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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO

FACULDADE DE AGRONOMIA, MEDICINA VETERINÁRIA E

ZOOTECNIA

Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical

QUALIDADE DE SEMENTES DE SOJA EM FUNÇÃO DA

VARIABILIDADE DO SOLO

DANIELLE HELENA MÜLLER

C U I A B Á - MT

2016

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ZOOTECNIA


QUALIDADE DE SEMENTES DE SOJA EM FUNÇÃO DA

VARIABILIDADE DO SOLO

DANIELLE HELENA MÜLLER

Engenheira Agrônoma

Orientadora: Profª. Drª. WALCYLENE L. M. P. SCARAMUZZA

Co-orientadora: Profª. Dra. ELISANGELA CLARETE CAMILI

Tese apresentada à Faculdade de Agronomia, Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade Federal de Mato Grosso, para obtenção do título de Doutora em Agricultura Tropical.

C U I A B Á - MT 2016

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ZOOTECNIA


CERTIFICADO DE APROVAÇÃO

Título: Qualidade de sementes de soja em função da variabilidade do solo. Autora: Danielle Helena Müller Orientadora: Profª. Dra. Walcylene Lacerda Matos Pereira Scaramuzza Aprovada em 01 de fevereiro de 2016

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DEDICATÓRIA

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A Deus, pelo dom da vida. Ao Adilson, pelo amor e dedicação. Ao anjinho Gabriel, alegria e alento dos meus dias. Aos meus pais Hugo e Neuza, pelo exemplo de vida. Ao meu irmão Igor por todo apoio nessa caminhada.

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AGRADECIMENTOS

À Universidade Federal de Mato Grosso, ao Programa de Pós-graduação em

Agricultura Tropical, à CAPES e à APROSOJA/FACS, pela oportunidade de

realização do doutorado, através da concessão da bolsa de estudos e

financiamento da pesquisa.

Ao Grupo Bom Futuro, especialmente à equipe da Fazenda Colibri, e ao

professor Eugênio, por conceder a área de estudo e estrutura de apoio para

a realização das coletas.

À minha orientadora Walcylene Lacerda Matos Pereira Scaramuzza, pela

atenção e críticas enriquecedoras ao trabalho.

À minha co-orientadora Elisangela Clarete Camili, pela amizade, orientação,

dedicação, paciência, ensinamentos transmitidos e, acima de tudo, pelo

exemplo como ser humano, cidadã, professora e pesquisadora.

À professora Maria Cristina de Figueiredo e Albuquerque, por idealizar e

apoiar a realização deste trabalho.

À técnica e companheira de laboratório Sidnéa Aparecida Fiori Caldeira, pela

constante colaboração e amizade.

Aos professores Ricardo dos Santos Amorim e Daniela Tiago da Silva

Campos pela ajuda nas análises estatísticas e laboratoriais.

Aos colaboradores de iniciação científica Gabriela, Gabrielly, Sanmara,

Jessyka, Hatily, Edvandison e Dalthon pelo auxílio, dedicação e companhia

durante a realização do trabalho.

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Aos colegas de estudo, amigos, alunos e familiares que me acompanharam e

auxiliaram em todas as viagens para coletas no campo e nas análises

laboratoriais, em especial ao meu esposo Adilson, ao meu irmão Igor e minha

cunhada Maisa.

Ao colega de profissão e amigo Rafael Noetzold, pelo auxílio nas análises

estatísticas.

Por fim, agradeço a todos que direta ou indiretamente contribuíram para a

realização deste projeto. Suas contribuições foram imprescindíveis e

suavizaram o árduo trabalho desta conquista.

A todos meus sinceros agradecimentos!

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 11

2 REVISÃO DE LITERATURA .............................................................................................. 12

2.1 ASPECTOS ECONÔMICOS DA CULTURA DA SOJA .............................................................. 12 2.2 CADEIA PRODUTIVA DA SOJA: SEMENTES DE QUALIDADE ................................................. 13 2.3 A QUALIDADE DA SEMENTE NO CAMPO E A VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS DO

SOLO ................................................................................................................................... 15 2.4 GEOESTATÍSTICA ............................................................................................................ 18

2.4.1 Variável regionalizada .......................................................................................... 19 2.4.2 Semivariograma ................................................................................................... 20 2.4.3 Krigagem .............................................................................................................. 23 2.4.4 Validação Cruzada ............................................................................................... 23

3 MATERIAL E MÉTODOS ................................................................................................... 25

3.1 LOCALIZAÇÃO E CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA EXPERIMENTAL ............................................ 25 3.2 AVALIAÇÕES .................................................................................................................. 29

3.2.1 Metodologia de coleta de solo e material vegetal ................................................ 31 3.2.2 Atributos do solo ................................................................................................... 33 3.2.2.1 Análise microbiológica ....................................................................................... 33 3.2.3 Atributos das sementes ........................................................................................ 34 3.2.3.1 Qualidade física ................................................................................................. 34

3.3 ANÁLISE DOS DADOS ...................................................................................................... 36 3.3.1 Estatística descritiva ............................................................................................. 36 3.3.2 Correlação de Pearson ........................................................................................ 36 3.3.3 Geoestatística....................................................................................................... 36

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ......................................................................................... 38

4.1 ANÁLISE DESCRITIVA ...................................................................................................... 38 4.2 ANÁLISE DE CORRELAÇÃO ............................................................................................... 49 4.3 ANÁLISE GEOESTATÍSTICA ............................................................................................... 51

5 CONCLUSÕES ................................................................................................................... 77

6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................. 78

ANEXOS ................................................................................................................................ 95

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QUALIDADE DE SEMENTES DE SOJA EM FUNÇÃO DA VARIABILIDADE

DO SOLO

RESUMO – Neste trabalho objetivou-se verificar a qualidade de sementes de

soja em função da variabilidade do solo em um campo de produção. Os dados

do experimento foram coletados em 138 pontos georreferenciados em

propriedade produtora de sementes de soja localizada no município de Santo

Antônio de Leverger – MT. A coleta de solo para a caracterização química,

física e microbiológica foi realizada em novembro de 2013 e, a coleta de

sementes de soja do cultivar TMG 1179 foi realizada em janeiro de 2014, num

campo de produção contendo solo com gradiente de textura. No solo avaliou-

se os teores de macronutrientes (fósforo, potássio, cálcio e magnésio), pH,

teor de matéria orgânica (MO), capacidade de troca catiônica (CTC) e

saturação por bases (V%), granulometria, densidade, porosidade, umidade e

população de nematoides e fungos micorrízicos. Em relação às sementes

avaliou-se produtividade, massa de 1000 sementes, tamanho, sanidade e

potencial fisiológico por meio dos testes de germinação, emergência em

canteiros, condutividade elétrica, envelhecimento acelerado e tetrazólio. Os

dados foram submetidos à análise descritiva, correlação e geoestatística e, os

parâmetros dos semivariogramas ajustados foram utilizados para elaboração

de mapas de distribuição espacial das variáveis analisadas. Não há

correlação direta entre a qualidade das sementes de soja produzidas e os

atributos avaliados no solo. Há variabilidade espacial nos atributos avaliados

nas sementes e no solo, indicando que a área para produção de sementes de

soja pode ser dividida em zonas de manejo, que permite a definição de áreas

a serem colhidas e descartadas dentro de um campo de produção de

sementes.

Palavras-chave: Produção de sementes, Geoestatística, Variabilidade

espacial.

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QUALITY OF SOYBEAN SEEDS IN FUNCTION OF SOIL VARIABILITY

ABSTRACT – This study aimed to verify the quality of soybean seeds as a

function of soil variability in a production field. The experimental data were

collected at 138 points georeferenced in producing soybean property located

in Santo Antônio de Leverger - MT. The soil collection for chemical, physical

and microbiological was held in November 2013 and the collection of soybean

cultivar TMG 1179 was held in January 2014, a soil containing production field

with texture gradient. On the ground we evaluated the levels of macronutrients

(phosphorus, potassium, calcium and magnesium), pH, organic matter (OM),

cation exchange capacity (CEC) and base saturation (V%), grain size, density,

porosity , humidity and population of nematodes and mycorrhizal fungi. For the

seed was evaluated productivity, mass of 1000 seeds, size, health and

physiological potential through germination, emergency beds, electrical

conductivity, accelerated aging and tetrazolium. Data were submitted to

descriptive analysis, correlation and geostatistics and the parameters set

semivariograms were used for preparation of spatial distribution maps of the

variables analyzed. There is no direct correlation between the quality of soya

beans produced and attributes evaluated in the soil. There spatial variability of

the attributes evaluated in the seeds and in the soil, indicating that the area for

the production of soybean seeds can be divided into management areas,

which allows the definition of areas to be collected and disposed in a seed

production field.

Key-words: Seed production, Geostatistics, Spatial variability.

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1 INTRODUÇÃO

O conhecimento das possíveis relações existentes entre a

produtividade da cultura e as propriedades do solo, bem como outras

variáveis, é importante para estabelecer as principais influências desses

fatores sobre a qualidade de produção. O mapeamento dessas características

pode auxiliar na melhoria da gestão agronômica do cultivo (Khakural et al.,

1999; Kravchenko e Bullock, 2000; Mcbratney et al., 2006), e a estimativa das

variáveis em mapas de distribuição espacial, usada por exemplo, para avaliar

o solo, que mostra a grande variabilidade de ambiente que as plantas podem

encontrar em uma lavoura, tem se tornado ferramenta útil (Schlindwein e

Anghinoni, 2000, Mattioni et al., 2011).

Frente a isso, é importante conhecer a possível correlação da

qualidade das sementes e as características do solo no campo de produção

no momento da colheita (Mattioni et al., 2011). Considerando que existem

poucos trabalhos inferindo sobre fertilidade do solo e a qualidade das

sementes, pesquisas que busquem investigar essa correlação merecem

atenção especial. Assim, neste trabalho, o objetivo foi avaliar a qualidade de

sementes de soja em função da variabilidade do solo em campo de produção.

12

2 REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Aspectos Econômicos da Cultura da Soja

A produção mundial de soja [Glycine max (L.) Merrill] está estimada em

283,8 milhões de toneladas, com uma área plantada de 108,7 milhões de

hectares, ficando atrás apenas das culturas do milho, trigo e arroz em volume

de produção. Os Estados Unidos são o maior produtor mundial de soja, com

103 milhões de toneladas em 30,7 milhões de hectares, seguido do Brasil

como segundo maior produtor e, em terceiro lugar, a Argentina (CONAB;

USDA, 2015).

Atualmente, o maior foco de desenvolvimento da soja encontra-se no

Centro-Oeste do país. O estado de Mato Grosso lidera a produção nacional

com um volume estimado em 28,1 milhões de toneladas, seguido do Paraná

e do Rio Grande do Sul (CONAB, 2015).

No Brasil, das culturas de verão, a soja é a que apresenta maior

crescimento em área de cultivo, com estimativa de aproximadamente 31,9

milhões de hectares (safra 2014/2015), correspondendo a um aumento de

área de quase 1,38 milhões de hectares em relação à safra de 2013/2014. O

incremento é observado em todas as unidades da federação que produzem a

oleaginosa, destacando-se o estado de Mato Grosso com 226,9 mil hectares

de área total produzida (CONAB, 2015).

13

De acordo com a Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB,

2015), a produção brasileira de soja apresentou incremento de mais de 300%

nos últimos 16 anos, subindo de 26,4 milhões de toneladas em 1997 para 96,5

milhões de toneladas na safra 2014/2015. Nesta última safra, as participações

da região Centro-Oeste e do estado de Mato Grosso na produção de soja

foram da ordem de 46,7 e 28,9%, respectivamente, sendo cultivado em torno

de 27,7 milhões de hectares de soja, participando a região Centro-Oeste e o

estado de Mato Grosso com 46,1 e 28,2% da área plantada no país,

respectivamente.

Em âmbito mundial, o Brasil vem sendo considerado a grande

promessa no fornecimento de soja, cujo crescimento médio, nos últimos 40

anos, tem sido da ordem de cinco milhões de toneladas por ano. Os elevados

níveis de produção têm garantido a competitividade da soja brasileira no

mercado internacional, com valores acima de 3.100 kg ha-1, obtidos nas

principais regiões produtoras do Centro- Oeste do país (CONAB, 2015).

2.2 Cadeia Produtiva da Soja: Sementes de Qualidade

A soja é considerada uma das espécies de maior relevância para a

economia brasileira e possui participação significativa na pauta de exportação

do país, por características como facilidade de cultivo e adaptação a quase

todos os ecossistemas brasileiros (Cavalcante et al., 2011), alta produtividade

e grandes possibilidades de utilização dos produtos, tanto na alimentação

humana e animal, quanto na indústria (Rafiee et al., 2009).

Neste contexto, a base que sustenta toda a cadeia produtiva da soja é

a semente. O aumento da área cultivada e o incremento na produtividade e,

consequentemente na produção nacional só se viabilizam com o uso deste

importante insumo. Porém, produzir e disponibilizar sementes de soja com a

qualidade desejada pelo consumidor de sementes (agricultor) e nos volumes

demandados pela área cultivada é tarefa árdua, que requer infraestrutura e

pessoal capacitado, envolvendo elevado investimento (Meneghello e Peske,

2013).

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A grandeza de um negócio, em essência, é representada pelo

montante gerado pela comercialização do produto final. No caso da semente

de soja, considerando o atual sistema de sementes vigente no Brasil, e

segundo dados da Associação Brasileira de Produtores de Sementes

(ABRASEM, 2013), a taxa de utilização de sementes gira ao redor de 65%,

significando que 17,5 milhões de hectares são semeados anualmente com

sementes legais.

Para produzir sementes suficientes para semear uma safra, são

necessários mais de 900 mil hectares do total de área cultivada para a

produção deste insumo. O Brasil consome anualmente cerca de um milhão de

toneladas de sementes de soja, cujo setor movimenta mais de dois bilhões de

reais por ano, envolvendo em torno de 200.000 pessoas, 500 produtores de

sementes e 15 programas de melhoramento (Meneghello e Peske, 2013).

A produção de sementes tem por objetivo disponibilizar material de

multiplicação vegetal com garantia de identidade e qualidade, atendendo os

padrões e as normas específicas estabelecidas pelo MAPA (Brasil, 2007),

sendo a qualidade da semente definida pelos atributos que determinam seu

desempenho quando semeada ou armazenada. É um conceito que engloba

qualidade genética, sanitária, física e fisiológica da semente produzida

(George, 1999).

Neste contexto, o controle da qualidade de sementes é de fundamental

importância dentro das cadeias produtivas, pois, ou o produtor adota regras

claras de controle, ou provavelmente será eliminado da atividade (Costa et al.,

2003), uma vez que a baixa qualidade das sementes ocasiona severos

problemas para comercialização, acarretando prejuízos com a reprovação de

lotes e até mesmo dos campos de produção. Esse fato gera um desperdício

de recursos, visto que todo o manejo da lavoura é feito de maneira

diferenciada, com altos investimentos visando garantir a produção de

sementes de alta qualidade (Mattioni et al., 2011).

A obtenção de sementes de alta qualidade representa a meta prioritária

do processo de produção, e constitui um desafio para o setor sementeiro,

principalmente em regiões tropicais e subtropicais, onde a produção desse

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insumo só é possível mediante a adoção de técnicas especiais, associadas a

um bom programa de controle de qualidade (França Neto et al., 2007).

Assim a avaliação da qualidade de sementes tem merecido

permanente atenção dos tecnologistas, produtores e pesquisadores,

refletindo o refinamento da demanda pela utilização de materiais que

proporcionam maior segurança para fins de semeadura, o que reflete

diretamente no resultado final da cultura, contribuindo decisivamente para o

estabelecimento do estande desejado, em termos de uniformidade da

população e maior produtividade (Andreoli et al., 2002; Lacerda, 2007;

Meneghello e Peske, 2013).

A semente é o produto final originado de uma série de processos, que

incluem condições climáticas, fertilidade do solo, sanidade do campo de

produção, colheita, beneficiamento, condições de armazenamento, entre

outros. Dessa forma, a obtenção de sementes de alta qualidade exige uma

atenção rigorosa durante a produção (Vasconcelos et al., 2008; Marcondes et

al., 2010; Meneghello e Peske, 2013).

2.3 A Qualidade da Semente no Campo e a Variabilidade Espacial de Atributos do Solo

A qualidade das sementes em um campo de produção não é uniforme,

e estes estão sujeitos a uma série de fatores, que influenciam na qualidade

final das mesmas. Neste contexto, há necessidade de um sistema produtivo

otimizado e de um produto de alta qualidade, e para atingir esses objetivos, é

necessário avaliar se as condições físicas, químicas e microbiológicas dos

solos, nem sempre férteis, tem correlação com a qualidade da semente

produzida (Carvalho e Nakagawa, 2012).

Considerando que o desenvolvimento da soja é influenciado por

inúmeros fatores, são necessários estudos que verifiquem o alcance destes

sobre a qualidade da semente produzida (Motta et al., 2000), e ferramentas

capazes de detectar a variabilidade existente no campo, podem auxiliar no

gerenciamento da cadeia produtora de sementes evitando desperdício de

recursos. Assim, as técnicas utilizadas para o estudo de tal variação devem

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apresentar condições para medir, registrar e analisar as informações obtidas

pelos levantamentos realizados nos campos de produção (Willers et al.,

2009).

A heterogeneidade dos atributos do solo em lavouras é comum,

afetando diferenciadamente o desenvolvimento e a produtividade das

culturas. Essa variabilidade do solo, muitas vezes não é aleatória, mas

apresenta dependência espacial ocasionada por diversos fatores (Reichert et

al., 2008).

A variabilidade espacial dos solos é decorrente de processos

pedogenéticos e pode ser demonstrada por resultados de levantamentos e

análises, bem como pelas diferenças encontradas nas produções das plantas

(Souza et al., 2008). A variabilidade das características do solo é preocupação

antiga e ainda hoje diversos autores se dedicam a estudar os efeitos dessa

variação (Faraco et al., 2008; Lima et al., 2010; Santos et al., 2012, Mondo et

al., 2012).

Através do uso das ferramentas da agricultura de precisão, podem ser

obtidos mapas de distribuição espacial das características do solo, que

mostram a grande variabilidade de ambiente que as plantas podem encontrar

em uma lavoura (Amado et al., 2006).

O uso de técnicas de agricultura de precisão com a finalidade de se

mapear e manejar a variabilidade de atributos do solo introduz um fato novo

nas lavouras, na medida em que se deixa de considerar determinadas áreas

agrícolas como uniformes para dividi-las em pequenos talhões ou zonas de

manejo, que, por possuírem características próprias e serem determinantes

sobre os índices de produtividades obtidas, passam a ser analisados

individualmente quanto ao tipo de práticas a serem realizadas (Saraiva et al.,

2000).

O estudo da variação espacial do solo cresceu em importância, em

discussões sobre manejo agrícola, uma vez que o tratamento uniforme das

áreas cultivadas proporciona resultados inconsistentes, capazes de alterar o

rendimento das culturas e, consequentemente, reduzir a sustentabilidade

ambiental e financeira dos produtores (Silva e Lima, 2012).

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Desta maneira a variabilidade espacial é importante para se conhecer

as correlações entre os atributos do solo e a qualidade das sementes, no

campo de produção (Mattioni et al., 2011) e o conhecimento da variabilidade

espacial dos atributos químicos do solo torna-se fundamental para otimizar as

aplicações localizadas de corretivos e fertilizantes em taxas variáveis e reduzir

a degradação ambiental provocada pelo excesso destes (Rocha e Lamparelli,

1998; Souza et al., 2004; Silva et al., 2007).

Em campos para produção de sementes de soja, experimentos

relacionados à adubação e à nutrição das plantas são escassos, de modo que

o emprego de fertilizantes é feito com base nos resultados obtidos para a

produção de grãos. Deste modo, são importantes trabalhos relacionando a

adubação e nutrição de plantas produtoras de sementes com a qualidade das

mesmas ou com a produção posterior. A correta utilização de corretivos e

fertilizantes é um dos mais importantes fatores para a produção de sementes

de soja de alta qualidade (Golo et al., 2009).

Os atributos físicos do solo também são variáveis e tem demonstrado

dependência espacial frequente. Trangmar et al. (1985) e Simões et al. (2006)

ressaltaram que os aspectos físicos influenciam diretamente o crescimento e

desenvolvimento das culturas.

Atributos como densidade e porosidade total são comumente utilizados

para diagnosticar quando um solo apresenta condições adequadas ao

desenvolvimento e à exploração das raízes, indicando se há problemas de

compactação (Ramirez-Lopez et al., 2008).

Grego e Vieira (2005), estudando atributos físicos de um Latossolo

Vermelho distroférrico, ressaltaram que a dependência espacial, bem como a

semelhança de comportamento entre elas, permitiu inferir que a amostragem

ao acaso resultaria em interpretações incorretas e falhas, pois encobriria a

variabilidade encontrada na área amostrada, evidenciando a importância do

estudo da variabilidade espacial no manejo dos solos.

Outro aspecto a ser considerado na grande variabilidade verificada nos

solos é referente ao componente biológico. O conhecimento dos padrões

espaciais na distribuição das espécies microbiológicas é fundamental para a

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compreensão dos processos ecológicos e evolutivos que moldam as

comunidades que mantêm relação direta com o desenvolvimento das culturas

(Bahram et al., 2015).

Na natureza os padrões espaciais documentados e a posterior

interpretação dos processos ecológicos podem variar significativamente de

estudo para estudo. Os resultados desta análise lançam luz sobre a

importância relativa de espaço, tempo e estrutura do solo na variabilidade das

comunidades biológicas (Morlon et al, 2008;. Dray et al., 2012).

As interações existentes no sistema solo são fundamentais para a sua

compreensão e decisivas para o desenvolvimento de culturas agrícolas, uma

vez que as relações entre os atributos químicos, físicos e biológicos do solo,

influenciam diretamente no crescimento e desenvolvimento das culturas

(Bottega et al., 2011).

Desta forma, a avaliação da variabilidade espacial destes atributos tem

se tornado importante ferramenta, na determinação de estratégias de manejo

do solo que buscam aumentar a produtividade agrícola (Minasny e McBratney,

2007).

2.4 Geoestatística

Desde o início do século XX, há grande interesse na determinação de

técnicas mais eficientes para a caracterização de uma determinada área, não

apenas nas ciências do solo, como também em outras áreas do conhecimento

(Wojciechowski et al., 2009). Souza et al. (2007) destacaram o estudo da

variabilidade espacial no âmbito da ciência do solo devido à heterogeneidade

de seus atributos.

A geoestatística surgiu na África do Sul quando Krige (1951),

trabalhando com dados referentes à concentração de ouro, não conseguia

encontrar sentido nas variâncias calculadas se não levasse em conta também

a distância entre as amostras (Vieira, 2000).

Matheron (1963, 1971), baseado nas observações de Krige,

desenvolveu a Teoria das Variáveis Regionalizadas, definida como uma

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função espacial numérica que varia de um local para outro, com uma

continuidade espacial aparente.

Assim, a geoestatística objetiva explicar fenômenos que têm em

comum aspectos característicos das variáveis estudadas e cuja distribuição

de valores está associada à sua posição no espaço. Neste contexto, uma

característica importante é a correlação espacial, ou seja, dado um valor da

variável numa determinada posição do espaço, a suposição básica da

correlação é que, em pontos próximos a essa posição, os valores sejam

similares, a menos que alguma ocorrência implique variação maior desses

valores mensurados para a variável.

Segundo Trangmar et al. (1985), Gonçalves (1997) e Fietz et al. (1999),

a estatística clássica assume que a variabilidade de uma propriedade do solo

ou planta em torno dos valores médios é aleatória e independente da posição

espacial. No entanto, Vieira et al. (1981) demonstraram que a variabilidade

das propriedades do solo é dependente de sua separação, ou seja, dentro de

certo domínio, as diferenças entre os valores de uma propriedade do solo

pode ser expressa em função da distância de separação entre elas.

Segundo Vieira (2000), se uma determinada propriedade varia de um

local para outro com algum grau de organização ou continuidade, expresso

pela dependência espacial, a estatística clássica não deve ser aplicada, sendo

recomendável adotar a geoestatística, e alguns dos seus principais conceitos

utilizados são a variável regionalizada, o semivariograma e a krigagem.

2.4.1 Variável regionalizada

O termo variável regionalizada corresponde a variáveis cujos valores

assumidos são tratados considerando-se a posição relativa entre os pontos

amostrados no espaço. Os valores que essa variável regionalizada assume

tem duas componentes: uma aleatória, intrínseca ao fenômeno estudado, e

outra espacial, pela qual esses valores não se distribuem espacialmente de

forma aleatória, mas com dependência dentro de certa distância e direção.

Assim sendo, o valor da variável regionalizada medido em determinado ponto

20

sofre e exerce influência nos valores da mesma variável, medidos nos pontos

localizados na vizinhança (Quintanilha e Dozzi, 1989).

2.4.2 Semivariograma

O semivariograma caracteriza a autocorrelação espacial, dada uma

configuração de como os dados foram obtidos (amostra) e, permite investigar

se o fenômeno estudado é espacialmente autocorrelacionado. Se o

semivariograma é o mesmo em todas as direções (ângulos), significa que não

há autocorrelação espacial nessa amostra. O semivariograma pode ser

considerado uma decomposição espacial da variância da amostra (Journel e

Huijbregts, 1992).

A modelagem do semivariograma é realizada através do ajuste com

modelos teóricos conhecidos, como os modelos esférico, exponencial,

gaussiano e linear. O estimador da função semivariograma da variável

regionalizada z, entre dois pontos, xi e xj, separados a distância h é expresso

por:

sendo Nh o número de pares distintos de valores localizados em Ph (região

constituída de todos os pares de pontos distantes h entre si). Assim, o

semivariograma é considerado um “medidor” da dependência espacial entre

as amostras (Vieira et al., 1983).

A Figura 1 mostra um semivariograma típico com seus parâmetros.

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FIGURA 1. Semivariograma experimental e seus parâmetros. Fonte: Vieira et

al. (2008).

À medida que h tende para 0 (zero), γ(h) se aproxima de um valor

positivo chamado efeito pepita (C0). O valor de C0 revela a descontinuidade

do semivariograma para distâncias menores do que a menor distância entre

os pontos de coleta das amostras. Parte dessa descontinuidade pode também

ser devida a erros de medição (Delhomme, 1976), mas é impossível

quantificar qual componente contribui mais, se os erros de medição ou a

variabilidade em uma escala menor do que aquela amostrada (Vieira, 2000).

À medida que h aumenta a γ(h) também aumenta até um valor máximo

no qual ele se estabiliza. Este valor no qual γ(h) se estabiliza chama-se

patamar, é representado por (C0 + C1), e é aproximadamente igual à variância

dos dados, VAR(z). O C1 é chamado de variância estrutural, e representa o

valor da semivariância entre o efeito pepita e o patamar (Vieira, 2000).

A distância na qual γ(h) atinge o patamar é chamada de alcance (a) e

representa a distância limite da dependência espacial. Medições localizadas

em distâncias maiores que a estabelecida pelo alcance, tem distribuição

espacial aleatória, e por isso podem ser consideradas independentes entre si.

Neste caso, a Estatística Clássica pode ser aplicada sem restrições. Por outro

lado, amostras separadas por distâncias menores que o alcance são

22

correlacionadas umas às outras, o que permite que se façam interpolações

para espaçamentos menores do que os amostrados (Vieira, 2000).

Se o semivariograma, ao invés de ser crescente e dependente de h

como o mostrado na Figura 1, for constante e igual ao patamar para qualquer

valor de h, se tem o que é conhecido como efeito pepita puro, ou seja, a

ausência total de dependência espacial. Isto significa que o alcance para os

dados em questão é menor do que o menor espaçamento entre amostras,

caracterizando-se assim uma distribuição espacial completamente aleatória

(Silva et al., 1989).

Uma vez calculada a semivariância, deve-se proceder ao ajuste de um

modelo matemático, uma vez que todos os cálculos da geoestatística

dependem do valor do modelo do semivariograma para cada distância

especificada (Vieira et al., 1981).

De acordo com Vieira (2000), para os estudos de variáveis de interesse

agronômico, tais como solo e planta, os principais modelos matemáticos

ajustados aos semivariogramas experimentais são: esférico, exponencial,

gaussiano e linear, além do modelo “holle effect”. Na Figura 2 estão

representados os principais modelos matemáticos.

FIGURA 2. Ajuste dos modelos matemáticos ao semivariograma

experimental. Fonte: Vieira et al. (2008).

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2.4.3 Krigagem

O semivariograma é uma ferramenta básica de suporte para a técnica

de krigagem, que é um método de interpolação que permite representar

quantitativamente a variação de um fenômeno regionalizado no espaço,

através da estimativa de valores para os locais não amostrados (Huijbregts,

1975).

A krigagem parte do mesmo princípio da variável regionalizada e as

equações de krigagem são derivadas a partir da suposição que os

semivariogramas são válidos (Isaaks e Srivastava, 1989).

A krigagem é considerada um método do tipo BLUE (Best Linear

Unbiased Estimator - Melhor Estimador Linear Não-Viciado). Linear porque as

estimativas são combinações lineares ponderadas dos dados existentes. Não

viciada, porque procura que a média dos erros (desvios entre o valor real e o

valor estimado) seja nula; sendo a mais indicada porque os erros de

estimação apresentam uma variância (variância de estimação) mínima

(Journel, 1988).

2.4.4 Validação Cruzada

A validação cruzada é um método de seleção do modelo

semivariográfico e permite selecionar o modelo matemático que melhor

descreve a dependência espacial das observações das variáveis em função

das distâncias (Faraco, 2006).

Para Hernández e Emery et al. (2009), a ideia da validação cruzada

consiste em validar a capacidade do modelo ajustado de semivariograma

associado à incerteza do atributo não amostrado. Na validação cruzada,

supõe-se que um elemento da amostra não tenha sido observado. Para isto,

retira-se o valor amostrado e se obtém a estimativa do mesmo pela krigagem,

usando os valores dos pontos vizinhos. Este processo é realizado para todos

os pontos amostrados. Ao final para cada ponto existirá o valor verdadeiro e

o valor estimado e, portanto, o erro de estimação.

24

O ajuste de modelos geoestatísticos através de técnicas de validação

cruzada podem ajudar a escolher um, entre os diferentes modelos de

semivariogramas, baseados na análise dos erros de estimação (Davis, 1987;

Faraco, 2006). Em várias situações práticas, é necessário verificar os

resultados de diferentes modelos e escolher o que mais se aproxima do

semivariograma experimental (Isaaks e Srivastava, 1989).

Os resultados de validação são comumente utilizados para comparar a

distribuição da estimação de erros, ou resíduos, que têm informações

importantes, e um estudo cuidadoso da sua distribuição pode prover indícios

de problemas em um procedimento de estimação. Assim, desde que tais

indícios possam conduzir ao melhoramento de procedimentos de estimação,

a validação é o passo preliminar útil antes que as estimações finais sejam

calculadas (Isaaks e Srivastava, 1989).

Na validação cruzada, conhecendo-se os valores amostrados e os

valores estimados, pode-se conhecer também a variância total estimada,

sendo, assim, possível avaliar a qualidade ou precisão do processo (Faraco,

2006).

25

3 MATERIAL E MÉTODOS

3.1 Localização e Caracterização da Área Experimental

As coletas de solo e material vegetal foram realizadas na Fazenda

Colibri, pertencente ao grupo Bom Futuro, situada no município de Santo

Antônio de Leverger/MT e localizada a 16° 14’ latitude Sul, 55° 24’ longitude

Oeste e altitude de 674 metros. A área de coleta foi composta por 80 ha, onde

foram georreferenciados 138 pontos, formando o “grid” amostral. Com auxílio

de um GPS de navegação, foi realizado o caminhamento, no sentido anti-

horário, para determinar o perímetro da área, e posteriormente os pontos

foram transferidos para um computador. Através do sistema Geo R (Diggle e

Ribeiro Junior, 2007), foi estabelecida a malha de amostragem do campo e os

pontos espacializados. Os pontos encontravam-se distantes 130 m na linha

(horizontal) e 50 m entre as linhas (vertical), conforme Figura 3.

26

FIGURA 3. Malha georeferenciada com os 138 pontos amostrais para coleta

de sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill] e solo em campo

de produção. Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger/MT.

Safra 2013/2014. Fonte: Google (2015).

O clima predominante da área experimental é do tipo Aw, segundo a

classificação de Köppen (1948), caracterizando-se por um período seco de

maio a setembro e outro chuvoso que se estende de outubro a abril. Apresenta

temperatura média anual de 23,1 oC e precipitação anual de 2.136 mm. O solo

é caracterizado como Latossolo Vermelho distrófico típico de textura

média/argilosa (Embrapa, 2006).

As temperaturas mínima, média e máxima local, além da precipitação

e umidade relativa do ar, apresentadas como médias mensais do plantio

(outubro) à colheita (janeiro), estão ilustradas nas Figuras 4 e 5.

27

FIGURA 4. Temperaturas média, máxima e mínima (oC) mensais observadas

durante o período de coletas de solo e sementes de soja [Glycine

max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri. Safra 2013/2014. Fonte: 9º

Distrito de Meteorologia-INMET/Estação Meteorológica do

Instituto Federal de Mato Grosso - Santo Antônio de Leverger/MT.

FIGURA 5. Médias mensais de umidade relativa do ar (%) e precipitação

pluviométrica (mm), observadas durante o período de coletas de

solo e sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda

Colibri. Safra 2013/2014. Fonte: 9º Distrito de Meteorologia-

INMET/Estação Meteorológica do Instituto Federal de Mato

Grosso - Santo Antônio de Leverger/MT.

0

5

10

15

20

25

30

35

out/13 nov/13 dez/13 jan/14

Tem

pe

ratu

ra (

ºC)

Tmédia Tmáxima Tmínima

0

100

200

300

400

500

0

20

40

60

80

100

out/13 nov/13 dez/13 jan/14

Pre

cip

itaç

ão (

mm

)

Um

idad

e r

ela

tiva

do

ar

(%)

UR % Precipitação (mm)

28

Utilizou-se o cultivar de soja [Glycine max (L.) Merrill] TMG 1179 RR,

planta transgênica, com gene de resistência ao herbicida glyphosato,

recomendada para cultivo na região Sul, de alta e baixa altitude, do estado de

Mato Grosso. Informações detalhadas sobre as características desse cultivar

estão na Tabela 1.

TABELA 1. Características do cultivar TMG 1179 RR.

Características TMG 1179 RR

Maturação relativa 7.9

Tipo de crescimento Determinado

Cor da flor Roxa

Cor da pubescência Cinza

Cor do hilo Marrom clara

Exigência em Fertilidade Alta

Acamamento Resistente

Ciclo 118 a 123 dias

Altura média da planta 54 cm

Altura média de inserção da primeira vagem 14 cm

Diâmetro médio do caule 5 mm

Reação às doenças

Cancro da haste (Diaporte sp.) Resistente

Mancha “olho-de-rã” (Cercospora sojina) Resistente

Ferrugem asiática (Phakopsora pachyrhizi) Suscetível

Oídio (Microsphaera difusa) Suscetível

Mancha alvo (Corynespora cassicola) Suscetível

Pústula bacteriana (Xanthomonas axonopodis) Resistente

Nematoide das galhas (Meloidogyne javanica) Suscetível

Nematoide das galhas (Meloidogyne incognita) Resistência moderada

Nematoide de cisto da soja (Heterodera glycines) Resistente às raças 1

e 3

Nematoide das lesões radiculares (Pratylenchus brachyurus)

Resistência moderada

Fonte: TMG Tropical Melhoramento & Genética e Consultoria Agronômica, Pesquisa e Agricultura de Precisão, 2014.

29

A semeadura foi realizada em espaçamento de 0,45 m entre fileiras,

com densidade de 16 plantas m-1 linear e população final de 348.000 plantas

ha-1.

A área de cultivo mantém o sistema de plantio direto sobre palhada de

milho há 10 anos. As demais atividades e tratos culturais realizados na

fazenda durante a safra 2013/2014 encontram-se na Tabela 2.

TABELA 2. Atividades e tratos culturais realizados na cultura da soja [Glycine

max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger,

MT. Safra 2013/2014.

Atividade Quantidade Data

Semeadura - 16/10/2013

Adubação de semeadura

120 kg de P2O5 (SS 18%) 80 kg de K2O (KCl

60%) 30 kg de N

2/3 do P e K aplicados a lanço 30 dias antes da

semeadura 1/3 de P e K e dose total

de N na semeadura

16/09/2013

16/10/2013

Adubação de cobertura 60 kg de K2O (KCl 60%) 04/12/2013

Fungicidas/Herbicidas/Inseticidas Tratamento de sementes

Manejo da propriedade -

Amostragem de solo - 15/11/2013

Colheita da soja - 24/01/2014

3.2 Avaliações

Na Tabela 3 está a relação de avaliações realizadas no decorrer do

trabalho e a seguir a descrição apenas das análises adaptadas.

30

TABELA 3. Relação das avaliações referentes à qualidade das sementes de

soja [Glycine max (L.) Merrill] e aos atributos do solo com

gradiente de textura após coleta em 138 pontos amostrais.

Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger, MT. Safra

2013/2014.

Variáveis Unidades Referências

Solo

Análise química

Potássio e Fósforo Cálcio e Magnésio

mg dm-3 cmolc dm-3

EMBRAPA (2011) pH

Saturação por bases %

Matéria orgânica g dm-3

Capacidade de troca catiônica

cmolc dm-3

Análise física

Textura % EMBRAPA (2011) Densidade g dm-3

Porosidade m3 m-3

Umidade m3 m-3

Análise microbiológica

Nematoides fitopatogênicos Fungos micorrízicos arbusculares

população/50 cm3 de solo

Decantação e peneiramento úmido (Gerdemann e Nicolson, 1963); Centrifugação em água e sacarose 50% (Jenkins, 1964).

Sementes de Soja

Qualidade física

Teor de água % G800 (BRASIL, 2009)

Produtividade kg ha-1 Weber (2005)

Massa de mil sementes g RAS (BRASIL, 2009)

Tamanho das sementes % Mattioni et al. (2011)

Qualidade fisiológica

Teste padrão de germinação

% RAS (BRASIL, 2009)

Condutividade elétrica µS cm-1 g-1 Krzyzanowski et al. (1999)

Envelhecimento acelerado

%

Tetrazólio** %

* RAS – Regras para análise de sementes; ** Vigor nos níveis 1 a 3; danos por percevejo e deterioração por umidade.

31

3.2.1 Metodologia de coleta de solo e material vegetal

A coleta do solo foi realizada em cada ponto georeferenciado, na

profundidade de 0-20 cm, com auxílio de trado holandês, para avaliação dos

atributos químicos e microbiológicos (Figura 6A, B e C). Para avaliação do

atributo físico, fez-se a retirada de amostras indeformadas, nas profundidades

de 0-10 e 10-20 cm, com auxílio do amostrador de Kopeck e uso de anéis

volumétricos (Figura 6D, E e F).

Por ocasião da colheita, em cada ponto georreferenciado, retirou-se

todas as plantas presentes em três linhas de semeadura com 1 m de

comprimento cada (Figura 7A e B).

Após colhidas as plantas, as vagens foram retiradas e a debulha

ocorreu de forma manual, para obtenção da amostra de sementes (Figura 7C,

D e E).

As amostras de solo e sementes foram transportadas para o

Laboratório de Sementes da FAMEVZ/UFMT, onde permaneceram

armazenadas em embalagem de saco de plástico (solo) e saco de papel

(sementes), em câmara fria a 18 ± 2 ºC e 63 ± 4 % de umidade relativa,

durante o período de avaliação.

32

FIGURA 6. Coleta das amostras de solo para análises de textura, química e

microbiológica. Uso de trado holandês, e deposição da amostra

deformada em balde (A e B); amostra armazenada em saco

plástico (C); uso de amostrador de Kopeck e anel (D e E); e após

toalete, anel pronto para transporte (F). Fazenda Colibri - Santo

Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

A B C

D E F

33

FIGURA 7. Coleta das amostras de plantas de soja no campo (A e B),

secagem (C); debulha e obtenção da amostra de sementes (D e

E). Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger e UFMT –

Cuiabá, MT. Safra 2013/2014.

3.2.2 Atributos do solo

3.2.2.1 Análises microbiológicas

As avaliações da densidade populacional de fungos micorrízicos

arbusculares e nematoides foram realizadas através da retirada de uma

amostra de solo por ponto amostral na profundidade de 0 a 20 cm.

Para viabilizar a extração simultânea de esporos e nematoides

adaptou-se a metodologia de Gerdemann e Nicolson (1963) e Jenkins (1964).

Cada repetição de 50 cm3 de terra destorroada foi adicionada em um litro de

água, e misturada por 15 segundos através do uso de liquidificador, para

homogeneização. Depois de decantada, a mistura foi passada em peneira de

A B

C D E

34

malha de 20 “meshs”, sendo o resíduo retido descartado e a suspensão

coletada em béquer e passada em peneiras de 42 e 400 “meshs”, recolhida

em tubo de centrífuga, com auxílio de piceta. Os tubos contendo a suspensão

foram pesados e balanceados com adição de água, e centrifugados durante

3 minutos a 3000 rpm. O sobrenadante foi eliminado, e se adicionou a solução

de sacarose 50%, os tubos foram pesados e balanceados com a adição da

solução de sacarose, e novamente centrifugados por 2 minutos a 2000 rpm.

Em seguida, o sobrenadante foi vertido numa peneira de 500 “meshs” e

enxaguado abundantemente com água destilada, e recolhido, com auxílio de

piceta, em potes de plástico com tampa de rosca, os quais foram mantidos

em câmara fria até o momento da contagem, que foi realizada em placa de

Petri canaletada, para esporos de fungos micorrízicos e, câmera de contagem

de Peters, para nematoides. Os resultados foram expressos em população

por 50 cm3 de solo.

3.2.3 Atributos das sementes

Para iniciar as análises da qualidade das sementes, a amostras foram

passadas pelo divisor de solo visando à homogeneização da amostra de

trabalho (BRASIL, 2009).

3.2.3.1 Qualidade física

A classificação das sementes por tamanho, chamado de teste de

retenção em peneiras, adaptada da metodologia de Mattioni et al. (2011), foi

realizada através de um conjunto de peneiras de crivo circular com aberturas

nos seguintes diâmetros, e ordem de disposição do conjunto de cima a baixo:

Peneira 1: 7,5 mm

Peneira 2: 7,0 mm

Peneira 3: 6,5 mm

Peneira 4: 6,0 mm

Peneira 5: 5,5 mm

35

Peneira 6: 5,0 mm

Peneira 7: fundo cego

Uma sub-amostra de 100 g de sementes foi retirada de cada uma das

138 amostras coletadas e passada através do conjunto de peneiras e, as

sementes retidas em cada peneira foram pesadas (Figura 8) e os resultados

expressos em porcentagem (%).

FIGURA 8. Conjunto de peneiras para classificação das amostras de

sementes de soja por tamanho (A e B); sementes de soja

[Glycine max (L.) Merrill] retidas na peneira de 5,5 mm (C);

amostra recolhida em copo de plástico e pesagem (D e E).

UFMT - Cuiabá, MT. Safra 2013/2014.

A B

C D E

36

3.3 Análise dos Dados

3.3.1 Estatística descritiva

Os parâmetros estatísticos de mínimo, máximo, média, desvio padrão

e coeficiente de variação, foram obtidos com o objetivo de verificar a

existência de tendência central e dispersão dos dados, utilizando para cálculo

o programa Excel® (2007).

3.3.2 Correlação de Pearson

Foi realizada a análise de correlação de Pearson (P≤0,05) entre as

variáveis avaliadas utilizando o programa Statistica 7.

3.3.3 Geoestatística

Para caracterizar a variabilidade espacial dos atributos do solo e das

sementes, os dados foram analisados utilizando semivariograma

experimental com o estimador clássico, de acordo com Burrough e McDonnell

(1998).

O modelo de semivariograma utilizado foi escolhido de acordo com a

estimação de erros, através da validação cruzada, e ajustado ao método

Quadrados Mínimos Ordinários (Ordinary Least Square – OLS).

O método da validação cruzada, por meio do erro médio (ME) e

quadrado médio do desvio padrão (MSDR) foi utilizado para escolha final do

modelo de semivariograma teórico (Cressie, 1993; Goovaerts, 1997).

ME = 1

N ∑ {z (xi)

Ni=1 - z (xi)};

MSDR = 1

N ∑ √

{𝑧 (𝑥𝑖) − �� (𝑥𝑖)}²

𝜎 ²(𝑥𝑖)

Ni=1

Em que z (xi) é o valor observado no ponto (xi); z (xi) é o valor estimado

pela krigagem para o ponto (xi) e σ (xi) é a variância da krigagem.

37

Para que o modelo do semivariograma seja considerado satisfatório, o

valor de ME deve ser próximo de 0 (Faraco et al., 2008) e o valor do MSDR

deve ser próximo de 1 (Webster e Oliver, 2007a, b).

A dependência espacial das variáveis foi estimada pela relação

(c0/c0+c1) x 100, de acordo com Cambardella et al. (1994), que utilizaram o

grau de dependência espacial (GDE) para classificar tal dependência em forte

(GDE < 25%), moderada (26%<GDE< 75%) e fraca (GDE > 75%).

Comprovada a dependência espacial realizou-se a interpolação pelo

método de krigagem ordinária para estimar valores em locais não medidos e

mapeamento.

A análise geoestatística foi efetuada com o uso do software R, pacote

geoR, versão 3.2.0. (Diggle e Ribeiro Junior, 2007).

38

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Análise descritiva

Os atributos avaliados no solo encontram-se na Tabela 4, e foram

discutidos aqueles que obtiveram homogeneidade de dados (CV menor que

20%), segundo Gomes e Garcia (2002).

As características químicas do solo foram interpretadas de acordo com

a classificação proposta por Souza e Lobato (2004), e as que apresentaram

homogeneidade de dados foram o pH (CaCl2) que variou de 4,20 a 6,00,

classificados como baixo e muito alto, respectivamente. A CTC variou de 4,60

a 9,70 cmolc dm-3, sendo classificada como baixa e alta, respectivamente, e

os teores de matéria orgânica variaram de 16,20 a 41,00 g dm-3, sendo

classificados como médio e alto, respectivamente. Tais condições comprovam

a grande variabilidade das características químicas dos Latossolos do

Cerrado (Eberhardt et al., 2008).

39

TABELA 4. Estatística descritiva dos atributos do solo com gradiente de

textura, coletado em 138 pontos amostrais de área cultivada com

soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo Antônio

de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Atributos Mínimo Máximo Média S CV%

P (mg dm-3) 1,10 28,00 5,80 4,31 74,24

K (mg dm-3) 20,00 131,00 43,01 20,77 48,30

Ca (cmolc dm-3) 0,70 3,50 1,83 0,52 28,50

Mg (cmolc dm-3) 0,30 1,20 0,69 0,18 26,03

pH CaCl2 4,20 6,00 4,73 0,29 6,10

V (%) 13,40 83,70 36,28 9,95 27,42

MO (g dm-3) 16,20 41,00 29,68 5,02 16,93

CTC (cmolc dm-3) 4,60 9,70 7,34 1,04 14,18

Altitude (m) 651,83 696,15 676,05 9,99 1,47

Argila (%) 10,86 65,31 37,06 13,92 37,55

Silte (%) 1,25 9,70 3,13 1,47 14,44

Areia (%) 31,18 84,46 59,80 14,44 24,15

D0-10 (g dm-3) 0,94 1,54 1,21 0,12 9,89

D10-20 (g dm-3) 0,93 1,62 1,28 0,15 11,55

PT0-10 (m3 m-3) 0,29 0,65 0,45 0,06 13,22

PT10-20 (m3 m-3) 0,30 0,59 0,43 0,06 13,79

Um0-10 (m3 m-3) 0,18 0,65 0,34 0,06 18,13

Um10-20 (m3 m-3) 0,19 0,54 0,33 0,06 18,19

Nematoides 0,00 278,00 50,00 45,00 90,00

FMAs 103,00 982,00 440,00 265,00 60,00

P – fósforo; K – potássio; Ca – cálcio; Mg – magnésio; V – saturação por bases; MO – matéria orgânica; CTC – capacidade de troca catiônica; D0-10 – densidade do solo na camada de 0-10 cm; D10-20 – densidade do solo na camada de 10-20 cm; PT0-10 – porosidade total do solo na camada de 0-10 cm; PT10-20 – porosidade total do solo na camada de 10-20 cm; Um0-10 – umidade volumétrica do solo na camada de 0-10 cm; Um10-20 – umidade volumétrica do solo na camada de 10-20 cm; S - desvio-padrão; CV - coeficiente de variação.

A amplitude dos valores observados para P, K, Ca, Mg e saturação por

bases pode estar relacionada com a variabilidade das características físico-

químicas, granulométricas e mineralógicas do solo avaliado. Fator comum,

verificado em outros estudos (Macêdo, 1996; Azevedo, 2004; Eberhardt et al.,

2008; Souza et al., 2008), levando-se em consideração que os Latossolos

representam aproximadamente 45,7% dos solos da região do Cerrado, sendo

descritos como muito intemperizados, profundos, não-hidromórficos, com teor

40

de argila entre 15 e 80% e pequena reserva de nutrientes para as plantas.

Mais de 95% são distróficos ou álicos e apresentam pH entre 4,0 e 5,5, baixa

capacidade de troca catiônica, alta capacidade de adsorção aniônica

(especialmente fosfato) e teores baixos de P disponível (Resende et al., 1995;

Eberhardt et al., 2008).

Os resultados observados, principalmente para fósforo (média de 5,80

mg dm-3) podem ser um indicativo de acidez elevada em determinadas regiões

da área, uma vez que este é muito influenciado pelo pH (Matiello et al., 2002),

o que se confirma pelo valor médio de 4,7 de pH observado para o solo em

estudo. Em solos ácidos, o P forma fosfatos com óxidos de ferro, alumínio e

manganês, compostos de baixa solubilidade, reduzindo sua disponibilidade,

como descrito por Matiello et al. (2002), no manual de recomendações para a

cultura do café no Brasil e, Silva e Lima (2013) que estudaram a relação

espacial entre o estoque de nutrientes e a densidade de solo cultivado com

cafeeiro.

Estudando a fertilidade de um solo manejado homogeneamente e

utilizando o coeficiente de variação como parâmetro de dispersão de valores,

Montezano et al. (2006) observaram variabilidade alta para os teores de

fósforo, cobre e zinco; média para matéria orgânica, teores de enxofre, cálcio

e magnésio, acidez potencial, soma de bases, CTC a pH 7,0, saturação por

bases, teores de boro, ferro e manganês e; baixa para acidez ativa e teores

de potássio.

Um fator relevante na amplitude verificada para os atributos físico-

químicos do solo em estudo é a condição de desnível do terreno. Observou-

se a diferença de aproximadamente 44 m entre o ponto mais alto (696,15 m)

e mais baixo (651,83 m) do talhão (Tabela 4). A variação de altitude e a

diversidade de formas de relevo influenciam na drenagem e na presença de

espécies vegetais, assim como nas possibilidades de uso das terras (Alves e

Ribeiro, 1995; Faria et al., 2010).

O estudo do solo em topossequência permite uma visão global e

integrada dos vários componentes da paisagem e tem sido utilizado para

compreender a pedogênese e o comportamento atual dos solos, sobretudo

41

por estabelecer relações entre atributos do solo e relevo, permitindo elucidar

as dinâmicas interna e externa do solo, a partir das suas variações (Alves e

Ribeiro, 1995).

Com base na análise granulométrica do solo (Tabela 4), pode-se

classificá-lo, segundo a Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (Santos et

al., 2005), como de classe textural argilosa a média, variação observada de

acordo com a amplitude da altitude local. O solo apresentou argila variando

entre 10 e 65%, silte de 1 a 9% e valores de areia entre 31 e 84%.

Na Tabela 4 verifica-se ainda as características físicas do solo que

apresentaram homogeneidade de dados (CV menor que 20%), destacando-

se a densidade, a porosidade total e a umidade volumétrica.

A densidade do solo apresentou médias (1,21 e 1,28 g cm-3, nas

camadas de 0-10 e 10-20 cm, respectivamente) dentro de valores esperados

para o tipo de solo estudado, da ordem de 1,00 a 1,45 g cm-3 (Faraco et al.,

2008).

Esses valores de densidade se encontram dentro da faixa prevista para

solos minerais, definida por Kiehl (1979) como sendo de 1,10 a 1,60 g cm-3, e

por se tratar de um solo com textura média/argilosa, pode ser considerado

não-compactado, com valores de densidade abaixo de 1,40 g cm-3. Torres e

Saraiva (1999) afirmaram que a densidade varia de 1,00 a 1,45 g cm-3 em

solos argilosos e de 1,25 a 1,70 g cm-3 para solos arenosos, quando

compactados. Camargo e Alleoni (1997) afirmaram ser crítica, para solos

argilosos e franco-argilosos, a densidade de 1,55 g cm-3.

Foi possível observar que os valores médios denotaram uma tendência

crescente da densidade, em relação ao aumento em profundidade do solo,

indicando que a camada inferior (10-20 cm) se encontrava com valores

maiores, similar aos resultados obtidos por Souza et al. (2001), Carvalho et

al. (2002) e Faraco et al. (2008), cujas densidades apresentaram aumentos

em profundidade do solo.

Da-Silva et al. (2012), estudando a melhoria da estrutura de um

Latossolo por sistemas de culturas em plantio direto nos campos gerais do

Paraná, verificaram que a densidade do solo na camada de 0–5 cm tendeu a

42

ser menor nos sistemas com plantas de cobertura. Essa tendência de

melhoria na condição estrutural da camada superficial está associada à ação

mecânica das raízes das espécies cultivadas, fato que explica parcialmente

os resultados obtidos nesse trabalho, uma vez que o sistema de plantio direto,

normalmente com sucessão soja-milho, praticado no talhão em estudo, pode

ter contribuído para que a densidade se tornasse maior na camada de 10-20

cm de profundidade.

Silva et al. (2008) estudaram a variação de atributos físico-hídricos em

Latossolo Vermelho-Amarelo do Cerrado Mato-grossense sob diferentes

formas de uso e verificaram que o valor médio de densidade do solo nas

camadas de 5-10 e 10–15 cm do solo sob plantio direto foi de 1,61 g cm-3; e

assim como nesse estudo, os autores verificaram ocorrência de valores

maiores de porosidade total, macro e micro porosidade na camada de 5-10

cm em comparação com a camada de 10-15 cm de profundidade.

Reichert et al. (2009) citaram que valores acima de 1,21 g dm-3

poderiam restringir a elongação radicular da soja e que valores entre 1,36 e

1,68 g dm-3 seriam capazes de afetar negativamente, tanto o crescimento,

quanto a produtividade da soja em solos argilosos tropicais. Observou-se,

entretanto, que não há consenso entre os pesquisadores quanto aos valores

críticos de densidade do solo.

A porosidade total (PT) foi maior na profundidade de 0-10 cm, com valor

médio de 0,45 m3 m-3, na referida camada e, de 0,43 m3 m-3 na profundidade

de 10-20 cm. Acompanhando o mesmo comportamento da porosidade total,

no estudo da umidade do solo, a umidade média encontrada foi de 0,34 e 0,33

m3 m-3, nas camadas de 0-10 e 10-20 cm de profundidade, respectivamente

(Tabela 4).

Valores similares aos obtidos por Faraco et al. (2008) e considerados

adequados para que um solo tenha boa infiltração e retenção de água,

aeração, crescimento radicular e desenvolvimento de atividade biológica

(Kiehl, 1979; Silva et al., 2000; Carneiro et al., 2009), mesmo nas regiões do

talhão em que predomina a ocorrência de solo com textura média, onde a

43

presença mais acentuada de areia facilita a perda de água em maior

quantidade.

A quantidade de água retida pelo solo, em equilíbrio com determinado

potencial, é função do tamanho e do volume dos poros e da superfície

específica das partículas da fase sólida (Baver, 1956). Desse modo, a maior

retenção de água nos solos com sistemas agrícolas deve-se ao aumento da

compactação, com redução de macroporos e aumento de microporos,

gerando poros com dimensões e geometria que favorecem a retenção de

água por capilaridade. Segundo Portugal et al. (2010), os maiores valores de

densidade do solo nos usos agrícolas indicam que há relação entre o aumento

da compactação pelo uso do solo e a retenção de água.

Ferreira et al. (1999), estudando a influência da mineralogia da fração

argila nas propriedades físicas de Latossolos da região sudeste do Brasil,

verificaram que o Latossolo classificado como de textura argilo-arenosa (50%

de argila) foi o que obteve maior densidade (1,55 g cm-3) em comparação ao

Latossolo classificado como de textura argilosa (59% de argila), que obteve a

densidade de 0,91 g cm-3. Os autores concluíram que Latossolos cauliníticos

(argilo-arenosos) apresentaram maior densidade, menor estabilidade de

agregados em água, menor macroporosidade e menor permeabilidade

quando comparados com Latossolos gibbsíticos (argilosos), e verificaram

ainda que a permeabilidade dos Latossolos estudados aumentou com o teor

de argila.

Valores de densidade do solo mais baixos para Latossolos argilosos e

mais altos para Latossolos argilo-arenosos têm sido reportados na literatura

(Silva et al., 1995, 1998; Muggler et al., 1996; Chagas et al., 1997; Resende

et al., 1999). Para Lima e Anderson (1997), a maior influência na gênese de

agregados menores deve ser atribuída à composição mineralógica do solo,

enquanto, para os agregados maiores, a matéria orgânica atua como principal

agente de formação desses agregados.

De acordo com Resende et al. (1999), subentende-se que, em solos de

textura mais leve, um pequeno acréscimo na densidade seria benéfico, por

promover maior capacidade de reter e de disponibilizar água. Kiehl (1979),

44

explicou que a diminuição da densidade aparente significa o predomínio de

partículas mais finas no solo, com maior capacidade de retenção de água.

Os coeficientes de variação observados para a quantificação da

população de nematoides (CV = 90%) e fungos micorrízicos (CV = 60%) são

de comum ocorrência uma vez que envolvem condições bióticas e, portanto,

de ampla variabilidade, no campo de produção (Tabela 4).

As informações da fertilidade do solo podem contribuir para melhor

entendimento da ocorrência de doenças (incidência e severidade), inclusive

as causadas por fitonematoides (Barbosa et al., 2010; Ferreira et al., 2012,

Santana-Gomes et al., 2013). De acordo com Zambolim e Ventura (1993), os

nutrientes exercem importantes funções no metabolismo vegetal,

influenciando não somente o crescimento e a produção das plantas, mas

também o aumento ou redução da resistência a determinados patógenos.

O valor médio da quantidade de nematoides foi de 50 indivíduos por 50

cm-3 de solo, população considerada como controlada, uma vez, que por se

tratar de um solo com textura média, facilita a disseminação destes pelo solo,

esperava-se maior concentração dessa população. Contudo é recomendado

que haja um monitoramento da população dos fitonematoides, pois, as

medidas preventivas resultam em menor impacto do que as curativas, devido

principalmente à baixa eficiência em curto prazo das estratégias utilizadas

para controlar populações com nível elevado.

Os atributos da qualidade das sementes encontram-se na Tabela 5. As

características que obtiveram homogeneidade de dados (CV menor que 20%),

segundo Gomes e Garcia (2002), foram a produtividade, com valor médio de

4.148,88 kg ha-1 do cultivar TMG 1179 RR e, apresentou coeficiente de

variação de 15,21%. O valor de produtividade foi superior à média alcançada

pelo grupo Bom Futuro na safra 2013/2014, que obteve 3.981 kg ha-1

utilizando esse mesmo cultivar no município de Campo Verde, em condições

climáticas semelhantes às que predominam no local desse estudo, além de

ser provável que o manejo praticado tenha sido similar, uma vez que as áreas

pertencem à mesma empresa (TMG, 2015), e a produtividade obtida foi

45

superior também se comparada à média nacional, safra 2013/2014, que foi de

2.923 kg ha-1 (CONAB, 2014).

Zambiazzi (2014), estudando aplicações da adubação potássica na

cultura da soja, verificou produtividade média de 4.293 kg ha-1 para este

cultivar. Assunção e Frasson (2013) avaliaram as características agronômicas

de 51 cultivares de soja semeadas em 2 épocas no município de Diamantino-

MT e obtiveram produtividade média de 3.904 kg ha-1 para o cultivar TMG

1179 RR.

Desta forma pode-se considerar que apesar das variações observadas

no ambiente, ou em função delas, ocorreu bom rendimento do referido

cultivar. Carvalho et al. (2013) consideraram que ambiente favorável é aquele

que permite média de produção dos genótipos acima da média geral de todos

os ensaios, resultando, em índices positivos.

TABELA 5. Estatística descritiva dos atributos de qualidade avaliados em

sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill] colhidas em 138

pontos amostrais de área com gradiente de textura. Fazenda

Colibri - Santo Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Atributos Mínimo Máximo Média S CV%

Prod (kg ha-1) 2.092,71 5.381,27 4.148,88 631,19 15,21

MMS (g) 105,58 141,63 125,56 6,50 5,18

P5,5 mm (%) 29,41 53,44 45,57 4,08 8,95

G (%) 26,50 99,50 86,00 13,08 15,28

EmC (%) 31,50 94,00 72,00 14,69 20,35

CE (µS cm-1 g-1) 41,48 116,41 58,66 13,06 22,26

EA (%) 25,00 99,00 81,00 14,93 18,34

TZvigor*(%) 31,00 100,00 81,00 13,74 16,88

DU1 (%) 0,00 19,00 7,00 4,19 61,76

DU2 (%) 0,00 17,00 3,00 2,88 84,25

DP1 (%) 0,00 17,00 5,00 3,63 75,60

DP2 (%) 0,00 10,00 1,00 1,65 143,36

Prod – produtividade; MMS – massa de mil sementes; P5,5 - peneira com furos de 5,5 mm de diâmetro; G – germinação; EmC – emergência em canteiros; CE – condutividade elétrica; EA – envelhecimento acelerado; TZvigor – vigor determinado pelo teste de tetrazólio; DU1 – deterioração por umidade nos níveis 1-8; DU2 – deterioração por umidade nos níveis 6-8; DP1 – dano por percevejo nos níveis 1-8; DP2 – dano por percevejo nos níveis 6-8; S - desvio-padrão; CV - coeficiente de variação.

46

A massa de 1000 sementes apresentou média de 125,56 g e

coeficiente de variação de 5,18%. Assunção e Frasson (2013), avaliando as

características agronômicas de 51 cultivares de soja semeadas em duas

épocas no município de Diamantino-MT, obtiveram massa de 1000 sementes

média de 110,58 g, para a cultivar TMG 1179.

Entre os tamanhos de sementes avaliados, a maior proporção

permaneceu retida na peneira de 5,5 mm de diâmetro e o valor médio das

sementes retidas foi de 45,57% (Tabela 5).

Estudo visando quantificar a preferência no tamanho de sementes de

soja foi realizado por Girardi (2002), no estado de Santa Catarina, avaliando-

se os tamanhos retidos nas peneiras 4,5 mm (pequena), 5,5 mm (médio

menor), 6,5 mm (médio maior) e 7,5 mm (grande), utilizando um grupo de 190

produtores de sementes. Verificou-se que 116 agricultores ou 61,05%

preferiram a semente de tamanho médio menor (peneira 5,5 mm); isso indica,

segundo o autor, uma possibilidade na economia com o uso de sementes

menores. Por outro lado, 88,42% dos produtores apontaram uma preferência

significativa por cultivares de soja que apresentem tamanho de sementes

menores, com segurança e nível de qualidade observada e, somente 11,58%

deles preferem utilizar sementes maiores, das peneiras 6,5 e 7,5 mm.

Dias (1992), em testes para avaliar o efeito do tamanho das sementes

de milheto sobre a germinação e o vigor, verificou a ocorrência de sementes

maiores compondo os lotes e, concluíram que estes obtiveram as massas de

1000 sementes superiores. Assim, pode-se constatar que os tamanhos das

sementes de milheto tinham diversidade de massa e eram provenientes de

lotes que apresentavam diferenças em algumas de suas características,

aspectos interessantes a serem conhecidos para o melhor entendimento dos

efeitos na qualidade fisiológica das sementes (Gaspar e Nakagawa, 2002).

A germinação média foi de 86%, permanecendo assim, acima da

porcentagem mínima de germinação exigida para a comercialização de

sementes de soja no Brasil, que atualmente é de 80% (BRASIL, 2009).

47

Em experimentos conduzidos por Assunção e Frasson (2013)

avaliando as características agronômicas de 51 cultivares de soja semeadas

em 2 épocas no município de Diamantino-MT, a germinação foi de 90%, para

o cultivar TMG 1179.

Costa et al. (2005), analisando o perfil dos aspectos físicos, fisiológicos

e químicos de sementes de soja produzidas em seis regiões do Brasil,

verificaram que, nos estados de Mato Grosso e Paraná, existem áreas com

potencial climático para produção de sementes com elevada qualidade

fisiológica, uma vez que no Mato Grosso as sementes obtiveram germinação

de 86%, seguido pela região sul do Paraná, com 83% de germinação.

Levando-se em conta que o padrão mínimo de germinação para

comercialização de sementes de soja é 80%, é possível distinguir as zonas

que apresentam qualidade fisiológica satisfatória, o que pode ser uma

informação importante, para definir o destino dessas sementes na unidade de

beneficiamento, ou até mesmo proceder ao descarte parcial do campo,

eliminando zonas de qualidade fisiológica inferior (Mattioni et al., 2011).

Fato que se relaciona diretamente com o estudo em questão, uma vez

que foi possível identificar, através das análises propostas, ferramentas que

possibilitam a distinção de locais específicos e a otimização no uso de

insumos e manejos que podem auxiliar na obtenção de lotes de sementes

com alto padrão de qualidade e consequentemente melhor desempenho no

campo.

Os dados médios de envelhecimento acelerado e vigor pelo teste de

tetrazólio foram de 81% para ambos, e os coeficientes de variação foram de

18,34 e 16,88%, respectivamente (Tabela 5), ratificando que as sementes

mantiveram as condições de germinação, mesmo após serem submetidas a

estresse, evidenciando a qualidade fisiológica.

Binotti et al. (2008), explicaram que é provável que a germinação seja

reduzida a partir de 72 horas de envelhecimento acelerado e, provavelmente,

a partir desse período a semente não apresente uma grande capacidade para

reorganizar e reparar danos provocados pelo estresse de alta temperatura e

umidade, indicando que o vigor já foi afetado, refletindo assim em uma queda

48

expressiva na germinação. No presente trabalho, o teste de envelhecimento

acelerado foi conduzido por 48 horas, o que pode estar relacionado à

manutenção do metabolismo ligado à integridade das membranas, não

afetando diretamente o processo germinativo.

As características das sementes que apresentaram amplitude de dados

(CV maior que 20%) foram a emergência em canteiros, que variou de 31,50 a

94,00%; a condutividade elétrica, que variou de 41,48 a 116,41 µS cm-1 g-1, a

deterioração causada por umidade, nos níveis 1-8 e 6-8, variando de 0 a 19%

e de 0 a 17%, respectivamente, e os danos por percevejo, nos níveis 1-8 e 6-

8, variando de 0 a 19% e de 0 a 10%, respectivamente.

Na maturidade fisiológica, os elevados teores de água das sementes,

das vagens e da planta impedem a realização da colheita mecânica; assim,

as sementes devem permanecer no campo até que atinjam o teor de água

adequado para a colheita. A fase compreendida entre a maturidade fisiológica

e o ponto adequado para a colheita, pode ser considerada como um período

de “armazenamento” e raramente as condições climáticas são favoráveis para

tal (França Neto e Henning, 1984). Nesse período, pode ocorrer deterioração

por umidade nas sementes, que é resultado da exposição dessas a ciclos

alternados de condições ambientais úmidas e secas na fase de pós-

maturidade. Esses danos apresentam uma maior magnitude, caso ocorram

em ambientes quentes, típicos de regiões tropicais e subtropicais (Forti et al.,

2010), aspectos que foram observados durante as coletas de solo e,

principalmente, no momento da colheita das sementes.

Em virtude, principalmente, dos ciclos alternados de condições

ambientais úmidas e secas na fase de pós-maturidade e de ambientes

quentes, entre outros aspectos, a qualidade das sementes de soja

provenientes da região tropical do Brasil tem sido comprometida pelos

elevados índices de danos, em especial aqueles relacionados à deterioração

por umidade, e as sementes de soja, devido as suas características

morfológicas e químicas, destacam-se por serem bastante sensíveis à ação

de fatores do ambiente (Marcos Filho, 1979; Forti et al., 2010).

49

4.2 Análise de correlação

Na Tabela 6, verifica-se que as correlações entre os atributos das

sementes de soja e do solo ocorreram de forma muito fraca ou fraca, com

exceção da correlação moderada e negativa entre a altitude e a condutividade

elétrica, segundo o critério adotado por Santos et al. (2012), onde deve-se

considerar a correlação entre características como muito fraca para 0,0≥ r

<0,2; fraca para 0,2> r <0,4; moderada para 0,4> r <0,6; forte para 0,6> r <

0,8; e muito forte para 0,8> r ≤1,0. Kitamura (2004) afirma que uma excelente

correlação linear entre duas variáveis deve possuir um coeficiente de

correlação com valor, no mínimo, superior a +0,60 (correlação positiva) e -

0,60 (correlação negativa).

As correlações avaliadas entre os atributos do solo e entre os atributos

das sementes encontram-se nos Anexos 1A, 2A e 3A e Anexo B,

respectivamente.

A variabilidade da produtividade nas culturas pode ser inerente ao solo,

ao clima ou ainda, induzido pelo manejo, interagindo com o genótipo das

plantas. Assim, diversas alterações que ocorrem nas propriedades do solo,

podem advir de ações causadas por práticas que tendem a modificar as

condições do ambiente de cultivo (Runge e Hons, 1998; Planta et al., 1999).

50

TABELA 6. Matriz de correlação linear entre os atributos de sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill] e do solo com gradiente

de textura, coletados em 138 pontos amostrais. Fazenda Colibri, Santo Antônio de Leverger – MT, safra

2013/2014.

Atributos Prod MMS P5,5 G EmC CE EA TZvigor DU1 DU2 DP1 DP2

P -0,05 -0,05 -0,17* 0,01 -0,09 0,10 0,02 -0,09 0,02 0,02 0,12 0,01 K 0,00 0,14 0,13 -0,16 -0,17* 0,13 -0,16 -0,21* 0,03 0,09 0,15 0,07 Ca 0,22* 0,04 0,12 0,05 0,04 -0,07 0,03 0,01 -0,07 -0,03 0,07 0,00 Mg 0,21* 0,04 0,12 0,04 0,04 -0,08 0,02 -0,00 -0,06 -0,01 0,06 -0,00 pH CaCl2 0,11 0,00 0,10 0,10 0,10 -0,14 0,11 0,04 -0,06 -0,07 -0,00 -0,06 V 0,15 0,03 0,11 0,11 0,09 -0,15 0,11 0,05 -0,07 -0,08 0,00 -0,07 MO 0,10 0,02 0,04 -0,13 -0,09 0,15 -0,17* -0,10 -0,03 0,06 0,12 0,14 CTC 0,09 0,03 0,04 -0,14 -0,10 0,14 -0,17* -0,07 -0,01 0,10 0,13 0,14 Altitude -0,24* 0,01 -0,07 -0,07 0,15 -0,45* -0,07 0,24* -0,23* -0,23* -0,21* -0,09 Argila -0,04 0,01 0,02 -0,10 -0,02 0,01 -0,13 -0,01 -0,05 0,03 0,06 0,18* Silte -,013 0,04 -0,04 0,05 0,11 -0,12 0,02 0,13 0,03 -0,08 -0,09 -0,08 Areia 0,05 -0,02 -0,01 0,09 0,01 0,01 0,12 0,00 0,04 -0,02 -0,05 -0,16 D0-10 0,01 -0,04 0,02 0,10 -0,01 0,02 0,10 0,07 -0,01 -0,08 -0,06 -0,09 D10-20 -0,18* -0,06 0,06 0,11 0,03 0,05 0,10 0,06 -0,08 -0,06 -0,05 -0,21* PT0-10 -0,09 -0,01 0,02 0,08 0,22* -0,20* 0,05 0,15 -0,12 -0,02 -0,20* -0,05 PT10-20 0,12 0,03 -0,18* -0,16 -0,06 -0,06 -0,18* -0,06 0,11 0,03 0,07 0,19* Um0-10 0,10 -0,06 -0,02 0,08 0,20* 0,03 0,06 0,09 -0,01 0,07 -0,11 0,03 Um10-20 0,12 -0,05 -0,09 0,00 0,02 0,01 0,00 0,10 -0,04 -0,07 0,01 0,10 Nem -0,14 -0,12 -0,06 0,11 0,15 -0,23* 0,12 0,19* 0,04 0,01 0,01 0,09 FMAs 0,12 0,10 0,16 -0,08 -0,07 0,24* -0,07 -0,11 0,22* 0,23* 0,15 0,17

Prod – produtividade; MMS – massa de mil sementes; P5,5 - peneira com furos de 5,5 mm de diâmetro; G – germinação; EmC – emergência em canteiros; CE – condutividade elétrica; EA – envelhecimento acelerado; TZvigor – vigor determinado pelo teste de tetrazólio; DU1 – deterioração por umidade nos níveis 1-8; DU2 – deterioração por umidade nos níveis 6-8; DP1 – dano por percevejo nos níveis 1-8; DP2 – dano por percevejo nos níveis 6-8; P – fósforo; K – potássio; Ca – cálcio; Mg – magnésio; V – saturação por bases; MO – matéria orgânica; CTC – capacidade de troca catiônica; D0-10 – densidade do solo na camada de 0-10 cm; D10-20 – densidade do solo na camada de 10-20 cm; PT0-10 – porosidade total do solo na camada de 0-10 cm; PT10-20 – porosidade total do solo na camada de 10-20 cm; Um0-10 – umidade volumétrica do solo na camada de 0-10 cm; Um10-20 – umidade volumétrica do solo na camada de 10-20 cm; Nem – nematoides; FMAs – fungos micorrízicos arbusculares.*Significativo a 5% de probabilidade.

51

Vários estudos têm sido realizados com o objetivo de estabelecer

correlações entre a produtividade das culturas e propriedades físico-químicas

ou as características do relevo do solo, estabelecendo, assim, os principais

fatores de influência (Khakural et al, 1999;. Kravchenko e Bullock, 2000).

A análise de correlação realizada por Gazolla-Neto et al. (2015),

estudando a distribuição espacial da qualidade fisiológica de sementes de

soja em campo de produção com 39 hectares, por meio de técnicas de

agricultura de precisão, demonstrou reduzidas correlações entre os atributos

químicos do solo e o potencial fisiológico das sementes, exceto para o pH do

solo que se correlacionou negativamente com a germinação, a emergência e

a viabilidade.

Mondo et al. (2012), objetivaram avaliar as correlações entre atributos

químicos do solo e o potencial fisiológico de sementes de soja, em pontos

georreferenciados; verificaram que a análise de correlação linear de Pearson

mostrou baixas correlações entre os atributos químicos do solo e o potencial

fisiológico das sementes. Contudo, teores de matéria orgânica, Mn e Cu

apresentaram efeitos significativos sobre a germinação das sementes.

Portanto, a variabilidade espacial da fertilidade do solo e a possível

correlação com a qualidade das sementes merecem atenção especial, e uma

vez que a qualidade fisiológica não é uniforme, particularmente em relação ao

vigor, o mapeamento de características de qualidade pode ajudar na melhoria

da gestão de colheitas, agronomicamente proporcionando melhor diagnóstico

por meio de mapas de interpolação (McBratney et al., 2006).

4.3 Análise geoestatística

Os coeficientes de qualidade dos semivariogramas e modelos

ajustados e escolhidos de acordo com a validação cruzada encontram-se na

Tabela 7.

Observou-se que as estimativas do erro médio (ME) e do quadrado

médio do desvio padrão (MRSD), com valores positivos e negativos, estão

52

próximos aos valores indicados, em que ME deve aproximar-se de 0 e MRSD

deve aproximar-se de 1, fornecendo informações consistentes da ferramenta

empregada para o ajuste dos semivariogramas aos modelos testados.

TABELA 7. Coeficientes de qualidade dos semivariogramas e modelos

ajustados e escolhidos para atributos do solo com gradiente de

textura, coletado em 138 pontos amostrais de área cultivada

com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo


Atributos Modelo ME1 MDRS2

Fósforo Esférico* 0,0074 1,2909

Exponencial 0,0080 1,2972

Gaussiano 0,0084 1,2879

Potássio Esférico* 0,0000 1,0346


Gaussiano 0,0002 1,0373

Cálcio Esférico -0,0003 0,9264

Exponencial -0,0001 0,9502

Gaussiano* -0,0003 0,9655

Magnésio Esférico -0,0000 0,9464


Gaussiano* -0,0000 0,9638

pH CaCl2 Esférico* 0,0000 0,9829


Gaussiano 0,0003 0,9909

Saturação por bases Esférico 0,0023 0,9428

Exponencial* 0,0190 0,9833

Gaussiano 0,0191 0,9739

Matéria orgânica Esférico -0,0360 1,0867


Gaussiano* -0,0274 1,0765

Capacidade de troca catiônica Esférico -0,0063 1,0508


Gaussiano* -0,0049 1,0484

Altitude Esférico - -

Exponencial - -

Gaussiano - -

53

Argila Esférico 0,1191 1,4094


Gaussiano* 0,0320 1,1409

Silte Esférico -0,0029 1,0542


Gaussiano* -0,0020 1,0684

Areia Esférico -0,0920 1,4046


Gaussiano* -0,0258 1,0669

Densidade 0-10 Esférico 0,0002 1,1343

Exponencial* 0,0001 1,1095

Gaussiano 0,0001 1,1327

Densidade 10-20 Esférico* 0,0000 1,0158


Gaussiano 0,0002 1,3223

Porosidade total 0-10 Esférico* 0,0000 1,0312


Gaussiano 0,0014 5,0088

Porosidade total 10-20 Esférico* -0,0000 1,1090


Gaussiano -0,0010 13,2730

Umidade 0-10 Esférico* 0,0000 1,1758


Gaussiano 0,0000 1,1785

Umidade 10-20 Esférico* -0,0000 1,0646


Gaussiano -0,0010 4,9725

Nematoides Esférico -0,0196 1,1899

Exponencial* -0,0000 1,0299

Gaussiano -0,0008 1,1540

Fungos micorrízicos arbusculares Esférico* -0,0053 1,0389


Gaussiano 0,0000 1,0232 1ME= erro médio; 2MSDR = quadrado médio do desvio padrão; * Modelo de semivariograma

escolhido após ajuste e de acordo com os valores mais adequados de ME e MSDR, exceto

para aqueles em que não houve ajuste de alcance.

Os semivariogramas ajustados para os atributos físicos, químicos e

microbiológicos do solo são apresentados nas Figuras 9, 10 e 11.

54

Analisando estas figuras e, seguindo o raciocínio de Castrignano et al.

(2000), percebe-se que a variabilidade espacial é imposta por processos que

diferem espacialmente em escala e ao longo do tempo, sendo que uns

dependem do manejo e uso do solo e outros, dependem de fenômenos

naturais relacionados à estrutura e frações granulométricas do solo.

Os resultados da análise geoestatística indicam que todos os atributos

apresentaram dependência espacial nas camadas estudadas (0-10 e 10-20

cm), ajustando-se aos modelos esférico, exponencial e gaussiano. Grande

parte dos trabalhos em geoestatística utilizam estes modelos para o ajuste

dos semivariogramas dos atributos do solo (Cambardella et al., 1994; Boyer

et al., 1996; Albuquerque et al., 1996; Tsegaye e Hill, 1998; Paz-González et

al., 2000; Reichert et al., 2008).

O grau de dependência espacial (GDE) variou de forte a moderado

para todos os atributos do solo. Souza et al. (2004) em Latossolo Vermelho

eutroférrico sob cultivo de cana-de-açúcar, Lima et al. (2007) em Latossolo

Vermelho Amarelo cultivado com pimenta-do-reino e, Silva et al. (2010) em

Latossolo Vermelho Amarelo cultivado com café, observaram dependência

espacial forte a moderada ao avaliarem os mesmos atributos do solo

estudados neste trabalho.

Os atributos do solo apresentaram variabilidade e seguiram padrões

espaciais bem definidos, com alcances entre 67,76 e 546,13 m, para a

umidade do solo, na camada de 10 a 20 cm de profundidade e, para o teor de

fósforo, respectivamente.

55

FIGURA 9. Semivariogramas ajustados, e seus respectivos parâmetros (C0= efeito pepita; C0+C1= patamar; a= alcance;

GDE= grau de dependência espacial), referentes ao P, K, Ca, Mg, pH, V%, MO e CTC do solo cultivado com

soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Sem

ivari

ância

Distância

P C0= 12,04

C0+C1= 24,39 a= 546,13 GDE= 33,05

K C0= 60,04

C0+C1= 417,08 a= 69,45 GDE= 12,58

Ca C0= 0,00

C0+C1= 0,28 a= 101,30 GDE= 0,00

Mg C0= 0,02

C0+C1= 0,03 a= 99,99 GDE= 45,61

pH C0= 0,01

C0+C1= 0,08 a= 99,99 GDE= 14,63

V% C0= 63,43

C0+C1= 110,57 a= 95,26 GDE= 36,45

MO C0= 13,52

C0+C1= 30,57 a= 438,81 GDE= 30,66

CTC C0= 0,61

C0+C1= 1,32 a= 455,74 GDE= 31,73

56

FIGURA 10. Semivariogramas ajustados, e seus respectivos parâmetros (C0=

efeito pepita; C0+C1= patamar; a= alcance; GDE= grau de

dependência espacial), referentes a altitude, argila, silte, areia e

densidades nas camadas de 0-10 e de 10-20 cm, do solo

cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri -

Santo Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Altitude C0= 2,46

C0+C1= 11,39 a= 91,71 GDE= 17,77

Argila C0= 31,15

C0+C1= 307,83 a= 504,13 GDE= 9,19

Silte C0= 1,53

C0+C1= 2,37 a= 371,31 GDE= 39,29

Densidade 0-10 cm C0= 0,00

C0+C1= 0,01 a= 290,00 GDE= 31,19

Areia C0= 37,85

C0+C1= 348,77 a= 530,15 GDE= 9,79

Densidade 10-20 cm C0= 0,00

C0+C1= 0,02 a= 97,76 GDE= 0,00

Distância

Sem

ivari

ância

57



dependência espacial), referentes a porosidade total nas

camadas de 0-10 e de 10-20 cm, umidade volumétrica nas

camadas de 0-10 e de 10-20 cm, nematoides e micorrizas do solo

cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri -


Distância

Sem

ivari

ância

Porosidade 0-10 cm

C0= 0,00 C0+C1= 0,0034

a= 74,99 GDE= 0,00

Porosidade 10-20 cm

C0= 0,00 C0+C1= 0,0033

a= 100,00 GDE= 0,00

Umidade 0-10 cm

C0= 0,00 C0+C1= 0,0033

a= 70,11 GDE= 0,00

Umidade 10-20 cm

C0= 0,00 C0+C1= 0,0034

a= 67,76 GDE= 0,00

Nematoides

C0= 63,07 C0+C1= 63,07

a= 160,87 GDE= 49,99

Micorrizas

C0= 4252,41 C0+C1= 68504,83

a= 80,75 GDE= 5,84

58

Os mapas gerados após a interpolação dos dados referentes

aos atributos físicos, químicos e microbiológicos do solo estão

representados nas Figuras 12, 13 e 14.

Em relação ao comportamento do fósforo e potássio distribuídos no

campo de produção de sementes de soja, observa-se ocorrência inversa entre

eles em relação à maior concentração desses nutrientes. O fósforo ocorre em

maior concentração na região sudoeste do campo (com maior quantidade de

areia) e o potássio apresenta-se em maiores quantidades na região norte

(com maior quantidade de argila). Vale ressaltar que pela classificação de

Souza e Lobato (2004), o P é considerado em nível baixo, na maior parte do

campo, com média de 10 mg dm-3, e o K é considerado em nível adequado,

com aproximadamente 60 mg dm-3 na maior parte do talhão.

O comportamento do P em relação às frações granulométricas

indica maior disponibilidade associada a menores valores de argila,

uma vez que a concentração deste nutriente na solução, considerada

como disponível às plantas, depende, em grande parte, do processo

de adsorção na superfície e, solos de textura mais argilosa

apresentaram maior capacidade de adsorção de fósforo (Simbahan et

al., 2006).

Tal fato se deve à fração argila ter relação mais estreita com o

P presente no solo, devido à sua capacidade de retê-lo, deixando-o

indisponível para as plantas, influenciando a interdependência entre o

P-trocável ou lábil, denominado fator quantidade (Q), e o P-solução,

denominado fator intensidade (I), que varia de acordo com o teor e

qualidade dessa fração (Novais e Smyth, 1999).

A relação fósforo-areia, encontrada nesse trabalho, é resultado

da relação inversa existente entre argila e areia, uma vez que o que

imobiliza ou disponibiliza o fósforo é o tipo de argila e a natureza de

sua estrutura, se cristalina ou amorfa; assim o aumento na

disponibilidade não foi causado pelo aumento no teor de areia, e sim

pela diminuição no teor de argila.

59

A textura do solo pode ter influenciado na variabilidade e na quantidade

de K em alguns pontos da área estudada. Segundo Braga (1994), a deficiência

de K é maior em solos arenosos devido à grande mobilidade deste nutriente,

demonstrando incapacidade de suprimento de potássio para sustentar

cultivos por períodos prolongados, necessitando de reposição em espaço de

tempo menor.

Batistela Filho et al. (2013), em estudo sobre a adubação com fósforo

e potássio para produção e qualidade de sementes de soja, verificaram e

concluíram que a adubação fosfatada aumenta a produtividade e não afeta a

qualidade fisiológica das sementes de soja produzidas, mesmo em solo com

disponibilidade muito baixa de fósforo. Por sua vez, a adubação potássica não

afeta a produtividade nem altera o vigor das sementes de soja, mas pode

melhorar a germinação, em solo com nível médio de potássio.

A distribuição do cálcio e do magnésio foi similar (Figura 12), ocorrendo

de forma variada por toda a área. A variação no teor de Ca foi de 0,70 a 3,5

cmolc dm-3 e para o Mg foi de 0,30 a 1,20 cmolc dm-3. Os teores de Ca abaixo

de 1,5 cmolc dm-3 e Mg abaixo de 0,5 cmolc dm-3 são considerados baixos em

Latossolos, segundo Souza e Lobato (2004).

A saturação por bases (V%) apresentou grande descontinuidade,

seguindo tendência de distribuição espacial semelhante à verificada para o

Ca e o Mg, variando de baixa (< 20%) a muito alta (>71%), segundo a

classificação de Sousa e Lobato (2004). Portanto, os níveis de nutrientes não

têm os mesmos padrões espaciais, mostrando ausência de estabilidade na

área.

60

FIGURA 12. Mapas de krigagem referentes ao P, K, Ca, Mg, pH, V%, altitude e produtividade em solo cultivado com soja

[Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri- Santo Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

61

Os valores de CTC (Figura 13) de um solo dependem da classe

textural, do tipo de mineral de argila e do teor de matéria orgânica. Dessa

forma, solos mais argilosos apresentam maior CTC do que solos arenosos

(Brady, 1989).

Este comportamento foi verificado no presente trabalho, com valores

de CTC, considerados como muito altos (>9 cmolc dm-3) em regiões do talhão

com teores mais acentuados de argila (região de maior altitude). Contudo é

necessário destacar que valores considerados como adequados para solos

de textura média (>7 cmolc dm-3) também foram verificados em regiões mais

arenosas do talhão (região de menor altitude). Semelhante a CTC, pode-se

observar que os teores de MO no solo, na maior parte do campo, inclusive na

região sul, se mantiveram dentro da faixa considerada como moderada a alta

(>29 g dm-3) para solos de textura variando entre argilosa e média.

No sistema de semeadura direta, a adoção de certas práticas de

manejo, como a aplicação superficial uniforme do calcário, ausência de

revolvimento do solo, adubações em superfície, a lanço ou nas linhas de

semeadura, bem como o acúmulo superficial dos resíduos das culturas

usadas em sucessão e/ou rotação ao longo dos anos, alteram a variabilidade

dos atributos químicos do solo (Zanão Júnior et al., 2010).

Sobre a distribuição das frações granulométricas do solo, observou-se

que o teor de argila decresce à medida que ocorre redução na altitude no

terreno, principalmente na parte sudoeste do talhão, sendo os maiores valores

observados nas porções de maiores altitudes da área, enquanto que os

valores de areia seguem comportamento inverso, com acréscimo na região

de menor altitude dentro do talhão, o que também é observado para os valores

de matéria orgânica e CTC (Figuras 12 e 13).

A produtividade da cultura de soja foi maior na região com menor

altitude e maior concentração de areia dentro do talhão em comparação com

a região de maior altitude e maior ocorrência de argila (Figura 12).

A relação entre textura do solo e produtividade de culturas é

contemplada em diversos trabalhos de pesquisa (Miranda e Volkweiss, 1981;

Van Laar, 1981; Gerhardt et al., 2001; Bedin et al., 2003; Santos et al., 2008),

62

que ressaltam a elevada correlação dessa característica física do solo

com a produtividade e sua importância para a avaliação da qualidade

do solo para uso agrícola.

Santos et al. (2008) objetivaram avaliar a produtividade e os

aspectos nutricionais de plantas de soja cultivadas em solos de

Cerrado com diferentes texturas, utilizando dois bancos de dados com

informações de plantas de soja e solos com diferentes teores de argila

(valores entre 30 e 840 g kg-1). Os autores verificaram elevada

produtividade média da cultura nos solos arenosos (3.090 kg ha-1),

muitas vezes já no primeiro ano de cultivo. A exemplo, existem

produtividades de mais de 4.200 kg ha-1, evidenciando o potencial

produtivo de solos arenosos semelhante ou mesmo, em alguns casos,

superior ao de solos mais argilosos, desde que adotado manejo

nutricional adequado.

O paradigma ainda vigente é de que a terra é dita “produtiva”

quando o solo é de textura argilosa. Entretanto, constatação comum

entre os sojicultores é a obtenção de produtividades semelhantes ou

até maiores em solos de Cerrado de textura média e arenosa,

comparativamente aos argilosos (Santos et al., 2008).

Lima (2004), utilizando dados de 293 talhões com cultivo de soja

comercial em Campo Novo do Parecis - MT, divididos em solos de

textura argilosa e arenosa média, evidenciou a sustentabilidade da

produção da cultura. A produtividade média de soja elevou-se, ao longo

de cerca de 10 anos de cultivo, de 3.100 e de 2.600 kg ha-1 para os

patamares de 3.500 e de 3.300 kg ha-1 nos solos argilosos e de textura

arenosa média, respectivamente, fato que também evidencia a maior

resposta da cultura, em solos arenosos, às técnicas empregadas no

processo produtivo.

É pertinente destacar que em solos arenosos o fator risco está

mais associado à atividade agrícola. As margens para erros no manejo

do solo e das plantas são menores e, em se fazendo tecnicamente tudo

certo, se houver déficit hídrico, o rendimento será mais prejudicado que

63

nos solos argilosos. Dessa forma, é importante conhecer o histórico de

pluviosidade local, de distribuição das chuvas, bem como o potencial de

de evapotranspiração, para avaliar a relação entre as variáveis, produtividade

e textura (Santos et al., 2008).

Constata-se que os valores de densidade (Figura 13), nas camadas de

0-10 e 10-20 cm, variaram de 0,94 a 1,54 g cm-3 e 0,93 a 1,62 g cm-3,

respectivamente, sendo que os maiores valores abrangem grande parte do

mapa, estendendo-se da parte central à quase totalidade da região sudoeste

da área. Os menores valores se concentram principalmente no extremo norte

do mapa (região mais alta do talhão).

FIGURA 13. Mapas de krigagem referentes a MO, CTC, argila, silte, areia,

densidade nas camadas de 0-10 e 10-20 cm, altitude e

produtividade em solo cultivado com soja [Glycine max (L.)

64

Merrill]. Fazenda Colibri - Santo Antônio de Leverger, MT. Safra

2013/2014.

65

FIGURA 14. Mapas de krigagem referentes a porosidade total e umidade, nas camadas de 0-10 e 10-20 cm, nematoides,

micorrizas, altitude e produtividade em solo cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo


66

A porosidade do solo está correlacionada com o crescimento das

plantas e, alterações nos valores ótimos podem restringir a capacidade de

retenção de água do solo ou prejudicar o desenvolvimento das raízes, a

infiltração de água e aeração do solo (Kiehl, 1979).

A umidade do solo (Figura 13) apresentou valores bem distribuídos

pelo talhão na camada de 0-10 cm de profundidade, com valores superiores

a 0,40 m3 m-3, de 10-20 cm de profundidade, na região de menor altitude do

mapa, portanto, com maior concentração de areia. Fato que pode explicar a

boa condição de produtividade verificada nessa porção do talhão, atrelada

logicamente à presença de matéria orgânica.

Observou-se maior concentração da população de nematoides na

região mediana e oeste do campo de produção, variando de 100 a 270

indivíduos por 50 cm-3 de solo.

A variabilidade espacial dos nematoides do solo não é regular, sendo

tipicamente encontrados em agregados, manifestando sintomas em

reboleiras ou manchas (Ferris; Wilson, 1987; Goulart, 2009), indicando a

presença de dependência espacial entre as populações e os pontos

amostrados.

Diferentes fatores podem influenciar a distribuição de organismos,

como a disponibilidade de nutrientes, habitat apropriado para a reprodução e

sobrevivência, interação com outros organismos da mesma espécie ou

diferentes espécies (Goulart, 2010) e, o conhecimento prévio da distribuição

dos organismos é importante no estabelecimento de um plano de manejo

(Amorim, 1995).

A variabilidade na distribuição dos organismos se deve à natureza

heterogênea do solo, tanto em escalas espaciais quanto temporais (Ettema;

Wardle, 2002), influenciando a estrutura das comunidades de nematoides do

solo. Variações nos atributos físico-químicos dominantes em um determinado

solo (Bardgett, 2005) e, também, diversidade de plantas numa mesma área

são condicionantes importantes para a estrutura espacial da subsuperfície do

solo (Bardgett; Wardle, 2010).

67

A distribuição de nematoides é afetada pela presença de raízes,

umidade, tipo de solo e outros fatores físicos e biológicos, incluindo o

movimento de animais, enxurradas, máquinas e implementos (Norton, 1978;

Barker, 1985; Freitas et al., 2001; Goulart, 2010).

No Brasil há poucos trabalhos científicos publicados sobre a

variabilidade espacial e a ocorrência de diferentes gêneros de nematoides na

cultura da soja, sendo necessários estudos para verificar a localização

espacial, a patogenicidade e os prejuízos. Para Santos et al. (2011), os

problemas causados por nematoides têm sido frequentes no estado de Mato

Grosso, porém, não se sabe qual a real proporção dos danos.

Verificou-se que a distribuição das micorrizas no campo de produção

não foi uniforme. Observa-se que a maior concentração desses organismos

está na parte inferior do talhão.

O recente interesse em ecologia de micorrizas tem incidido sobre a

distribuição espacial de comunidades desses fungos, a especificidade e a

funcionalidade na interação fungo-planta (Martínez-García et al., 2012). Tem-

se chamado atenção para a capacidade desses fungos em influenciar as

relações interespecíficas das espécies vegetais na comunidade, como a

competição por nutrientes, quando estes são escassos, com consequente

alteração na diversidade e na estrutura de comunidades de plantas (O'connor

et al., 2002).

Nesse contexto é interessante observar que o comportamento de maior

concentração dos indivíduos ocorreu de forma similar nas regiões do talhão

em que se observou maior produtividade da soja. Os fungos micorrízicos são

componentes naturais dos sistemas de produção agrícola e, por meio da

micorriza arbuscular, podem aumentar a absorção de nutrientes do solo, como

o fósforo. Essa contribuição é particularmente importante nos solos ácidos e

de baixa fertilidade, como os do Cerrado (Siqueira e Moreira, 1997).

Sobre os atributos avaliados nas sementes de soja, os coeficientes de

qualidade dos semivarigramas e modelos ajustados e escolhidos de acordo

com a validação cruzada encontram-se na Tabela 8.

68

TABELA 8. Coeficientes de qualidade dos semivariogramas e modelos

ajustados e escolhidos para atributos das sementes de soja

[Glycine max (L.) Merrill] cultivada em solo com gradiente de

textura e coletadas em 138 pontos amostrais. Fazenda Colibri -


Atributos Modelo ME1 MDRS2

Produtividade Esférico* -0,0106 1,0070


Gaussiano -0,0000 1,0355

Massa de mil sementes Esférico* 0,0037 1,0792


Gaussiano 0,0031 1,0950

Peneira 5,5 Esférico* -0,0002 1,0044


Gaussiano -0,0025 1,0869

Germinação Esférico* 0,0000 0,9830


Gaussiano 0,0001 1,0562

Emergência em canteiros Esférico* 0,0051 1,0803


Gaussiano 0,0004 1,0385

Condutividade elétrica Esférico -0,0179 0,9972


Gaussiano* -0,0133 0,9889

Envelhecimento acelerado Esférico* 0,0008 0,9997


Gaussiano 0,0055 1,0422

Tetrazóliovigor Esférico -0,1464 0,7552

Exponencial* -0,1825 1,0275

Gaussiano -0,2720 1,1593

Deterioração por umidade1 Esférico* 0,0000 1,1250


Gaussiano 0,0000 1,0982

Deterioração por umidade2 Esférico* 0,0010 0,9809


Gaussiano 0,0013 1,1040

Danos por percevejo1 Esférico* 0,0056 1,4582


69

Gaussiano 0,0090 1,5162

Danos por percevejo2 Esférico* -0,0004 1,0307


Gaussiano -0,0000 0,9979 1ME= erro médio; 2MSDR = quadrado médio do desvio padrão; * Modelo de semivariograma

escolhido após ajuste e de acordo com os valores mais adequados de ME e MSDR, exceto

para aqueles em que não houve ajuste de alcance. Deterioração por umidade1 – deterioração

por umidade nos níveis 1-8; Deterioração por umidade2 – deterioração por umidade nos níveis

6-8; Danos por percevejo1 – danos por percevejo nos níveis 1-8; Danos por percevejo2 –

danos por percevejo nos níveis 6-8.

Os semivariogramas experimentais utilizados para avaliar a

dependência espacial das variáveis em estudo estão apresentados nas

Figuras 15 e 16.

A análise geoestatística evidenciou através dos semivariogramas de

todos os atributos pesquisados que os mesmos apresentaram grau de

dependência espacial (GDE) forte a moderado, seguindo a classificação como

forte (GDE< 25%), moderado (26%<GDE< 75%) e fraco (GDE> 75%) de

acordo com Cambardella (1994).

Dessa forma, há evidencias de que as distribuições não foram

aleatórias, uma vez que a classe de dependência espacial dos atributos das

sementes variou de 2,05% (forte), para a produtividade, a 43,04% (moderada)

para a retenção na peneira de 5,5 mm.

As características que apresentaram dependência espacial forte foram

a produtividade (2,05), a germinação (7,72%) e a emergência em canteiros

(18,89%) (Figura 15).

70



dependência espacial), referentes à produtividade, massa de mil

sementes, retenção na peneira de 5,5 mm, germinação,

emergência em canteiros e condutividade elétrica de sementes

de soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo


Distância

Sem

ivari

ância

Produtividade

C0= 8288,68 C0+C1= 395248,24

a= 70,01 GDE= 2,05

Massa de 1000

C0= 30,64 C0+C1= 44,47

a= 572,08 GDE= 40,79

Peneira 5,5 mm

C0= 12,58 C0+C1= 16,65

a= 95,87 GDE= 43,04

Germinação

C0= 14,55 C0+C1= 173,91

a= 63,50 GDE=7,72

Emergência

C0= 48,63 C0+C1= 208,80

a= 93,53 GDE= 18,89

Condutividade elétrica

C0= 118,20 C0+C1= 194,88

a= 434,72 GDE= 37,75

71



dependência espacial), referentes ao envelhecimento acelerado,

vigor obtido pelo teste de tetrazólio, deterioração por umidade e

danos por percevejo, nos níveis 1-8 e 6-8, em sementes de soja

[Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri - Santo Antônio de

Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Sem

ivari

ância

Distância

Envelhecimento acelerado

C0= 96,41 C0+C1= 223,01

a= 73,79 GDE= 30,18

Tetrazólio vigor

C0= 0,01 C0+C1= 0,04

a= 99,99 GDE= 26,64

Deterioração por umidade1

C0= 8,20 C0+C1= 16,05

a= 97,90 GDE= 33,80

Deterioração por umidade2

C0= 3,99 C0+C1= 8,50

a= 99,52 GDE= 31,94

Danos por percevejo1

C0= 4,96 C0+C1= 10,67

a= 153,30 GDE= 31,74

Danos por percevejo2

C0= 0,99 C0+C1= 2,74

a= 94,00 GDE= 26,54

72

Os atributos ajustaram-se aos modelos esférico e gaussiano com

alcances variando de 63,50 a 572,08 m, respectivamente, para a germinação

e a massa de 1000 sementes. O alcance representa a zona de influência de

uma observação, refletindo o grau de homogeneidade entre as amostras, de

forma que quanto maior o valor, mais homogêneo será o processo em estudo

(Andriotti, 2013). Neste contexto, valores de alcance são fundamentais no

planejamento de futuras amostragens, permitindo dimensionar grades e

estimar o número de pontos a serem amostrados (Souza et al., 2006).

A partir dos semivariogramas ajustados, realizou-se a interpolação pelo

método da krigagem ordinária por pontos, para a estimação de valores não

medidos e construção dos mapas temáticos para cada atributo que

apresentou dependência espacial (Figuras 17 e 18).

Ao analisar os mapas, consegue-se perceber tendências de

determinados atributos, na área de estudo, apresentando maiores e menores

concentrações em locais específicos. Segundo Azevedo (2004), os mapas de

dependência espacial permitem localizar as áreas com problemas e testar a

eficiência das práticas utilizadas para solucioná-las, indicando que podem

eficientemente ajudar na identificação e estabelecimento de zonas de manejo

na lavoura de soja, que possibilitem a adoção de tratamentos diferenciados,

de acordo com as necessidades específicas do solo e da planta.

Em relação ao comportamento da produtividade de sementes, a faixa

de maior produtividade concentra-se na parte inferior do talhão. É importante

lembrar que a maior parte da área concentrada na região de maior

produtividade dentro do talhão produziu sementes com germinação entre 80

e 90%.

Na prática, pode-se afirmar que existe grande desuniformidade da

produtividade na área estudada como um todo, variando de 2.092,71 a

5.381,27 kg ha-1. A variabilidade espacial de produtividade em lavouras de

soja já foi observada em outros estudos. Em um campo de produção de

sementes de soja de 60,6 ha, Mattioni et al. (2011) constataram diferença

maior do que 1.500 kg entre o ponto de maior e o de menor produtividade.

Além da variabilidade espacial, Amado et al. (2007) também observaram

73

variabilidade temporal quanto à produtividade, para a cultura da soja, ao longo

de três safras. Durante esse período, os autores obtiveram coeficientes de

variação de 12, 18 e 24% e produtividades médias de 3.209, 3.281 e 2.210 kg

ha-1.

FIGURA 17. Mapas de krigagem referentes à massa de mil sementes,

retenção na peneira de 5,5 mm, germinação, emergência em

canteiro, condutividade elétrica, envelhecimento acelerado,

vigor obtido pelo teste de tetrazólio, altitude e produtividade de

sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri -


A variabilidade espacial da qualidade fisiológica das sementes de soja

colhidas apresentou diferentes intensidades no campo avaliado. No processo

de formação, a semente de soja depende de inúmeros fatores relacionados

ao clima, solo e até mesmo à própria planta. Estudos demonstraram que

74

esses fatores não exercem influência uniforme, submetendo as plantas a

condições distintas durante o ciclo produtivo, ainda que dentro do mesmo

campo (Mattioni et al., 2011).

Uma consequência disso é a heterogeneidade da qualidade fisiológica

de sementes de soja dentro de um lote, visto que as sementes que o

compõem, provém das mais diversas regiões do campo e às vezes de campos

diferentes. Com isso, a metodologia de amostragem pode se tornar

ineficiente, e comprometer a representatividade da amostra média, em lotes

de grande volume e consequentemente todos os resultados analíticos

gerados a partir dessa amostra. Uma forma de minimizar esse efeito pode ser

a redução do tamanho máximo dos lotes, que com auxílio do conhecimento

da variabilidade espacial da qualidade fisiológica no campo, permite a

formação de lotes mais homogêneos.

Os atributos das sementes como a germinação, emergência em

canteiros e vigor, verificado pelo teste de tetrazólio, mostram uma tendência

de maiores valores na parte média da área estudada, observando que na

parte superior, e principalmente, na parte inferior direita do talhão concentram-

se os pontos em que as sementes apresentaram menor vigor (<70%), obtido

pelo teste de tetrazólio, acompanhadas pelo comportamento esperado de

menor germinação (<80%) e consequentemente menor emergência dessas

sementes em campo (<70%) (Figura 17).

Vale lembrar que o teste de emergência de plântulas foi realizado em

ambiente sem controle da temperatura e umidade do solo, o que pode ter

influenciado na expressão do potencial da qualidade das sementes, estimado

pelo teste de germinação. Mattioni (2013), ao estudar a variabilidade espacial

da qualidade fisiológica de sementes de soja estimada pela condutividade

elétrica massal e individual.

A observação da emergência em canteiro ter ocorrido em menor

porcentagem na parte inferior, tendendo para a direita do talhão, se relaciona

diretamente com o comportamento observado para a condutividade elétrica,

que foi maior nesta faixa do campo de produção.

75

FIGURA 18. Mapas de krigagem referentes à deterioração por umidade e

danos por percevejo, nas classes 1 e 2, altitude e produtividade

em sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri

- Santo Antônio de Leverger, MT. Safra 2013/2014.

Constatou-se que a deterioração causada em função da umidade foi

mais acentuada e ocorreu de forma mais distribuída ao longo da área, fato

76

que pode ser parcialmente explicado em função das condições de colheita e

obtenção das amostras de sementes, uma vez que o material foi coletado sob

condição de chuva e debulhado manualmente. Condições climáticas

desfavoráveis após a maturidade fisiológica em sementes de soja prejudicam

o potencial fisiológico, incluindo a ocorrência de deterioração por umidade.

Forti et al. (2010) objetivaram avaliar o efeito de diferentes condições

de armazenamento na evolução da deterioração por umidade em sementes

de soja utilizando o teste de raios X e testes de potencial fisiológico, e

observaram que houve evolução da deterioração por umidade e,

consequentemente, diminuição do potencial fisiológico durante o período de

armazenamento das sementes. A evolução da referida deterioração foi maior

nas sementes armazenadas em ambiente não controlado e menor para as

armazenadas em câmara fria.

Neste trabalho as sementes foram colhidas sob chuva, contudo em

seguida foram retiradas das vagens e mantidas por curto período

armazenadas em câmara fria, até realização das análises.

Observou-se pelo mapa de krigagem dos danos causados nas

sementes, que tanto a deterioração por umidade, quanto os danos por

percevejos, especialmente nos níveis de 6 a 8, ocorreram de forma controlada

em grande parte da área, havendo apenas alguns focos mais intensos, em

que a incidência foi superior a 5% de danos.

Segundo França Neto et al. (1998), as porcentagens de danos

mecânicos, deterioração por umidade e danos por percevejo nos níveis 6 a 8,

indicam a porcentagem de perda de viabilidade ocasionada pelos referidos

danos, sendo consideradas com relação à qualidade de semente como: sem

restrição: inferior a 6%; problema sério: entre 7 a 10%; problema muito sério:

superior a 10%

É importante observar que o vigor das sementes, obtido através do

teste de tetrazólio, se manteve, na maior parte do campo de produção, dentro

da faixa considerada como alto (entre 75 e 84%) e muito alto (superior a 85%)

(França Neto et al., 1998).

77

5 CONCLUSÕES

1. Não há correlação direta entre a qualidade das sementes de soja

produzidas e os atributos avaliados no solo.

2. Há variabilidade espacial para os atributos avaliados nas sementes

de soja e atributos químicos, físicos e microbiológicos do solo.

78

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ANEXOS

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ANEXO 1A. Matriz de correlação linear entre os atributos do solo cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill] Fazenda Colibri


Atributos P K Ca Mg pH V MO CTC Altitude Argila

P 1

K 0,14 1

Ca -0,04 0,14 1

Mg -0,05 0,12 0,99* 1

pH 0,07 0,17 0,82* 0,81* 1

V 0,08 0,18* 0,84* 0,82* 0,98* 1

MO -0,23* 0,04 0,22* 0,23* -0,31* -0,32* 1

CTC -0,23* 0,04 0,23* 0,24* -0,31* -0,32* 0,99* 1

Altitude -0,08 -0,18* -0,04 0,04 0,01 -0,02 0,04 0,00 1

Argila -0,35* 0,27* 0,16 0,18* -0,10 -0,11 0,57* 0,57* 0,24* 1

P – fósforo; K – potássio; Ca – cálcio; Mg – magnésio; V – saturação por bases; MO – matéria orgânica; CTC – capacidade de troca catiônica. *Significativo a 5% de probabilidade.

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ANEXO 2A. Matriz de correlação linear entre os atributos do solo cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri


Atributos Silte Areia D0-10 D10-20 PT0-10 PT10-20 Um0-10 Um10-20 Nem FMAs

Silte 1

Areia -0,40* 1

D0-10 -0,15 0,53* 1

D10-20 -0,13 0,18* 0,23* 1

PT0-10 0,10 -0,34* -0,64* -0,08 1

PT10-20 0,22* -0,21* -0,28* -0,76* 0,13 1

UmV0-10 -0,02 -0,10 -0,08 -0,16 0,41* 0,15 1

UmV10-20 0,11 -0,19* -0,15 -0,45* -0,02 0,63* 0,12 1

Nem 0,21* 0,12 0,08 0,08 0,19* 0,09 0,14 0,03 1

FMAs 0,12 0,11 0,12 0,09 -0,12 -0,02 0,07 0,10 -0,01 1

D0-10 – densidade do solo na camada de 0-10 cm; D10-20 – densidade do solo na camada de 10-20 cm; PT0-10 – porosidade total do solo na camada de 0-10 cm; PT10-20 – porosidade total do solo na camada de 10-20 cm; Um0-10 – umidade volumétrica do solo na camada de 0-10 cm; Um10-20 – umidade volumétrica do solo na camada de 10-20 cm; Nem – nematoides; FMAs – fungos micorrízicos arbusculares. *Significativo a 5% de probabilidade.

98

ANEXO 3A. Matriz de correlação linear entre os atributos do solo cultivado com soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri


Atributos Silte Areia D0-10 D10-20 PT0-10 PT10-20 Um0-10 Um10-20 Nem FMAs

P -0,13 -0,35* 0,25* 0,16 -0,16 -0,12 -0,15 -0,19* 0,19* -0,04

K -0,02 -0,26* -0,15 -0,02 0,15 0,06 -0,05 -0,05 0,06 -0,22*

Ca 0,22* -0,18* -0,16 -0,04 0,07 0,05 0,01 0,04 0,03 0,02

Mg 0,21* -0,19* -0,18* -0,06 0,07 0,06 0,04 -0,08 0,03 0,02

pH 0,12 0,09 0,04 -0,01 0,00 -0,04 0,04 -0,08 0,15 -0,05

V 0,09 0,10 0,01 0,00 0,02 -0,04 0,03 -0,07 0,17* -0,05

MO 0,22* -0,58* -0,32* -0,06 0,08 0,06 -0,06 0,18* -0,08 0,18*

CTC 0,21* 0,57* -0,32* -0,06 0,08 0,05 -0,06 0,19* -0,06 0,18*

Altitude 0,27* -0,26* -0,14 -0,19* 0,29* 0,31* 0,03 0,05 0,21* -0,23*

Argila 0,31* -1,00* -0,53* -0,37* 0,34* 0,19* 0,10 0,18* 0,02 -0,03

P – fósforo; K – potássio; Ca – cálcio; Mg – magnésio; V – saturação por bases; MO – matéria orgânica; CTC – capacidade de troca catiônica; D0-10 – densidade do solo na camada de 0-10 cm; D10-20 – densidade do solo na camada de 10-20 cm; PT0-10 – porosidade total do solo na camada de 0-10 cm; PT10-20 – porosidade total do solo na camada de 10-20 cm; Um0-10 – umidade volumétrica do solo na camada de 0-10 cm; Um10-20 – umidade volumétrica do solo na camada de 10-20 cm; Nem – nematoides; FMAs – fungos micorrízicos arbusculares. *Significativo a 5% de probabilidade.

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ANEXO B. Matriz de correlação linear entre os atributos das sementes de soja [Glycine max (L.) Merrill]. Fazenda Colibri -


Atributos Prod MMS P5,5 G EmC CE EA TZvigor DU1 DU2 DP1

Prod 1

MMS 0,27* 1

P5,5 0,35* 0,34* 1

G -0,01 -0,31* 0,12 1

EmC -0,04 -0,25* 0,13 0,83* 1

CE 0,11 0,06 -0,14 -0,31* -0,65* 1

EA 0,01 -0,30* 0,17* 0,95* 0,84* -0,60* 1

TZ1-3 -0,08 -0,32* 0,05 0,71* 0,73* -0,63* 0,74* 1

DU1 0,04 0,15 -0,07 -0,34* -0,43* 0,42* -0,39* -0,71* 1

DU2 0,03 0,19* 0,03 -0,34* -0,37* 0,47* -0,39* -0,69* 0,79* 1

DP1 0,12 0,31* -0,08 -0,64* -0,65* 0,56* -0,68* -0,78* 0,44* 0,37* 1

DP2 0,12 0,12 -0,60* -0,57* 0,45* -0,62* -0,59* 0,36* 0,26* 0,26* 0,65*

Prod – produtividade; MMS – massa de mil sementes; P5,5 - peneira com furos de 5,5 mm de diâmetro; G – germinação; EmC – emergência em canteiros; CE – condutividade elétrica; EA – envelhecimento acelerado; TZvigor – vigor determinado pelo teste de tetrazólio; DU1 – deterioração por umidade nos níveis 1-8; DU2 – deterioração por umidade nos níveis 6-8; DP1 – danos por percevejo nos níveis 1-8; DP2 – danos por percevejo nos níveis 6-8. *Significativo a 5% de probabilidade.

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