0,0 0,2 0,0 4,0 5,2 5,2

105 98,0 200 150 650 5,2 0,0 0,3 0,0 5,0 5,2 5,6

135 78,0 200 160 640 3,8 0,0 0,2 0,0 6,0 5,7 6,1

10 29,7 190 250 560 14,9 0,0 6,7 0,0 45,0 5,8 5,0

40 14,0 140 200 660 7,9 0,1 2,3 4,2 29,0 5,7 4,9

90 8,6 140 180 680 4,4 0,0 0,8 0,0 18,0 5,8 5,0

135 6,2 130 190 680 3,5 0,0 0,7 0,0 20,0 5,7 5,3

310 4,7 130 180 690 2,7 0,0 0,6 0,0 22,0 5,8 5,5

12 19,0 648 142 210 5,6 0,2 2,4 7,6 43,0 5,3 4,4

20 11,0 610 110 280 3,5 0,2 1,1 15,5 31,0 5,5 4,2

40 7,0 506 132 362 2,7 0,1 0,8 10,8 30,0 5,5 4,4

100 4,0 516 124 360 1,9 0,1 0,8 11,2 41,0 5,8 4,1

160 3,0 463 138 399 1,8 0,0 0,6 0,0 36,0 5,7 5,3

25 10,0 601 186 213 4,8 0,1 1,6 6,1 32,0 5,4 4,1

35 6,0 512 215 273 4,0 0,5 1,1 30,9 28,0 5,4 4,0

48 6,0 471 197 332 4,1 0,5 0,9 35,5 22,0 5,3 4,1

70 6,0 398 229 373 4,6 0,7 0,8 47,0 17,0 5,3 4,1

20 21,9 120 160 720 8,4 0,5 0,3 63,0 4,0 5,2 4,3

35 18,3 90 130 780 7,0 0,3 0,2 60,0 3,0 5,3 4,5

65 14,0 100 130 770 5,5 0,1 0,2 33,0 4,0 5,4 4,7

100 10,5 110 120 770 4,5 0,0 0,1 0,0 2,0 5,5 5,0

10 21,0 446 291 263 14,4 0,1 4,1 2,0 28,0 5,9 4,6

15 16,0 446 246 308 14,4 0,1 2,9 3,0 20,0 5,7 4,3

40 12,0 406 264 330 10,2 0,0 1,5 0,0 15,0 5,8 4,7

70 6,0 371 236 393 8,5 0,0 1,8 0,0 22,0 6,3 5,7

105 5,0 365 216 419 8,8 0,0 2,1 0,0 24,0 6,5 5,9

Perfil 69

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Podzolico Vermelho

amarelo distrofico

latossolico

-49,450000 -13,750000

Identicação dos

perfis do BDSapFonte


Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'

PERFILPERFIL

Nº 2 NÚMERO

DE CAMPO - 30


Escuro-47,100000 -15,383333

Perifl 37

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Podzolico Vermelho

amarelo-48,050000 -12,366667

---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Perfil 77

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,800000 -13,600000

Perfil 178

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Roxo -49,783333 -18,716667

PERFILPerfil 17

NÚMERO DE

CAMPO - 17


Escuro


- DF

PERFILPerfil

18NÚMERO DE

CAMPO - 18


Amarelo


- DF

PERFILPerfil 15

NÚMERO DE

CAMPO - 15


Escuro


- DF

PERFILPerfil 16

NÚMERO DE

CAMPO - 16


Escuro


- DF

95


cm em H2O em KCl

15 21,0 474 220 306 5,7 0,6 0,5 54,0 9,0 5,2 4,3

40 13,0 426 212 362 4,7 0,5 0,5 52,0 10,0 5,3 4,3

70 8,0 414 201 385 3,4 0,0 0,5 0,0 13,0 5,6 4,9

100 5,0 402 175 423 1,8 0,0 0,4 0,0 23,0 5,4 5,2

20 11,1 390 140 470 5,5 1,3 0,7 65,0 13,0 5,1 4,1

34 5,6 350 140 510 3,9 1,1 0,2 85,0 5,0 4,3 4,2

67 3,0 340 150 510 3,0 0,5 0,2 71,0 7,0 4,7 4,3

159 2,4 350 150 500 2,6 0,5 0,1 83,0 4,0 5,2 4,3

10 31,0 234 251 515 10,5 1,8 0,8 69,0 8,0 5,2 4,5

30 18,0 243 242 515 7,6 1,4 0,4 77,0 6,0 5,6 4,8

60 14,0 91 169 740 5,3 2,3 0,4 87,0 7,0 5,5 5,1

110 13,0 114 185 701 4,3 2,1 0,3 86,0 8,0 5,6 5,3

10 13,0 666 122 212 3,9 0,0 0,8 0,0 21,0 5,2 4,2

25 9,0 668 104 228 2,1 0,0 0,7 0,0 32,0 5,3 4,3

50 5,0 638 109 253 2,3 0,0 0,5 0,0 20,0 5,4 4,6

110 4,0 583 162 255 1,1 0,0 0,4 0,0 39,0 5,3 5,4

10 12,0 577 125 298 3,3 0,0 1,4 0,0 42,0 5,7 4,8

30 7,0 557 117 326 2,8 0,0 0,6 0,0 23,0 5,6 4,9

60 5,0 513 115 372 1,6 0,0 0,4 0,0 26,0 5,9 5,6

90 3,0 470 112 418 1,7 0,0 0,3 0,0 17,0 6,0 5,8

130 3,0 440 116 444 2,0 0,0 0,3 0,0 17,0 6,0 5,9

10 13,0 761 62 177 4,2 1,1 0,8 58,0 18,0 4,0 3,8

30 7,0 755 78 167 2,3 0,6 0,2 75,0 9,0 4,4 4,0

65 6,0 757 34 209 1,8 0,3 0,2 65,0 10,0 4,4 4,1

110 5,0 802 17 181 2,1 0,5 0,2 75,0 8,0 4,4 4,1

20 24,0 287 211 502 8,8 0,8 0,5 64,0 5,0 4,6 4,2

40 16,0 174 145 681 6,7 0,1 0,4 20,0 6,0 5,3 4,5

80 12,0 141 116 743 5,3 0,0 0,4 0,0 7,0 5,6 4,7

120 11,0 141 126 733 5,1 0,0 0,4 0,0 8,0 5,6 5,0

150 9,0 127 113 760 4,8 0,0 0,4 0,0 8,0 6,0 5,1

20 18,0 374 186 440 6,8 0,0 0,3 0,0 5,0 5,4 4,5

40 14,0 314 144 542 5,6 0,0 0,5 0,0 8,0 5,7 4,7

60 10,0 269 129 602 5,5 0,0 0,5 0,0 8,0 5,5 5,1

100 9,0 259 113 628 4,6 0,0 0,4 0,0 10,0 5,7 5,3

160 8,0 278 109 613 4,1 0,0 0,5 0,0 11,0 5,8 5,5

12 3,5 850 20 130 2,0 0,2 0,4 33,0 20,0 5,2 4,2

34 3,1 820 20 160 2,3 0,4 0,3 57,0 13,0 4,5 4,1

54 2,4 820 30 150 1,6 0,2 0,1 67,0 6,0 4,7 4,2

88 1,7 780 30 190 1,5 0,2 0,2 50,0 13,0 4,6 4,4

190 1,5 700 30 270 1,1 0,0 0,1 0,0 9,0 4,7 4,6

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Perfil 08

Projeto

RADAMBRASIL

v.29

Latossolo Vermelho

Amarelo-46,033333 -13,250000

Perfil 57

Projeto

RADAMBRASIL

v.26

Latossolo Vermelho

Amarelo-56,050000 -13,333333

Perfil 50

Projeto

RADAMBRASIL

v.26


Perfil 80

Projeto

RADAMBRASIL

v.26


Perfil 31

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,833333 -12,416667

Perfil 67

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Latossolo Vermelho

Amarelo-49,900000 -13,583333

Perfil 177

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 78

Projeto

RADAMBRASIL

v.27


Perfil 140

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,533333 -17,533333

Identicação dos

perfis do BDSglFonte


Ordem e subordemX Y

96


cm em H2O em KCl

18 3,2 850 30 120 1,9 0,2 0,3 40,0 16,0 5,4 4,1

40 2,6 860 20 120 1,7 0,2 0,3 40,0 18,0 5,5 4,3

70 2,3 820 40 140 1,4 0,1 0,3 25,0 21,0 5,6 4,5

160 1,6 770 50 180 1,3 0,0 0,3 0,0 23,0 5,7 4,8

220 1,4 770 40 190 1,3 0,0 0,4 0,0 31,0 5,8 4,9

10 6,0 740 60 200 3,5 0,3 0,8 27,0 23,0 5,1 4,2

30 4,5 740 60 200 2,8 0,4 0,4 50,0 14,0 5,0 4,1

65 3,8 690 80 230 2,4 0,4 0,4 50,0 17,0 5,0 4,2

95 3,0 680 80 240 2,2 0,2 0,3 40,0 14,0 5,1 4,4

225 2,3 650 80 270 2,0 0,1 0,3 25,0 15,0 5,4 4,5

300 1,1 650 70 280 1,4 0,1 0,3 25,0 21,0 5,5 4,7

15 4,1 800 50 150 2,2 0,5 0,3 63,0 14,0 5,2 4,2

50 3,3 780 50 170 2,0 0,5 0,3 63,0 15,0 5,0 4,1

90 2,9 760 60 180 1,7 0,4 0,4 50,0 24,0 5,2 4,2

170 1,9 730 60 210 1,4 0,2 0,3 40,0 21,0 5,5 4,6

295 0,8 730 60 210 0,9 0,0 0,3 0,0 33,0 5,9 5,0

10 13,1 510 110 380 6,5 0,9 0,5 64,0 8,0 4,7 4,0

30 9,7 490 100 410 4,8 0,6 0,3 67,0 6,0 4,9 4,2

65 4,3 460 90 450 3,3 0,2 0,3 40,0 9,0 5,2 4,5

105 4,6 430 120 450 2,2 0,0 0,2 0,0 9,0 5,5 5,1

150 3,7 440 120 440 1,8 0,0 0,2 0,0 11,0 5,6 5,4

15 18,2 150 90 760 7,7 0,6 0,2 75,0 3,0 4,9 4,0

33 15,0 130 80 790 6,2 0,4 0,2 67,0 3,0 5,1 4,1

56 11,3 120 60 820 4,8 0,2 0,2 50,0 4,0 5,2 4,4

90 9,0 130 50 820 3,8 0,0 0,1 0,0 3,0 5,3 4,7

125 7,4 110 50 840 3,3 0,0 0,1 0,0 3,0 5,2 5,0

14 6,3 830 50 120 2,8 0,2 0,2 50,0 7,0 5,3 4,2

36 4,4 820 40 140 2,1 0,2 0,1 67,0 5,0 5,3 4,2

72 3,3 790 50 160 1,6 0,1 0,1 50,0 6,0 5,4 4,3

135 2,4 800 40 160 1,1 0,0 0,1 0,0 9,0 5,3 4,8

20 19,5 250 200 550 16,5 0,1 10,0 1,0 61,0 5,6 4,5

35 12,6 220 150 630 10,5 1,3 4,7 22,0 45,0 5,6 4,0

60 8,0 200 140 660 7,8 2,0 2,6 43,0 33,0 5,6 4,0

100 6,4 210 130 660 7,4 2,1 2,2 49,0 30,0 5,0 4,0

140 4,5 180 120 700 6,3 1,9 1,8 51,0 29,0 5,2 4,2

7 7,4 790 60 150 5,0 1,2 0,6 67,0 12,0 5,2 4,0

45 5,5 760 70 170 4,0 1,0 0,4 71,0 10,0 5,5 4,2

90 3,0 720 80 200 3,2 0,8 0,5 62,0 16,0 5,3 4,2

135 2,5 710 70 220 2,3 0,7 0,4 64,0 17,0 5,5 4,3

225 1,9 720 80 200 2,1 0,6 0,4 60,0 19,0 5,6 4,4

-54,450000 -21,216667

Perfil 18

Projeto

RADAMBRASIL

v.28

Latossolo Vermelho

---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'

Perfil 107

Projeto

RADAMBRASIL

v.28

Latossolo Vermelho

-56,716667 -20,633333

Perfil 266

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,150000 -19,166667

Perfil 269

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,116667 -19,333333

Perfil 144

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil 185

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil 259

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil 11

Projeto

RADAMBRASIL

v.29

Latossolo Vermelho

Amarelo-45,908889 -14,367222

97


cm em H2O em KCl

9 14,7 110 220 670 99,0 18,0 19,0 49,0 19,0 4,9 3,9

38 13,3 110 200 690 74,0 21,0 7,0 75,0 9,0 4,8 3,9

95 8,0 110 210 680 58,0 13,0 4,0 77,0 7,0 5,3 4,0

385 4,0 110 210 680 50,0 11,0 4,0 73,0 8,0 5,5 4,0

10 22,4 170 190 640 128,0 16,0 36,0 31,0 28,0 5,1 4,5

23 15,2 160 160 680 94,0 26,0 10,0 72,0 11,0 4,9 4,1

45 10,9 140 140 720 68,0 21,0 5,0 81,0 7,0 5,2 4,4

120 7,1 110 170 720 52,0 16,0 5,0 76,0 10,0 5,7 4,5

10 11,6 500 50 450 52,0 5,0 4,0 56,0 8,0 5,2 4,2

30 10,1 480 50 470 46,0 4,0 4,0 50,0 9,0 5,3 4,3

46 8,6 440 70 490 37,0 2,0 4,0 33,0 11,0 5,5 4,5

90 6,2 410 60 530 23,0 0,0 2,0 0,0 9,0 5,5 4,9

150 4,9 400 50 550 20,0 0,0 2,0 0,0 10,0 5,6 5,3

17 20,8 70 120 810 82,0 6,0 2,0 75,0 2,0 5,1 4,6

36 16,8 80 130 790 60,0 3,0 2,0 60,0 3,0 5,1 4,9

95 10,5 60 120 820 37,0 0,0 1,0 0,0 3,0 5,3 4,9

185 6,6 80 120 800 19,0 7,0 1,0 0,0 5,0 5,6 6,0

15 6,9 730 80 190 38,0 3,0 11,0 21,0 29,0 4,9 4,2

45 5,2 670 80 250 33,0 7,0 3,0 70,0 9,0 5,0 4,0

85 4,1 630 80 290 30,0 8,0 3,0 73,0 10,0 5,0 4,0

120 2,8 610 100 290 28,0 6,0 3,0 67,0 11,0 5,1 4,1

8 5,6 880 60 60 43,0 0,0 29,0 0,0 67,0 6,0 5,0

25 4,9 850 60 90 38,0 0,0 25,0 0,0 66,0 6,1 5,1

48 2,8 810 70 120 32,0 3,0 16,0 16,0 50,0 5,6 4,2

70 2,2 780 70 150 30,0 8,0 11,0 42,0 37,0 5,3 3,9

110 2,0 740 90 170 28,0 9,0 9,0 50,0 32,0 5,3 4,0

10 6,0 740 60 200 35,0 3,0 8,0 27,0 23,0 5,1 4,2

30 4,5 740 60 200 28,0 4,0 4,0 50,0 14,0 5,0 4,1

65 3,8 690 80 230 24,0 4,0 4,0 50,0 17,0 5,0 4,2

95 3,0 680 80 240 22,0 2,0 3,0 40,0 14,0 5,1 4,4

225 2,3 650 80 270 20,0 1,0 3,0 25,0 15,0 5,4 4,5

20 19,3 30 160 810 74,0 10,0 2,0 83,0 3,0 5,3 4,4

35 13,9 30 170 800 55,0 4,0 2,0 67,0 4,0 5,3 4,6

70 9,4 40 160 800 37,0 0,0 2,0 0,0 5,0 5,4 4,8

200 5,2 40 160 800 23,0 0,0 2,0 0,0 9,0 5,7 5,0

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

PERFILPerfil 10

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

22


Escuro

A 6km de São Francisco

de Sales, na estrada para

Campina Verde, lado

esquerdo. São Francisco

de Sales, MG.

PERFILAP-10

NÚMERO DE

CAMPO - AP-9

SISolos Latossolo Vermelho -46,699570

PERFILPERFIL

Nº 8 NÚMERO

DE CAMPO - 9


Amarelo-46,700000 -14,283333

-14,282892

PERFILAP-11 SISolos Latossolo Vermelho

A 21km após cruzarse o rio

Paranaíba, pela BR-365

(Trecho Patos de Minas-

Patrocínio), entra-se à

esquerda 8km em direção a

Santana de Patos. Deste

ponto penetra-se à esquerda

percorrendo 2km.

PERFILPerfil 8

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

18


Escuro

A 23km de Campina Verde, na

estrada para S. Francisco de

Sales, a 100m do lado

esquerdo da estrada. Campina

Verde, MG.

Perfil 30

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-51,066667 -16,866667

Perfil 132

Projeto

RADAMBRASIL

v.28


Perfil 104

Projeto

RADAMBRASIL

v.28


98


cm em H2O em KCl

10 8,5 830 60 110 6,0 0,0 3,2 0,0 53,0 5,7 4,8

30 3,7 810 70 120 3,4 0,2 1,3 13,0 38,0 5,3 4,2

90 2,2 770 70 160 2,9 0,8 0,6 57,0 21,0 4,9 3,9

190 1,4 750 90 160 2,6 0,7 0,5 58,0 19,0 5,0 3,9

10 27,5 130 130 740 9,9 0,7 0,3 70,0 3,0 5,1 4,8

24 19,2 130 70 800 6,9 0,3 0,2 60,0 3,0 5,4 4,6

60 13,7 110 70 820 5,1 0,1 0,1 50,0 2,0 5,4 5,0

135 9,0 110 60 830 3,1 0,0 0,1 0,0 3,0 5,7 5,6

15 20,1 90 100 810 9,4 0,7 0,4 64,0 4,0 4,8 4,2

35 17,0 80 110 810 6,9 0,3 0,2 60,0 3,0 5,0 4,5

55 12,6 70 90 840 5,1 0,1 0,2 33,0 4,0 5,2 4,7

75 10,6 70 90 840 4,5 0,0 0,2 0,0 4,0 5,2 4,9

120 7,9 60 90 850 3,2 0,0 0,2 0,0 6,0 5,4 5,5

10 21,2 90 120 790 10,5 1,0 0,4 71,0 4,0 4,7 4,0

25 16,1 90 90 820 7,8 0,5 0,3 63,0 4,0 4,9 4,5

40 12,2 70 90 840 5,6 0,2 0,2 50,0 4,0 5,1 4,9

75 9,2 70 80 850 4,1 0,0 0,2 0,0 5,0 5,3 5,2

95 7,6 70 70 860 3,5 0,0 0,2 0,0 6,0 5,3 5,2

220 7,2 70 70 860 2,5 0,0 0,2 0,0 8,0 5,4 5,3

15 8,6 850 20 130 3,0 0,5 0,2 71,0 7,0 4,4 4,1

40 3,5 840 10 150 2,1 0,2 0,1 67,0 5,0 4,6 4,2

65 2,5 820 20 160 1,5 0,2 0,1 67,0 7,0 4,6 4,2

105 1,4 800 30 170 1,4 0,1 0,1 50,0 7,0 4,6 4,4

10 35,0 140 120 740 11,7 0,8 0,2 80,0 2,0 5,5 4,3

27 20,9 110 110 780 6,9 0,1 0,1 50,0 1,0 5,4 4,3

66 13,9 50 100 850 4,9 0,0 0,1 0,0 2,0 5,4 5,0

132 10,1 80 80 840 3,2 0,0 0,1 0,0 3,0 5,7 5,5

20 15,4 250 140 610 5,7 0,5 0,3 63,0 5,0 5,0 4,0

45 12,1 240 130 630 3,9 0,2 0,2 50,0 5,0 5,0 4,6

130 5,9 250 150 600 1,7 0,0 0,1 0,0 6,0 5,4 5,6

190 4,1 240 150 610 0,7 0,0 0,1 0,0 14,0 5,6 6,0

8 26,4 260 120 620 7,1 0,1 7,0 1,0 98,6 5,5 4,6

30 10,0 200 70 730 2,8 1,9 0,9 68,0 32,1 4,5 4,0

65 8,5 180 80 740 2,8 1,9 0,9 68,0 32,1 5,0 4,1

200 4,2 140 80 780 2,1 1,5 0,6 71,0 28,6 4,5 4,2

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

PERFILAP-14

NÚMERO DE

CAMPO - AP-17

SISolos Latossolo Vermelho

A 14km após o trevo de Ibiá,

pela BR-262 (Trecho Araxá-

Uberaba), entra-se por estrada

vicinal à direita, percorrendo-

se 3km. Lado esquerdo.

PERFILP1 SISolos Latossolo Vermelho

Estrada Brasilândia - Unaí,

a 14,3km após o Rio Preto.

Unaí, MG.

PERFILAP-7 SISolos


Amarelo-47,599555 -17,999540

Latossolo Amarelo -46,216229 -19,416196

PERFILAP- 22

PERFILAP- 20 SISolosLatossolo Vermelho

Amarelo-47,582886 -19,016201

PERFILPerfil 13

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

20


Escuro

A 48 km de Iturama, na

estrada para Campina

Verde, lado esquerdo.

Campina Verde, MG.

Identicação dos



Ordem e subordemX

PERFILAP- 19 SISolosLatossolo Vermelho

Amarelo-47,599553 -18,966202

PERFILAP - 18

NÚMERO DE

CAMPO - AP -

12


Amarelo-47,499551 -19,666198

Y

99


cm em H2O em KCl

15 18,2 150 90 760 7,7 0,6 0,2 75,0 3,0 4,9 4,0

33 15,0 130 80 790 6,2 0,4 0,2 67,0 3,0 5,1 4,1

56 11,3 120 60 820 4,8 0,2 0,2 50,0 4,0 5,2 4,4

90 9,0 130 50 820 3,8 0,0 0,1 0,0 3,0 5,3 4,7

125 7,4 110 50 840 3,3 0,0 0,1 0,0 3,0 5,2 4,3

15 18,2 80 140 780 7,0 0,5 0,4 56,0 6,0 4,9 4,4

30 17,1 50 130 820 6,2 0,3 0,3 50,0 5,0 4,9 4,6

52 12,3 50 110 840 4,6 0,2 0,2 67,0 4,0 5,3 4,9

85 9,6 40 130 830 3,9 0,0 0,3 0,0 8,0 5,5 5,7

195 6,7 30 140 830 2,3 0,0 0,2 0,0 9,0 5,8 4,0

10 17,8 340 240 420 9,6 1,3 2,6 33,0 27,0 4,7 3,8

35 7,5 230 240 530 7,5 1,8 1,9 49,0 25,0 4,6 3,8

90 3,7 190 270 540 6,3 1,4 2,2 39,0 35,0 4,9 3,8

160 3,2 180 290 530 6,0 1,7 1,9 47,0 32,0 4,8 3,7

10 13,7 250 300 450 0,8 2,5 0,5 83,0 66,7 5,0 3,9

20 8,1 240 300 460 0,5 2,2 0,3 88,0 57,7 5,1 4,0

43 6,3 220 290 490 0,5 1,8 0,3 86,0 62,5 5,2 4,1

64 5,6 200 300 500 0,4 1,5 0,2 88,0 57,1 5,3 4,2

110 3,8 170 330 500 0,6 1,5 0,4 76,0 72,7 5,3 4,2

10 4,7 830 40 130 3,0 0,8 0,6 57,0 20,0 5,2 4,1

35 3,9 800 60 140 2,6 1,0 0,3 77,0 12,0 4,9 4,0

75 3,2 800 50 150 2,4 1,1 0,3 79,0 13,0 5,0 4,1

180 1,8 740 70 190 1,9 0,7 0,3 70,0 16,0 5,3 4,2

15 17,0 190 80 730 8,6 1,0 0,5 67,0 6,0 4,9 4,4

45 11,6 180 70 750 6,2 0,4 0,3 57,0 5,0 5,0 4,6

90 8,0 170 70 760 4,0 0,1 0,3 25,0 8,0 5,6 5,0

150 5,8 170 80 750 3,2 0,0 0,3 0,0 9,0 6,0 5,4

14 12,8 230 120 650 6,5 0,7 0,4 64,0 6,0 4,8 3,9

34 9,7 240 110 650 4,4 0,2 0,2 50,0 5,0 4,9 4,3

56 8,8 220 150 630 3,4 0,0 0,1 0,0 3,0 5,1 4,7

90 7,0 200 110 690 2,5 0,0 0,1 0,0 4,0 5,4 5,3

123 5,5 180 90 730 2,1 0,0 0,1 0,0 5,0 5,5 5,3

20 19,5 250 200 550 16,5 0,1 10,0 1,0 61,0 5,5 4,5

35 12,6 220 150 630 10,5 1,3 4,7 22,0 45,0 5,6 4,0

60 8,0 200 140 660 7,8 2,0 2,6 43,0 33,0 5,6 4,0

100 6,4 210 130 660 7,4 3,1 2,2 49,0 30,0 5,0 4,0

---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

perfilpERFIL113 SISolosLatossolo Vermelho

Escuro

Estrada Campão - Rio

Salobra, a 12 km de

Campão.

PERFILP11 SISolosLatossolo Vermelho

Amarelo

Estrada Paracatu - Porto

Buriti (Rio Paracatu), a 2,2

km do entroncamento com

a BR-040. Paracatu, MG.

PERFILPerfil 14

NÚMERO DE

CAMPO - T.M. 2


Escuro

A 27 km de Campina Verde, na

estrada para Iturama e a 100 m

do lado direito da estrada.

Campina Verde, MG.

-15,432886

Perfil 10

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'


Escuro

A 17 km de Araguari, na

estrada para Tupaciguara,

lado direito. Araguari, MG.

PERFILPerfil 23

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

48

SISolos Latossolo Roxo

A 8 km da Praça da

Pirajuba, pela estrada

Pirajuba-Planura, a 40

metros do lado esquerdo.

Pirajuba, MG.

Projeto

RADAMBRASIL

v.29

Latossolo Vermelho

Amarelo

Lado direito da estrada

Barreiras-Ibotirama (BR242),

distando 165km de Barreiras

(e 14,9km da estrada para

Pirajiba). Municipio de Barra.

PERFILPerfil 16

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

12

PERFILPerfil 1 -

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

67


Amarelo

A 46,7 km após a ponte

sobre o rio Uberaba, na

estrada Uberaba-

Uberlândia (BR-050),

entrando-se por uma

estrada vicinal à esquerda,

percorrendo-se 1,7 km. O

perfil foi descrito à cerca

de 50 m deste ponto.

PERFILPERFIL

Nº 3 NÚMERO

DE CAMPO - 4


Amarelo-47,149565

100


cm em H2O em KCl

5 21,7 570 80 350 13,9 1,7 2,2 44,0 16,0 4,1 3,5

12 13,4 570 80 350 8,5 1,5 0,4 79,0 5,0 3,9 3,4

17 10,1 560 70 370 6,3 1,3 0,2 87,0 3,0 4,2 3,6

47 8,0 560 60 380 5,4 1,1 0,2 85,0 4,0 4,1 3,6

95 6,2 530 60 410 4,4 0,8 0,2 80,0 5,0 3,9 3,7

200 3,3 520 60 420 2,6 0,1 0,2 33,0 8,0 4,8 4,3

10 26,8 410 90 500 9,8 0,8 1,6 33,0 16,0 5,7 4,4

25 17,1 460 80 460 4,9 0,0 0,3 0,0 6,0 6,0 4,7

55 12,7 400 90 510 3,5 0,0 0,2 0,0 6,0 5,2 5,1

85 8,7 390 70 540 2,8 0,0 0,2 0,0 7,0 5,5 5,6

95 6,4 380 80 540 2,1 0,0 0,1 0,0 5,0 5,6 5,8

18 9,2 690 120 190 4,4 0,9 0,3 75,0 7,0 5,2 4,2

35 9,2 690 110 200 3,6 0,7 0,2 78,0 6,0 5,3 4,3

60 5,3 690 110 200 3,2 0,7 0,2 78,0 6,0 5,4 4,3

105 3,2 650 120 230 1,8 0,2 0,2 50,0 11,0 5,6 4,7

15 22,0 560 120 320 8,9 1,7 0,6 73,9 7,0 4,7 4,1

35 13,0 560 120 320 8,7 1,8 0,2 90,0 2,0 4,7 4,2

100 12,0 560 110 330 6,1 1,5 0,1 93,8 2,0 4,7 4,2

150 12,0 560 90 350 6,8 1,5 0,1 93,8 1,0 4,8 4,2

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

IAC 1421 OLIVEIRA, 1999aLatossolo Vermelho

Amarelo-46,958509 -22,480149

PERFILPERFIL

CNPGC 15SISolos Latossolo Roxo

Invernada 40, a 700 metros

do Moinho Vermelho.

PERFILPERFIL

DF 33SISolos

Latossolo Vermelho

AmareloCPAC

PERFILPERFIL

CNPGC 14SISolos

Latossolo Vermelho

Escuro

Invernada de Lagoinha, a

mais ou menos 10m do PC

nº20 e a mais ou menos 180m

de estrada Campo Grande-

Rochedo, ao lado esquerdo, a

mais ou menos 15m da cerca

que divide as invernadas da

Lagoinha e do Cerradão em

direção a pindaíba.

101

Prof CarbonoAreia

totalSilte Argila CTC Al SB m V pH pH

cm em H2O em KCl

18 13,0 80 310 610 10,7 0,0 6,7 0,0 63,0 6,2 5,4

34 10,0 90 260 650 6,6 0,0 5,2 0,0 79,0 6,3 5,6

56 9,0 100 250 650 7,5 0,0 5,3 0,0 71,0 6,3 5,7

90 6,0 100 290 610 5,6 0,0 4,2 0,0 75,0 6,4 5,8

200 6,0 90 290 620 5,7 0,0 3,5 0,0 62,0 6,4 5,9

19 19,2 123 221 656 10,2 1,6 3,5 31,0 34,0 4,8 3,9

35 13,5 127 178 695 8,3 2,4 1,2 67,0 13,0 4,8 3,9

64 10,1 117 168 715 8,3 2,2 0,9 71,0 12,0 4,7 4,0

94 7,5 117 169 714 6,3 1,8 0,4 82,0 6,0 5,0 4,1

131 6,4 127 158 715 5,1 1,6 0,5 76,0 10,0 5,2 4,2

15 18,4 530 70 400 9,3 0,6 2,8 18,0 30,0 5,5 4,5

30 11,0 550 60 390 5,5 0,6 0,5 55,0 9,0 4,6 4,4

55 9,3 450 130 420 5,0 0,2 0,8 20,0 16,0 4,8 4,6

100 7,4 500 80 420 3,5 0,0 0,6 0,0 17,0 5,2 5,4

10 32,0 250 70 680 11,0 2,3 0,8 74,0 7,0 4,5 4,0

25 19,0 230 70 700 9,1 2,3 0,3 88,0 3,0 4,4 4,0

36 21,0 240 50 710 7,7 1,9 0,3 86,0 4,0 4,5 4,1

54 15,0 220 40 740 5,7 1,7 0,3 85,0 5,0 4,7 4,1

86 10,0 210 30 760 4,4 1,5 0,2 88,0 5,0 4,6 4,1

150 9,0 180 30 790 3,8 0,6 0,2 75,0 5,0 4,9 4,3

22 8,0 780 10 210 4,7 1,1 0,9 55,0 19,0 4,7 4,1

52 6,0 760 20 220 3,5 1,0 0,1 91,0 3,0 4,8 4,1

78 6,0 740 10 250 3,3 0,9 0,1 90,0 3,0 5,0 4,1

150 3,0 710 20 270 2,3 0,5 0,1 83,0 4,0 4,6 4,3

26 10,0 680 10 310 4,0 0,9 0,6 60,0 15,0 5,3 4,1

56 6,0 660 0 340 2,6 0,6 0,3 67,0 12,0 5,5 4,3

87 6,0 650 10 340 2,4 0,4 0,2 67,0 8,0 5,6 4,4

120 5,0 610 40 350 2,2 0,3 0,1 75,0 5,0 5,6 4,5

10 51,0 250 50 700 13,8 2,3 1,5 61,0 11,0 5,1 4,0

28 47,0 190 60 750 12,6 2,6 0,8 76,0 6,0 5,0 4,1

58 13,0 210 40 750 5,7 1,8 0,3 86,0 5,0 4,8 4,0

86 6,0 160 40 800 4,5 1,0 0,2 83,0 4,0 5,1 4,2

140 8,0 180 30 790 4,1 1,4 0,2 88,0 5,0 4,9 4,2

16 56,0 360 80 560 15,5 2,5 0,6 81,0 4,0 4,8 4,1

30 31,0 350 50 600 10,6 1,9 0,4 83,0 4,0 4,8 4,2

60 14,0 230 50 720 6,3 1,6 0,1 94,0 2,0 5,0 4,1

115 8,0 200 40 760 4,6 1,2 0,1 92,0 2,0 5,1 4,2

---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Identicação dos

perfis do BDSPpFonte

Classificação do

solo Ordem e

subordem

X Y

------------------------g/kg-----------------------------'

Perfil 1286OLIVEIRA e

PRADO, 1984

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,882636 -22,425699


PRADO, 1984

Latossolo Vermelho

Amarelo


PRADO, 1984

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,764613 -22,088141

-47,890277 -21,902374

Perfil 1250

OLIVEIRA e

PRADO, 1984/

PRADO, 1997


Município de São Carlos

PERFILPERFIL

CNPGC 5SISolos Latossolo Vermelho Invernada do Moinho Azul

Perfil 1302 OLIVEIRA e

PRADO, 1984Latossolo Vermelho

PERFIL02

NÚMERO DE

CAMPO - 02WN

SISolos Latossolo Vermelho -49,264820 -21,658834

IAC 1360

OLIVEIRA, 1999 /

OLIVEIRA e

PRADO, 1987


102


cm em H2O em KCl

20 12,9 580 80 340 3,6 3,5 1,1 97,0 30,5 4,8 4,3

35 9,7 530 70 400 1,3 6,0 0,7 99,0 53,8 4,7 4,4

70 7,4 500 70 430 0,9 5,0 0,4 99,0 44,4 4,8 4,5

160 5,5 490 80 430 0,6 2,5 0,3 99,0 54,5 5,2 5,1

24 5,6 896 3 101 4,4 0,1 1,6 6,0 36,0 5,4 4,6

45 2,7 804 96 100 2,2 0,1 1,1 8,0 50,0 5,2 4,4

78 1,6 893 7 100 2,7 0,3 0,9 25,0 33,0 5,3 4,3

116 1,2 869 10 121 2,8 0,3 1,0 23,0 36,0 5,1 4,3

12 11,0 556 147 297 6,9 0,5 1,1 31,0 16,0 5,1 4,3

20 8,0 545 110 345 5,8 0,3 0,7 30,0 12,0 5,3 4,4

45 4,0 513 101 386 5,1 0,1 0,9 10,0 17,0 5,4 4,5

90 3,0 502 108 390 4,3 0,0 0,9 0,0 20,0 5,6 4,8

140 2,0 495 105 400 4,1 0,0 0,9 0,0 21,0 5,7 5,2

28 7,3 770 60 170 3,9 0,9 0,4 69,0 10,0 4,9 4,0

56 4,9 760 60 180 3,3 0,9 0,2 82,0 6,0 4,9 4,1

85 3,7 740 60 200 2,4 0,8 0,1 89,0 4,0 4,9 4,1

165 1,7 720 50 230 1,8 0,6 0,1 86,0 6,0 5,0 4,1

20 9,3 433 127 440 5,9 4,4 1,6 73,0 26,6 4,6 4,2

50 6,7 364 101 535 5,5 4,0 1,5 73,0 27,4 4,8 4,2

120 5,0 350 83 567 4,8 3,3 1,5 70,0 30,5 5,2 4,5

180 2,9 346 94 560 3,9 2,6 1,3 67,0 33,2 4,7 4,6

25 4,5 742 44 214 3,4 2,8 0,6 83,3 16,7 4,6 4,4

55 3,8 725 44 231 3,2 2,6 0,6 81,0 18,9 4,5 4,6

95 3,1 690 44 266 2,6 2,6 0,6 79,0 20,9 5,2 5,2

200 1,8 705 31 264 1,7 1,7 0,6 68,0 32,4 5,6 5,7

20 4,2 858 10 132 2,0 1,6 0,4 80,0 19,7 4,3 4,1

50 3,6 827 10 163 1,7 1,3 0,4 78,0 21,6 4,4 4,1

100 2,0 817 6 177 0,9 0,5 0,4 53,0 47,2 4,6 4,2

200 2,9 815 6 179 1,6 1,0 0,6 62,0 37,7 4,5 4,1

15 7,9 674 56 270 3,3 0,4 0,4 47,0 12,0 4,6 4,6

35 7,1 657 51 292 2,9 0,2 0,4 35,0 12,8 4,6 4,7

70 5,4 637 54 309 2,6 0,0 0,4 0,0 16,0 4,6 5,0

200 4,5 596 50 354 1,6 0,0 0,4 0,0 28,0 4,9 5,7

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

--------------------------g/kg-------------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Perfil 46SISolos / LEMOS

et al., 1960Latossolo Vermelho

A 18km de Pederneiras na

estrada para Bauru.


et al., 1960

Latossolo Vermelho

Amarelo

A 13km do entroncamento

com a Rodovia principal,

na direção de Franca.



A 7km de Cesário Lange,

na estrada para Tatuí.



A2km de Barretos na

estrada para Bebedouro.

-14,266667

IIRCC 8 SPEMBRAPA -

SNLCS, 1988Latossolo Vermelho -50,316667 -22,550000

PERFILP.01

NÚMERO DE

CAMPO - P 01


Município de Camapuã -

MS (Fazenda Santa

Verônica).

Perfil 102

Projeto

RADAMBRASIL

v.25

Latossolo Vermelho

Amarelo-50,383333

Perfil 3CALDERANO

FILHO et al., 1998Latossolo Vermelho

Fazenda Canchim - São

Carlos

103


cm em H2O em KCl

20 9,6 758 36 206 4,8 - 2,0 - 40,6 5,2 4,3

47 6,4 731 21 248 4,1 - 1,6 - 38,3 5,0 4,1

130 3,7 702 13 285 3,1 - 0,8 - 25,2 4,7 3,8

367 2,8 685 26 289 2,9 - 0,6 - 18,7 4,7 4,0

10 13,0 710 130 160 7,4 0,0 6,8 0,0 92,0 6,6 5,9

30 6,0 720 90 190 3,7 0,2 1,9 9,0 52,0 5,6 4,4

64 5,0 540 90 370 3,2 0,4 1,0 29,0 31,0 5,4 4,3

117 3,0 560 90 350 3,9 0,5 1,8 22,0 46,0 5,1 4,2

20 8,0 830 70 100 1,9 0,0 1,0 0,0 53,0 6,2 5,2

40 4,0 780 60 160 1,9 0,6 0,3 65,0 17,0 5,4 4,3

60 2,0 780 50 170 1,5 0,2 0,5 28,0 34,0 5,7 4,5

100 2,0 760 60 180 1,4 0,2 0,6 25,0 43,0 6,1 4,6

10 5,0 880 20 100 1,6 0,3 0,3 52,0 18,0 5,5 4,4

26 4,0 840 40 120 1,5 0,6 0,1 81,0 9,0 5,3 4,2

50 5,0 820 40 140 2,2 0,7 0,3 68,0 15,0 5,3 4,3

72 5,0 770 40 190 2,2 0,6 0,4 58,0 19,0 5,6 4,2

118 3,0 750 50 200 2,3 0,9 0,4 71,0 16,0 5,1 4,2

20 8,0 830 70 100 1,9 0,0 1,0 0,0 53,0 6,2 5,2

40 4,0 780 60 160 1,9 0,6 0,3 65,0 17,0 5,4 4,3

60 3,0 780 50 170 1,5 0,2 0,5 28,0 34,0 5,7 4,5

100 3,0 760 60 180 1,4 0,2 0,6 25,0 43,0 6,1 4,6

33 11,0 530 60 410 4,6 0,1 2,1 5,0 45,0 5,6 4,7

58 6,0 570 50 380 3,4 0,4 0,8 32,0 24,0 5,1 4,4

100 6,0 490 50 460 2,8 0,1 1,1 8,0 40,0 5,2 4,6

120 6,0 500 60 440 2,0 0,0 0,6 0,0 31,0 5,3 5,0

170 5,0 480 50 470 2,0 0,0 0,7 0,0 36,0 5,5 5,5

17 12,0 640 60 300 5,7 0,1 2,0 5,0 35,0 5,8 4,9

33 9,0 660 40 300 4,5 0,6 0,2 73,0 5,0 4,9 4,3

58 7,0 630 50 320 4,2 0,5 0,4 54,0 10,0 5,0 4,4

90 6,0 640 40 320 3,7 0,2 0,5 30,0 13,0 5,0 4,6

130 5,0 590 60 350 2,8 0,1 0,2 31,0 8,0 5,1 4,7

16 20,0 280 140 580 11,0 0,1 5,0 2,0 45,0 5,5 4,5

32 16,0 170 170 660 10,3 0,3 4,5 5,0 44,0 5,4 4,5

62 16,0 200 170 630 9,4 0,5 3,3 13,0 35,0 5,1 4,4

94 8,0 110 120 770 6,2 0,5 1,4 26,0 24,0 5,1 4,4

125 8,0 120 120 760 4,8 0,3 0,6 33,0 12,0 5,3 4,6

---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'


PRADO, 1987

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,678298 -21,023624


PRADO, 1987Latossolo Vermelho


PRADO, 1987

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,976348 -21,453928

-47,772102 -21,328983

Perfil 1593 ROSSI et al., 2000Latossolo Vermelho

Amarelo

Município de Vera Cruz ,

SP.

Perfil 1585 MENK et al., 2000 Latossolo Vermelho -49,397884 -22,718901

Perfil 1593BERTOLANI et

al., 2000Latossolo Vermelho -49,510147 -22,023181


1960

Latossolo Vermelho

Amarelo

A 5,6km de Ibaté, na

estrada para Araraquara.

Perfil 1546MENK e

COELHO, 2000Latossolo Vermelho

Estação Experimental de

Agronomia de Jaú.

104


cm em H2O em KCl

23 16,0 400 100 500 7,3 0,1 3,6 3,0 49,0 5,6 4,7

40 10,0 370 90 540 5,4 1,3 0,9 58,0 17,0 4,7 4,0

85 10,0 320 110 570 4,6 1,1 1,0 52,0 22,0 4,6 4,1

125 7,0 350 80 570 4,6 1,0 0,7 59,0 15,0 4,8 4,2

170 5,0 330 100 570 3,2 0,6 0,6 51,0 18,0 6,0 4,3

19 11,0 600 80 320 8,6 0,0 6,4 0,0 74,0 6,4 -

41 11,0 410 70 520 8,0 0,4 2,6 13,0 33,0 5,3 -

61 10,0 440 50 510 7,4 1,1 1,8 39,0 24,0 4,5 -

84 8,0 430 60 510 6,0 1,0 1,5 42,0 25,0 4,6 -

160 5,0 440 50 510 2,7 0,1 1,3 8,0 48,0 5,1 -

16 56,0 360 80 560 15,5 2,5 0,6 81,0 4,0 4,8 4,1

30 31,0 350 50 600 10,6 1,9 0,4 83,0 4,0 4,8 4,2

60 14,0 230 50 720 6,3 1,6 0,1 94,0 2,0 5,0 4,1

115 8,0 200 40 760 4,6 1,2 0,1 92,0 2,0 5,1 4,2

150 7,0 190 40 770 3,9 0,9 0,1 90,0 3,0 5,1 4,2

10 14,5 806 65 129 6,5 - 4,7 - 72,0 6,1 -

31 11,3 773 43 184 4,7 - 1,5 - 32,0 5,4 -

55 7,5 735 36 229 4,5 0,7 0,9 43,8 20,0 5,0 -

108 7,0 726 9 265 3,6 1,1 0,3 78,6 8,0 4,7 -

15 5,7 860 40 100 4,1 0,1 2,6 4,0 63,0 5,7 5,0

35 2,4 860 40 100 2,6 0,4 0,8 33,0 31,0 5,0 4,1

85 1,6 780 40 180 3,3 0,8 0,8 50,0 24,0 5,0 4,2

130 0,6 790 40 170 3,1 1,1 0,6 65,0 19,0 4,9 4,1

10 19,2 70 160 770 13,2 1,7 0,5 77,0 4,0 5,0 4,1

27 17,8 60 100 840 10,5 1,3 0,2 87,0 2,0 5,0 4,1

53 13,1 50 80 870 6,1 0,6 0,2 75,0 3,0 5,1 4,3

110 6,7 50 50 900 3,9 0,0 0,1 0,0 3,0 5,1 4,9

15 20,0 426 246 328 7,3 0,4 0,6 42,0 8,0 4,5 4,4

25 14,0 438 210 352 4,7 0,4 0,4 52,0 8,0 4,6 4,6

60 9,0 422 208 370 4,6 0,4 0,4 50,0 8,0 5,0 4,9

100 6,0 414 170 416 3,0 0,0 0,5 0,0 15,0 5,4 5,5

150 5,0 409 209 382 2,5 0,0 0,3 0,0 11,0 5,6 5,7

15 20,4 400 110 490 10,1 2,1 0,7 75,0 7,0 4,8 4,1

40 11,8 320 120 560 6,4 1,4 0,4 78,0 6,0 5,0 4,3

90 4,8 320 110 570 3,0 0,2 0,3 40,0 10,0 5,8 4,7

190 3,4 290 130 580 2,5 0,0 0,3 0,0 12,0 6,0 5,1

10 21,0 460 124 416 7,1 0,4 1,2 25,0 16,0 5,2 4,8

25 13,0 451 101 448 5,8 0,3 0,6 32,0 11,0 5,4 4,9

55 8,0 406 82 512 3,6 0,1 0,7 13,0 18,0 5,9 5,3

105 5,0 391 88 521 3,5 0,0 0,5 0,0 14,0 6,0 5,6

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

Perfil 17

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil 196

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil 138

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


P-951VERDADE et al.,

1987

Latossolo Vermelho

Amarelo

LVa4 PRADO, 1997Latossolo Vermelho

Amarelo

Folha de São Carlos.

Coordenadas, UTM 214-

216Km E 7554-7556Km

N

Município de Itapura, SP.

Perfil 148

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Perfil IXCARVALHO et

al., 1991

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,407857 -22,809875

Perfil 1220 MENK et al., 1987 Latossolo Vermelho


PRADO, 1987

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,915956 -21,417109

Estação Experimental de

Capão Bonito.

105


cm em H2O em KCl

24 14,4 340 90 570 6,8 0,6 0,4 60,0 6,0 4,7 4,5

50 10,4 300 90 610 5,2 0,0 0,4 0,0 8,0 4,9 4,7

88 7,0 270 80 650 2,8 0,0 0,3 0,0 11,0 5,3 5,0

119 6,4 260 90 650 2,3 0,0 0,3 0,0 13,0 5,5 5,1

8 12,3 490 140 370 4,8 0,5 0,6 45,0 13,0 5,0 3,5

24 8,7 500 90 410 4,1 0,3 0,6 33,0 15,0 5,0 3,8

40 6,8 480 140 380 3,4 0,3 0,3 50,0 9,0 4,9 4,6

56 4,9 450 130 420 2,5 0,0 0,3 0,0 12,0 5,2 5,0

140 3,1 440 110 450 1,6 0,0 0,3 0,0 19,0 5,2 5,1

20 15,3 590 60 350 6,8 0,6 0,4 60,0 6,0 5,5 4,3

45 11,5 540 60 400 5,0 0,4 0,1 80,0 2,0 5,1 4,3

73 9,8 440 90 470 4,5 0,2 0,1 67,0 2,0 4,8 4,4

123 6,9 300 90 610 3,1 0,0 0,1 0,0 3,0 5,1 5,1

20 25,0 340 240 420 8,4 0,0 2,1 0,0 25,0 5,2 4,6

35 17,0 308 215 477 6,5 0,2 1,1 15,0 16,0 5,4 4,6

70 12,0 293 181 526 4,8 0,0 1,0 0,0 20,0 5,6 5,0

100 7,0 272 189 539 4,6 0,0 0,9 0,0 19,0 5,8 5,7

130 5,0 273 186 541 4,3 0,0 0,9 0,0 22,0 5,6 5,8

160 5,0 275 182 543 4,2 0,0 0,9 0,0 22,0 5,6 5,8

17 22,7 120 130 750 9,2 1,2 0,5 71,0 5,0 4,5 4,4

30 17,8 100 120 780 7,3 0,5 0,4 56,0 5,0 4,8 4,6

49 14,2 100 100 800 5,6 0,0 0,3 0,0 5,0 5,0 4,9

93 11,4 100 80 820 4,3 0,0 0,3 0,0 7,0 5,2 5,0

170 9,2 100 80 820 3,4 0,0 0,3 0,0 9,0 5,3 5,8

10 13,0 802 100 98 4,8 0,0 2,1 0,0 45,0 6,2 5,3

25 8,0 785 76 139 3,5 0,3 1,0 22,0 29,0 5,4 4,9

55 5,0 752 81 167 2,2 0,3 0,6 33,0 27,0 5,2 4,8

105 3,0 765 69 166 1,5 0,3 0,5 37,0 32,0 5,7 5,0

Perfil 58

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-49,133333 -16,266667

Perfil 65

Projeto

RADAMBRASIL

v.31

Latossolo Vermelho

Amarelo-48,983333 -16,416667

--------------%------------'---------------cmolc/kg----------------'------------------------g/kg-----------------------------'YX


Ordem e subordemFonte

SISolos Latossolo Amarelo

Rodovia GO-010, trecho

Vianópolis-Luziânia, 10 km

após o ribeirão Quilombo

entrando-se à esquerda

2,7km; 50m à direita (Chapada

das Covas).

SISolos


Amarelo

Estrada Silvânia-Alexânia,

600m após o córrego Lava-

Pés entrando-se à direita

8,2km, em direção à região

Capim Puba, e em seguida à

esquerda 3km; 100m à

esquerda.

Latossolo Vermelho

Amarelo

Rodovia GO-010, trecho

Vianópolis-Luziânia, 10km

após o ribeirão Quilombo

entrando-se à esquerda

2,7km; 50m à direita

(Chapada das Covas).

PERFILTS 23

Perfil 105

Projeto

RADAMBRASIL

v.31


Identicação dos

perfis do BDSPp

PERFILTS 6

PERFILTS 14

106


cm em H2O em KCl

12 11.9 260 340 400 8,4 0,5 3,5 13,0 42,0 4,8 3,7

22 9,0 230 300 470 6,0 1,6 0,9 64,0 15,0 4,7 3,6

43 7,0 230 290 480 5,2 1,6 0,5 76,0 10,0 4,7 3,6

88 4,4 210 310 480 4,2 1,4 0,3 82,0 7,0 4,7 3,8

150 2,8 220 280 500 3,5 0,9 0,3 75,0 9,0 4,7 3,9

20 7,9 750 50 200 4,4 1,0 0,1 91,0 2,0 4,5 4,1

32 6,3 710 50 240 3,6 0,8 0,1 89,0 3,0 5,0 4,2

57 3,3 710 40 250 2,6 0,6 0,1 86,0 4,0 5,2 4,2

98 1,7 650 50 300 1,5 0,3 0,1 75,0 7,0 5,2 4,4

148 1,1 650 50 300 1,3 0,1 0,1 50,0 8,0 5,3 4,6

20 8,0 767 45 188 3,1 0,3 1,0 24,0 31,0 5,2 4,3

40 6,0 727 53 220 3,0 0,3 0,8 28,0 25,0 5,1 4,3

60 4,0 691 46 263 2,5 0,4 0,7 35,0 29,0 5,2 4,3

101 4,0 648 58 294 2,5 0,3 0,5 37,0 20,0 5,3 4,4

15 5,0 862 37 101 2,3 0,3 0,6 33,0 26,5 4,8 4,3

35 3,0 847 49 104 2,0 0,3 0,5 36,0 26,0 4,0 4,4

80 2,0 822 46 132 2,0 0,3 0,8 26,0 42,0 5,5 4,4

160 1,0 796 67 137 1,9 0,2 0,7 21,0 38,1 5,6 4,5

20 8,0 792 49 159 2,8 0,3 0,6 34,0 21,0 5,0 4,2

40 5,0 710 80 210 2,8 0,3 0,6 35,0 20,0 5,0 4,2

60 4,0 651 82 267 2,0 0,2 0,5 27,0 27,0 5,0 4,3

101 2,0 633 90 277 2,2 0,3 0,5 37,0 24,0 5,2 4,3

20 11,0 794 48 158 3,7 0,3 0,8 28,0 21,0 4,7 4,2

40 6,0 728 44 228 3,3 0,3 0,5 38,0 15,0 4,9 4,3

60 4,0 708 53 239 3,3 0,1 0,3 23,0 10,0 5,3 4,6

101 3,0 708 48 244 2,6 0,0 0,3 0,0 13,2 5,5 4,9

12 6,2 820 60 120 7,2 0,7 1,7 29,0 24,0 5,0 4,2

40 3,4 830 40 130 3,7 1,1 0,3 79,0 8,0 4,9 4,3

75 3,0 820 50 130 3,0 1,0 0,2 85,0 7,0 5,0 4,3

105 2,7 780 70 150 2,5 1,0 0,2 83,0 8,0 4,9 3,9

20 28,0 220 245 535 14,8 0,0 5,0 0,0 33,0 5,7 5,0

40 13,0 209 185 606 8,5 0,1 1,8 5,0 21,0 5,6 4,6

60 9,0 197 178 625 9,4 0,0 1,1 0,0 12,0 5,4 4,7

101 7,0 203 172 625 7,8 0,0 1,0 0,0 13,0 5,5 4,9

10 23,7 200 240 560 19,1 0,1 12,4 1,0 65,0 6,0 4,7

35 13,9 190 120 690 11,6 4,4 2,2 67,0 19,0 5,3 4,0

70 6,8 170 110 720 9,4 5,0 0,9 85,0 10,0 5,3 4,0

120 3,6 150 130 720 8,1 4,5 0,6 88,0 7,0 5,2 3,9

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'

PERFILPERFIL

CNPGC 12SISolos Latossolo Vermelho

Invernada do Poço

Artesiano.

Perfil 167

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 102

Projeto

RADAMBRASIL

v.28


Perfil 4

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 129

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 132

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


Perfil 95

Projeto

RADAMBRASIL

v.25


-18,150000

Perfil 118

Projeto

RADAMBRASIL

v.27

Latossolo Vermelho

Amarelo-54,750000 -17,516667

Perfil 147

Projeto

RADAMBRASIL

v.27

Latossolo Vermelho -54,566667

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

107



19 7,0 719 59 222 4,5 0,3 1,4 18,0 31,0 5,2 4,3

35 7,0 700 58 242 3,9 1,0 0,3 77,0 10,0 4,8 4,0

61 4,6 678 60 262 3,9 1,1 0,3 79,0 8,0 4,7 4,0

96 4,5 657 60 283 4,1 1,2 0,3 80,0 7,0 4,6 3,9

133 2,9 660 78 262 2,7 2,0 0,1 95,0 4,0 4,8 4,0

15 12,7 320 130 550 5,6 0,4 0,4 50,0 7,0 5,0 4,6

40 10,1 290 130 580 4,2 0,1 0,3 25,0 7,0 5,3 4,8

70 7,1 280 130 590 2,9 0,0 0,3 0,0 10,0 5,6 5,2

115 6,3 280 120 600 2,6 0,0 0,3 0,0 12,0 5,9 5,5

9 14,7 150 100 750 6,0 0,5 0,5 50,0 8,0 4,6 4,2

19 9,5 140 100 760 4,6 0,0 0,5 0,0 11,0 5,2 4,1

50 8,8 140 80 780 3,6 0,0 0,4 0,0 11,0 6,0 5,1

80 6,5 120 90 790 2,7 0,0 0,4 0,0 15,0 5,0 4,1

119 5,7 130 100 770 2,2 0,0 0,4 0,0 18,0 4,7 4,6

6 21,3 320 150 530 9,7 1,2 0,8 60,0 8,0 5,0 4,3

19 18,9 280 130 590 7,8 0,8 0,4 67,0 5,0 4,9 4,5

37 15,1 290 130 580 6,6 0,5 0,4 56,0 6,0 4,8 4,5

66 11,4 300 90 610 5,0 0,3 0,4 43,0 8,0 5,3 4,7

110 6,3 220 250 530 3,0 0,0 0,3 0,0 10,0 5,2 5,0

12 21,3 100 210 690 11,1 0,0 4,6 0,0 41,0 5,4 5,0

31 16,2 90 90 820 7,7 1,0 1,1 48,0 14,0 4,9 4,4

49 12,4 90 90 820 5,8 0,4 0,6 40,0 10,0 4,8 4,5

75 8,9 70 100 830 4,4 0,0 0,6 0,0 14,0 5,2 4,6

121 7,0 90 90 820 3,7 0,0 0,6 0,0 16,0 5,0 5,2

20 16,2 704 60 236 4,2 - 1,8 - 43,0 - 4,8

40 13,3 719 38 243 4,3 - 2,1 - 48,0 - 5,0

60 9,9 681 44 275 3,1 - 1,4 - 46,0 - 5,2

80 9,3 680 39 281 2,5 - 0,5 - 20,0 - 4,7

100 8,7 659 40 301 2,5 - 0,4 - 17,0 - 4,4

20 11,6 832 43 125 5,5 - 4,4 - 80,0 - 6,0

40 8,7 805 40 155 4,0 - 2,3 - 58,0 - 5,4

60 7,0 796 39 165 3,1 - 0,7 - 23,0 - 4,4

80 6,4 790 43 167 3,1 - 0,4 - 13,0 - 4,1

100 5,8 793 56 151 2,6 - 0,3 - 12,0 - 4,2

20 19,2 646 58 296 7,5 - 3,0 - 40,0 - 4,5

40 14,5 658 38 304 6,2 - 1,5 - 24,0 - 4,2

60 12,2 650 47 303 5,6 - 1,1 - 19,0 - 4,0

80 11,0 643 38 319 4,6 - 0,8 - 18,0 - 4,1

100 8,7 627 35 338 4,1 - 0,8 - 20,0 - 4,2

Identicação dos



Ordem e subordemX Y

------------------------g/kg------------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,854630 -21,958554

-21,903735


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Escuro-47,812883 -22,092013

PERFILTS 1 SISolosLatossolo Vermelho

Amarelo

Rodovia BR-457, trecho

Silvânia ? Leopoldo de

Bulhões, 7km após o trevo

para Silvânia, 700m à

esquerda.


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,890530

PERFILTS 4 SISolos Latossolo Amarelo

Rodovia BR-457, trecho

Silvânia ? Leopoldo de

Bulhões, 9km após o trevo

para Silvânia, 500m à

esquerda.

PERFILTS 3 SISolos Latossolo Vermelho

Cerrado tropicalRodovia BR-

457, trecho Silvânia ?

Leopoldo de Bulhões, 10,5Km

após o trevo para Silvânia

entrando-se à esquerda,

passando pela sede da

fazenda Morgazek; após o

córrego vira-se à direita 1,

3Km, 200m à direita.

subcaducifólio

-21,892558

PERFILPerfil 24

NÚMERO DE

CAMPO - T.M.

15


A 25km de Araguari, pela

estrada Araguari-Monte

Carmelo, entrando-se à direita

e percorrendo-se 1,3km.

PERFIL01

NÚMERO DE

CAMPO - 01WN

SISolos Latossolo Vermelho -55,135916

108


cm em H2O em KCl

26 13,0 300 80 620 8,9 0,0 5,2 0,0 58,4 5,8 4,8

56 10,0 250 40 710 6,4 0,0 3,8 0,0 59,5 5,9 5,0

83 7,0 210 90 700 4,9 0,0 3,1 0,0 63,4 6,1 5,4

200 5,0 240 100 660 4,4 0,0 3,0 0,0 68,3 6,7 6,0

22 1,2 720 20 260 0,7 0,1 0,2 38,5 22,2 4,5 4,1

39 1,3 700 20 280 0,7 0,1 0,1 48,0 18,0 4,6 4,1

65 1,1 660 10 330 0,7 0,1 0,1 61,0 13,3 4,5 4,1

117 0,9 670 10 320 0,6 0,2 0,1 75,0 8,4 4,5 4,1

20 14,7 220 240 540 7,3 1,2 0,9 57,1 12,3 5,0 4,0

39 11,5 180 250 570 6,1 1,1 0,6 65,0 10,0 5,1 4,1

53 8,6 170 240 590 4,8 0,8 0,5 62,0 11,0 5,2 4,2

72 7,2 180 230 590 4,0 0,6 0,4 60,0 10,4 5,3 4,3

113 5,6 170 250 580 3,0 0,2 0,3 40,0 10,6 5,5 4,5

30 14,0 650 50 300 6,8 1,5 0,7 67,3 11,0 4,8 4,1

53 8,0 650 40 310 5,1 1,5 0,4 79,0 8,0 4,8 3,9

74 6,0 640 20 340 4,0 1,3 0,2 86,1 5,2 4,8 4,0

100 4,0 630 40 330 3,0 1,0 0,3 76,3 10,3 5,1 4,1

30 8,0 770 50 180 6,0 0,0 3,2 0,0 53,1 6,8 5,2

42 6,0 680 30 290 5,5 0,3 1,9 14,0 34,5 5,6 4,4

66 6,0 650 30 320 5,4 0,4 1,9 17,2 35,4 5,3 4,3

100 4,0 650 30 320 4,6 0,7 1,3 34,7 29,0 5,0 4,2

15 9,0 870 20 110 4,2 0,6 0,7 46,2 17,0 4,7 -

37 6,0 850 20 130 3,8 1,1 0,1 90,2 3,1 4,3 3,9

52 6,0 820 20 160 3,9 1,1 0,1 90,2 3,1 4,2 3,9

72 5,0 810 20 170 3,6 1,2 0,1 90,9 3,3 4,5 3,9

106 3,0 810 20 170 2,9 0,8 0,2 81,0 7,2 5,2 3,9

20 15,0 120 220 660 8,8 0,1 7,3 1,0 83,0 6,7 5,6

32 10,0 90 180 730 6,9 0,1 5,4 2,0 78,4 6,5 5,5

55 7,0 90 200 710 5,6 0,1 4,5 2,2 80,4 6,4 5,7

77 6,0 90 180 730 4,8 0,2 4,0 5,0 83,2 6,4 5,8

100 5,0 90 190 720 4,6 0,0 3,9 0,0 85,0 6,5 5,8

19 8,0 40 220 740 6,4 0,2 4,1 5,0 64,2 5,4 4,9

34 11,0 50 230 720 8,1 0,2 6,1 3,2 75,2 5,9 5,2

53 14,0 50 250 700 10,0 0,1 8,8 1,1 88,0 6,5 5,8

95 7,0 40 240 720 5,9 1,1 2,1 34,1 36,0 5,0 4,2

130 6,0 40 240 720 5,5 0,9 1,7 34,4 31,2 4,6 4,2

16 21,0 60 240 700 8,5 0,4 3,3 11,0 39,0 5,2 -

37 16,0 40 250 710 6,1 1,3 1,1 53,3 19,0 4,7 -

69 12,0 50 230 720 5,2 1,0 0,7 58,1 14,0 4,8 -

104 10,0 50 220 730 5,1 0,7 0,7 49,0 14,4 4,8 -

X YIdenticação dos

perfis do BDC


Ordem e subordem

Perfil 1492BOGNOLA et al.,

2003Latossolo Vermelho Fazenda Novo Destino


2003

Perfil 1139

Latossolo Vermelho Fazenda Novo Destino

OLIVEIRA et al.,

1979Latossolo Vermelho Folha Americana C 8

Perfil 1189OLIVEIRA et al.,

1979Latossolo Vermelho Folha Americana C 3

Latossolo Vermelho Fazenda Novo Destino

Perfil 1172OLIVEIRA et al.,

1979

Latossolo Vermelho

AmareloFolha Cosmopolis I 3


2003

IIRCC 5 SPEMBRAPA -

SNLCS, 1988Latossolo Vermelho -47,166718 -22,566615

Perfil 1385 OLIVEIRA, 1999bLatossolo Vermelho

Amarelo-47,619591 -22,549332

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'


PRADO, 1984Latossolo Vermelho -47,536582 -22,473788

Fonte

109



20 14,1 744 36 220 3,5 - 1,3 - 38,3 5,6 4,6

42 9,6 733 32 235 2,4 - 0,3 - 12,8 5,1 4,4

65 8,6 716 32 252 1,9 - 0,4 - 22,1 5,2 4,6

120 7,7 697 32 271 1,6 - 0,4 - 25,6 5,5 4,9

16 21,1 692 45 264 5,4 0,1 3,7 3,1 68,6 6,5 5,5

35 17,6 678 42 280 4,6 0,2 2,2 8,3 47,8 5,9 4,8

55 10,9 654 44 302 3,3 0,2 1,3 12,1 39,5 5,7 4,7

84 8,6 612 45 344 2,3 0,4 0,6 40,0 26,6 5,2 4,6

185 6,7 614 42 345 2,2 0,2 0,7 21,6 31,4 5,2 4,7

17 8,7 630 30 340 4,3 0,1 2,0 4,0 47,0 6,2 5,3

30 7,0 600 40 360 3,4 0,3 0,5 35,0 14,0 5,2 4,6

59 6,5 590 50 360 3,0 0,3 0,3 49,0 10,0 4,8 4,7

105 4,8 580 30 390 2,0 0,1 0,3 21,0 16,0 5,0 5,4

20 15,7 288 227 485 7,8 0,0 2,0 0,0 26,0 - 4,5

40 13,9 296 207 497 6,5 0,0 2,3 0,0 35,1 - 4,7

60 10,4 293 197 510 5,1 0,0 1,7 0,0 34,0 - 4,7

80 8,1 287 197 516 3,3 0,0 0,8 0,0 25,0 - 4,7

100 8,7 288 186 526 4,6 0,0 1,2 0,0 26,4 - 4,9

20 13,9 647 117 236 5,4 0,0 2,6 0,0 48,1 - 5,0

40 11,6 646 108 246 4,2 0,0 1,7 0,0 40,0 - 5,0

60 9,3 626 100 274 5,2 0,0 1,4 0,0 27,3 - 4,7

80 8,1 647 71 282 4,0 0,0 1,5 0,0 38,1 - 4,7

100 6,4 652 66 282 2,3 0,0 0,5 0,0 22,1 - 4,8

20 12,8 659 95 246 5,9 0,0 2,8 0,0 48,0 - 4,6

40 10,4 661 99 240 5,3 0,0 1,9 0,0 36,0 - 4,4

60 8,7 651 88 261 3,6 0,0 1,4 0,0 40,0 - 4,6

80 7,5 617 108 275 17,7 0,0 1,1 0,0 6,0 - 4,7

100 6,4 611 107 282 3,0 0,0 1,0 0,0 32,0 - 4,9

20 18,6 167 271 562 7,8 0,0 2,0 0,0 26,0 - 4,5

40 16,2 172 263 565 7,2 0,0 2,0 0,0 27,0 - 4,6

60 15,1 182 172 646 6,6 0,0 2,4 0,0 37,0 - 4,9

80 11,0 153 276 571 5,4 0,0 2,0 0,0 37,0 - 5,1

100 9,9 153 276 571 4,8 0,0 1,7 0,0 36,0 - 5,1

20 16,2 473 163 364 6,4 0,0 4,2 0,0 66,0 - 5,7

40 12,2 469 150 381 4,8 0,0 2,3 0,0 47,0 - 5,2

60 9,3 447 161 392 3,2 0,0 1,0 0,0 30,0 - 4,7

80 7,5 480 91 429 2,8 0,0 0,8 0,0 29,0 - 4,8

100 8,7 476 103 421 3,0 0,0 1,0 0,0 34,0 - 5,0

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'




Confidencial Confidencial Latossolo Vermelho Confidencial

Confidencial ConfidencialLatossolo Vermelho

AmareloConfidencial






neste trabalho



Latossolo Vermelho Confidencial

Identicação dos

perfis do BDCFonte


Ordem e subordemX Y

Confidencial Confidencial

110



20 15,1 528 72 400 6,1 0,0 4,3 0,0 71,0 - 5,9

40 12,2 548 52 400 4,9 0,0 3,4 0,0 70,0 - 6,3

60 9,3 539 52 409 3,3 0,0 1,3 0,0 40,0 - 5,7

80 9,3 525 57 418 3,2 0,0 1,2 0,0 38,0 - 5,5

100 8,7 517 46 437 3,2 0,0 1,0 0,0 32,0 - 5,4

20 22,6 278 261 461 12,4 - 2,5 - 20,3 4,7 4,1

55 20,6 248 276 476 11,0 - 1,4 - 13,1 4,7 4,1

115 10,5 227 269 504 7,7 - 0,7 - 9,0 4,6 4,1

225 4,1 108 285 607 4,7 - 0,8 - 17,3 5,2 4,8

------------------------g/kg-----------------------------'---------------cmolc/kg----------------'--------------%------------'


neste trabalho

Latossolo Vermelho

Amarelo-47,579560 -20,965722

Identicação dos

perfis do BDCFonte


Ordem e subordemX Y

A 2,5km de Água Santa,

estrada para a Usina Boa

Vista. Município de

Limeira, SP.

Latossolo VermelhoRANZANI et al.,

1966Perfil 20

111

Anexo 2. Diagramas (boxplot) com caixas de variação de todos os atributos edáficos

analisados neste estudo, nas camadas 0-30cm e 30-100cm, encontrado nos cinco BD

estudado para os respectivos usos e cobertura da terra: Sf (Savana florestada), Sap

(Savana arborizada + Savana parque), Sgl (Savana gramíneo-lenhosa), Pp (Pastagem

plantada) e C (Cana-de-açúcar).

modelagem para prediÇÃo do carbono orgÂnico...

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