variabilidade espacial de atributos … ou idiota, esperto ou burro. dê o seu coração a ele e ele...

TESE

VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS

FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICOS DO

SOLO E A PRODUTIVIDADE DA CANA-DE-

AÇÚCAR

KHALIL DE MENEZES RODRIGUES

Campinas, SP

2014

ii

INSTITUTO AGRONÔMICO

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM AGRICULTURA

TROPICAL E SUBTROPICAL

VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS

FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICOS DO SOLO E A

PRODUTIVIDADE DA CANA-DE-AÇÚCAR

KHALIL DE MENEZES RODRIGUES

Orientadora: Dra. Sonia Carmela Falci Dechen

Tese submetida como requisito parcial para

a obtenção do grau de Doutor em

Agricultura Tropical e Subtropical, Área de

Concentração em Gestão de Recursos

Agroambientais.

Campinas, SP

Setembro 2014

i

Ficha elaborada pela bibliotecária do Núcleo de Informação e Documentação do Instituto Agronômico

R696v Rodrigues, Khalil de Menezes Variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos e a produtividade da cana-de-açúcar / Khalil de Menezes Rodrigues. Campinas, 2014. 176 fls.

Orientadora: Sonia Carmela Falci Dechen Tese (Doutorado) Agricultura Tropical e Subtropical – Instituto Agronômico

1. Cana-de-açúcar - análise multivariada 2. Sistema plantio direto 3. Fauna do solo 4. Geoestatística I. Dechen, Sonia Carmela Falci II. Título

CDD. 633.61

iii

DEDICO

Aos meus avós, Eugênio Ferreira de Menezes e Maria Aparecida Mól.

Aos meus pais, Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e Maria Eugênia Mól de

Menezes.

À minha amada Régia, esposa, amiga, professora, mãe, irmã que me estimula todos

os dias e me faz compreender que os obstáculos são feitos para serem superados.

Ao Antonio Marçal Rabelo que me estendeu a mão no momento que mais precisei.

A todos os meus alunos e ex-alunos do CCAA-UFMA.

OFEREÇO

"Um cachorro não precisa de carrões, de casas ou de roupas de marcas, um

graveto está ótimo pra ele, um cachorro não se importa se você é rico ou pobre,

inteligente ou idiota, esperto ou burro. Dê o seu coração a ele e ele lhe dará o dele! De

quantas pessoas você pode falar isso? Quantas pessoas fazem você se sentir raro ou puro

e especial? Quantas pessoas fazem você se sentir extraordinário?"

John Grogan

iv

AGRADECIMENTOS

A Deus.

Ao Instituto Agronômico (IAC) por ter me proporcionado momentos maravilhosos,

principalmente na Fazenda Santa Elisa.

À minha orientadora Dra. Sonia Carmela Falci Dechen pelas valiosas contribuições e

ensinamentos. Não existe espaço nestas duas páginas para descrever o quão importante foi

neste trabalho e todas as suas qualidades. A sua participação foi magistral. Agradeço muito

por ter feito parte da minha vida por 4 anos, levarei os seus ensinamentos ao longo dela.

Ao Dr. Sidney Rosa Vieira pelas valiosas contribuições e por ter me apresentado a

geoestatística.

Ao Dr. Glécio Machado Siqueira e Dr. Sandro Manuel Carmelino Hurtado pela amizade,

discussões sobre a ferramenta geoestatística e coletas no campo, durante seus pós-doutorado

no Centro de Solos do Instituto Agronômico.

À FAPESP pela bolsa de estudos (Processo 2010/08687-7).

Ao Dr. Marcos Guimarães de Andrade Landell e os funcionários do Centro de Cana do IAC

pelas diversas colaborações na área de estudo em Ribeirão Preto.

Ao Dr. Fernando Penteado Cardoso e ao Sr. José Olímpio da Paixão e a todos os funcionários

da Fazenda Aparecida em Mogi-Mirim, pela utilização e colaboração na condução do

estudo.

Aos técnicos e ao pessoal de apoio da Conservação do Solo: Ana Maria Pereira, Carlos

Coutinho, Luciana Damasceno de Souza, Luzia Aparecida Felisbino da Silva, Maria

Elizabete Alves de Freitas e Regina Célia Batista Moretti.

Ao Antonio Ribeiro de Souza pela valiosa ajuda na organização de material para a coleta de

amostras, na organização de amostras e nos ensinamentos práticos.

Aos bolsistas/estagiários da Conservação do Solo que ajudaram nas coletas de campo: Aislan

de Oliveira Rocha, André Ise Aoki, Asselina Cibele Chiquitelle Naziazeno, Camila Cassante

de Lima, Cecília Dornellas, Cristina da Silva Carvalho, Eliane Maria Pereira, Érica Rocha

Biodere, Fernanda Zaccarias Gonçalves, Fernando Rodrigues Moreira, Gabriela Roncolato

de Santi, Gustavo Boletti Trementócio, Gustavo Queiroz Gomes, Júnia Mendonça

Figueiredo, Lenon Modesto Romano, Luiz Gustavo Montone Martins, Marcelo dos Santos

Orsi, Stéfanie Amaral Moreira, Jaqueline Fernandes de Oliveira, João Rafael Bonini Bicudo,

Jonathan, Tatiane Oliveira de Souza, Patrícia Terezinha Pessoni, Rafael Della Barba Baptista

da Silva, Renan Vidal Mina, Rodolfo Juliano de Souza, Richard Winckelmann Momente e

Vitor Nucci dos Santos.

Aos amigos e pós-graduandos da Conservação do Solo e Pedologia: Ana Carolina Cunha

Assis, Camila Cassante de Lima, Cristina da Silva Carvalho, Laura Milani da Silva Dias,

Edilene Pereira Ferreira, Marina Begali Carvalho, Rebeca Tombolato Garofalo Oliveira,

Wellingthon da Silva Guimarães Júnnyor.

Aos pesquisadores do Centro de Solos, Dr. Ricardo Marques Coelho pela amizade e à Dra.

Isabella Clerici De Maria.

v

Aos componentes da banca examinadora, Dr. Estêvão Vicari Mellis, Dr. José Marques

Júnior, Dra. Mara de Andrade Marinho e Dr. Sidney Rosa Vieira.

Aos meus orientadores da Iniciação Científica e do Mestrado: Alexander Silva de Resende

e Maria Elizabeth Fernandes Correia pelas valiosas contribuições ao longo da minha vida

acadêmica.

À pós-graduação do Instituto Agronômico em Agricultura Tropical e Subtropical pela minha

formação e ensinamentos. À coordenadora Dra. Adriana Parada Dias da Silveira e às

secretárias Caroline, Célia e Tatiane.

Aos verdadeiros mestres-professores: Dirceu de Mattos Júnior, Gabriel Constantino Blain,

Jener Fernando Leite de Morais e Armando Zaupa Remacre (IGE-UNICAMP) e à Elaine

Bahia Wutke pela brilhante aula ministrada durante a qualificação.

A todos os amigos da pós-graduação pela longa jornada: Acácio Agostinho Martins, Bárbara

Regina Bazzo, Bárbhara Joana dos Reis Fatobene, Franz Walter Rieger Hippler, Hélio

Antonio Wood Joris, Jessica Zuanazzi Fioritti Corbo, Johnny Rodrigues Soares, Marilza

Silva Vanderlei, Paulo Eduardo Ribeiro Marchiori, Suelen Loesch, Rafael de Melo Sousa,

Renan de Campos Vieira, Rodrigo Cabral Adriano, Simone Silva Vieira e Vitor Paulo

Vargas.

Aos amigos André Luís Bombonato de Oliveira, Carina Chaves, Cecília Khusala Verardi,

Daiana Alves da Silva, Érica Cristina de Oliveira, Francisco Humberto Henrique, João

Guilherme Ribeiro Gonçalves, Lilian Galdino, Marcão, Maria Manuela Hashimoto

Venancio, Isadora Sanchez Maia Carneiro, Patrícia Nogueiras, Rafael de Almeida Simon,

Renato Lemos e Silva, Rodrigo Lorencetti Tunes Lopes e Tammy Aparecida Manabe Khill.

Aos funcionários do Instituto Agronômico: Ademir, Alexandre, Amarildo, Bernadete, Dr.

Cristiano, Eliane, Elisabete, Flávio, João Geraldo, José Benedito, Marcos, Osvaldo, Dr.

Paulo e aos funcionários do setor de seringueira, Pedro, Reginaldo, Rodrigo, Tânia e

Waldecir.

A todos os amigos do alojamento do IAC e em especial ao Anderson da Cruz Pereira (Fogo

do café), Alex Paulo Mendonça, Hernandes Martins Alem, Marcia Santos Silva e Vitor

Paulo Vargas e à funcionária exemplar Margarete Aparecida das Chagas.

Aos amigos e vizinhos de Campinas-SP e Caxias-MA, Alexandre, Edison, Eli & Francisca,

Geraldo, Gi, João, Lourenço, Lu, Luciano, Maurício, Roberto, Ronaldo, Sandra, Priscila e

Zé Pretinho.

Aos meus pais: Maria Eugênia Mól de Menezes e Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e

ao meu padrasto Antonio Carlos Gonçalves da Silva (Piko) por me ensinarem que um filho

teu não foge à luta.

Aos meus irmãos pelo carinho: Carine Mól de Menezes e Cássio de Menezes Rodrigues e

aos meus sobrinhos Marcus Vinícius Menezes Portela e Giulia Menezes Portela.

Às minhas cachorrinhas: Pelanka, Costelinha e Gita que sempre abanaram a cauda quando

eu chegava em casa.

A todos da família Reis e Gualter.

Mesmo que invisível, o seu nome está aqui.

Muito obrigado.

vi

BIOGRAFIA

Khalil de Menezes Rodrigues, filho de Cosme José da Paz Lobato Rodrigues e de

Maria Eugênia Mól de Menezes e neto materno de Eugênio Ferreira de Menezes e Maria

Aparecida Mól. Nasceu no dia 1 de fevereiro de 1982 na cidade de Miguel Pereira, RJ.

Estudou na Escola Estadual Professora Laudelina Bernardes e na Escola Estadual Vereador

Sidney de Mello Freitas, concluindo o ensino fundamental na Escola Estadual Edmundo

Peralta Bernardes no ano de 1997 na cidade de Paty do Alferes, RJ. Em 1998 ingressou no

Colégio Agrícola Nilo Peçanha-UFF, atual Instituto Federal de Educação, Ciência e

Tecnologia do Rio de Janeiro campus Nilo Peçanha no município de Pinheiral, obtendo o

título de técnico em agropecuária no ano de 2000. Em outubro 2002 ingressou no curso de

Agronomia na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e em agosto de 2003 na

Embrapa Agrobiologia como bolsista do PIBIC/CNPq no laboratório de Fauna do Solo.

Obteve o título de Engenheiro Agrônomo em outubro de 2007. Em março de 2008 iniciou

o curso de Mestrado “Strictu Sensu” em Agronomia - Ciência do Solo como bolsista do

CNPq nessa mesma universidade e desenvolveu projeto de pesquisa em parceria com a

Embrapa Agrobiologia nos laboratórios de Leguminosas Florestais e Fauna do Solo.

Submeteu-se à defesa da dissertação em 25 de fevereiro de 2010 para obtenção do título de

Mestre em Ciências. Em julho de 2010 iniciou o doutorado no Instituto Agronômico, em

Campinas, sendo bolsista FAPESP lotado no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de

Solos e Recursos Ambientais na Conservação do Solo. Submeteu-se à defesa de tese em 26

de setembro de 2014 para a obtenção do título de Doutor em Agricultura Tropical e

Subtropical.

vii

SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS ....................................................................................................... viii

LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................... xi RESUMO ........................................................................................................................... xix ABSTRACT ....................................................................................................................... xxi 1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................... 1 2. REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................... 4

2.1. A importância da cultura da cana-de-açúcar ................................................................ 4 2.2. O sistema plantio direto ............................................................................................... 6 2.3. Atributos químicos do solo .......................................................................................... 8 2.4. Atributos físicos do solo ............................................................................................ 10 2.5. A influência da fauna do solo na decomposição e ciclagem de nutrientes ................ 12

2.6. A geoestatística como ferramenta para análise da variabilidade espacial em solos .. 16

2.7. A variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar ................................... 17

2.8. A análise multivariada dos dados ............................................................................... 18 3. MATERIAL E MÉTODOS ....................................................................................... 20 3.1. Áreas de Estudo.......................................................................................................... 20 3.1.1. Mogi Mirim, SP ......................................................................................................... 20

3.1.2. Ribeirão Preto, SP ...................................................................................................... 21 3.2. Amostragens ............................................................................................................... 23

3.3. Variáveis avaliadas..................................................................................................... 26 3.3.1. Atributos físicos do solo ............................................................................................ 26 3.3.1.1. Umidade gravimétrica e volumétrica do solo ........................................................ 26

3.3.1.2. Condutividade hidráulica do solo saturado ........................................................... 28 3.3.1.3. Densidade e Porosidade do solo ............................................................................ 30

3.3.1.4. Granulometria do solo ........................................................................................... 31 3.3.1.5. Resistência do solo à penetração ........................................................................... 32

3.3.1.6. Atributos químicos do solo.................................................................................... 33 3.3.1.7. Fauna epígea .......................................................................................................... 33

3.3.1.8. Produtividade da cana-de-açúcar ........................................................................... 34

3.4. Análise dos dados ....................................................................................................... 35 4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................... 40

4.1. Análise da estatística descritiva dos dados de Mogi Mirim, SP ................................ 40 4.2. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Mogi Mirim,

SP............ ............................................................................................................................. 53

4.3. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção em

Mogi Mirim, SP ................................................................................................................... 63

4.4. Análise multivariada dos dados de Mogi Mirim, SP ................................................. 84 4.5. Análise da estatística descritiva dos dados de Ribeirão Preto, SP ............................. 91 4.6. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Ribeirão

Preto, SP ............................................................................................................................ 102 4.7. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção em

Ribeirão Preto, SP ............................................................................................................. 111 4.8. Análise multivariada dos dados de Ribeirão Preto, SP ............................................ 124

5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 132 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 134 7. ANEXOS ................................................................................................................. 155

viii

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Categorias de meios porosos para estimativa de * (ELRICK et al.

1989). ............................................................................................. 29

Tabela 2 - Parâmetros de ajuste A e B para o cálculo do fator C. ..................... 29

Tabela 3 - Estatística descritiva das umidades gravimétrica e volumétrica para

o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em

Mogi Mirim (SP)............................................................................ 40

Tabela 4 - Estatística descritiva da condutividade hidráulica, densidade do solo

e porosidade do solo para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). .................... 42

Tabela 5 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim

(SP). ............................................................................................... 45

Tabela 6 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi

Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas. Mogi Mirim, SP. ............ 46

Tabela 7 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20

e 20-40 cm para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim (SP). ...................................................... 48

Tabela 8 - Estatística descritiva da fauna epígea do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) na

amostragem realizada em julho de 2011 e janeiro de 2012. .......... 51

Tabela 9 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade.

Mogi Mirim, SP. ............................................................................ 52

Tabela 10 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades

gravimétrica e volumétrica para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). .................... 54

Tabela 11 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade

hidráulica do solo, da densidade do solo e da porosidade do solo para

o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em

Mogi Mirim (SP)............................................................................ 55

Tabela 12 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do

solo para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim (SP). ...................................................... 56

ix

Tabela 13 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à

penetração para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas............. 58

Tabela 14 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fertilidade do solo na

profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o NITOSSOLO


(SP). ............................................................................................... 59

Tabela 15 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna do solo para o


Mirim (SP) no ano de 2011 e 2012. ............................................... 61

Tabela 16 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de

colmos e produtividade da cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP. ...... 62

Tabela 17 - Estatística descritiva da umidade do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).

........................................................................................................ 92

Tabela 18 - Parâmetros estimados do semivariograma da condutividade

hidráulica do solo, da densidade do solo e da porosidade do solo para

o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em

Ribeirão Preto (SP). ....................................................................... 93

Tabela 19 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o LATOSSOLO


........................................................................................................ 94

Tabela 20 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o

LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em

Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de avaliação. ....................... 95

Tabela 21 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20

e 20-40 cm para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................... 97

Tabela 22 - Estatística descritiva da fauna edáfica para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP)

na amostragem realizada em fevereiro de 2011. .......................... 100

Tabela 23 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade.

Ribeirão Preto, SP. ....................................................................... 101

Tabela 24 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades

gravimétrica e volumétrica para o LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ............... 103

Tabela 25 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade

hidráulica e da porosidade do solo para o LATOSSOLO

x


...................................................................................................... 104

Tabela 26 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do

solo para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................. 105

Tabela 27 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à

penetração para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de avaliação. . 106


profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o LATOSSOLO


...................................................................................................... 107

Tabela 29 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna epígea do solo

para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,

em Ribeirão Preto (SP) em fevereiro e agosto de 2011. .............. 109

Tabela 30 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de

colmos e produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão Preto, SP. . 110

xi

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,52 km.

Google (2010). Mogi Mirim, SP. .................................................. 21

Figura 2 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) janeiro de 2011. b) maio de

2011. Mogi Mirim, SP. ................................................................. 21

Figura 3 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,00 km.

Ribeirão Preto, SP. Google (2010). .............................................. 22

Figura 4 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) fevereiro de 2011. b) agosto de

2011. Ribeirão Preto, SP. ............................................................... 23

Figura 5 - Grade dos 203 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP. ............. 24

Figura 6 - Grade dos 107 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP. ............. 24

Figura 7 - Mapa de altitude da área de estudo. Mogi Mirim, SP. .................. 25

Figura 8 - Grade dos 97 pontos de amostragem. Ribeirão Preto, SP............. 25

Figura 9 - Mapa de diferença de nível da área de estudo. Ribeirão Preto,

SP. .................................................................................................. 26

Figura 10 - TDR modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific no ponto

de amostragem na profundidade de 0-20 cm. ................................ 27

Figura 11 - Permeâmetro de carga constante modelo IAC utilizado na medição

da condutividade hidráulica do solo saturado. ............................... 29

Figura 12 - a) material utilizado na coleta dos anéis volumétricos; b) anel

volumétrico cravado no solo; c) anéis volumétricos antes da

saturação; d) anéis volumétricos no tanque de tensão. .................. 31

Figura 13 - Penetrômetro de impacto modelo IAA/Planalsucar - Stolf utilizado

na medição da resistência do solo à penetração. ............................ 32

Figura 14 - Armadilha tipo alçapão para captura da fauna epígea. .................. 34

Figura 15 - Modelo do semivariograma. C0: efeito pepita; C1: variância

estrutural; C0 + C1: patamar; a: alcance. ........................................ 35

Figura 16 - Modelos de ajuste de semivariogramas. C0: efeito pepita; C1:

variância estrutural; a: alcance. ...................................................... 37

Figura 17 - Representação esquemática da validação cruzada pelo Jack-Knifing.

........................................................................................................ 37

xii

Figura 18 - Representação esquemática da regra do biplot. VE: variável

explicativa; VR: variável resposta. ................................................ 39

Figura 19 - Resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas

avaliadas até à profundidade de 60 cm. Mogi Mirim, SP. ............. 47

Figura 20 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o


Mirim (SP). a) gravimétrica (0-20 cm) em janeiro de 2011; b)

gravimétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011; c) volumétrica (0-20

cm) em janeiro de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em janeiro de

2011); c) volumétrica (0-20 cm) em maio de 2011; d) volumétrica

(20-40 cm) em maio de 2011. ........................................................ 68



Mirim (SP). a) volumétrica (0-20 cm) em outubro de 2011; b)

volumétrica (0-20 cm) em janeiro de 2012; c) volumétrica (20-40

cm) em janeiro de 2012.................................................................. 69

Figura 22 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o


Mirim (SP). a) microporosidade (0-20 cm); b) microporosidade (20-

40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total (0-20

cm); e) porosidade total (20-40 cm)............................................... 70

Figura 23 - Mapas de variabilidade espacial da densidade do solo e

granulometria para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico,

textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) densidade do solo (0-20

cm); b) densidade do solo (20-40 cm; c) argila (0-20 cm); d) argila

(20-40 cm); e) silte (0-20 cm); f) silte (20-40 cm)......................... 71

Figura 24 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o


Mirim (SP). a) areia total (0-20 cm); b) areia total (20-40 cm c) areia

grossa (0-20 cm); d) areia grossa (20-40 cm); e) areia fina (0-20 cm);

f) areia fina (20-40 cm). ................................................................. 72

Figura 25 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração

para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,

em Mogi Mirim (SP) em fevereiro de 2011. Mogi Mirim, SP. a) 0-

10 cm, 2011; b) 10-20 cm, 2011; c) 20-30 cm, 2011; d) 0-10 cm,

2012; e) 20-30 cm, 2012. ............................................................... 73


para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa,

em Mogi Mirim (SP) em fevereiro de 2012. Mogi Mirim, SP. a)

média, 2011; b) média, 2012.......................................................... 74

xiii

Figura 27 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o


Mirim (SP). a) matéria orgânica (0-20 cm); b) matéria orgânica (20-

40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm); e) fósforo (0-20 cm); f)

fósforo (20-40 cm). ........................................................................ 75



Mirim (SP). a) potássio (0-20 cm); b) potássio (20-40 cm); c) cálcio

(0-20 cm); d) cálcio (20-40 cm); e) magnésio (0-20 cm); f) magnésio

(20-40 cm). ..................................................................................... 76



Mirim (SP). a) H + Al (0-20 cm); b) H + Al (20-40 cm); c) Soma de

Bases (0-20 cm); d) Soma de Bases (20-40 cm); e) CTC (0-20 cm);

f) CTC (20-40 cm). ........................................................................ 77



Mirim (SP). a) valor V (0-20 cm); b) valor V (20-40 cm); c) boro (0-

20 cm); d) boro (20-40 cm); e) cobre (0-20 cm); f) cobre (20-40 cm).

........................................................................................................ 78



Mirim (SP). a) ferro (0-20 cm); b) ferro (20-40 cm); c) manganês (0-

20 cm); d) manganês (20-40 cm); e) zinco (0-20 cm). .................. 79

Figura 32 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o


Mirim (SP). a) Acari, 2011; b) Acari, 2012; c) Entomobryomorpha,

2011; d) Entomobryomorpha, 2012; e) Formicidae, 2011; f)

Formicidae, 2012. .......................................................................... 80



Mirim (SP). Mogi Mirim, SP. a) Hymenoptera, 2011; b)

Hymenoptera, 2012; c) Coleoptera, 2011; d) Araneae, 2012; e)

Diptera, 2011; f) Psocoptera, 2011. ............................................... 81



Mirim (SP). a) Thysanoptera, 2011; b) Sternorrhyncha, 2012; c)

total, 2011; d) total, 2012; e) riqueza, 2011; f) riqueza, 2012. ...... 82

Figura 35 - Mapas de variabilidade espacial das variáveis da produtividade da

cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP. a) massa de colmos, 2010; b)

massa de colmos, 2011; c) número de colmos, 2011; d) número de

colmos, 2012; e) produtividade...................................................... 83

xiv

Figura 36 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo

e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).

Ɵ: Umidade volumétrica; U %: Umidade gravimétrica. ............... 84

Figura 37 - Análise de redundância de ordenação canônica da porosidade do

solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO


(SP). ............................................................................................... 85

Figura 38 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do

solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO


(SP). ............................................................................................... 86

Figura 39 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo

à penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o


Mirim (SP). .................................................................................... 87

Figura 40 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo

e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO


(SP). ............................................................................................... 88

Figura 41 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na

amostragem de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o


Mirim (SP). .................................................................................... 89


amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o


Mirim (SP). .................................................................................... 90

Figura 43 - Resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) nas duas

épocas de avaliação até à profundidade de 60 cm. ........................ 96



Ribeirão Preto (SP). a) gravimétrica (20-40 cm); b) volumétrica (0-

20 cm), fev/2011; c) volumétrica (20-40 cm), fev/2011); d)

volumétrica (0-20 cm), mai/2011; e) volumétrica (20-40 cm),

mai/2011; f) volumétrica (0-20 cm), fev/2012; g) volumétrica (20-

40 cm), fev/2012. ......................................................................... 114

Figura 45 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o


Ribeirão Preto (SP). a) microporosidade (0-20 cm); b)

xv

microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d)

porosidade total (0-20 cm); e) densidade do solo (0-20 cm). ...... 115

Figura 46 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o


Ribeirão Preto (SP). a) argila (0-20 cm); b) argila (20-40 cm); c) silte

(0-20 cm); d) silte (20-40 cm); e) areia total (0-20 cm); f) areia total

(20-40 cm); g) areia grossa (0-20 cm); h) areia grossa (20-40 cm); i)

areia fina (0-20 cm); j) areia fina (20-40 cm). ............................. 116



em Ribeirão Preto (SP). a) 0-10 cm, 2011; b) 0-10 cm, 2012; c) 10-

20 cm, 2011; d) 20-30 cm, 2011; e) 30-40 cm, 2012; f) média, 2011;

g) média, 2012. ............................................................................ 117



Ribeirão Preto (SP). a) matéria orgânica (0-20 cm); b) matéria

orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm), e) fósforo

(0-20 cm); f) fósforo (20-40 cm); g) potássio (0-20 cm); h) potássio

(20-40 cm); i) cálcio (0-20 cm); j) cálcio (20-40 cm). ................. 118



Ribeirão Preto (SP). a) magnésio (0-20 cm); b) magnésio (20-40

cm), 2011; c) H+Al (0-20 cm); d) soma de bases (0-20 cm); e) soma

de bases (20-40 cm); f) CTC (0-20 cm); g) CTC (20-40 cm); h) V %

(0-20 cm); i) V % (20-40 cm). ..................................................... 119



Ribeirão Preto (SP). a) boro (0-20 cm); b) boro (20-40 cm); c) cobre

(0-20 cm); d) cobre (20-40 cm), e) ferro (0-20 cm); f) ferro (20-40

cm); g) manganês (0-20 cm); h) manganês (20-40 cm); i) zinco (0-

20 cm); j) zinco (20-40 cm). ........................................................ 120



Ribeirão Preto (SP) em fevereiro de 2011. a) Acari; b) Coleoptera;

c) Diplopoda; d) Entomobryomorpha; e) Poduromorpha; f)

Symphypleona; g) Total; h) Riqueza. .......................................... 121



Ribeirão Preto (SP) em agosto de 2011. Ribeirão Preto, SP. a)

Coleoptera; b) Diptera; c) Entomobryomorpha; d) Psocoptera; e)

Riqueza. ....................................................................................... 122

xvi

Figura 53 - Mapas de variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar.

Ribeirão Preto, SP. a) número de colmos, 2010; b) número de

colmos, 2011; c) número de colmos, 2012; d) massa de colmos,

2010; e) massa de colmos, 2011 f) produtividade, 2010; g)

produtividade, 2011; h) produtividade, 2012. .............................. 123

Figura 54 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo

na amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o


Ribeirão Preto (SP). ..................................................................... 124

Figura 55 - Análise de redundância de ordenação canônica da condutividade

hidráulica e porosidade do solo e a produtividade da cana-de-açúcar


em Ribeirão Preto (SP). ............................................................... 125

Figura 56 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do

solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO


...................................................................................................... 126

Figura 57 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo

à penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o



Figura 58 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo

e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO


MO: matéria orgânica; P: fósforo; K: potássio; Ca: cálcio; Mg:

magnésio; SB: soma de bases; H+Al: acidez potencial; CTC:

capacidade de troca catiônica; B: boro; Fe: ferro; Zn: zinco; Mn:

Manganês. .................................................................................... 128


amostragem realizada em fevereiro de 2011 e a produtividade da

cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico,

textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ..................................... 130


amostragem realizada em agosto de 2011 e a produtividade da cana-

de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP). ................................................. 131

Figura 61 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Mogi-Mirim

(SP). ............................................................................................. 155

Figura 62 - Semivariogramas experimentais da porosidade do solo. Mogi-Mirim

(SP). ............................................................................................. 156

xvii

Figura 63 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Mogi-

Mirim (SP). .................................................................................. 157

Figura 64 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração.

Mogi-Mirim (SP). ........................................................................ 158

Figura 65 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim

(SP). ............................................................................................. 159


(SP). ............................................................................................. 160


(SP). ............................................................................................. 161

Figura 68 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de

julho de 2011. Mogi-Mirim (SP). ................................................ 162


janeiro de 2012. Mogi-Mirim (SP). ............................................. 163

Figura 70 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo em janeiro de 2012

e das variáveis da produtividade. Mogi-Mirim (SP). ................... 164

Figura 71 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Ribeirão Preto

(SP). ............................................................................................. 165

Figura 72 - Semivariogramas experimentais da condutividade hidráulica e da

porosidade do solo. Ribeirão Preto (SP). ..................................... 166

Figura 73 - Semivariogramas experimentais da densidade do solo. Ribeirão

Preto (SP). .................................................................................... 167

Figura 74 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Ribeirão

Preto (SP). .................................................................................... 168

Figura 75 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração.


Figura 76 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão

Preto (SP). .................................................................................... 170


Preto (SP). .................................................................................... 171


Preto (SP). .................................................................................... 172


fevereiro de 2011. Ribeirão Preto (SP). ....................................... 173

xviii


agosto de 2011. Ribeirão Preto (SP). ........................................... 174

Figura 81 - Semivariogramas experimentais das variáveis da produtividade.


xix

Variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos do solo e a

produtividade da cana-de-açúcar

RESUMO

Com o objetivo de avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos

do solo e a produtividade da cana-de-açúcar, duas áreas de estudo no Estado de São Paulo

foram examinadas entre 2010 e 2012. A primeira área está localizada em um NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico de textura argilosa em Mogi Mirim (22º52’38.03” de latitude sul

e 46º56’48.11” de longitude oeste) e a segunda área em um LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico de textura argilosa em Ribeirão Preto (21º12’11’’ de latitude sul e 47º 52’ 41.05

de longitude oeste). Na área de estudo de Mogi Mirim os atributos de solo, planta e fauna

edáfica foram avaliados em malha regular de 30 m x 30 m num total de 203 pontos em 18

ha. Em Ribeirão Preto a área de estudo de 0,85 ha foi demarcada com 97 pontos em

espaçamento de 10 m x 10 m. As amostragens para análises físicas e químicas do solo foram

realizadas nas profundidades de 0-20 cm e 20-40 cm. A fauna edáfica foi amostrada com o

uso de armadilhas tipo alçapão. A produtividade da cana-de-açúcar foi avaliada com base

no número e peso médios de colmos. Os dados foram analisados pela estatística descritiva,

pela geoestatística e pela análise multivariada de redundância de resposta linear de

ordenação canônica. Para a área de estudo em Mogi Mirim, a produtividade mais elevada

da cana-de-açúcar é explicada por: (a) Valores mais elevados para a microporosidade e

porosidade total na profundidade de 0-20 cm e densidade do solo nas profundidades de 0-20

e 20-40 cm, MO, pH, K, V %, Ca, Mg, SB, Mn e Cu; (b) Valores intermediários para

umidade volumétrica do solo; (c) Valores mais baixos para quantidade de argila e resistência

do solo à penetração e (d) Fauna edáfica: pela riqueza de grupos e presença dos grupos

Psocoptera, Hymenoptera e Coleoptera. Para a área de estudo em Ribeirão Preto, as

produtividades mais elevadas da cana-de-açúcar são explicadas por: (a) Valores mais

elevados para umidade volumétrica do solo, macroporosidade e porosidade total (2012),

densidade do solo (2011), condutividade hidráulica na profundidade de 0-20 cm em 2011,

microporosidade na profundidade de 0-20 cm (2010), teores de zinco nas profundidades de

0-20 e de 20-40 cm (2011 e 2012); (b) Valores mais baixos para resistência do solo à

penetração na avaliação em 2010 e (c) Presença dos grupos Entomobryomorpha (2010),

Acari (2011) e Symphypleona e Entomobryomorpha (2012) na fauna edáfica.

Adicionalmente, observa-se que: (a) A análise multivariada de redundância é ferramenta

xx

muito útil para avaliação e auxílio na compreensão dos mapas de variabilidade espacial; (b)

A combinação da análise multivariada com a geoestatística é eficiente para determinação da

estrutura espacial dos dados; (c) A análise multivariada permite indicar quais variáveis

afetam a produtividade da cana de-açúcar; (d) As variáveis massas de colmos, número de

colmos e produtividade não mostram a mesma resposta na análise multivariada dos atributos

estudados.

Palavras-Chave: Saccharum sp., sistema plantio direto, fauna do solo, geoestatística,

análise multivariada.

xxi

Spatial variability of soil physical, chemical and biological attributes and the sugar

cane productivity

ABSTRACT

With the aim of assessing the spatial variability of soil physical and chemical attributes,

edaphic animals and the productivity of sugar cane grown under no-tillage, two experimental

areas in the state of São Paulo were studied during the 2010/11 and 2011/12 cropping season.

The first area was a clay-textured eutroferric Rhodic Nitisol in Mogi Mirim (22º52’38.03”

S, 46º56’48.11” W) and the second, a clay-textured eutroferric Red Ferralsol in Ribeirão

Preto (21º12’11’’ S, 47º 52’ 41.05 W). In Mogi Mirim, the soil attributes , plants and edaphic

fauna were sampled using a 30 x 30 m coordinate grid system with a total of 203 points over

18 hectares. In Ribeirão Preto, an experimental area of 0.85 hectare was marked out with

97 points with spacing of 10 x 10 m. Samples for physical and chemical soil analysis were

taken at depths of 0-20 cm and 20-40 cm. Edaphic animals were sampled using pitfall traps.

Sugar cane productivity was assessed based on the number and average weight of the stalks.

The data were analyzed using descriptive statistics, geostatistics, and canonical ordination

linear response multivariate redundancy analysis. For the study area of Mogi Mirim, higher

sugar cane productivity can be explained by: (a) higher values obtained for microporosity

and total porosity at depths of 0-20 cm and soil density at depths of 0-20 and 20-40 cm, OM,

pH, K, V %, Ca, Mg, SB, Mn and Cu; (b) intermediate values for soil moisture content per

unit volume; (c) lower values for clay content and soil penetration resistance and (d) edaphic

animals: richness of groups and the presence of Psocoptera, Hymenoptera and Coleoptera.

For the study area of Ribeirão Preto, higher sugar cane productivity can be explained by: (a)

higher values for soil moisture content per unit volume, macroporosity and total porosity

(2012), soil density (2011), hydraulic conductivity at depths of 0-20 cm in 2011,

microporosity at depths of 0-20 cm (2010), zinc content at depths of 0-20 and 20-40 cm

(2011 and 2012); (b) lower soil penetration resistance in the 2010 assessment and (c)

presence of groups of Entomobryomorpha (2010), Acari (2011) and Symphypleona and

Entomobryomorpha (2012) in edaphic animal communities. Furthermore, it can be seen

that: (a) multivariate redundancy analysis is a very useful tool for assessing and

understanding spatial variability maps; (b) combining multivariate analysis and geostatistics

is an efficient way of determining the spatial structure of the data; (c) multivariate analysis

shows which variables affect sugar cane productivity; (d) stalk weight, number of stalks and

xxii

productivity variables do not give the same response as multivariate analysis of the attributes

studied.

Key words: Saccharum sp., no-tillage, soil fauna, geostatistics, multivariate analysis.

1

1. INTRODUÇÃO

A demanda crescente por biocombustíveis nos mercados nacional e internacional

atraiu muitos investimentos para a cultura da cana-de-açúcar e sua expansão para novas

áreas, sendo benéfica para reduzir a emissão de gases de efeito estufa e por ser uma

alternativa renovável quando comparada ao uso de combustíveis fósseis (RODRIGUES

FILHO & JULIANE, 2013).

A cultura da cana-de-açúcar possui grande importância econômica para o Estado de

São Paulo, no qual ocupa a maior área agricultável, destacando-se este estado como o maior

produtor nacional de açúcar e álcool. Com isso, estudos edáficos e de planta tornaram-se

cada vez mais importantes com o objetivo de conhecer meios para reduzir os custos de

produção, aumentar a produtividade da cana-de-açúcar e reduzir os impactos ambientais.

Para GREGO et al. (2010) a expansão da atividade agrícola para a produção de açúcar e

álcool tem impulsionado, ao longo dos últimos anos, as pesquisas envolvendo a cana-de-

açúcar, o adequado manejo do solo e seus atributos físicos, químicos e biológicos.

Nas últimas décadas, com a intensificação do preparo do solo no plantio convencional,

da queima de resíduos e do uso intensivo de máquinas agrícolas, ocorreram modificações

nas propriedades físicas, químicas e biológicas do solo. Nesse contexto, uma das tecnologias

que se expandiu foi o plantio direto, que minimiza a degradação do solo decorrente dos

processos erosivos, já que essa prática dispensa a aração juntamente com a gradagem e

também permite a manutenção da palhada sobre o solo (MIRANDA et al., 2005).

É observação comum nos trabalhos com utilização de geoestatística, que as áreas

agrícolas não são uniformes, tendo em vista as diferenças dos fatores de formação do solo;

mesmo em áreas relativamente pequenas existe variação espacial dos atributos de solo e

planta. Visando a estabelecer a relação entre essas áreas heterogêneas, estudos de

variabilidade espacial são úteis para verificar, de diferentes maneiras e intensidades, quais

as consequências das diferenças espaciais e temporais dos atributos físicos, químicos e

biológicos do solo e de planta da cultura da cana-de-açúcar.

O manejo dessas áreas heterogêneas, a partir da utilização de tecnologias para

melhorar a eficiência no uso de fertilizantes, aumentar a produtividade das culturas e

minimizar o impacto ambiental viabilizará a maior competitividade na exportação dos

2

subprodutos da cana-de-açúcar. Mas são necessários estudos com informações de causa e

efeito da variabilidade espacial para o reconhecimento do potencial da cultura nos diversos

locais de expansão agrícola, permitindo assim, planejar um manejo agrícola adequado,

preservar o solo e diminuir os custos de produção (CARVALHO et al., 2002).

De acordo com CUCUNUBA-MELO et al. (2011), atualmente, há uma tendência

mundial no setor agrícola para gerar informações sobre as causas da variabilidade espacial

das propriedades do solo, a fim de facilitar a tomada de decisão com as diferentes

ferramentas de informação geográfica ou com a agricultura de precisão e compreender como

a distribuição espacial do solo e os atributos físicos e químicos são importantes no

estabelecimento de práticas de manejo adequadas, não só em termos de aumento da produção

agrícola, mas também na diminuição de possíveis danos ambientais (LA SCALA JÚNIOR

et al., 2012).

Países como a Austrália e Colômbia possuem produtividade maior do que a cana-de-

açúcar produzida no Brasil (FAO, 2012). Perante este cenário, é de fundamental importância

investimentos em pesquisas que garantam maior competitividade e sustentabilidade da cana-

de-açúcar com o objetivo de aumentar a produtividade.

Apesar da expansão da cultura e da pesquisa envolvendo a cana-de-açúcar, poucas são

as informações existentes na literatura sobre a variabilidade espacial em uma mesma área,

avaliando atributos físicos, químicos e biológicos do solo, indispensáveis em uma agricultura

de alta tecnologia na qual pequenas alterações podem resultar em grandes diferenças de

produtividade. Com isso, a pesquisa baseou-se na hipótese de que a produtividade da cana-

de-açúcar apresenta um padrão espacial de variação e que os atributos do solo, medidos

espacialmente, influenciam a estrutura espacial de variação da produtividade. Diante disso,

os atributos físicos, químicos e a fauna do solo podem possuir efeito na produtividade da

cana-de-açúcar.

Os artigos científicos que correlacionam a produtividade da cana-de-açúcar com

atributos do solo são escassos (SOUZA et al., 2008a; SOUZA et al., 2010a) e por isso estudos

que visem a avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos, químicos e biológicos são

importantes para explicar as causas da variabilidade dos mapas de colheita da cana-de-

açúcar. Para isso, a geoestatística tem sido amplamente aplicada. Para RODRIGUES et al.

(2012a) a baixa correlação entre propriedades do solo e produtividade das culturas podem

estar relacionadas pelas diferenças na intensidade de amostragem, contudo, poucas são as

informações existentes sobre a variabilidade espacial da produtividade em solos cultivados

3

com cana-de-açúcar. A variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar tem sido estudada

por meio da estatística clássica (DALCHIAVON et al., 2014) e pela geoestatística (SOUZA

et al., 2010ab), faltando trabalhos relacionados com a análise de séries temporais.

O objetivo desse estudo foi avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos,

químicos e biológicos do solo e relacioná-los com a produtividade da cultura da cana-de-

açúcar em sistema plantio direto em um NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim, SP e em um LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto, SP.

4

2. REVISÃO DE LITERATURA

2.1. A importância da cultura da cana-de-açúcar

A cultura da cana-de-açúcar é cultivada em 26 milhões de hectares em todo o mundo

e o Brasil é o maior produtor mundial seguido pela Índia, China, Tailândia e Paquistão (FAO,

2014). Na safra 2013/2014 o Brasil produziu 659 milhões de toneladas de colmos em uma

área plantada de 8,8 milhões de hectares, com produtividade média de colmos de 75 t ha-1.

Na safra de 2014/2015 estima-se uma área plantada de 9,1 milhões de hectares com

produtividade média de 74 t ha-1 e produção de 672 milhões de toneladas de colmos. Para

MARIN & CARVALHO (2012) a cultura da cana-de-açúcar é uma das culturas mais

importantes para a economia brasileira.

O Estado de São Paulo plantou, na safra 2013/2014, 4,5 milhões de hectares e obteve

produtividade média de 82 t ha-1 e na safra 2014/2015 estima-se uma área plantada de 4,7

milhões de hectares e produtividade média de 78 t ha-1 com um aumento de 4,17 % na

produção de cana-de-açúcar (CONAB, 2014). De acordo com DALCHIAVON et al. (2014)

a importância da cultura da cana-de-açúcar para o Brasil é inquestionável, devido ser a

principal matéria prima para a produção do etanol utilizado como biocombustível além da

produção de açúcar que é um dos principais produtos de exportação. Na região Sudeste do

Brasil a cana-de-açúcar é uma cultura de grande importância, tanto social como

economicamente. (DUARTE JÚNIOR et al., 2008).

Em levantamentos realizados pela FAO (2012), o Brasil é responsável por cerca de

43 % da produção mundial de cana-de-açúcar e o Estado de São Paulo possui grande

participação nesse cenário, com 59,6 % desse total. Para SILVA et al. (2014a) a cana-de-

açúcar se destaca como a planta de maior potencial para a produção de biomassa e energia

por unidade de área.

Segundo COSTA et al. (2014) o Brasil está entre os maiores produtores agrícolas do

mundo, sendo favorecido pela extensa área agricultável e clima adequado à produção

agrícola. Nos últimos anos, a cana foi uma das culturas que mais cresceu no Brasil, chegando

a novas fronteiras, influenciando decisivamente o desenvolvimento econômico, social e

cultural das regiões onde novas usinas foram construídas (SCHULTZ et al., 2014; SOUZA

5

et al., 2014b). Devido às condições agrícolas favoráveis, a cana-de-açúcar produzida no

Estado de São Paulo é cultivada em condições de sequeiro, pois sua irrigação é

economicamente inviável nas condições edafoclimáticas do estado (SILVA et al., 2014a).

Na década de 60, TOSELLO et al. (1966) já afirmavam que eram raras as irrigações em

plantios de cana-de-açúcar.

A cana-de-açúcar se tornou uma das principais culturas da economia nacional

(SILVA & FERNANDES, 2014; SOUSA et al., 2014) devido à lucratividade do setor

sulcroalcooleiro refletindo a expansão do seu cultivo (BORDIN et al., 2005). Para

GONÇALVES et al. (2014), o financiamento com baixas taxas de juros para o setor e o

desenvolvimento de cultivares adaptadas às condições de cultivo regionais também

contribuíram para a expansão da cana-de-açúcar associados à demanda mundial por etanol.

De acordo com ALEIXO et al. (2014), a competitividade da cana-de-açúcar pode aumentar,

a partir do aumento da produtividade e sustentabilidade nas áreas atualmente plantadas e, de

acordo com SOUSA et al. (2014), impulsionada pelo crescimento no consumo de seus

derivados.

A cultura da cana-de-açúcar apresenta grande importância no Brasil, destacando-se

como produtor, consumidor e exportador devido a sua grande competitividade (SATOLO &

BACCHI, 2009). Em média, nas últimas safras brasileiras, 52 % da produção nacional

destinaram-se à produção de etanol (anidro e hidratado) e 48 % à de açúcar (ABDALA &

RIBEIRO, 2011). De acordo com o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

(2012) o setor sulcroalcooleiro ocupou a segunda posição na participação dos principais

produtos das exportações agrícolas brasileiras com 16,286 bilhões de dólares, ficando atrás

apenas da cultura da soja.

Estudos que viabilizem aumento na produtividade, redução dos custos e dos impactos

ambientais são necessários, visto que práticas de manejo adequadas são imprescindíveis para

a manutenção e expansão das áreas plantadas. Para SOUSA et al. (2014) as pesquisas que

visem a melhorar práticas de manejo do solo e da planta são imprescindíveis para aumentar

a produtividade da cana-de-açúcar e reduzir os impactos sobre os recursos naturais.

Atualmente o interesse mundial em energia renovável e as perspectivas de expansão

para a indústria da cana-de-açúcar obrigam o setor a aumentar a sustentabilidade na produção

de cana-de-açúcar por meios tecnológicos que implicam a diversificação de culturas e a

integração das cadeias produtivas (SILVA & FERNANDES, 2014). Os custos crescentes

de produção da cana-de-açúcar são principalmente impulsionados pelo alto consumo de

6

combustíveis fósseis, tanto em operações mecanizadas quanto na utilização de fertilizantes

nitrogenados (FORTES et al., 2013).

2.2. O sistema plantio direto

O plantio direto é um sistema de manejo do solo que consiste no não-revolvimento

do solo, com exceção do sulco de plantio ou de semeadura, no uso da adubação verde para

promover a ciclagem de nutrientes e no acúmulo de palhada na superfície do solo diminuindo

sensivelmente a erosão (DUARTE JÚNIOR et al., 2008). De acordo com DERPSCH &

BENITES (2004) o sistema plantio direto é uma agricultura conservacionista proposta pela

FAO, por meio de utilização de cultivos, de coberturas e resíduos de culturas sobre o solo

com o revolvimento apenas na linha de plantio e com a utilização de rotações de culturas.

O sistema plantio direto preconiza a manutenção da cobertura do solo com o objetivo

de protegê-lo dos processos erosivos (GATIBONI et al., 2011) e um dos princípios é a

manutenção da estrutura do solo (CARDOSO et al., 2013). Concilia a manutenção ou

aumento da produtividade utilizando os recursos racionalmente (SANTOS et al., 2008).

A cana-de-açúcar é uma cultura semiperene colhida de 4 a 5 vezes depois do plantio

(FRANCO et al., 2010) gerando de 10 a 30 Mg ha-1 de palhada com a colheita mecanizada

(TRIVELIN et al., 1996). Em 2013/2014, o Brasil produziu mais de 140 milhões de

toneladas de palhada (CONAB, 2013). Segundo MACEDO et al. (2008) a palha da cana-

de-açúcar é responsável pelo aumento no processo de decomposição e ciclagem de nutrientes

e consequente aumento da fertilidade do solo e dos micro-organismos.

A cana-de-açúcar em sistema plantio direto com a utilização de leguminosas como

adubo verde é mais produtiva do que em plantio convencional e tem vantagem na

conservação do ambiente agrícola devido à colheita da cana-crua sem a utilização de

queimada (DUARTE JÚNIOR & COELHO et al., 2008a). O sistema plantio direto com a

utilização de leguminosas como adubos verdes contribui para um aumento de 37 % na

produtividade da cana-de-açúcar comparada com o preparo convencional do solo com a

vegetação espontânea incorporada (DUARTE JÚNIOR & COELHO, 2008b).

BOLONHEZI et al. (2007), avaliando sistemas conservacionistas de manejo do solo

em sucessão à cana-de-açúcar colhida crua em Ribeirão Preto e Pindorama, verificaram que

o plantio direto aumentou o índice de rendimento de grãos de amendoim em 6,5 a 9 %, em

relação ao convencional. TAVARES et al. (2010), estudando a produtividade da cana-de-

7

açúcar em Linhares, ES após 16 anos de cultivo com e sem queima de palha, concluíram que

a maior produtividade ocorreu no sistema de cana-de-açúcar colhida crua, promovendo

incrementos de 6 % no rendimento dos colmos.

De acordo com BERTOL et al. (2000) o sistema convencional contribui para o

aumento do processo de degradação do solo pela perda de sua estrutura e aumento da erosão

hídrica.

BERTONI & LOMBARDI NETO (2005) citaram a importância da cobertura do solo

na proteção contra o forte impacto direto das gotas de chuvas sobre o solo. No sistema

plantio direto, o conteúdo de água no solo na profundidade de 0–12 cm pode ser até 16 %

maior que no convencional em períodos de veranico (BOLONHEZI et al., 2007).

CARVALHO et al. (1999) observaram que o plantio direto favoreceu a maior

percentagem de agregados nas classes de maior diâmetro e menor desagregação do solo

proporcionando maior retenção de água em um Podzólico Vermelho-Amarelo em

comparação ao sistema convencional. CEDDIA et al. (1999), avaliando as propriedades

físicas em um Podzólico Amarelo distrófico em Linhares, ES, constataram que a colheita da

cana-de-açúcar queimada promoveu a redução do diâmetro médio ponderado dos agregados

e aumento da densidade do solo na profundidade de 0-5 cm e diminuição da velocidade de

infiltração da água no solo.

O sistema plantio direto associado à agricultura de precisão contribui para a produção

agrícola, principalmente no controle da erosão e no uso de insumos, resultando em aumento

de produtividade das culturas e minimização dos impactos ambientais provenientes da

agricultura (GUEDES FILHO et al., 2010b). Portanto, a variação espacial é também

atribuída às técnicas de preparo do solo, como por exemplo, à mobilização do solo, uma vez

que estas originam perdas de solo na camada superficial, provocando redução no sólum nas

diferentes classes do solo (CAVALCANTE et al., 2007).

DUARTE JÚNIOR & COELHO et al. (2008a), avaliando a produtividade da cana-

de-açúcar no sistema plantio direto e no convencional no município de Campos dos

Goytacazes em um Cambissolo Eutrófico argiloso, verificaram que o sistema plantio direto

da cana-de-açúcar sobre leguminosas proporcionou aumento nos teores foliares de N e K na

cana-de-açúcar quando comparado ao plantio convencional com vegetação espontânea

incorporada. Verificaram também que a cana-de-açúcar em sistema plantio direto

apresentou teores de K nas folhas 43 % superiores aos da cana-de-açúcar em plantio

8

convencional e um aumento no sistema plantio direto de 27, 32 e 37 % em número, diâmetro

e produtividade de colmos em relação à cana-de-açúcar em plantio convencional.

A colheita realizada de forma convencional com a utilização de fogo é facilitada, mas

gera emissões de gases de efeito estufa além de diminuir a quantidade de matéria orgânica

do solo (MITCHELL et al., 2000). Segundo SOUZA et al. (2014a), a rentabilidade da cana-

de-açúcar utilizando a colheita mecanizada é maior e desencadeia benefícios sociais e

econômicos.

De acordo com VASCONCELOS et al. (2014) o manejo do solo por meio de aração

e gradagem promove aumento da densidade do solo e diminuição da porosidade, infiltração

e da condutividade hidráulica. A colheita da cana-de-açúcar realizada mecanicamente

provoca a compactação do solo causada pelo maquinário pesado e, em alguns casos, a

superfície de contato com o solo é reduzida levando à redução da porosidade total e

consequentemente à redução da brotação e diminuição da longevidade do canavial

(SEGATO et al., 2006).

LA SCALA JÚNIOR et al. (2012) perceberam que as práticas relacionadas ao plantio

direto resultaram em variação mais constante de sequestro de carbono do solo após a

conversão do preparo convencional e que a cultura da cana-de-açúcar possui grande

potencial de sequestro de carbono no solo que, entretanto, é perdido com a reforma do

canavial.

2.3. Atributos químicos do solo

O uso do solo conduz ao aumento de sua heterogeneidade por meio dos processos de

desmatamento, preparo, rotações de culturas e aplicação de fertilizantes, fazendo com que o

sistema de amostragem de atributos químicos e físicos seja consideravelmente alterado

(CAVALCANTE et al., 2007).

No Brasil, a aplicação de fertilizantes é baseada em valores médios dos nutrientes do

solo por área e a quantidade de adubo pode ser subestimada ou superestimada, sendo que

para isso é importante estabelecer práticas de manejo do solo que visem à produção agrícola

e diminuam possíveis danos ambientais (SOUZA et al., 2010b).

O manejo da fertilidade do solo é baseado em valores médios, o que leva à ocorrência

de zonas heterogêneas (PARFITT et al., 2009), devendo-se reconhecer o grau de

variabilidade espacial das propriedades do solo para a tomada de decisões e aperfeiçoar a

9

aplicação de fertilizantes e corretivos. Assim, mesmo em áreas de solos homogêneos,

mudanças no uso e manejo do solo podem levar à variação espacial das propriedades do solo

(VIEIRA et al., 2009).

RODRIGUES et al. (2012a), avaliando o efeito da intensidade de amostragem na

variabilidade do solo em sistema plantio direto, verificaram que o P e o K mostraram maior

variabilidade espacial medida pelo coeficiente de variação, enquanto que a argila, Ca, Mg e

V % tiveram a menor variabilidade, indicando que a intensidade de amostragem para

determinar o padrão de distribuição espacial é dependente do atributo edáfico estudado.

Segundo COHEN et al. (2008), as atividades antrópicas afetam a auto-organização na

estrutura espacial dos atributos do solo, como pH, teores de nutrientes e matéria orgânica.

A matéria orgânica do solo é um componente importante de sua fertilidade,

especialmente em condições tropicais, contando com a ação microbiana para sua formação

e mineralização. Assim, as práticas de manejo que favoreçam a manutenção C no solo são

importantes para a sustentabilidade dos agroecossistemas (KUWANO et al., 2014). De

acordo com VASCONCELOS et al. (2014), a incorporação de matéria orgânica ao solo

adicionada sob a forma de resíduos orgânicos melhora as suas propriedades físicas e

químicas.

A matéria orgânica tem influência no valor da densidade do solo devido à melhoria

na estabilidade de sua estrutura e por ter menor densidade que a dos sólidos

(VASCONCELOS et al., 2014).

Os atributos químicos do solo são responsáveis por fornecer nutrientes, reter

elementos, reter compostos químicos benéficos, reter compostos nocivos e aumentar o

crescimento vegetal e a matéria orgânica, o pH e os nutrientes disponíveis são

potencialmente utilizados para estabelecer os níveis de qualidade do solo (CARDOSO et al.,

2013) e, de acordo com KELLY et al. (2009) o pH do solo, a capacidade de troca catiônica

(CTC) e a matéria orgânica do solo são os principais atributos químicos utilizados na

avaliação da qualidade do solo. Segundo BENNETT et al. (2010) o carbono orgânico é um

dos principais atributos químicos para avaliar a qualidade do solo e é correlacionado com a

produtividade das culturas e BRANCHER & ROZA-GOMES (2012) complementam

afirmando que o carbono orgânico possui alta sensibilidade aos efeitos do manejo e é um

bom indicador de sua qualidade do solo.

10

2.4. Atributos físicos do solo

As propriedades físicas do solo relacionadas ao rendimento das culturas estão

diretamente envolvidas com o desenvolvimento das plantas, com a disponibilidade de água

e oxigênio e temperatura ideal e, secundariamente, com a textura e a agregação, que

interferem na retenção de água e difusão de oxigênio (SILVA & NOGUEIRA JÚNIOR,

2001). Segundo SOUZA et al. (2005) o uso intensivo do solo e de maquinário sem respeito

à faixa de sazão no manejo da cana-de-açúcar, a predominância do preparo superficial

excessivo e a queima dos restos vegetais modificam significativamente as propriedades

físicas do solo. Para ROZANE et al. (2010), o estudo das transformações resultantes do uso

e do manejo dos solos é de grande importância na escolha de sistemas mais adequados para

manejar a potencialidade das áreas, devido à formação e a estabilidade dos agregados do

solo que ocorrem mediante a ação de processos físicos, químicos e biológicos.

MENDES et al. (2006) relataram que os atributos físicos do solo para o estudo de sua

qualidade apresentam vantagens relacionadas ao baixo custo, métodos simples e rápidos e

relação direta com os demais atributos químicos e biológicos. Para SANTANA et al. (1999)

o manejo e as culturas adotadas interferem na agregação e estruturação do solo e terminam

por afetar a infiltração de água.

A resistência do solo à penetração constitui uma das variáveis físicas para avaliação

de sua qualidade, podendo apresentar grande variabilidade espacial (CARVALHO et al.,

2008) e a alta resistência mecânica do solo à penetração pode limitar o crescimento das raízes

e, consequentemente, o desenvolvimento da planta (REICHERT et al., 2009).

A intensificação no maior grau de mecanização nas diversas fases do processo de

produção de cana-de-açúcar tem um forte impacto sobre o solo, o que diminui sua porosidade

e permeabilidade (GREGO et al., 2010). Para CHIDEROLI et al, (2012), com o aumento

da densidade do solo ocorre a redução da porosidade total, da macroporosidade, da

condutividade hidráulica, da absorção de íons e aumento da microporosidade e da resistência

do solo à penetração das raízes. A densidade do solo é importante em estudos agrícolas,

devido à sua estreita relação com a água e armazenamento de oxigênio e movimento (PARIZ

et al., 2011). A compactação do solo afeta negativamente o crescimento das raízes e,

consequentemente, pode diminuir a produtividade na área (BASTIANI et al., 2012).

CARVALHO et al. (2012), avaliando propriedades físicas do solo em dois sistemas de

manejo na cultura da cana-de-açúcar, verificaram que o sistema de colheita com queima

11

apresentou maior densidade do solo em relação ao sistema de colheita mecanizada em dois

períodos distintos de análise e também verificaram que houve aumento da umidade e da

porosidade do solo com redução na densidade do solo no sistema de colheita com queima

pelo sistema mecanizado.

SOUZA et al. (2009b) avaliaram a variabilidade espacial da estabilidade de agregados

em Latossolo com cana-de-açúcar. Observaram que as principais alterações são observadas

na diminuição da proporção de matéria orgânica e na degradação da estrutura, evidenciada

pelo aumento da densidade, da microporosidade e da resistência à penetração, bem como

pela diminuição do tamanho dos agregados, da macroporosidade e da permeabilidade. O

uso agrícola inadequado, causando restrições ao crescimento das raízes, redução da retenção

de água e nutrientes foi relatado como causa.

O conhecimento da variabilidade espacial da granulometria do solo é fundamental para

o planejamento de uso e manejo da área agrícola. De acordo com CAMARGO et al. (2010)

a variabilidade em frações de tamanho de partículas do solo influencia diretamente o

escoamento superficial e movimento da água, a capacidade de troca de cátions, a retenção

de água e nutrientes, sendo que a disponibilidade de nutrientes para as plantas está

relacionada com a textura do solo o que permite a maior ou menor mobilidade de alguns

nutrientes pela adsorção e perdas por erosão. Os autores concluem que áreas que possuem

declividade acentuada, normalmente, possuem correlação dos fatores da granulometria do

solo com a produtividade das culturas.

A condutividade hidráulica é um parâmetro hidrodinâmico do movimento da água no

solo que depende de sua estrutura e da textura do solo e que é responsável pela passagem da

água pelo solo (REICHARDT, 1985). A condutividade hidráulica saturada é o atributo com

a maior variabilidade, com valores altos de coeficiente de variação e com baixa correlação

aos outros atributos físicos do solo (ORJUELA-MATTA et al., 2011). Dentre os diversos

indicadores físicos existentes, o processo de infiltração de água no solo é importante para

definições de técnicas de conservação do solo e da água, para o delineamento e planejamento

de sistemas de irrigação e drenagem, bem como para que se possa avaliar melhor a aeração

e retenção de água pelo solo (SANTANA et al., 1999).

ORJUELA-MATTA et al. (2011), avaliando parâmetros hidrodinâmicos, verificaram

que os atributos que melhor caracterizaram o solo foram o conteúdo de areia, a densidade do

solo e a umidade volumétrica, que mostraram baixa variabilidade, elevado grau de

dependência espacial e maior representação na análise multivariada. Para CARDOSO et al.

12

(2013) a disponibilidade de água no solo não depende apenas das propriedades físicas, mas

também das propriedades químicas, como o teor de carbono orgânico. De acordo com

SANTANA et al. (1999) o manejo e as culturas adotadas interferem na agregação e na

estruturação do solo e terminam por afetar a infiltração de água no solo.

A compactação é o resultado do processo de aumento da densidade do solo e da

resistência à penetração, sendo uma das principais causas responsáveis pela degradação do

solo (BORDIN et al., 2005). A compactação vem se intensificando em virtude de o tráfego

de máquinas promover alterações nas propriedades físicas do solo que afetam o

armazenamento da água e sua qualidade e alteram o crescimento e a produtividade da

cultura, além de causar aumento dos processos erosivos (FREDDI et al., 2009).

De acordo com VASCONCELOS et al.(2014), as pesquisas realizadas para avaliação

da qualidade física do solo são de extrema importância e são vastas na literatura mundial

devido às inferências na produtividade das culturas e sustentabilidade dos agroecossistemas

e incluem metodologias rápidas e de baixo custo (CARDOSO et al., 2013).

A compactação do solo pode afetar a densidade do solo, a porosidade do solo, a

infiltração de água no solo e o crescimento de raízes nas culturas, reduzindo assim o

rendimento da cultura (TAVARES FILHO et al., 2010). Segundo CARDOSO et al. (2013)

o aumento da densidade do solo devido ao tráfego de máquinas acarreta a perda da

estabilidade dos agregados do solo devido à diminuição do teor de carbono orgânico e afeta

o desenvolvimento do sistema radicular das plantas por alterar a dinâmica da água e do ar

no sistema solo.

2.5. A influência da fauna do solo na decomposição e ciclagem de nutrientes

A fauna do solo possui diferentes habitats e ciclos de vida e atua na ciclagem de

nutrientes, na aeração e na fertilização do solo (LUZ et al., 2013) sendo responsável por

mobilizar os nutrientes dos resíduos orgânicos (GATIBONI et al., 2011). Para CUNHA

NETO et al. (2012) a fauna do solo está relacionada com a decomposição e ciclagem da

matéria orgânica, transferência de nutrientes e fluxo de energia nos agroecossistemas.

De acordo com SILVA et al. (2013a) o processo de decomposição é estritamente

realizado pela biota do solo, em que os organismos invertebrados e os micro-organismos

atuam na degradação física e química dos vegetais. RESENDE et al. (2013) complementam

que a fauna edáfica varia ao longo do processo de decomposição e possui composição

13

diferente em resíduos vegetais contrastantes. Para CARDOSO et al. (2013) a fauna também

estabelece diferentes níveis de relações com micro-organismos e participa diretamente do

equilíbrio do ecossistema, ao ocupar níveis tróficos da cadeia alimentar (LAVELLE &

SPAIN, 2001; LAVELLE et al., 1997).

A decomposição da matéria orgânica é influenciada pelos organismos que habitam o

solo e a serrapilheira (VERGÍLIO et al., 2013) e é regulada pela comunidade de organismos

decompositores, pelas condições ambientais e pela qualidade dos resíduos (GATIBONI et

al., 2011). RESENDE et al. (2013) relatam que a qualidade do material a ser decomposto é

um dos fatores mais importantes, sendo os resíduos com menor relação C/N os de mais fácil

decomposição e a sua perda é acelerada pelos organismos do solo (LAVELLE, 1996).

A fauna do solo atua no fornecimento de material orgânico transformado para os

micro-organismos após a fragmentação resultante do processo de alimentação (CARDOSO

et al., 2013) e possui grande sensibilidade aos processos de decomposição, refletindo as

interferências no ecossistema (CALVI et al., 2010). De acordo com GATIBONI et al. (2011)

ocorre mudança nos grupos da fauna do solo nas diferentes fases da decomposição,

principalmente o grupo Collembola que aumenta em fase posterior à decomposição da palha,

havendo, porém, redução na diversidade da fauna edáfica no final do processo de

decomposição. De acordo com RIBEIRO et al. (2014) o acúmulo de matéria orgânica via

depósito de resíduos vegetais pode influenciar a distribuição e composição da fauna edáfica.

O uso do solo pelas práticas de manejo da agricultura influenciam suas características

físicas, químicas e biológicas e, no aspecto biológico, os artrópodes de solo são afetados em

quantidade e diversidade (LUZ et al., 2013). De acordo com KUWANO et al. (2014) as

mudanças no solo provindas de diferentes sistemas de uso do solo podem afetar as plantas e

os organismos que nele vivem e que desempenham funções essenciais nos agroecossistemas.

Para SILVA et al. (2013b) a fauna do solo responde rapidamente às alterações ambientais

pelos impactos dos diferentes sistemas de manejo e produção, podendo ser utilizada na

avaliação da sua qualidade, influenciando no ciclo da matéria orgânica e no fluxo de energia

ao longo dos ecossistemas terrestres (SILVA et al., 2013a).

A fauna do solo é afetada por fatores tais como qualidade e quantidade de matéria

orgânica, pH, temperatura, umidade e textura do solo, cobertura vegetal e práticas agrícolas,

os quais podem causar alterações em suas propriedades (SOCORRAS, 1998; CORREIA &

OLIVEIRA, 2000). A fauna edáfica pode ser conservada quando o sistema de manejo do

solo e cultivo tem uma estrutura similar ao seu sistema de origem (NUNES et al., 2012).

14

RIBEIRO et al. (2014), estudando a influência da adubação mineral sobre a fauna

edáfica em Conceição de Macabu, RJ, em Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico,

constataram que a densidade da fauna do solo e da riqueza total de grupos aumentou com a

adubação mineral. Segundo SILVA et al. (2006), a macrofauna do solo é sensível aos

sistemas de produção e pode ser utilizada na determinação do manejo em agroecossistemas.

A diversificação de espécies vegetais também promove maior diversificação dos grupos da

fauna do solo (LUZ et al., 2013) devido às diferentes ofertas de alimento e às alterações na

comunidade da fauna edáfica que irão refletir no desenvolvimento do agroecossistema

(CUNHA NETO et al., 2012). A umidade do solo regula as atividades dos organismos e

limita a distribuição dentro de um ecossistema (ODUM, 1988) e, aliada à diversidade de

substratos orgânicos para colonização da fauna do solo, também influencia a presença de

artrópodes (NUNES et al., 2012).

O preparo convencional é um dos fatores que modificam a comunidade da fauna do

solo (BOTINA et al., 2012) podendo ocorrer a redução do número de indivíduos e da

diversidade de espécies pela modificação física do ambiente com a destruição de ninhos e

galerias da fauna edáfica. Segundo GIRACCA et al. (2008) a fauna do solo pode ser um

indicador temporal de práticas agrícolas sem o revolvimento do solo como é o caso do

plantio direto. De acordo com CIVIDANES et al. (2009) os métodos agrícolas de produção

intensiva têm ocasionado problemas ambientais que geralmente resultam em diminuição da

fauna e da flora.

PORTILHO et al. (2011), avaliando a fauna do solo em três sistemas de plantio direto

e um convencional, na cidade de Dourados, MS em um Latossolo Vermelho distroférrico,

verificaram que dois dos sistemas de plantio direto propiciaram maior diversidade de

organismos em relação ao plantio convencional podendo-se inferir que os sistemas de

manejo do solo que são mais conservacionistas favorecem o equilíbrio entre a fauna do solo

e o agroecossistema. A cobertura vegetal permanente no sistema plantio direto tem sido

relacionada ao maior número de indivíduos e maiores valores de diversidade da fauna do

solo (ROVEDDER et al., 2009). ALMEIDA et al. (2007), estudando a influência da calagem

nas propriedades químicas e na fauna do solo em sistema semeadura direta, verificaram que

a maior abundância da fauna edáfica foi registrada entre os sistemas de semeadura direta,

variando de 142 a 172 indivíduos coletados por armadilha, enquanto que a pastagem e o solo

descoberto apresentaram os menores valores de abundância.

15

Os atributos químicos e físicos do solo interferem na comunidade da fauna edáfica

(PORTILHO et al., 2011) e apresentam variações de acordo com as práticas de manejo

adotadas como o sistema de cultivo, a adubação, a calagem e a utilização de defensivos

agrícolas e são sensíveis às mudanças, revelando grande potencial de detecção de manejo

inadequado do solo e possíveis alterações ambientais (VAN STRAALEN, 1998; BARETTA

et al., 2004; DRESCHER et al., 2011). Para CALVI et al. (2010) as práticas

conservacionistas adotadas refletem o padrão da comunidade da fauna do solo e identificar

as opções de manejo que possam melhorar o funcionamento do agroecossistema é útil para

o não-comprometimento das funções biológicas do solo e aumento dos índices de qualidade

do solo para promover a sustentabilidade do agroecossistema (ROVEDDER et al., 2009).

De acordo com CORREIA & OLIVEIRA et al. (2005) a fauna do solo regula os processos

de decomposição e ciclagem de nutrientes e representa um papel importante na reciclagem

de nutrientes sendo possível considerar seu monitoramento em sistemas de produção como

um indicativo da qualidade do solo (PANKHURST & LYNCH, 1994).

A biodiversidade em áreas agrícolas pode possuir diferentes níveis de organização que

são afetados por diversos fatores de paisagem até o uso e manejo do solo (BALZARINI et

al., 2011) e é recomendável práticas de manejo que possam reduzir a perda de estabilidade

na produção agrícola e gerar informações sobre a biodiversidade que incluem a estrutura,

função e os níveis biológicos dos ecossistemas.

Poucos são os estudos sobre a distribuição espacial de artrópodes associados ao solo

em áreas agrícolas no Brasil (CIVIDANES et al., 2009) e existem poucos artigos sobre

relação da comunidade da fauna edáfica com os atributos químicos e físicos do solo

(PORTILHO et al., 2011). De acordo CIVIDANES et al. (2009), estudo sobre a diversidade

e a distribuição da fauna do solo contribui para o desenvolvimento de agroecossistemas

sustentáveis. Para TERRY et al. (1989), o conhecimento da distribuição de uma população

de insetos é essencial para o desenvolvimento de protocolos de amostragem.

BARETTA et al. (2006), avaliando a fauna edáfica em diferentes sistemas de preparo

do solo e de cultivo verificaram, pela análise multivariada dos dados, que os grupos Acarina,

Hymenoptera, Isopoda e Collembola foram os que mais contribuíram para diferenciar os

sistemas de preparo do solo (semeadura direta e preparo reduzido) do cultivo (sucessão de

culturas e rotação de culturas) e que a fauna do solo pode ser utilizada como um bioindicador

das alterações do manejo do solo utilizando análise multivariada dos dados. DRESCHER et

16

al. (2011) também verificaram que a análise multivariada foi eficiente para diferenciar

sistemas de manejo.

2.6. A geoestatística como ferramenta para análise da variabilidade espacial em solos

A análise geoestatística é usada para identificar a distribuição e o padrão espacial das

características estudadas, definindo modelos de semivariograma teóricos que mostram a

autocorrelação da variável em diferentes direções e distâncias de separação. Os modelos

matemáticos podem estimar os valores da variável estudada em locais não amostrados por

meio de interpolação por krigagem ordinária (DALE et al., 2002). A krigagem ordinária é

o método de interpolação mais utilizado em geoestatística (PEREIRA et al., 2013) e utiliza

um estimador de interpolação linear imparcial e com variância mínima garante uma

estimativa mais precisa dos dados (AQUINO et al., 2012).

A formação dos solos não é homogênea, nem ao longo do tempo nem no espaço, e

assim sendo, muitos atributos não variam ao acaso, apresentando dependência espacial e ou

temporal (BERNER et al., 2007). Para VIEIRA et al. (2002) a variabilidade espacial do solo

pode ser facilmente avaliada por meio da geoestatística, que se constitui em uma ferramenta

de análise dos atributos do solo

Segundo MARQUES JÚNIOR et al. (2000), o uso da técnica de agricultura de precisão

engloba variáveis físicas, químicas e biológicas do solo e da planta, focadas em localizar e

mapear áreas heterogêneas e sua correlação com o manejo adotado. Em razão disso, o uso

da geoestatística no estudo da variabilidade espacial de atributos físicos e químicos do solo

e na produtividade das culturas tem se intensificado (MONTANARI et al., 2013b).

O uso da geoestatística tem como objetivo estudar a variabilidade espacial de atributos

físicos e químicos do solo, bem como do rendimento das culturas (LIMA et al., 2007).

Estudos têm demonstrado a relação da variabilidade espacial da cana-de-açúcar com alguns

atributos de solo e planta, tais como emissão de CO2 (BRITO et al., 2010; TEIXEIRA et al.,

2012); estabilidade de agregados e granulometria (SOUZA et al., 2009b); de atributos

biométricos da planta, da fertilidade e da resistência à penetração (GREGO et al., 2010);

estabilidade de agregados, da porosidade, da resistência à penetração e da umidade do solo

(CAMARGO et al., 2010) e da fertilidade do solo (CORÁ et al. 2004), dentre outros.

Determinar a variabilidade dos atributos por meio de amostragem e processamento adequado

dos resultados utilizando ferramentas de análise como a geoestatística permite estabelecer

17

distâncias ideais para a coleta de amostras com ou sem dependência espacial e a dependência

entre duas ou mais variáveis, levando à redução dos custos de amostragem (MARTINS et

al., 2011). QUEIROZ et al. (2011) relatam que a caracterização da variabilidade espacial

das propriedades físicas e químicas do solo, associada a outros métodos estatísticos de

tomada de decisão, pode contribuir para uma agricultura econômica e ecologicamente

sustentável.

O resultado da análise geoestatística é dependente de densidade da amostragem e do

formato da grade de amostragem (CORÁ & BERALDO, 2006) e a precisão dos mapas é

dependente do método de interpolação utilizado e da qualidade do ajuste semivariograma na

estimativa dos valores em locais não amostrados e da variabilidade local. Segundo SOUZA

et al. (2009a) quando um atributo do solo varia de um lugar para outro com algum grau de

continuidade, a geoestatística é a ferramenta que deve ser utilizada, pois permite uma visão

com base na dependência espacial, o que é útil para o planejamento adequado do manejo do

solo.

2.7. A variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar

A variabilidade espacial das propriedades do solo que controlam a produtividade das

culturas é indispensável na agricultura moderna, uma vez que pequenas alterações podem

levar a grandes diferenças de produtividade (SILVA et al., 2012). Para SOUZA et al.

(2009a) a modernização e a mecanização das lavouras de cana-de-açúcar alterou as

propriedades físicas do solo e a produtividade das culturas. A análise espacial e temporal

dos mapas de produtividade leva à compreensão dos principais fatores que a afetam e podem

ser usados para buscar informações das variações espaciais e descrever suas causas

(GUEDES FILHO et al., 2010a). A precisão e exatidão dos mapas de atributos do solo são

dependentes da intensidade de amostragem causando efeito nas relações entre a distribuição

espacial das propriedades de produção da cultura (RODRIGUES et al., 2012b).

A variabilidade espacial das propriedades do solo em uma área agrícola é observada

por meio de mapas de produtividade que fornecem parâmetros para diagnosticar e corrigir

as causas dos rendimentos mais baixos em algumas áreas e estudar porque o rendimento é

alto em outras áreas (SPEZIA et al., 2012). De acordo com MOLIN et al. (2012) para um

sistema de agricultura de precisão ser bem sucedido, os mapas de produtividade são de

18

extrema importância, pois representam a informação da resposta da cultura para estratégias

de manejo adequadas.

SOUZA et al. (2010b), estudando a influência da topografia na variabilidade espacial

dos atributos do solo e na produtividade da cana-de-açúcar, verificaram que a variabilidade

da produção foi mais bem explicada quando os atributos do solo foram relacionados ao

relevo e a maior variabilidade espacial ocorreu na parte mais baixa do talhão. O manejo da

cultura é um processo cíclico de coleta e análise de dados e de tomada de decisão e a

aplicação desta técnica é dependente da escala de campo e rentabilidade (MORALES et al.,

2010). DELALIBERA et al. (2012) relatam que os fatores extrínsecos como a fertilidade do

solo, a granulometria e a posição na paisagem possuem grande variabilidade. Assim, estudos

de variabilidade espacial de atributos do solo que interferem na produtividade das culturas

são indispensáveis para o manejo adequado, otimização de recursos e aumento da

produtividade.

2.8. A análise multivariada dos dados

Na análise multivariada os componentes principais são amplamente utilizados em

estudos ambientais para a avaliação, classificação e construção de modelos matemáticos para

a tomada de decisão (SILVA CRUZ et al., 2011), além de reduzir a dimensionalidade do

conjunto de dados e poder ajudar na tomada de decisão para melhor controle da produção

agrícola. Para SILVA et al. (2012) a análise multivariada e sua combinação com a

geoestatística foi eficiente para quantificar e determinar a estrutura de dependência espacial

da fertilidade do solo e da produtividade. CÓRDOBA et al. (2012) complementam que os

modelos geoestatísticos tradicionais, que se baseiam no conceito de autocorrelação para a

indicação da presença de correlações ou semelhanças entre as observações pertencentes no

espaço, possuem efeito variável.

SILVA et al. (2012) verificaram que, apesar da perda de informações, a combinação

da análise de componentes principais - PCA, com a análise geoestatística foi eficiente para

quantificar e determinar a estrutura de dependência espacial da fertilidade do solo e que a

análise de componentes principais permitiu uma redução dimensional do problema,

fornecendo componentes interpretáveis com baixa perda de informações. O uso da técnica

multivariada utilizada no mapeamento de solos possibilita identificar as variáveis mais

importantes no espaço, gerando componentes interpretáveis para definir e quantificar o

19

padrão espacial dos atributos do solo (SILVA et al., 2012), para reduzir o problema e, assim,

facilitar a interpretação (BORUVKA et al., 2005).

A análise multivariada tem o objetivo de detectar características elementares de

fenômenos físicos, simplificando enormes conjuntos de dados (ROY BHOWMIK & SEN

ROY, 2006) e é amplamente utilizada na classificação, modelagem e avaliação de estudos

ambientais, permitindo a caracterização de uma área e a interação com o ambiente

(CAMACHO-TAMAYO et al., 2013).

DELALIBERA et al. (2012) conseguiram realizar a separação em zonas de manejo a

partir de variáveis de solo, empregando análise estatística multivariada e a escolha das

variáveis mais significativas em cada uma das áreas estudadas. Para CAMACHO-

TAMAYO et al. (2013) estas técnicas permitem a identificação da distribuição espacial de

um grupo de amostras e ajudam a classificá-las em grupos homogêneos.

20

3. MATERIAL E MÉTODOS

3.1. Áreas de Estudo

Os estudos foram conduzidos em duas importantes regiões produtoras de cana-de-

açúcar no Estado de São Paulo, nos municípios de Mogi-Mirim e de Ribeirão Preto. As duas

áreas de estudo foram escolhidas por possuírem ordem de solo, quantidade e espaçamento

entre os pontos e tamanho das áreas diferentes e não foram aplicadas torta de filtro e vinhaça.

Na área de Mogi-Mirim, os estudos foram conduzidos de setembro de 2010 a agosto

de 2012 e na área de Ribeirão Preto de julho de 2010 a julho de 2012.

3.1.1. Mogi Mirim, SP

A área de estudo no município de Mogi Mirim, SP, está situada na Fazenda

Aparecida, com as seguintes coordenadas geográficas: 22º 52’ 38.03” de latitude sul e 46º

56’ 48.11” de longitude oeste e 667 m de altitude média (Figura 1). Utilizando o Sistema

Brasileiro de Classificação de Solos (SANTOS et al., 2013), o solo da área de estudo foi

classificado como NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa. O clima da

região é do tipo Cwa, tropical úmido, com estação chuvosa no verão e seca no inverno,

segundo a classificação climática internacional de Köppen-Geiger, com temperatura média

anual de 21,7 ºC e precipitação pluvial anual de 1.325 mm (SETZER, 1966).

A área de estudo possui 18 ha e declividade média de 8 %, com o cultivo de cana-

de-açúcar (Saccharum officinarum) variedade SP80-3280 desde 2010 (Figura 2), cuja

colheita foi realizada com a cana-de-açúcar queimada e corte manual. A cultura foi adubada

com uma mistura de 500 kg de calcário, 500 kg de gesso e 330 kg de cloreto de potássio por

hectare, seguida dos herbicidas de ação sistêmica Hexaron na dosagem de 1,8 L ha-1 e do

Provence na dosagem de 120 g ha-1.

21

Figura 1 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,52 km. Google (2010).

Mogi Mirim, SP.

Figura 2 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) janeiro de 2011. b) maio de 2011. Mogi

Mirim, SP.

3.1.2. Ribeirão Preto, SP

Esta área de estudo situa-se no Centro Avançado de Pesquisa Tecnológica do

Agronegócio de Cana do Instituto Agronômico (IAC) localizado no município de Ribeirão

Preto, SP. A área possui as seguintes coordenadas: 21º12’11’’ de latitude sul e 47º 52’ 41.05

de longitude oeste e altitude de 621 m (Figura 3). Com a utilização do Sistema Brasileiro

de Classificação de Solos (SANTOS et al., 2013), o solo da área foi classificado como

Oeste

Sul

Norte

Leste

A a b

22

LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa. A área possui 0,85 ha e

declividade média de 2 %.

O clima da região segundo a classificação de Köppen-Geiger é do tipo Cwa, com

temperatura média de 22,4 ºC e temperaturas variando entre 19,2 ºC nos meses de junho e

julho e 24,4 ºC no mês de fevereiro com uma precipitação pluvial anual de 1.529 mm

(SETZER, 1966).

Na área de estudo foi realizada a aração e gradagem, sendo cultivada posteriormente

com crotalária (Crotalaria juncea L.) como adubo verde, plantada em dezembro de 2005

utilizando 15 kg de sementes por hectare. A variedade de cana-de-açúcar (Sacharum

officinarum) utilizada foi a IACSP93-3046 plantada no ano de 2006 no sistema plantio direto

e a colheita realizada mecanicamente (Figura 4).

A área de estudo foi adubada com 500 kg NPK (08-28-16) no plantio e 550 kg de NPK

(20-05-20) na cana soca. No plantio foi utilizado o herbicida de ação sistêmica Combine na

dosagem de 2,0 L ha-1 e na cana soca na área total o Velpar K na dosagem de 1,5 kg ha-1 e

na catação 1,5 % de Velpar K ou 1% de MSMA 720. Para a limpeza dos carreadores para

melhor caminhamento na área foi utilizado o herbicida glifosato.

Figura 3 - Vista aérea da área de estudo. Altura do ponto de visão: 1,00 km. Ribeirão Preto,

SP. Google (2010).

23

Figura 4 - Cana-de-açúcar na área de estudo. a) fevereiro de 2011. b) agosto de 2011.

Ribeirão Preto, SP.

3.2. Amostragens

Para a amostragem do solo para avaliações das variáveis físicas, químicas e

biológicas na área de Mogi Mirim foi demarcada uma grade de 30 m x 30 m com

comprimento máximo de 510 metros e largura máxima de 480 m (Figura 5) com 203 pontos.

A altitude variou de 646 (ponto 203) até 686 metros (ponto 1) (Figura 7). Nesse mesmo

local, uma segunda malha com 107 pontos foi utilizada para amostragem de solo para

avaliação da condutividade hidráulica na profundidade de 20-40 cm. Do ponto 48 ao 69 foi

utilizado o espaçamento de 30 m x 30 m e nos demais pontos o espaçamento de 30 m x 60 m

(Figura 6). A necessidade de ter pontos espaçados de 30 m x 30 m deveu-se ao de fato de a

área adjacente à direita possuir muita pedregosidade e ser área de reserva legal que implica

em distâncias menores que os demais pontos influenciando o primeiro ponto do

semivariograma e consequentemente o valor do efeito pepita.

a b

24

Figura 5 - Grade dos 203 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP.

Figura 6 - Grade dos 107 pontos de amostragem. Mogi Mirim, SP.

1 2 3 4

5 6 7 8 9 10

11 12 13 14 15 16 17

18 19 20 21 22 23 24 25 26

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

48 49 50 51 52 53 54 55

56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83

84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98

99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113

114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129

130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146

147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162

163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177

178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190

191 192 193 194 195 196 197 198 199

200 201 202 203

299650299750299850299950300050

Distância X (m)

7504750

7504800

7504850

7504900

7504950

7505000

7505050

7505100

7505150

7505200

7505250

Dis

tân

cia

Y (

m)

1 2 3 4

11 12 13 14 15 16 17

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

48 49 50 51 52 53 54 55

56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98

114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129

147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162

178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190

200 201 202 203

299650299750299850299950300050

Distância x (m)

7504750

7504800

7504850

7504900

7504950

7505000

7505050

7505100

7505150

7505200

7505250

Dis

tân

cia

Y (

m)

25

Figura 7 - Mapa de altitude da área de estudo. Mogi Mirim, SP.

Em Ribeirão Preto a área foi demarcada com uma grade de 97 pontos espaçados de

10 m x 10 m em formato curvilíneo (Figura 8) seguindo a curva de nível. A altitude variou

de 619 m (do ponto 87 até o 97) a 622 m (ponto 1 ao 8) e a diferença de nível foi de 3 m

(Figura 9). Foi utilizado o GPS Garmin eTrex Vista® HCx para a marcação das coordenadas

em ambas as áreas.

Figura 8 - Grade dos 97 pontos de amostragem. Ribeirão Preto, SP.

26

Figura 9 - Mapa de diferença de nível da área de estudo. Ribeirão Preto, SP.

Em cada ponto amostral foi fixada uma estaca de madeira numerada com placa de

zinco e, devido à altura da cana-de-açúcar e melhor caminhamento na área de Mogi Mirim

para localização dos pontos, os mesmos foram unidos por fita de nylon.

3.3. Variáveis avaliadas

3.3.1. Atributos físicos do solo

3.3.1.1. Umidade gravimétrica e volumétrica do solo

A umidade gravimétrica do solo foi avaliada seguindo a metodologia da EMBRAPA

(1997) nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro de 2011 em Mogi Mirim e em

fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. Na análise da umidade gravimétrica do solo foram

pesados 20 gramas de terra (massa de solo úmido) em cadinho que foi colocado em estufa

de secagem com circulação forçada de ar por 24 horas na temperatura de 105 ºC. As

amostras foram dessecadas e pesadas em balança semi-analítica (massa de solo seco). No

cálculo da umidade gravimétrica do solo foi utilizada a Equação 1.

100ss

(%) xm

mssmsucagravimétriUmidade

(1)

msu: massa de solo úmido (g); mss: massa de solo seco (g).

27

A umidade volumétrica foi avaliada nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm utilizando

o princípio da reflectometria de domínio no tempo com o TDR (Time-domain reflectometry)

modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific (Figura 10) em janeiro, maio (apenas de

0-20 cm) e outubro de 2011 e janeiro de 2012 em Mogi Mirim. Em Ribeirão Preto as

avaliações foram realizadas em fevereiro e agosto de 2011 e em fevereiro de 2012. As

diferentes datas foram escolhidas com o objetivo de avaliar o solo com umidades

contrastantes e também avaliar a variabilidade temporal. Foi utilizado o valor da umidade

volumétrica pela calibração padrão do TDR obtida pela Equação 2 desenvolvida por TOPP

et al. (1980) que avaliou a capacidade dielétrica de um solo mineral versus a sua umidade.

A constante dielétrica foi obtida baseada em TOPP & DAVIS (1985) pelo tempo entre a

emissão e o retorno do pulso na haste do TDR e os cálculos foram realizados de acordo com

TOPP et al. (1980) e para isso utilizou-se a Equação 3.

3a

62

a

4

a

22 K10*4,31K10*5,51K10*2,92110*5,31θ (2)

Ɵ: umidade do solo (m3 m-3); Ka: é a constante dielétrica (adimensional).

2

2

L

t cKa

(3)

Ka: constante dielétrica relativa do meio poroso que engloba sólidos, água e ar; c: velocidade

da luz no vácuo (m s-1); t: tempo necessário para o impulso percorrer a haste do TDR (s);

L: comprimento da haste do TDR (m).

Figura 10 - TDR modelo Hydrosense CS 620 da Campbell Scientific no ponto de

amostragem na profundidade de 0-20 cm.

28

3.3.1.2. Condutividade hidráulica do solo saturado

A condutividade hidráulica do solo saturado foi avaliada pelo método do permeâmetro

de carga constante modelo IAC (VIEIRA, 1998) com 5 cm de carga hidráulica nas

profundidades de 0-20 e 20-40 cm (Figura 11). Em Mogi Mirim, a avaliação foi realizada

em maio de 2011 nos 203 pontos de 0-20 cm e nos 107 pontos de 20-40 cm. Em Ribeirão

Preto, a avaliação foi realizada em fevereiro de 2011 em ambas as profundidades e em

fevereiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm devido à chuva no dia posterior ao término

da profundidade de 0-20 cm. As datas avaliadas foram selecionadas pelo conteúdo de água

no solo, entre o solo seco e muito molhado para não proporcionar valores muito altos ou

muito baixos de condutividade hidráulica.

Para o cálculo da condutividade hidráulica saturada (Kfs) foi utilizada a metodologia

proposta por REYNOLDS et al. (1992) a partir da infiltração saturada em mm min-1. No

cálculo da taxa de fluxo constante sob carga constante (H) dentro do orifício cilíndrico de

raio a, utilizou-se a Equação 4.

)C

H2(+K)a+

C

H2(=Q

mfs2

2

(4)

C: fator que considera a geometria das medições de acordo com a textura do solo; Q: fluxo

constante (mm min-1); a: o raio do orifício; H: carga hidráulica constante.

Na Equação 4 existem duas incógnitas sem valores definidos, o Kfs, Φm. Para isso,

ELRICK et al. (1989) desenvolveram uma metodologia de valores fixos para a relação entre

o Q e o Kfs em relação aos diferentes meios porosos conforme apresentado na Equação 5 na

(Tabela 1) e o fator C apresentado na Tabela 2 em função da textura do solo (Equação 6).

m

fsK=

* (5)

α*: relação existente entre o Kfs e o Φm; Kfs: condutividade hidráulica saturada de campo;

Φm: potencial matricial de fluxo.

B

a

HA=C

* (6)

H: carga hidráulica constante; a: raio do orifício.

29

Tabela 1 - Categorias de meios porosos para estimativa de * (ELRICK et al. 1989).

Meios porosos Valor de * (m-1)

Materiais argilosos sem estrutura 1

Solos de textura fina e sem estrutura 4

Solos estruturados de argila a franco 12

Areia grossa e muito grossa e solos bem estruturados (média e forte) 36

Tabela 2 - Parâmetros de ajuste A e B para o cálculo do fator C.

Textura ou Estrutura do Solo Coeficientes

A B

Arenoso 0,59822327899 0,647467571

Argiloso ou franco estruturado 0,5939456566 0,6365011232

Sem estrutura 0,5697527087 0,6237229652

Figura 11 - Permeâmetro de carga constante modelo IAC utilizado na medição da

condutividade hidráulica do solo saturado.

30

3.3.1.3. Densidade e Porosidade do solo

Na determinação da macroporosidade, microporosidade, porosidade total e

densidade do solo foram utilizadas amostras de solo indeformadas, coletadas em anéis de

aço inoxidável de 100 cm3 de volume, conforme metodologia proposta por CAMARGO et

al. (2009). As amostras foram coletadas nas profundidades 0-20 e 20-40 cm em janeiro de

2011 em Mogi Mirim e em fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. As amostras foram

saturadas por 12 horas e submetidas à tensão de 60 cm de coluna de água utilizando-se o

tanque de tensão (Figura 12). Posteriormente, as amostras foram secas em estufa de secagem

com circulação forçada de ar por 24 horas a 105-110 ºC. A porosidade total, a

microporosidade, a macroporosidade e a densidade do solo foram calculadas conforme as

Equações 7, 8, 9 e 10 respectivamente.

Va

da

masmasa

PT

(7)

PT= Porosidade total (m3 m-3); masa = massa da amostra saturada (g); mas = massa da

amostra seca (g); da = densidade da água (g cm-3); Va = volume do anel (m3).

Va

da

masmat

Mi

)(

(8)

Mi = microporosidade do solo (m3 m-3); mat = massa da amostra após tensão de 60 cm de

coluna de água (g); mas = massa da amostra seca (g); Va = volume do anel (cm3 cm-3).

MiPTMa (9)

Ma = macroporosidade (m3 m-3); PT = porosidade total (m3 m-3); Mi = microporosidade (m3

m-3).

va

mssDs (10)

Ds = densidade do solo (Mg dm-3); mss = massa do solo seco (Mg); va = volume do anel

(dm3).

31

Figura 12 - a) material utilizado na coleta dos anéis volumétricos; b) anel volumétrico

cravado no solo; c) anéis volumétricos antes da saturação; d) anéis volumétricos no tanque

de tensão.

3.3.1.4. Granulometria do solo

A análise granulométrica do solo foi realizada pelo método da pipeta com duas

frações de areia de acordo com CAMARGO et al. (2009) e utilizados os processos de

dispersão, tamisagem e pipetagem pelo tempo de sedimentação. Foi coletada uma amostra

composta por cinco subamostras nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro e em

fevereiro de 2011, respectivamente em Mogi Mirim e em Ribeirão Preto. As amostras foram

secas ao ar por 72 horas e peneiradas em tamis com malha de 2 mm, obtendo-se a terra fina

seca ao ar (TFSA). A análise granulométrica foi realizada no Laboratório de Física do Solo

do Instituto Agronômico (IAC). Na dispersão das partículas foi utilizado o hidróxido de

sódio e o hexametafosfato de sódio e agitação rotatória por 16 horas a 30 rpm. A fração

areia foi retirada por tamisagem e a fração argila por pipetagem, calculando-se o tempo de

sedimentação com base na lei de Stokes. O teor de silte foi obtido por diferença do somatório

da areia com a argila.

a

c d

b

32

3.3.1.5. Resistência do solo à penetração

Para medir a resistência do solo à penetração foi utilizado o penetrômetro de impacto

modelo IAA/Planalsucar – Stolf (STOLF et al., 1983) (Figura 13) e sua utilização seguiu a

metodologia de STOLF (1984). As avaliações foram realizadas em outubro de 2011 e em

janeiro de 2012 em Mogi Mirim com o solo próximo à capacidade de campo. Em Ribeirão

Preto as avaliações foram realizadas em fevereiro de 2011 com valor intermediário do

conteúdo de água no solo e em fevereiro de 2012 com a umidade próxima à capacidade de

campo, até à profundidade de 60 cm. Para o cálculo da resistência do solo à penetração foi

utilizado o procedimento descrito por STOLF (1990) e STOLF (1991) baseando-se na

Equação 11. Os resultados foram agrupados de 10 em 10 cm até à profundidade de 40 cm.

10*

*)(

A

x

Mgh

mM

MgmM

R (11)

R: resistência do solo à penetração (MPa); M: massa que provoca o impacto (kg); m: massa

dos demais componentes (kg); g: aceleração da gravidade (m s-2); h: altura de queda (cm);

x: penetração por impacto (cm); A: área da base do cone (cm2).

Figura 13 - Penetrômetro de impacto modelo IAA/Planalsucar - Stolf utilizado na medição

da resistência do solo à penetração.

33

3.3.1.6. Atributos químicos do solo

Para a análise da fertilidade do solo foram coletadas cinco amostras simples por ponto

na entrelinha, com o trado tipo holandês, formando uma amostra composta nas

profundidades de 0-20 e 20-40 cm em janeiro de 2011 em Mogi Mirim após a reforma do

canavial e em fevereiro de 2011 em Ribeirão Preto. As amostras foram secas a 40ºC em

estufa com circulação de ar, destorroadas e peneiradas em tamis com malha de 2 mm,

obtendo-se a terra fina seca ao ar (TFSA). As análises foram realizadas no Laboratório de

Fertilidade do Solo do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Solos e Recursos

Ambientais do Instituto Agronômico – IAC, de acordo com a metodologia proposta por

RAIJ et al. (2001). A matéria orgânica foi obtida pelo método fotométrico, o pH utilizando

a relação de 1:2,5 de solo com CaCl2, o fósforo, potássio, cálcio e magnésio pela resina

trocadora de íons e a acidez potencial pelo tampão SMP. Foram calculados os valores de

soma de bases, da capacidade de troca catiônica e do V %. Os micronutrientes foram

avaliados pelo método da água quente para o boro e pela extração com ácido

dietilenotriaminopentaacético (DTPA) para o cobre, ferro, manganês e zinco.

3.3.1.7. Fauna epígea

A fauna epígea do solo compreende invertebrados edáficos da mesofauna (diâmetro

corporal entre 100 m e 2 mm) e da macrofauna do solo (diâmetro corporal maior que 2

mm) (SWIFT et al., 1979). Para a captura da fauna epígea do solo foram utilizadas

armadilhas de queda ou de alçapão (“pitfall traps”) (MOLDENKE, 1994) instaladas em duas

épocas distintas, no verão e no inverno, em julho de 2011 e janeiro de 2012 em Mogi Mirim

e em fevereiro e em agosto de 2011 em Ribeirão Preto. Cada armadilha era constituída por

um recipiente plástico cilíndrico com 80 mL de formol a 4 % como solução conservante,

com 7 cm de diâmetro e 11 cm de altura e cuja borda esteve mantida em nível com o solo

(Figura 14).

A armadilha permaneceu no campo por sete dias com uma cobertura em papel

alumínio elevada a cerca de 10 cm para que não ocorresse o transbordamento ou a

evaporação mais rápida da solução de formol. A fauna epígea foi avaliada sob lupa binocular

em nível de ordem, classe ou família de acordo com DINDAL (1990) e GALLO et al. (2002).

34

Na análise dos dados da fauna epígea foi calculado o total de indivíduos por armadilha, o

total de indivíduos de cada grupo e a riqueza de grupos (ODUM, 1983).

Figura 14 - Armadilha tipo alçapão para captura da fauna epígea.

3.3.1.8. Produtividade da cana-de-açúcar

As avaliações das produtividades da cana-de-açúcar, realizadas 15 dias antes da

colheita segundo metodologia proposta por GHELLER et al. (1999), foram efetuadas em

outubro de 2011 em Mogi Mirim e em julho de 2010, 2011 e 2012 em Ribeirão Preto. No

ano de 2010 em Mogi Mirim foi obtido apenas o peso de colmos e em 2012 apenas o número

de colmos. Por se tratar de uma área comercial a data da colheita era ajustada ao cronograma

da usina, o qual não foi informado. Assim, em Mogi Mirim não foi possível a obtenção das

produtividades dos anos 2010 e 2012.

O número de colmos foi contado em três linhas de cana-de-açúcar de 10 metros de

comprimento cada, e posteriormente foram pesados 10 colmos ao acaso dentre as três linhas.

A produtividade da cana-de-açúcar foi estimada multiplicando o número de colmos da área

amostrada pelo peso médio de 10 colmos dividido pela área amostral com espaçamento entre

linhas de 1,5 m (Equação 12).

10***

*

)( 1

clnleel

ncp

tcmc

haMgadeprodutivid (12)

mc: massa de 10 colmos (kg); ncp: número de colmos pesados (10 colmos); tc: nº total de

colmos por ponto; eel: espaçamento entre linhas (m); nl: número de linhas; cl: comprimento

da linha (m).

35

3.4. Análise dos dados

Os dados foram analisados pela estatística descritiva e calculados: valor mínimo,

valor máximo, média, desvio padrão, e os coeficientes de variação (CV), assimetria e

curtose. O CV foi classificado segundo WARRICK & NIELSEN (1980) em baixo (CV≤12),

moderado (12<CV<62) e alto (CV≥62). A normalidade dos dados foi verificada pelo teste

de Kolmogorov-Smirnov (KOLMOGOROV & SMIRNOV, 1933) a 5 % de significância

utilizado o programa SURFER® versão 10.0 (2011). Foi utilizado o teste t a 5 % de

significância para comparar os valores médios da umidade volumétrica, da resistência do

solo à penetração, da fauna epígea e da produtividade da cana-de-açúcar nas diferentes datas

de amostragem. O mesmo teste e significância foram utilizados para comparar as

profundidades avaliadas.

Para avaliar a dependência espacial entre as amostras foram construídos

semivariogramas estimados a partir de γ*(h) (Equação 14) utilizando o programa GEOEST

(VIEIRA et al., 1983; VIEIRA et al., 2002) (Figura 15). Havendo dependência espacial

entre as amostras, podem-se interpolar valores em quaisquer posições no campo de estudo,

sem tendência e variância mínima (GONTIJO et al., 2012).

]h)+xZ(-)x[Z(N(h) 2

1 = (h)

2

ii

N(h)

1=i

*

(14)

N(h): Número de pares de valores medidos; [Z(xi), Z(xi + h)]2: variância entre dois pontos

separados por um vetor (h).

Figura 15 - Modelo do semivariograma. C0: efeito pepita; C1: variância estrutural; C0 + C1:

patamar; a: alcance.

Sem dependência

espacial

Com dependência

espacial

Sem

ivari

ân

cia

(δ)

Alcance (a)

C1

C0

36

De acordo com o padrão do semivariograma por meio dos parâmetros efeito pepita

(C0), variância estrutural (C1) e alcance (a) (McBRATNEY & WEBSTER, 1986) (Figura

16) foram selecionados os diferentes modelos de ajustes: linear (Equação 15), gaussiano

(Equação 16), exponencial (Equação 17) ou esférico (Equação 18). De acordo com

CAMBARDELLA et al. (1994) o efeito pepita é um parâmetro que indica a variabilidade

não explicada, devido aos erros de medição ou a uma variação não detectada pela grade de

amostragem. A variância estrutural é a diferença entre o patamar e o efeito pepita e

representa a semivariância estruturada espacialmente.

a) Modelo linear:

h>aC + Cγ(h) =

<h<ah a

C+C(h) =

10

10 0

(15)

b) Modelo esférico:

h>aC + Cγ(h) =

<h<a] )a

h()-

a

h([C+C(h) =

10

3

10 02

1

2

3

(16)

c) Modelo exponencial:

(h) = C +C [1- (-3 h

a)] 0 < h < d0 1 exp (17)

d) Modelo gaussiano:

(h) = C +C [1- (-3 (h

a) )] 0 < h < d0 12

exp (18)

Foi utilizada a técnica de validação cruzada para verificar a capacidade de

generalização de um modelo de ajuste para estimar os valores por meio do melhor número

de vizinhos pelos coeficientes: linear, angular e de determinação; pela média dos erros

reduzidos e absolutos; pela variância dos erros reduzidos e absolutos e pela raiz quadrada do

erro médio entre valores medidos e estimados (Figura 17). PARFITT et al. (2009) afirmam

que a técnica de validação cruzada, por intermédio dos coeficientes de determinação e de

37

regressão, é mais eficaz para avaliar a qualidade do modelo matemático ajustado do que o

grau de dependência espacial.

Figura 16 - Modelos de ajuste de semivariogramas. C0: efeito pepita; C1: variância

estrutural; a: alcance.

Para os semivariogramas que apresentaram a variância aumentando com a distância

sem sua estabilização (patamar) foi utilizado o modelo linear, parabólico ou cúbico para a

retirada da tendência (VIEIRA et al., 2010). A hipótese intrínseca da geoestatística foi

utilizada que não restringe o uso da retirada da variância infinita enfocando na média e na

variância existente.

Figura 17 - Representação esquemática da validação cruzada pelo Jack-Knifing.

Gaussiano

Exponencial

Esférico

Linear

Alcance (a)

C1

C0

Sem

ivari

ân

cia

(δ)

38

Para avaliar o grau de dependência espacial foi calculada a razão de dependência

espacial (RDE) que calcula a contribuição do efeito pepita na variância total (Equação 19).

O grau de dependência espacial foi classificado como forte (RDE ≤ 0,25), moderado

(0,25 > RDE < 0,75) e fraco (RDE ≥ 0,75) de acordo com CAMBARDELLA et al. (1994).

10

0

CC

CRDE

(19)

C0: efeito pepita; C1: variância estrutural.

Os dados foram interpolados por krigagem (VIEIRA et al., 1983; VIEIRA, 1997)

levando-se em consideração os parâmetros do semivariograma (modelo ajustado, efeito

pepita, alcance e variância estrutural) sem tendência e com variância mínima. Na criação

dos mapas de isolinhas foi utilizado o programa SURFER® versão 10.0 (2011).

Para avaliar a covariação das variáveis utilizou-se a análise multivariada de

redundância (RDA) de técnica restrita e resposta linear para reduzir a dimensionalidade do

conjunto de dados. O programa computacional utilizado foi o CANOCO® versão 4.0. A

análise de redundância (RDA) é uma análise de gradiente direto que avalia a ordenação de

uma matriz de variáveis dependentes, também conhecida como variáveis de respostas com

uma matriz de variáveis independentes, também conhecida como variáveis explicativas

(TER BRAAK & SMILAUER, 2002) e os vetores foram dispostos pela regra do biplot

(KROONENBERG, 2007). A análise de redundância permite a obtenção de uma

representação simultânea das observações, as variáveis Y e as variáveis X, em duas ou três

dimensões, que é ideal para um critério de covariância (TER BRAAK, 1986).

A análise de redundância é uma regressão múltipla com uma extensão da análise de

componentes principais com a relação entre as variáveis do tipo monotônica com variáveis

explicativas e também é uma extensão da análise de correlação canônica com definição das

variáveis de explicativas (independentes).

Foram utilizados os seguintes critérios para a interpretação da análise de redundância:

a) Se duas variáveis de resposta formarem um ângulo pequeno, elas possuem um

padrão de resposta semelhante em relação às variáveis explicativas;

b) Se duas variáveis explicativas formarem um ângulo pequeno, elas estão fortemente

associadas;

39

c) Uma variável de resposta com grande distância da origem (zero-zero) tem uma

grande interação com as variáveis explicativas.

Para verificar o grau de associação entre as variáveis resposta e as variáveis

explicativas, projeta-se o vetor da variável explicativa (VE) em ambas as direções e projeta-

se de cada variável resposta (VR) um vetor formando-se um ângulo de 90 graus com o vetor

da variável explicativa (Figura 18).

As variáveis da fauna do solo que não apresentaram dependência espacial foram

retiradas da análise multivariada com o objetivo de não influenciar as demais variáveis que

apresentaram dependência espacial.

Figura 18 - Representação esquemática da regra do biplot. VE: variável explicativa; VR:

variável resposta.

Eixo I

Eix

o I

I

VE

VR1

VR2

VR4

VR3VR5

VR6

1,0

-1,0

-1,0 1,0

40

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1. Análise da estatística descritiva dos dados de Mogi Mirim, SP

Os resultados da estatística descritiva para a umidade gravimétrica (U %) e

umidade volumétrica (Ɵ) estão apresentados na Tabela 3. Não houve variação da U %

entre as profundidades, devido a U % estar próxima à capacidade de campo com 26,61 % na

profundidade de 0-20 cm e 26,97 % na de 20-40 cm.

Tabela 3 - Estatística descritiva das umidades gravimétrica e volumétrica para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).

Atributo Físico 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

0-20 cm (n= 203)

Umidade gravimétrica jan/2011 % 20 33 26,61 A 2,52 9 -0,12 -0,47 Não

Umidade volumétrica jan/2011 % 27 75 48,70 Ba 9,50 20 0,22 -0,10 Sim

Umidade volumétrica mai/2011 % 10 25 14,95 Bc 2,88 19 1,06 1,28 Não

Umidade volumétrica out/2011 % 15 48 28,15 b 6,40 23 0,29 0,01 Sim

Umidade volumétrica jan/2012 % 7,5 53,5 29,19 Bb 8,74 30 0,12 -0,09 Sim

20-40 cm (n= 203)

Umidade gravimétrica jan/2011 % 21 33 26,97 A 2,25 8 -0,30 0,24 Não

Umidade volumétrica jan2011 % 35 76 56,22 Aa 7,79 14 -0,05 0,26 Sim

Umidade volumétrica mai/2011 % 15 37 22,93 Ac 4,25 19 0,73 0,27 Não

Umidade volumétrica jan/2012 % 15 64 43,67 Ab 8,32 19 -1,15 1,53 Não

1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:

Coeficiente de variação (%); Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:

Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras

maiúsculas (comparação entre as profundidades) e minúsculas (comparação entre as datas de

amostragens) diferentes indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.

Na análise dos resultados da Ɵ foram encontradas diferenças entre as médias com os

maiores valores na amostragem realizada em janeiro de 2011 com 48,70 % de 0-20 cm e

56,22 % de 20-40 cm. Os menores valores de Ɵ foram obtidos no mês de maio de 2011 com

14,95 % de 0-20 cm e 22,93 % de 20-40 cm, pois a amostragem foi realizada com o solo

mais seco e o balanço hídrico mensal nesse período, pela normal climatológica, é negativo

(SENTELHAS et al., 1999). Na amostragem realizada em outubro de 2011 e janeiro de

41

2012 os valores de Ɵ são intermediários variando de 22,93 % em maio até 43,67 %, ambos

na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores de Ɵ sempre foram associados à

profundidade de 20-40 cm.

Analisando a amplitude dos resultados da Ɵ, os maiores valores foram encontrados

com o maior conteúdo de água no solo. A amplitude da Ɵ de janeiro de 2011 foi de 48 %

na profundidade de 0-20 cm e de 41 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores de

amplitude foram inversamente proporcionais na amostragem da Ɵ realizada em janeiro de

2012, pois os maiores valores foram encontrados na profundidade de 20-40 cm, com 22 %

na amostragem realizada em maio de 2011 e 49 % na amostragem realizada em janeiro de

2012. Na U % a amplitude dos valores variou em apenas 1 % para mais na profundidade de

0-20 cm.

Analisando os valores do coeficiente de variação (CV), os menores valores foram

encontrados na U %, em ambas as profundidades, e classificados como CV baixo indicando

que a variação do desvio padrão em relação à média, é menor que 12 % (WARRICK &

NIELSEN, 1980). As demais variáveis da Ɵ apresentaram CV médio (12 % < CV < 62 %)

e os menores valores de CV foram encontrados na profundidade de 20-40 cm devido à maior

heterogeneidade nos valores de umidade na profundidade superficial devido à reforma do

canavial em outubro de 2010, proporcionado variações na porosidade superficial na linha de

plantio.

Os resultados da Ɵ não mostraram distribuição de frequência normal na amostragem

realizada com o solo mais seco, em maio de 2011, em ambas as profundidades; isso também

aconteceu em janeiro de 2012 na profundidade de 20-40 cm devido à assimetria negativa em

janeiro, com muitos valores menores do que a média e à assimetria positiva em maio, com

muitos valores maiores que a média. A distribuição de frequência normal foi obtida com o

solo mais úmido em janeiro de 2011 em ambas as profundidades e nas avaliações realizadas

em outubro de 2011 e em janeiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm. A U % não

apresentou distribuição normal em ambas as profundidades e os três maiores valores do CV

com 30, 23 e 20 % apresentaram distribuição normal.

Os dados de condutividade hidráulica K(Ɵ), porosidade do solo e densidade do

solo foram analisados pela estatística descritiva e estão apresentados na Tabela 4. O menor

valor de K(Ɵ) foi igual para ambas as profundidades com 0,09 m d-1, e foi encontrada a

maior média e valor máximo na profundidade de 0-20 cm com 0,58 e 1,54 m d-1 devido à

42

reforma do canavial ocorrida em outubro de 2011 alterando a porosidade superficial e

aumentando consequentemente os valores de K(Ɵ).

Tabela 4 - Estatística descritiva da condutividade hidráulica, densidade do solo e porosidade

do solo para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim

(SP).

Atributos Físicos 1n Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Assi. Curt. Norm.

0-20 cm

K(Ɵ) mai/2011 203 m d-1 0,09 1,54 0,58 A 0,34 58 0,67 -0,48 Não

Microporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,32 0,49 0,41 A 0,03 7 -0,13 0,32 Sim

Macroporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,07 0,41 0,15 A 0,05 34 1,32 3,11 Não

Porosidade total jan/2011 203 m3 m-3 0,33 0,71 0,56 A 0,05 8 -0,52 5,10 Não

Densidade do solo jan/2011 203 Mg m-3 0,97 1,60 1,31 B 0,10 8 0,09 0,58 Sim

20-40 cm

K(Ɵ) mai/2011 107 m d-1 0,09 0,94 0,38 B 0,22 60 0,74 -0,23 Não

Microporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,12 0,48 0,40 B 0,05 12 -2,93 11,36 Não

Macroporosidade jan/2011 203 m3 m-3 0,06 0,26 0,13 B 0,04 30 1,03 1,12 Não

Porosidade total jan/2011 203 m3 m-3 0,22 0,75 0,53 B 0,06 11 -1,27 6,96 Não

Densidade do solo jan/2011 203 Mg m-3 1,17 1,61 1,39 A 0,09 6 -0,04 -0,20 Sim

1 n: número de valores; Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S:

Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação (%); Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente

de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância; K(Ɵ):

Condutividade hidráulica. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as

profundidades) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.

Os resultados mostram que a infiltração possui grande variação na área de estudo e

como é heterogêneo o conjunto de dados face aos altos valores de desvio padrão de 0,34 m d-

1 (0-20 cm) e de 0,22 m d-1 (20-40 cm) associado aos valores de CV altos com 58 % na

profundidade de 0-20 e de 60 % na profundidade de 20-40 cm. O CV é sensível à distância

entre amostras e ao número de amostras, sendo que as maiores distâncias de amostragem

resultam em maiores valores de CV (GARTEN et al., 2007). A amplitude dos dados de

K(Ɵ) foi menor na profundidade de 20-40 cm com 0,85 m d-1 e na profundidade de 0-20 cm

com 1,45 m d-1 refletindo um padrão muito distinto do valor máximo da K(Ɵ) devido à

reforma do canavial e revolvimento de terra do sulco de plantio.

Na análise do CV para a K(Ɵ), em ambas as profundidades, os valores são muito

próximos e são os maiores quando comparados com as demais variáveis físicas do solo como

43

a umidade e as variáveis relacionadas à porosidade do solo. O CV em ambas as

profundidades foi médio, porém muito próximos de serem inseridos na classe de CV alto

(CV ≥ 62 %) baseando-se no padrão criado por WARRICK & NIELSEN (1980). Os dados

de K(Ɵ) não apresentaram distribuição de frequência normal indicado pelo teste de

normalidade. Segundo CARVALHO et al. (2012) a variabilidade, medida pelo coeficiente

de variação, é a primeira indicação da existência de heterogeneidade nos dados.

A microporosidade, macroporosidade e a porosidade total (PT) foram maiores na

profundidade de 0-20 cm com 0,41 m3 m-3, 0,15 m3 m-3 e 0,56 m3 m-3, respectivamente. O

Nitossolo Vermelho avaliado possui maior volume de microporos do que de macroporos.

Os microporos do solo corresponderam a 73 % da porosidade total na área avaliada na

profundidade de 0-20 cm e a 75 % na profundidade de 20-40 cm. Para KIEHL (1979), o

solo ideal deveria possuir a proporção de 1/3 de macroporos e 2/3 de microporos.

Houve grande variação na amplitude dos dados na avaliação da microporosidade. A

maior variação ocorreu na profundidade de 20-40 cm com 0,36 m3 m-3, muito superior à de

0,17 m3 m-3 ocorrida na profundidade de 0-20 cm. A porosidade total também mostrou

grande diferença de amplitude com o maior valor de 0,53 m3 m-3 encontrado na profundidade

de 20-40 cm. Avaliando a amplitude dos dados dos macroporos, a maior variação foi

encontrada na profundidade de 0-20 cm com 0,34 m3 m-3. Foi encontrado o valor mínimo

de 0,07 m3 m-3 na profundidade de 0-20 cm e de 0,06 m3 m-3 na profundidade de 20-40 cm.

Os menores valores da microporosidade, da macroporosidade e da porosidade total foram

obtidos na profundidade de 20-40 cm. De acordo com KIEHL (1979), os solos agrícolas

não devem possuir menos que 10 % de macroporos com sério risco de comprometimento da

produtividade das culturas, ocorrendo na área avaliada. GREGO et al. (2010) afirmaram que

a utilização constante da mecanização nas diversas fases da cana-de-açúcar tem grande

impacto no solo, diminuindo suas porosidade e permeabilidade.

A densidade do solo foi menor na profundidade de 0-20 cm com 1,31 Mg m-3

corroborando com os valores encontrados para a porosidade do solo. BOWEN & KRATKY

(1985) sugeriram que o valor crítico para a densidade do solo em solos de textura argila seja

de 1,55 Mg m-3. ARSHAD et al. (1996) afirmaram que o valor de densidade do solo de

1,40 Mg m-3 é geralmente aceito como o limite crítico, apesar da mudança do valor para

maior quanto se tem diminuição nos teores de argila. A variação da amplitude da densidade

do solo foi maior na profundidade de 0-20 cm com 0,63 Mg m-3 e de 0,44 Mg m-3 na

44

profundidade de 20-40 cm. Apesar dos maiores valores de densidade do solo serem

próximos, os valores mínimos foram muito diferentes.

Analisando o CV das variáveis relacionadas à porosidade do solo, aos microporos, à

porosidade total e à densidade do solo em ambas as profundidades, este foi baixo, variando

de 7 a 12 %, enquanto que a macroporosidade apresentou médio CV, com 34 % na

profundidade de 0-20 cm e de 30 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores de assimetria

e de curtose para a microporosidade na profundidade de 0-20 cm são próximos de 0 e de 3,

respectivamente, indicando normalidade dos dados. Esses dados foram diferentes dos da

profundidade de 20-40 cm que mostraram valores de assimetria = -2,93, indicando uma

distribuição assimétrica negativa, com a maioria dos valores menores que a média, e curtose

de 11,36 com achatamento da distribuição leptocúrtica e dados não normais. A

macroporosidade e a porosidade total também apresentaram valores de assimetria e curtose

diferente dos valores de uma curva normal em ambas as profundidades, enquanto os dados

de densidade do solo apresentaram distribuição normal.

Na análise dos dados de granulometria do solo pela estatística descritiva percebe-

se que os valores de CV da argila, da areia grossa, da areia fina e da areia total, em ambas as

profundidades, foram baixos; isso indica que estas variáveis variaram pouco na área de

estudo, fato também observado pelos baixos valores do desvio padrão (S) (Tabela 5).

Apenas o silte apresentou CV médio indicado pelos valores de 25 % na profundidade de 0-

20 cm e de 26 % na profundidade de 20-40 cm. Os valores mais elevados de CV para o silte

podem ser atribuídos aos altos teores de ferro e a metodologia, na qual essa fração é obtida

por diferença entre 100 % e a soma das porcentagens de areia e argila.

Os valores mínimos e máximos obtidos para a análise granulométrica permitiram

evidenciar grande variação no teor de argila, com teores extremos variando de 475 g kg-1 na

profundidade de 0-20 cm a 706 g kg-1 na profundidade de 20-40 cm correspondendo a

23,10 % da granulometria do solo. SALVIANO et al. (1998) ressaltaram que a amplitude

dos dados deve ser avaliada com algumas restrições, pois são os dois valores extremos de

um conjunto de dados. Apenas a argila apresentou maiores valores na profundidade de 20-

40 cm com média de 604,7 g kg-1 e foi a única variável que o maior valor de amplitude foi

obtido na profundidade de 0-20 cm. O silte, a areia grossa e a areia total apresentaram os

maiores valores na profundidade de 0-20 cm. Na análise da normalidade dos dados, apenas

o silte na profundidade de 20-40 cm não apresentou distribuição normal.

45

Tabela 5 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).

Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

0-20 cm (n= 203)

Argila g kg-1 475 692 592,2 B 42,01 7 -0,10 -0,78 Sim

Silte g kg-1 75 237 150,6 A 38,40 25 0,09 -1,09 Sim

Areia grossa g kg-1 105 177 135,8 A 10,7 8 0,22 0,65 Sim

Areia fina g kg-1 93 141 121,4 A 8,0 7 -0,18 0,20 Sim

Areia total g kg-1 215 305 257,2 A 14,09 5 -0,05 0,58 Sim

20-40 cm (n= 203)

Argila g kg-1 509 706 604,7 A 39,1 6 -0,14 -0,74 Sim

Silte g kg-1 48 236 141,3 B 36,6 26 0,14 -0,92 Não

Areia grossa g kg-1 111 198 133,0 B 11,0 8 1,01 4,71 Sim

Areia fina g kg-1 85 159 120,9 A 8,5 7 0,14 3,17 Sim

Areia total g kg-1 215 357 253,9 B 15,2 6 1,52 9,40 Sim


Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste

de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. Médias seguidas por letras

maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades) indicam diferença significativa pelo teste

t a 5 % de significância.

Na análise da estatística descritiva da resistência do solo à penetração (RSP) na

avaliação realizada em 2011, a menor média foi encontrada na profundidade de 0-10 cm com

1,51 MPa, seguida pela profundidade de 30-40 cm com 3,38 Mpa; os maiores valores foram

obtidos nas profundidades de 10-20 e 20-30 cm, com 3,58 Mpa e 3,63 MPa respectivamente

(Tabela 6). No ano de 2012 a RSP mostrou outro padrão de distribuição e o menor valor

também foi associado à profundidade de 0-10 cm, seguido pela profundidade de 10-20 cm

com 2,49 MPa, a de 30-40 cm com 3,14 MPa e 3,50 MPa na profundidade de 20-30 cm. Os

valores de RSP foram menores em 2012 (2,53 MPa) em comparação a 2011 (2,91 Mpa)

devido à umidade do solo no momento da amostragem ter sido maior. O menor valor da

RSP na profundidade de 0-10 cm também se refletiu em um maior CV para a profundidade,

com 47 % em 2011 e 49 % em 2012. O valor do CV decresce em profundidade em ambas

as avaliações e os maiores valores ocorreram no ano de 2012 com o solo mais úmido e todos

os valores foram classificados como médio CV.

46

Tabela 6 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas.

Mogi Mirim, SP.


Outubro de 2011 (n= 203)

RSP (0-10 cm) MPa 0,56 4,01 1,51 Ac 0,71 47 1,07 1,11 Não

RSP (10-20 cm) MPa 1,62 6,76 3,58 Aa 1,14 32 0,59 -0,02 Sim

RSP (20-30 cm) MPa 1,84 5,73 3,63 Aa 0,90 25 0,32 -0,39 Sim

RSP (30-40 cm) MPa 1,97 4,70 3,38 Ab 0,58 17 0,11 -0,49 Não

RSP (Média) MPa 1,90 4,43 2,91 a 0,49 17 0,46 -0,03 Sim

Janeiro de 2012 (n= 203)

RSP (0-10 cm) MPa 0,56 2,40 0,94 Bd 0,46 49 0,97 0,09 Não

RSP (10-20 cm) MPa 0,56 6,07 2,49 Bc 1,08 43 0,63 0,42 Não

RSP (20-30 cm) MPa 1,25 6,42 3,50 Aa 0,91 26 0,25 0,30 Sim

RSP (30-40 cm) MPa 1,30 5,04 3,14 Bb 0,70 22 0,46 0,20 Sim

RSP (Média) MPa 1,62 3,85 2,53 b 0,45 18 0,53 0,24 Sim






Ocorreu grande variação nos valores mínimos e máximos da RSP, sendo que os

menores valores foram encontrados na profundidade de 0-10 cm nas duas avaliações com o

valor de 0,56 MPa que indica a resistência apenas do peso do penetrômetro sem utilizar a

força (F) do êmbolo e o maior valor no ano de 2011 foi obtido na profundidade de 10-20 cm

com 6,76 MPa e no ano de 2012 na profundidade de 20-30 cm com 6,42 MPa. Na avaliação

realizada em 2011 o maior valor de RSP foi encontrado na profundidade de 10-20 cm com

6,76 MPa e na avaliação realizada em 2012 na profundidade de 20-30 cm com 6,42 MPa.

A amplitude dos dados foi maior na profundidade de 0-10 cm na avaliação realizada

em 2011 e nas demais profundidades na avaliação em 2012. Os dados de RSP não obtiveram

distribuição normal na profundidade de 0-10 cm nos dois anos, na profundidade de 10-20 cm

no ano de 2012 e na profundidade de 30-40 cm no ano de 2011.

47

Os valores de RSP mostraram o mesmo padrão até à profundidade de 60 cm. Os

maiores valores foram observados na profundidade de 25 cm e os menores valores na

profundidade de 5 cm (Figura 19).

Figura 19 - Resistência do solo à penetração para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas duas épocas avaliadas até à

profundidade de 60 cm. Mogi Mirim, SP.

Na análise da estatística descritiva da fertilidade do solo, a matéria orgânica (MO),

pH, fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), soma de bases (SB), capacidade

de troca catiônica (CTC), valor V % (V), boro (B) e zinco (Zn) apresentaram os maiores

valores na profundidade de 0-20 cm e o hidrogênio + alumínio (H+Al) na profundidade de

20-40 cm. Não houve diferença significativa entre as profundidades dos valores de cobre

(Cu), ferro (Fe) e manganês (Mn). Os maiores valores de amplitude foram obtidos no K,

H+Al, Fe, Mn e Zn (Tabela 7) não observado o mesmo com a matéria orgânico devido a

queima da palhada com a colheita manual.

0

10

20

30

40

50

60

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0

Pro

fun

did

ad

e (c

m)

Resistência do solo à penetração (MPa)

Outubro de 2011

Janeiro de 2012

48

Tabela 7 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20 e 20-40 cm

para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).

Atributos Químicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm. 0-20 cm (n= 203)

Matéria Orgânica g dm-3 30 59 37,73 A 3,51 9 1,13 5,82 Não

pH - 4,2 6,3 5,24 A 0,38 7 -0,33 -0,05 Não

Fósforo mg dm-3 4 40 15,63 A 7,14 46 1,09 1,09 Não

Potássio mmolc dm-3 1,1 6,1 3,27 A 0,91 28 0,53 0,00 Não

Cálcio mmolc dm-3 9 108 40,04 A 14,93 37 0,73 2,10 Sim

Magnésio mmolc dm-3 3 29 10,14 A 3,76 37 1,28 3,49 Não

H+Al mmolc dm-3 22 98 52,54 A 13,47 26 0,79 0,85 Não

Soma de Bases mmolc dm-3 14,2 135 53,49 A 18,57 35 0,75 1,92 Sim

CTC mmolc dm-3 66,5 182 106,13 A 13,36 13 1,21 5,35 Sim

Valor V % 16 85 49,80 A 13,33 27 -0,30 -0,47 Não

Boro mg dm-3 0,28 0,84 0,46 A 0,08 17 0,97 2,22 Não

Cobre mg dm-3 2,9 9,6 5,00 A 1,26 25 0,74 0,22 Não

Ferro mg dm-3 7 16 10,74 A 1,70 16 0,55 0,51 Não

Manganês mg dm-3 4,6 51 17,99 A 9,77 54 0,99 0,44 Não

Zinco mg dm-3 0,8 6,5 1,86 A 0,73 40 2,43 10,14 Não

20-40 cm (n= 203)

Matéria Orgânica g dm-3 28 52 35,93 B 3,32 9 0,84 2,70 Não

pH - 4,2 5,9 5,12 B 0,39 8 -0,17 -0,69 Não

Fósforo mg dm-3 2 31 11,67 B 5,74 49 0,86 0,68 Não

Potássio mmolc dm-3 0,6 6,4 2,88 B 0,94 33 0,49 0,56 Sim

Cálcio mmolc dm-3 10 89 34,24 B 14,04 41 0,82 1,35 Sim

Magnésio mmolc dm-3 3 18 8,19 B 2,99 37 0,81 0,91 Não

H+Al mmolc dm-3 28 109 55,92 A 14,67 26 0,66 0,24 Não

Soma de Bases mmolc dm-3 15,4 109,8 45,30 B 16,78 37 0,77 1,02 Sim

CTC mmolc dm-3 72,4 162,1 101,30 B 12,61 12 1,26 3,78 Não

Valor V % 13 77 44,43 B 13,65 31 -0,17 -0,72 Sim

Boro mg dm-3 0,2 0,67 0,43 B 0,08 19 0,10 0,17 Sim

Cobre mg dm-3 3 9,2 5,09 A 1,19 23 0,50 -0,13 Sim

Ferro mg dm-3 8 19 11,07 A 1,82 16 0,79 1,54 Não

Manganês mg dm-3 5,2 54,7 18,64 A 10,51 56 1,00 0,47 Não

Zinco mg dm-3 0,5 7,2 1,78 B 0,92 52 2,17 7,61 Não 1 Unid.: Unidade de medida; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor máximo; S: Desvio padrão; CV:





49

Os menores valores do CV foram obtidos pela matéria orgânica (MO) e pH em ambas

as profundidades e pela CTC na profundidade de 20-40 cm, classificando o CV como baixo

(CV ≤ 12).

ZANÃO JÚNIOR et al. (2007) também encontraram baixo CV da MO e do pH do solo

avaliando profundidades de amostragem num Latossolo Vermelho em semeadura direta.

Todas as demais variáveis apresentaram CV médio (12 < CV < 62) e o fósforo, o manganês

e o zinco foram as variáveis com maiores valores do CV, o P com 46 % na profundidade de

0-20 cm e 49 % na profundidade de 20-40 cm, o Mn com 54 % na profundidade de 0-20 cm

e 56 % na profundidade de 20-40 cm e Zn com 40 % na profundidade de 0-20 cm e 52 % na

profundidade de 20-40 cm, indicando considerável variação dos dados na área de estudo

além de possuir assimetria positiva e curtose leptocúrtica. SALVIANO et al. (1998) também

encontraram altos valores de CV para P devido a adubação fosfatada.

O fósforo move-se no solo por difusão (OZANE, 1980), minimizando suas perdas,

como relatado por LEÃO et al. (2007). Nesse caso, a sistematização da área torna-se

fundamental para uma adubação fosfatada adequada. Os valores do CV foram maiores na

profundidade de 0-20 cm, exceto na CTC e Cu devido à heterogeneidade na formação do

solo, nos processos erosivos e na adubação e calagem em maiores quantidades na

profundidade superficial. CORRÊA NETO et al. (2007), estudando uma topossequência em

Seropédica, relataram que a maior acidez do solo pode influenciar a disponibilidade do

fósforo.

Na análise dos valores de assimetria e curtose das variáveis, a MO, pH, P, magnésio

(Mg), acidez potencial (H+Al), Fe, Mn e Zn em ambas as profundidades e o potássio (K), o

V %, B e Cu na profundidade de 0-20 cm e a CTC na profundidade de 20-40 cm não

apresentaram valores de assimetria próximos de 0 e de curtose próximos de 3 indicando uma

distribuição não normal de frequência (SNEDECOR & COCHRAN, 1967) realizada pelo

teste de Kolmogorov-Smirnov a 5 % de significância. Para CRESSIE (1991) a distribuição

normal não é condicionante para estudos da variabilidade espacial, enquanto para ISAAKS

& SRIVASTAVA (1989) o conjunto de dados não deve possuir valores de assimetria

acentuados, indicando caudas muito longas, o que não aconteceu com os dados obtidos.

Apenas o Ca e a SB apresentaram distribuição normal de frequência indicando que a média

e a moda possuem valores próximos.

Ocorreu grande variação do V % em ambas as profundidades, variando de 16 a 85 %

na profundidade de 0-20 cm e de 13 a 77 na profundidade de 20-40 cm indicando muita

50

diferença na quantidade de bases trocáveis presentes na solução do solo. A variação do pH

de 4,2 para 6,3 na profundidade de 0-20 cm e de 4,2 até 5,9 na profundidade de 20-40 cm

indica que algumas áreas necessitam de calagem, pois o alumínio em pH menor que 5,5 não

está na forma precipitada e a sua hidrólise gera íons H+ para a solução do solo reduzindo o

pH. A diferença do pH do solo na área irá refletir em menor quantidade de cargas elétricas

variáveis no solo.

Na análise da estatística descritiva da fauna do solo na amostragem realizada em 2011,

nenhum dos grupos foi coletado em todas as amostras, indicado pelo valor zero nos valores

mínimos (Tabela 8). Na análise do CV da fauna do solo apenas o total de indivíduos e a

riqueza de grupos apresentaram CV médio, enquanto que todos os grupos coletados

apresentaram CV alto indicado pelo alto desvio padrão em relação à média comum em dados

de fauna do solo (RODRIGUES, 2010). O maior valor do CV foi encontrado no grupo

Thysanoptera com 146 %. Para PARFITT et al. (2009) quando o coeficiente de variação é

elevado, o semivariograma e a distribuição espacial são ferramentas valiosas na

simplificação da amostragem por indicar os locais com maiores e menores valores.

O grupo Formicidae (ordem Hymenoptera) foi o mais abundante na área com

20,29 ind arm-1 seguido pelo Collembola Entomobryomorpha com 11,27 ind arm-1 e o

Hemiptera Sternorrhyncha com 4,74 ind arm-1. Todos os grupos da fauna do solo e o total

de indivíduos e a riqueza de grupos não apresentaram distribuição normal. De acordo com

ROVEDDER et al. (2009) a abundância do grupo Hymenoptera (Formicidae) indica baixa

diversidade do agroecossistema que pode estar relacionado com a baixa fertilidade do solo.

Na amostragem da fauna do solo realizada em julho de 2012 os grupos mais

abundantes em 2011 também foram mais abundantes em 2012. Os grupos Acari,

Entomobryomorpha, Sternorrhyncha e o total de indivíduos foram mais abundantes na

amostragem realizada em 2012 (Tabela 8). O grupo Hymenoptera e a riqueza de grupos

foram maiores na avaliação realizada em 2011.

O total de indivíduos coletados em 2012 com 98,06 ind arm-1 foi superior ao coletado

em 2011 com 51,97 ind arm-1 devido ao aumento no número de indivíduos do Collembola

Entomobryomorpha com 316 % e do grupo Formicidae com 242 %. SILVA et al. (2013c)

também encontraram uma abundância da fauna do solo maior no verão e para NUNES et al.

(2012), as alterações na umidade do solo podem modificar a distribuição e abundância dos

insetos tanto no sentido de ocupação vertical como horizontal do solo. De acordo com

51

GATIBONI et al. (2011) o aumento de Collembola está associado com a taxa de

decomposição de resíduos.

Tabela 8 - Estatística descritiva da fauna epígea do solo para o NITOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) na amostragem realizada em julho de

2011 e janeiro de 2012.

Atributos Biológicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

Julho de 2011 (n= 203)

Acari ind arm-1 0 13 3,50 B 2,84 81 1,10 0,96 Não

Araneae ind arm-1 0 5 1,38 A 1,21 88 0,71 -0,13 Não

Coleoptera ind arm-1 0 5 0,91 A 1,11 122 1,36 1,60 Não

Diptera ind arm-1 0 4 0,81 A 0,93 114 0,97 0,20 Não

Entomobryomorpha ind arm-1 0 51 11,27 B 9,44 84 1,62 3,07 Não

Formicidae ind arm-1 0 103 20,29 A 18,44 91 1,98 4,55 Não

Hymenoptera ind arm-1 0 5 0,85 A 1,00 118 1,25 1,55 Não

Psocoptera ind arm-1 0 13 3,06 2,71 89 1,31 1,87 Não

Sternorrhyncha ind arm-1 0 37 4,74 B 4,88 103 2,86 12,57 Não

Thysanoptera ind arm-1 0 11 1,51 2,20 146 1,99 3,89 Não

Total ind arm-1 12 142 51,97 B 25,91 50 1,01 1,07 Não

Riqueza nº 4 13 8,88 A 1,80 20 0,11 -0,37 Não

Janeiro de 2012 (n = 203)

Acari ind arm-1 0 24 5,51 A 4,97 90 1,45 1,97 Não

Araneae ind arm-1 0 4 1,30 A 1,07 82 0,72 0,09 Não

Coleoptera ind arm-1 0 3 0,78 A 0,82 105 0,84 0,07 Não

Diptera ind arm-1 0 3 0,69 A 0,84 122 1,02 0,17 Não

Entomobryomorpha ind arm-1 2 124 35,59 A 23,91 67 1,25 1,56 Não

Formicidae ind arm-1 3 201 27,25 A 27,48 101 3,35 14,55 Não

Hymenoptera ind arm-1 0 3 0,42 B 0,68 161 1,65 2,48 Não

Orthoptera ind arm-1 0 2 0,35 0,60 171 1,51 1,20 Não

Sternorrhyncha ind arm-1 0 55 5,61 A 7,74 138 3,73 18,26 Não

Symphypleona ind arm-1 0 51 8,89 9,71 109 2,04 4,74 Não

Total ind arm-1 11 429 98,06 A 68,34 70 2,68 9,19 Não

Riqueza nº 5 12 8,20 B 1,51 18 0,16 -0,42 Não

1 Unid.: Unidade de medida; ind arm-1: indivíduos/armadilha; Mín.: Valor mínimo; Máx.: Valor

máximo; S: Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação; Ass.: Coeficiente de Assimetria; Curt.:

Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de

significância. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de

amostragem) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.

52

Na amostragem de 2012 apenas a riqueza de grupos apresentou CV médio com 18 %

e o total de indivíduos e todos os grupos apresentaram CV alto com o maior valor na ordem

Hymenoptera com 161 %. Na amostragem de 2012 os valores de assimetria e curtose que

mais se aproximaram da normalidade de frequência dos dados foi a riqueza de grupos, assim

como ocorreu na amostragem de 2011 e o grupo Sternorrhyncha apresentou os maiores

valores de assimetria e curtose em ambas as amostragens. Os grupos da fauna do solo, o

total de indivíduos e a riqueza de grupos também não apresentaram distribuição normal

conforme ocorrido na amostragem de 2011.

A análise da estatística do número de colmos, massa de colmos e produtividade

estão apresentados na Tabela 9. Não houve diferença entre a média da massa de colmos de

2010 e a média de 2011. A massa de colmos em 2010 variou de 7,2 a 20,30 kg com

amplitude dos dados de 13,1 kg enquanto que a na avaliação de 2011 a amplitude obtida foi

de 5,90 indicando maior homogeneidade da massa de colmos na avaliação realizada em 2011

em função de maior precipitação pluviométrica.

Tabela 9 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade. Mogi Mirim,

SP.

Produtividade 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

n= 203

Massa de 10 colmos 2010 kg 7,2 20,3 12,40 A 2,60 21 0,44 -0,22 Sim

Colmos (10 m lineares) 2011 nº 32,67 65 49,61 B 6,12 12 -0,21 -0,02 Sim

Massa de 10 colmos 2011 kg 10,0 15,9 13,19 A 1,36 10 -0,26 -0,48 Sim

Produtividade 2011 Mg ha-1 22,08 72,03 44,02 8,26 19 0,27 0,80 Sim

Colmos (10 m lineares) 2012 nº 69,67 109,67 90,70 A 6,58 7 -0,07 -0,07 Sim




maiúsculas diferentes (comparação entre as épocas de amostragem) indicam diferença significativa

pelo teste t a 5 % de significância.

Houve diferença entre a média do número de colmos de 2011 com 49,61 para 2012

com 90,70. Esta variação de 83 % no número de colmos deve-se a fatores climáticos

ocorridos em 2011, que acarretaram queda na produção do Estado de São Paulo e também

na área de estudo. No ano de 2011, apesar ter sido avaliada a cana-planta, o número de

colmos foi menor quando comparado com cana-soca em 2012. O valor máximo do número

53

de colmos em 2011 não alcançou o valor mínimo de 2012, com 65 e 69,67 e o valor mínimo

de 2011 obteve apenas 47 % do menor valor avaliado em 2012.

O CV das variáveis responsáveis pela produtividade da cana-de-açúcar, o número e

a massa de colmos de 2011 apresentaram baixo CV, enquanto que a produtividade da cana-

de-açúcar, CV médio. Todos os atributos de produtividade apresentaram distribuição

normal. De acordo com LITTLE & HILLS (1978) os valores de média aritmética, moda e

mediana próximos entre si indica distribuição normal de frequência. A produtividade média

de 44,13 Mg ha-1 ficou abaixo da de 82,28 Mg ha-1 registrada para o Estado de São Paulo

(BRESSAN FILHO & ANDRADE, 2013), em consequência do florescimento da cultura na

área de estudo. Mesmo o valor máximo de produtividade na área (75,0313 Mg ha-1) não

obteve o valor médio de produtividade da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo na

safra 2010/2011.

4.2. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em Mogi

Mirim, SP

Os dados estimados do semivariograma da umidade gravimétrica (U %) e

volumétrica (Ɵ) do solo estão apresentados na Tabela 10. Na análise do modelo

matemático ajustado para as variáveis da umidade do solo, apenas na U % ajustou-se o

mesmo modelo em ambas as profundidades, indicando padrão espacial semelhante. Na Ɵ

os valores ajustados foram diferentes nas duas profundidades avaliadas, indicando que

possuem padrão espacial distinto que refletirá nos mapas para esta variável nas avaliações

realizadas.

Avaliando o alcance dos semivariogramas das variáveis da U % os valores foram

maiores na profundidade de 20-40 cm com diferença de 152 m para a profundidade de 0-

20 cm indicando maior continuidade espacial refletida pelos maiores valores de U % nesta

profundidade obtendo o maior valor de alcance com 295 m dentre as variáveis da umidade

do solo. Na avaliação da Ɵ realizada em janeiro e maio de 2011 os maiores valores de

alcance também foram encontrados na profundidade de 20-40 cm, com diferença de 20 e

38 metros nas avaliações realizadas em janeiro e maio respectivamente. Apenas na avaliação

realizada em 2012 os maiores valores de alcance foram encontrados na profundidade de 0-

20 cm com diferença de apenas 5 metros para a profundidade de 20-40 cm.

54

Tabela 10 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades gravimétrica e

volumétrica para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi

Mirim (SP).

1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:

Variância estrutural; a: Alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência

espacial.

Na análise do grau de dependência espacial, a U % obteve grau moderado em ambas

as profundidades com valores da razão de dependência de 0,70 e 0,66 nas profundidades de

0-20 e 20-40 cm, respectivamente. Na Ɵ na amostragem realizada em maio e janeiro de

2012 o GDE foi fraco na profundidade de 0-20 cm e moderado na de 20-40 cm. Houve

grande diferença no GDE na amostragem realizada em janeiro de 2011: foi encontrado o

valor de 0,00 na profundidade de 0-20 cm e o de 0,79 na de 20-40 cm, indicando grande

diferença da contribuição do efeito pepita na variância total dos dados.

Os dados de condutividade hidráulica, porosidade do solo e densidade do solo

foram analisados pela análise semivariográfica e estão apresentados na Tabela 11.

A condutividade hidráulica e a macroporosidade não apresentaram, na profundidade

de 20-40 cm, dependência espacial não sendo possível ajustar nenhum modelo devido à

heterogeneidade dos dados, acarretada pela alta variância nas amostras em espaçamentos

pequenos.

Na análise dos parâmetros estimados do semivariograma, o modelo esférico ajustou-

se para 50 % dessas variáveis, enquanto o modelo efeito pepita puro ocorre em 20 % das

Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n = 203)

Umidade gravimétricajan/2011 Esférico 3,19 1,35 144 0,82 0,70 Moderado Parabólica

Umidade volumétricajan2011 Exponencial 0 89,97 55 0,62 0,00 Forte -

Umidade volumétricamai/2011 Gaussiano 7,14 1,75 163 0,73 0,80 Fraco -

Umidade volumétricaout/2011 Esférico 16,26 29,84 266 0,93 0,35 Moderado -

Umidade volumétricajan/2012 Esférico 39,63 9,35 133 0,69 0,81 Fraco Parabólica

20-40 cm (n= 203)

Umidade gravimétricajan/2011 Esférico 3,74 1,96 295 0,88 0,66 Moderado -

Umidade volumétricajan2011 Esférico 46,94 12,42 61 0,40 0,79 Fraco -

Umidade volumétricamai/2011 Exponencial 12,16 7,03 201 0,93 0,63 Moderado -

Umidade volumétricajan/2012 Exponencial 35,39 13,78 127 0,69 0,72 Moderado Linear

55

variáveis e os modelos exponencial e gaussiano em 10 % delas. O modelo gaussiano indica

pequena variabilidade para curtas distâncias (VIEIRA, 2000). Para as variáveis que possuem

a semivariância linear na sua origem, e que se ajustam aos modelos esférico ou linear, seus

valores obtidos no campo são mais erráticos quanto à semivariância, diferentemente das que

se ajustam com modelos parabólicos, como é o caso do gaussiano e exponencial.

Tabela 11 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade hidráulica do solo,

da densidade do solo e da porosidade do solo para o NITOSSOLO VERMELHO




espacial; EPP: Efeito pepita puro. K(Ɵ): Condutividade hidráulica.

Na análise das variáveis relacionadas com a porosidade do solo, os maiores valores

de alcance foram encontrados na profundidade 0-20 cm, com diferenças de alcance de 24 m

para a microporosidade, de 26 m para a porosidade total e de 54 m para a densidade do solo.

Os menores valores de alcance foram encontrados na Ds com 55 m na profundidade de 20-

40 cm e com 109 m na profundidade de 0-20 cm e o maior valor de alcance foi encontrado

na porosidade total na profundidade de 0-20 cm.

Na análise do grau de dependência espacial, a profundidade de 0-20 cm mostrou os

maiores valores quando comparados com os da de 20-40 cm, e para a microporosidade e a


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n =203)

K(Ɵ) mai/11 EPP - - - - - - -

Microporosidade jan/11 Gaussiano 0,0020 0,00087 222 0,71 0,70 Moderado -

Macroporosidade jan/11 Esférico 0,00185 0,00109 170 0,70 0,63 Moderado -

Porosidade total jan/11 Esférico 0,0016 0,00056 186 0,79 0,74 Moderado -

Densidade do solo jan/11 Esférico 0,0084 0,0015 109 0,38 0,85 Fraco -

20-40 cm (n= 203)

K(Ɵ) mai/11 EPP - - - - - - -

Microporosidade jan/11 Esférico 0,0015 0,0011 146 0,76 0,58 Moderado -

Macroporosidade jan/11 EPP - - - - - - -

Porosidade total jan/11 Exponencial 0,0022 0,0016 160 0,83 0,58 Moderado -

Densidade do solo jan/11 Esférico 0,0052 0,0022 55 0,44 0,71 Moderado -

56

densidade do solo, ambas na profundidade de 0-20 cm, o GDE foi fraco, com a contribuição

do efeito pepita na variabilidade total dos dados de 0,87 e 0,84 respectivamente.

Os dados de granulometria do solo foram analisados pela análise semivariográfica

e estão apresentados na Tabela 12. O valor do alcance variou de 98 m na areia grossa na

profundidade de 0-20 cm até 347 m na areia fina na profundidade de 20-40 cm. Os maiores

valores de alcance foram sempre associados com as profundidades de 20-40 cm. Avaliando

os valores de alcance da mesma variável entre as profundidades, a areia fina obteve a maior

diferença com 182 metros enquanto que para as demais variáveis os valores foram menores,

com 26 m na argila, 23 m no silte, 55 m na areia grossa e 52 m na areia total. De acordo

com MOTOMIYA et al. (2006) os maiores valores de alcance indicam menor

descontinuidade na distribuição das variáveis quando avaliadas isoladamente corroborando

os resultados obtidos.

Tabela 12 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do solo para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP).


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n= 203)

Argila Esférico 312,11 157,61 176 0,78 0,66 Moderado Parabólica

Silte Esférico 228,92 151,21 156 0,80 0,60 Moderado Parabólica

Areia fina Esférico 39,66 26,61 165 0,90 0,60 Moderado -

Areia grossa Gaussiano 70,64 15,85 98 0,70 0,82 Fraco Linear

Areia total Esférico 127,85 56,76 153 0,65 0,69 Moderado -

20-40 cm (n= 203)

Argila Esférico 444,17 203,74 202 0,84 0,69 Moderado Parabólica

Silte Exponencial 290,52 276,39 179 0,88 0,51 Moderado Parabólica

Areia fina Exponencial 42,58 35,29 347 0,93 0,55 Moderado -

Areia grossa Gaussiano 74,72 29,66 153 0,91 0,72 Moderado Linear

Areia total Esférico 130,53 65,36 205 0,87 0,67 Moderado Parabólica



espacial.

57

Para as mesmas variáveis que apresentaram variância infinita foi utilizado o mesmo

modelo para a retirada de tendência, em ambas as profundidades, indicando que possuem o

mesmo padrão de semivariância. Modelos sem patamar representam fenômenos com

infinita capacidade de dispersão; nesse caso, o campo de amostragem não foi

suficientemente grande para se detectar o alcance dessas propriedades (BERNER et al.,

2007).

Na análise da razão de dependência espacial, apenas na argila a RDE foi maior na

profundidade de 20-40 cm; nas demais variáveis os maiores valores foram encontrados na

profundidade de 0-20 cm indicando que a variação ao acaso foi maior nessa profundidade.

Apenas para a areia grossa o GDE foi fraco.

Na análise semivariográfica da resistência do solo à penetração - RSP o modelo

esférico ocorreu em 60 % das variáveis a ela relacionadas, o efeito pepita puro em 30 % e o

gaussiano em 10 % (Tabela 13). Não foi encontrada dependência espacial na RSP na

profundidade de 30-40 cm na avaliação realizada em 2011 e nas profundidades de 10-20 cm

e de 30-40 cm em 2012.

Os valores de alcance da RSP avaliados em 2011 apresentaram aumento em

profundidade, com 82, 84 e 135 m. Na avaliação da RSP dos resultados médios, o maior

valor foi obtido na avaliação realizada em 2012 com 165 m, assim como o maior valor com

143 m de 0-10 cm, com o solo mais úmido que na avaliação realizada em 2011.

Na análise do grau de dependência espacial, apenas a resistência à penetração na

profundidade de 0-20 cm obteve grau moderado; as demais variáveis obtiveram grau fraco,

indicando que a variação ao acaso da resistência do solo à penetração foi alta. Nenhuma das

variáveis relacionadas à RSP apresentou tendência indicando que o tamanho da área de

estudo foi suficiente para o semivariograma apresentar patamar.

Os valores da análise semivariográfica da fertilidade do solo na profundidade de 0-

20 cm estão apresentados na Tabela 14. O modelo esférico foi o mais ajustado em 87 % das

variáveis na profundidade de 0-20 cm e o modelo exponencial em 13 %. Na profundidade

de 20-40 cm, o modelo esférico ajustou-se em 40 % das variáveis assim como o modelo

exponencial e o modelo gaussiano em 12,5 %. Apenas o zinco (Zn) de 20-40 cm não

apresentou dependência espacial, indicada pelo efeito pepita puro.

58

Tabela 13 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à penetração

para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) nas

duas épocas avaliadas.


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

Outubro de 2011 (n= 203)

RSP(0-10) Esférico 0,34 0,17 82 0,45 0,67 Moderado -

RSP(10-20) Esférico 1,00 0,31 84 0,48 0,76 Fraco -

RSP (20-30) Esférico 1,26 0,21 135 0,57 0,86 Fraco -

RSP(30-40) EPP - - - - - - -

RSP(Média) Esférico 0,21 0,03 80 0,30 0,86 Fraco -

Janeiro de 2012 (n= 203)

RSP(0-10) Gaussiano 0,19 0,021 143 0,58 0,90 Fraco -

RSP(10-20) EPP - - - - - - -

RSP(20-30) Esférico 0,66 0,16 111 0,62 0,85 Fraco -

RSP(30-40) EPP - - - - - - -

RSP(Média) Esférico 0,17 0,037 165 0,88 0,82 Fraco -



espacial; EPP: Efeito pepita puro.

Na análise dos parâmetros estimados do semivariograma da fertilidade do solo, os

maiores valores de alcance foram encontrados para a MO com 309 metros na profundidade

de 0-20 cm e 328 metros na profundidade de 20-40 cm indicando que, das variáveis da

fertilidade do solo, a MO é a que possui melhor continuidade espacial, indicada pelas

amostras correlacionadas aos grandes valores de alcance

Na totalidade de ajuste dos modelos, o modelo esférico ajustou-se em 63 % das

variáveis, o exponencial em 27 % e o gaussiano em 7 %. SOUZA et al. (2004) relatam que

entre os vários modelos de semivariogramas existentes, o esférico e o exponencial são os

que mais se ajustam aos atributos do solo. O menor valor de alcance, com 68 metros, foi

obtido em H+Al de 20-40 cm. Na MO, pH, Ca, Mg, SB, V%, B, Cu e Fe, os valores de

alcance foram maiores na profundidade de 20-40 cm que o P, K, H+Al, CTC e Mn os maiores

valores foram obtidos na profundidade de 0-20 cm.

59


profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim (SP).

Atributos Químicos 1 Modelo C0 C1 a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n= 203)

Matéria Orgânica Esférico 5,85 2,39 309 0,89 0,71 Moderado Parabólica

pH Esférico 0,051 0,036 137 0,69 0,59 Moderado Linear

Fósforo Esférico 22,91 20,28 161 0,98 0,53 Moderado -

Potássio Esférico 0,69 0,17 260 0,85 0,80 Fraco -

Cálcio Esférico 72,87 63,66 156 0,76 0,53 Moderado Parabólica

Magnésio Exponencial 7,20 7,25 155 0,93 0,50 Moderado -

H+Al Esférico 77,24 45,29 130 0,88 0,63 Moderado Linear

Soma de Bases Esférico 113,14 108,30 156 0,88 0,51 Moderado Parabólica

CTC Exponencial 71,26 120,73 236 0,98 0,37 Moderado -

Valor V Esférico 64,88 42,79 106 0,73 0,60 Moderado Parabólica

Boro Esférico 0,0035 0,0023 181 0,81 0,60 Moderado -

Cobre Esférico 0,84 0,33 147 0,91 0,72 Moderado Linear

Ferro Esférico 1,39 1,34 141 0,93 0,51 Moderado -

Manganês Esférico 0 100,51 214 0,96 0,00 Forte Linear

Zinco Esférico 0,0145 0,0082 140 0,95 0,64 Moderado Linear

20-40 cm (n= 203)

Matéria Orgânica Esférico 6,97 2,77 328 0,85 0,44 Moderado Parabólica

pH Exponencial 0,037 0,048 184 0,85 0,44 Moderado Linear

Fósforo Esférico 13,30 12,82 57 0,68 0,73 Moderado Linear

Potássio Exponencial 0,68 0,23 150 0,43 0,75 Moderado -

Cálcio Gaussiano 66,22 154,40 275 0,89 0,30 Moderado -

Magnésio Esférico 3,38 6,64 220 0,93 0,34 Moderado -

H+Al Exponencial 0,012 126,55 68 0,81 0,00 Forte Linear

Soma de Bases Esférico 68,32 248,84 299 0,99 0,22 Forte -

CTC Exponencial 28,48 147,61 183 0,95 0,16 Forte -

Valor V Esférico 61,93 42,13 139 0,83 0,44 Moderado Parabólica

Boro Exponencial 0,0032 0,0021 200 0,74 0,60 Moderado Linear

Cobre Exponencial 0,3818 0,5646 179 0,87 0,40 Moderado Linear

Ferro Gaussiano 1,58 1,71 155 0,94 0,48 Moderado -

Manganês Esférico 0,00 81,00 161 0,94 0,00 Forte Parabólica

Zinco EPP - - - - - - - 1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:


espacial.

60

Analisando o efeito pepita das variáveis da fertilidade do solo, apenas a MO e o Fe

foram as variáveis que apresentaram os maiores valores do efeito pepita (variação ao acaso)

na profundidade de 20-40 cm.

Na análise do modelo matemático utilizado para a retirada da tendência, para todas

as variáveis que apresentaram variância infinita, com exceção do manganês, foi utilizado o

mesmo modelo em ambas as profundidades, indicando que possuem o mesmo padrão de

tendência.

O grau de dependência espacial (GDE) do potássio na profundidade de 0-20 cm foi

fraco, do H+Al, da soma de bases e da CTC na profundidade de 20-40 cm foi forte e das

demais variáveis, grau moderado de dependência espacial. As variáveis H+Al, soma de

bases e CTC na profundidade de 20-40 cm indicam que a variação do acaso foi pequena e

que a contribuição do efeito pepita na variância total foi menor que 25 %. Segundo

CAMBARDELLA et al. (1994), variáveis que apresentam grau forte de dependência

espacial são influenciadas por propriedades intrínsecas do solo.

O GDE na profundidade de 0-20 cm foi moderado em 87 % das variáveis, enquanto

que na profundidade de 20-40 cm o foi em 71 % das variáveis. O Mn em ambas as

profundidades e o H+Al, SB, CTC e o Mn na profundidade de 20-40 cm obtiveram o GDE

forte. O fósforo foi a única variável que apresentou o valor da razão de dependência espacial

maior na profundidade de 20-40 cm. Todas as outras variáveis apresentaram maiores

contribuições do efeito pepita na variância total dos dados na profundidade de 0-20 cm e o

K na profundidade de 0-20 cm foi a foi a única variável que obteve o GDE fraco, com 80 %

da contribuição do efeito pepita para o patamar.

Na análise semivariográfica da fauna do solo na amostragem em 2011 verificou-se

que o modelo esférico ajustou-se em 50 % das variáveis e o exponencial, o gaussiano e o

efeito pepita puro, cada um com 16,67 % (Tabela 15). A Araneae e o Sternorrhyncha

apresentaram efeito pepita puro indicando que a distribuição na área de estudo é ao acaso,

não sendo possível fazer os mapas por krigagem.

Os grupos que apresentaram dependência espacial foram os que obtiveram os menores

valores de CV; consequentemente, o número de indivíduos coletados foi maior e os valores

de assimetria e curtose foram próximos à normalidade. Os grupos mais abundantes foram

coletados na maioria das armadilhas; consequentemente, foi utilizado maior número pontos

com indivíduos coletados para o cálculo da semivariância.

61

Tabela 15 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna do solo para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) no ano de

2011 e 2012.

Atributos Biológicos 1 Modelo C0 C1 a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

Julho de 2011 (n= 203)

Acari Esférico 7,03 1,63 329 0,81 0,81 Fraco -

Araneae EPP - - - - - - -

Coleoptera Esférico 1,04 0,30 85 0,66 0,78 Fraco -

Diptera Gaussiano 0,69 0,17 341 0,86 0,80 Fraco -

Entomobryomorpha Esférico 75,98 12,22 241 0,61 0,86 Fraco -

Formicidae Esférico 757,30 346,91 239 0,75 0,69 Moderado -

Hymenoptera Esférico 0,50 0,45 51 0,75 0,53 Moderado -

Psocoptera Gaussiano 4,49 1,83 108 0,79 0,71 Moderado -

Sternorrhyncha EPP - - - - - - -

Thysanoptera Exponencial 1,95 2,09 84 0,63 0,48 Moderado -

Total Esférico 952,14 388,42 240 0,80 0,71 Moderado -

Riqueza Exponencial 1,46 1,86 108 0,75 0,44 Moderado -

Janeiro de 2012 (n=203)

Acari Esférico 14,37 10,98 63 0,62 0,57 Moderado -

Araneae Esférico 0,86 0,30 65 0,42 0,74 Moderado -

Coleoptera EPP - - - - - - -

Entomobryomorpha Esférico 505,86 56,86 113 0,40 0,90 Fraco -

Formicidae Esférico 686,15 190,79 141 0,61 0,78 Fraco -

Sternorrhyncha Gaussiano 39,66 19,19 290 0,58 0,67 Moderado -

Symphypleona EPP - - - - - - -

Total Esférico 3698,73 1289,23 176 0,89 0,74 Moderado -

Riqueza Gaussiano 2,06 0,39 330 0,45 0,84 Fraco -




O alcance variou de 51 m no Hymenoptera até 329 m no Acari devido a maior

abundância e número de armadilhas com indivíduos no grupo Acari. A RDE da fauna do

solo em 2011 variou de 0,44 na Riqueza até 0,86 no Entomobryomorpha e nenhum grupo da

fauna do solo o GDE foi forte. O Acari, Araneae, Diptera e Entomobryomorpha obtiveram

grau fraco de dependência espacial enquanto para os demais grupos o grau foi moderado.

Na análise semivariográfica da fauna do solo na amostragem realizada em 2012 o

modelo esférico ajustou-se em 50 % das variáveis, seguido pelo efeito pepita puro com

62

33,33 % e o gaussiano com 17,67 %. O alcance da dependência espacial variou de 63 m no

Acari até 330 m na riqueza de grupos. Ocorreu grande variação nos valores de alcance entre

as amostragens e a maior variação do alcance ocorreu no grupo Acari com 266 m que refletiu

no tamanho das manchas no mapa de isolinhas.

A retirada da tendência não foi necessária para a fauna do solo, indicando que a área

de estudo possuiu tamanho suficiente para indicar o alcance da dependência espacial.

Na análise semivariográfica da produtividade da cana-de-açúcar ajustou-se o modelo

esférico para produtividade, massa de colmos em 2010 e 2011 e número de colmos em 2012

(Tabela 16). O modelo exponencial ajustou-se apenas para o semivariograma do número de

colmos de 2011.

Os valores de alcance variaram de 73 m na produtividade até 292 m na massa de

colmos de 2010. Comparando o número de colmos, o maior valor do alcance obtido em

2012 com 206 m, enquanto que na avaliação de 2011 o valor obtido foi de 166 m.

Na análise do grau de dependência espacial, todas as variáveis relacionadas com a

produtividade obtiveram o grau médio de dependência espacial, indicando que a

contribuição do efeito pepita na variância total dos dados ficou entre 26 e 74 %. O efeito

pepita na massa de colmos em 2010 foi menor que em 2011, o que mostra também a razão

de dependência espacial menor na massa de colmos em 2010 com 0,30 e 0,64 na avaliação

realizada em 2011. Na avaliação do efeito pepita do número de colmos em 2011 e 2012, os

valores foram próximos, diferenciando-se na variância total com valor maior em 2012.

Tabela 16 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de colmos e

produtividade da cana-de-açúcar. Mogi Mirim, SP.

Produtividade 1 Modelo C0 C1 a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Modelo

Tendência

n= 203

Massa de colmos 2010 Esférico 2,35 5,55 292 0,91 0,30 Moderado -

Nº de colmos 2011 Exponencial 25,27 9,47 166 0,93 0,73 Moderado Linear

Massa de colmos 2011 Esférico 5,46 3,07 86 0,57 0,64 Moderado -

Produtividade 2011 Esférico 41,93 19,34 73 0,60 0,68 Moderado Linear

Nº de colmos 2012 Esférico 26,63 18,90 206 0,83 0,58 Moderado -



espacial.

63

4.3. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção

em Mogi Mirim, SP

Na análise dos mapas de variabilidade espacial da umidade gravimétrica do solo

referentes a 2011, os maiores valores foram encontrados na parte superior da área que é mais

plana, assim como ocorreu na parte inferior; os menores valores de umidade gravimétrica

foram encontrados na parte mediana do terreno que possui maior declividade quando

comparada com a parte superior e inferior (Figura 20). De forma geral, os locais mais

úmidos na profundidade de 0-20 cm se mantêm mais úmidos na profundidade de 20-40 cm.

O mapa da umidade gravimétrica de 20-40 cm apresenta uma mancha pequena de menores

valores do que o mapa da profundidade de 0-20 cm. Isso é explicado pelo maior potencial

da água na profundidade inferior. De acordo com Li et al. (2001) a variabilidade espacial

associada a topografia da área influencia no movimento superficial e subsuperficial da água

no solo que modificará a disponibilidade de nutrientes para as culturas.

Os mapas de umidade gravimétrica são semelhantes aos mapas de porosidade total e

microporosidade, em ambas as profundidades (Figura 22), ocorrendo os maiores valores de

umidade gravimétrica associado aos maiores valores de microporosidade e porosidade total

e na parte inferior da área, inversamente proporcional aos mapas de resistência do solo à

penetração. Os resíduos orgânicos diminuem a densidade do solo e criam macroporos

maiores favorecendo a infiltração e drenagem da água (VASCONCELOS et al., 2010). Para

TIMM et al. (2006) a compreensão da variabilidade espacial da umidade do solo é útil para

uma série de fatores hidrológicos que afetam a produtividade das culturas agrícolas.

Os mapas de umidade gravimétrica possuem um padrão distinto dos mapas de

umidade volumétrica nas avaliações realizadas em janeiro de 2011, maio e outubro (Figura

21). Os maiores valores de umidade volumétrica foram encontrados na parte mediana da

área e os menores valores na parte superior e inferior, ocorrendo o inverso dos mapas de

umidade gravimétrica. Uma vez que a umidade volumétrica é uma multiplicação entre a

umidade gravimétrica e a densidade do solo, os menores valores de umidade volumétrica

foram obtidos nos locais de menor densidade do solo (Figura 23). Os maiores valores de

umidade volumétrica também foram associados aos menores valores de porosidade total e

microporosidade do solo e aos maiores valores de densidade do solo. A umidade superficial

do solo tende a ser variável no tempo e no espaço (HU et al., 2008) e é necessário saber

64

como ocorre esta variação como consequência da variação de outras propriedades do solo

(ARMINDO et al., 2012).

Os mapas de umidade volumétrica na amostragem realizada em maio de 2011

mostram-se semelhantes da amostragem realizada em janeiro de 2011, apesar da menor

umidade do solo em maio. Na profundidade de 0-20 cm os menores valores foram

encontrados na parte inferior e superior da área e os menores valores na parte mediana. As

manchas de variabilidade nesta camada estão diferentes das encontradas em janeiro com o

solo próximo da capacidade de campo. Na profundidade de 20-40 cm as áreas com menor

umidade estão com o mesmo padrão espacial da amostragem realizada em de janeiro, ou

seja, os locais mais úmidos permaneceram mais úmidos.

Os mapas de variabilidade espacial da umidade volumétrica de janeiro de 2012

mostram-se muito semelhantes, ocorrendo os menores valores na parte inferior da área, e os

maiores valores foram encontrados nas regiões mediana e superior. Os mapas de umidade

volumétrica de janeiro de 2012 mostram um padrão intermediário entre as demais avaliações

de umidade volumétrica, com os maiores valores na região mediana e os menores na região

inferior e semelhança com os mapas de umidade gravimétrica na parte superior da área com

os maiores valores de umidade.

Os mapas de variabilidade espacial da microporosidade, macroporosidade,

porosidade total e da densidade do solo estão apresentados na Figura 22 e na Figura 23.

Os padrões de variabilidade espacial da microporosidade do solo, em ambas as

profundidades, são semelhantes, com os maiores valores na parte superior e inferior direita

da área. Os mapas de variabilidade espacial da porosidade total também possuem padrão

semelhante com os menores valores na parte mediana da área. Nos mapas de densidade do

solo os maiores e os menores valores ocorrem em toda a área devido o alcance da variável

que foi baixo.

Analisando os mapas de granulometria do solo, os mapas de argila apresentam os

maiores valores na parte superior da área na profundidade de 0-20 cm e na parte superior da

área e do lado esquerdo na profundidade de 20-40 cm. Os menores valores de areia total

foram inversamente proporcionais aos valores de argila, e foram encontrados na parte

inferior da área e do lado direito, o mesmo acontecendo com os mapas de areia grossa. Os

dados de areia fina apresentam um padrão de distribuição da variabilidade espacial

semelhante à do mapa da areia total de 0-20 cm onde os maiores valores foram encontrados

na parte inferior direita da área e superior esquerda na profundidade de 0-20 cm e na areia

65

fina na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores de silte foram inversamente

proporcionais aos valores de argila, sendo encontrados os maiores valores na parte superior

e os menores valores na parte inferior. De acordo com CARDOSO et al.(2013) a textura do

solo afeta o equilíbrio entre a água e o ar do solo e é muito estável independente do manejo

do solo adotado.

Na análise dos mapas de resistência do solo à penetração na amostragem realizada

em 2011, o padrão dos mapas mostrou-se semelhante e os menores valores foram

encontrados na parte inferior da área em todas as profundidades. Também é observada uma

mancha com menor RSP na parte superior do lado esquerdo e na parte central da área na

profundidade de 0-10 cm na amostragem realizada em 2011, na região mediana na

profundidade de 10-20 cm e na profundidade de 20-30 cm, na parte mediana da área,

observou-se uma área com menores valores de RSP (Figura 25). Na análise do mapa de RSP

dos valores médios, o padrão de distribuição espacial mostra-se semelhante com as

avaliações das profundidades e os menores valores foram encontrados na parte inferior e

uma pequena mancha na parte superior (Figura 26). Os mapas de RSP são semelhantes

quando comparados com os de umidade gravimétrica, nos quais os menores valores de RSP

foram encontrados nos locais onde a umidade gravimétrica foi maior.

Nos mapas de RSP da avaliação realizada em 2012, o padrão espacial de menores

valores de RSP também foi encontrado na parte inferior da área. Na profundidade de 0-10

cm os menores valores também ocorreram na parte mediana da área e na parte inferior do

lado direito. Na profundidade de 20-30 cm também foram obtidos os menores valores na

região mediana do lado direito e os maiores valores na região superior e na região mediana

e superior do lado direito. Nos valores totais da RSP, o valor mínimo mantém o mesmo

padrão espacial exibido nas profundidades 0-10 cm e 20-30 cm, sendo que os maiores

valores foram encontrados na região mediana e do lado esquerdo e na parte inferior do lado

esquerdo. Os mapas de RSP na avaliação realizada em 2012 mostram o mesmo padrão

espacial da umidade gravimétrica do solo. Os maiores valores de RSP foram obtidos na área

com maior teor de argila.

Os mapas de variabilidade espacial de MO, K na profundidade de 0-20 cm, Ca, Mg,

SB, CTC na profundidade de 0-20 cm, V %, Cu, Mn, Zn na profundidade de 0-20 cm

apresentaram os menores valores na parte inferior da área assim como mostrou o mapa de

produtividade, número de colmos e massa de colmos (Figura 27, 28, 29, 30). Os mapas de

isolinhas de P, H+Al, B, Fe, argila e areia fina também possuem o padrão semelhante de

66

variabilidade espacial com os maiores valores na parte superior da área, inversamente

proporcional ao das demais variáveis. O K na profundidade de 20-40 cm não apresentou o

mesmo padrão espacial comparado com a profundidade de 0-20 cm, apenas na região

superior da área do lado direito apresentou valores semelhantes em ambas as profundidades

e na CTC na profundidade de 20-40 cm o mapa de variabilidade espacial apresentou valores

intermediários em grande parte da área. Os resultados são semelhantes aos obtidos por

Timm et al. (2006) que também observaram correlações positivas entre a matéria orgânica e

o conteúdo de água no solo que também verificaram correlação positiva com os teores de

argila, não observado neste estudo. A correlação negativa da matéria orgânica com o fósforo

é devido o favorecimento da dessorção de P para a solução do solo com a presença de matéria

orgânica (MESQUITA FILHO & TORRENT, 1993).

Para COHEN et al. (2008) as atividades antrópicas afetam a auto-organização das

zonas e afetam a estrutura espacial das propriedades do solo, como pH, concentrações de

nutrientes e matéria orgânica do solo. SOUZA et al. (2004) verificaram que a acidez

potencial apresentou os maiores teores nos locais com maiores teores de argila em função

do balanço de carga.

Os dados de fertilidade do solo corroboram os de DIAS et al. (1999) que, avaliando

a produtividade da cana-de-açúcar observaram que quanto maior foi a acidez potencial e a

saturação por alumínio menor foi a produtividade da cana-de-açúcar. O pH, MO, K, Ca,

Mg, Soma de Bases e V % obtiveram correlações positivas e significativas com a

produtividade da cana-de-açúcar enquanto que os autores encontraram correlação negativa

da argila com a produtividade da cana-de-açúcar. Outros autores, estudando outras culturas

agrícolas, também relataram correlação negativa da argila com a produtividade do milho

(LIMA & CARVALHO, 2009), da soja (REICHERT et al., 2008) e do feijão (KITAMURA

et al., 2007). Para DEMATTÊ (2004) a soqueira da cana-de-açúcar deverá ser mantida com

o valor de V % pelo menos maior que 40, caso contrário a produtividade não será responsiva

ao fósforo corroborando os resultados encontrados, pois a produtividade da cana-de açúcar

na área estudada apresentou menor produtividade nos locais com os maiores valores de P.

VALLADARES et al. (2003) e BARBIERI et al., (2013) observaram que os solos de textura

mais argilosa apresentaram maior capacidade de adsorção de fósforo. Os dados apresentados

não estão consoantes com os apresentados por SOUZA et al. (2010) que verificaram que a

variabilidade da produção de cana-de-açúcar foi mais bem explicada quando os atributos do

solo foram relacionados à altitude onde os maiores valores de produtividade foram

67

associados a parte inferior da área e aos maiores valores de argila, não ocorrendo o mesmo

na área avaliada devido o valor de V % muito baixo.

Os mapas de variabilidade espacial dos grupos da fauna epígea estão apresentados

na Figura 32: Acari (2011 e 2012), Entomobryomorpha (2011 e 2012) e Formicidae (2011 e

2012); os grupos Hymenoptera (2011 e 2012), Coleoptera (2011), Araneae (2012) Diptera

(2011) e Psocoptera (2011) e na Figura 33 e Thysanoptera (2011), Sternorrhyncha (2012),

total de indivíduos e da riqueza média de grupos na Figura 34. O grupo Acari na amostragem

realizada em 2011, Formicidae (2011), Entomobryomorpha (2011 e 2012), Thysanoptera

(2011), Hymenoptera (2012), Sternorrhyncha, total e riqueza de grupos apresentaram os

maiores valores na parte inferior da área de estudo que estava associada aos maiores valores

de argila e consequentemente aos maiores valores de H+Al, P, CTC (20-40 cm), B e Fe. De

acordo com SCHMIDT & DIEHL (2008), o uso do solo afeta a riqueza de espécies. O grupo

Thysanoptera apresentou manchas pequenas em consequência dos valores de alcance baixo.

GIRACCA et al. (2008) verificaram que a macrofauna do solo foi beneficiada pela aplicação

de calcário em superfície e incorporado no verão corroborando os resultados encontrados

pois a fauna do solo apresentou maior quantidade de indivíduos nos locais com maiores

valores de V %.

Os mapas relacionados com a produtividade da cana-de-açúcar mostram padrão

distinto da massa de colmos avaliada em 2010 e em 2011. No ano de 2010 os maiores

valores de massa de colmos foram encontrados na porção inferior e os maiores valores na

parte superior da área (Figura 35). Na massa de colmos avaliada em 2011, os maiores valores

foram encontrados na parte superior da área e do lado esquerdo enquanto que os menores

valores foram encontrados na parte inferior da área. Na avaliação realizada em 2010 a cana-

de-açúcar estava no quarto corte (cana soca) enquanto que na avaliação de 2011 foi o

primeiro ano após a renovação do canavial (cana planta). De acordo com TAVARES et

al.(2010) a produtividade da cana-de-açúcar após a renovação do canavial é influenciada

pelo manejo da colheita dos anos anteriores e pelo sistema de preparo do solo. O número de

colmos no ano de 2011 apresentou o padrão de variabilidade espacial semelhante com o

número de colmos avaliado em 2012 com os menores valores na parte inferior do lado direito

da área e nesta avaliação, a parte superior também apresentou menores valores no número

de colmos. Os dados de produtividade da cana-de-açúcar seguem os padrões espaciais do

número de colmos e massa de colmos da avaliação realizada em 2011, na qual os menores

valores de produtividade foram encontrados na parte inferior direita da área.

68

Figura 20 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) gravimétrica (0-20

cm) em janeiro de 2011; b) gravimétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011; c) volumétrica (0-

20 cm) em janeiro de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em janeiro de 2011); c) volumétrica

(0-20 cm) em maio de 2011; d) volumétrica (20-40 cm) em maio de 2011.

(a)

(f)

(c)

(e)

(d)

(b)

69

Figura 21 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) volumétrica (0-20 cm)

em outubro de 2011; b) volumétrica (0-20 cm) em janeiro de 2012; c) volumétrica (20-40

cm) em janeiro de 2012.

(a)

(c) (b)

70

Figura 22 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) microporosidade (0-

20 cm); b) microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total

(0-20 cm); e) porosidade total (20-40 cm).

(a)

(c)

(e) (d)

(b)

71

Figura 23 - Mapas de variabilidade espacial da densidade do solo e granulometria para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a)

densidade do solo (0-20 cm); b) densidade do solo (20-40 cm; c) argila (0-20 cm); d) argila

(20-40 cm); e) silte (0-20 cm); f) silte (20-40 cm).

(a) (b)

(c)

(e) (f)

(d)

72

Figura 24 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) areia total (0-20 cm);

b) areia total (20-40 cm c) areia grossa (0-20 cm); d) areia grossa (20-40 cm); e) areia fina

(0-20 cm); f) areia fina (20-40 cm).

(f) (e)

(a)

(c) (d)

(b)

73

Figura 25 - Mapas de variabilidade espacial da resistência do solo à penetração para o

NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) em

fevereiro de 2011. Mogi Mirim, SP. a) 0-10 cm, 2011; b) 10-20 cm, 2011; c) 20-30 cm,

2011; d) 0-10 cm, 2012; e) 20-30 cm, 2012.

(a)

(c)

(b)

(d) (e)

74


NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP) em

fevereiro de 2012. Mogi Mirim, SP. a) média, 2011; b) média, 2012.

(a) (b)

75

Figura 27 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) matéria orgânica (0-

20 cm); b) matéria orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm); e) fósforo (0-

20 cm); f) fósforo (20-40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

76


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) potássio (0-20 cm); b)

potássio (20-40 cm); c) cálcio (0-20 cm); d) cálcio (20-40 cm); e) magnésio (0-20 cm); f)

magnésio (20-40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

77


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) H + Al (0-20 cm); b)

H + Al (20-40 cm); c) Soma de Bases (0-20 cm); d) Soma de Bases (20-40 cm); e) CTC (0-

20 cm); f) CTC (20-40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

78


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) valor V (0-20 cm); b)

valor V (20-40 cm); c) boro (0-20 cm); d) boro (20-40 cm); e) cobre (0-20 cm); f) cobre (20-

40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

79


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) ferro (0-20 cm); b)

ferro (20-40 cm); c) manganês (0-20 cm); d) manganês (20-40 cm); e) zinco (0-20 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

80

Figura 32 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o NITOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) Acari, 2011; b) Acari,

2012; c) Entomobryomorpha, 2011; d) Entomobryomorpha, 2012; e) Formicidae, 2011; f)

Formicidae, 2012.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

81


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). Mogi Mirim, SP. a)

Hymenoptera, 2011; b) Hymenoptera, 2012; c) Coleoptera, 2011; d) Araneae, 2012; e)

Diptera, 2011; f) Psocoptera, 2011.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

82


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Mogi Mirim (SP). a) Thysanoptera, 2011;

b) Sternorrhyncha, 2012; c) total, 2011; d) total, 2012; e) riqueza, 2011; f) riqueza, 2012.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

83

Figura 35 - Mapas de variabilidade espacial das variáveis da produtividade da cana-de-

açúcar. Mogi Mirim, SP. a) massa de colmos, 2010; b) massa de colmos, 2011; c) número

de colmos, 2011; d) número de colmos, 2012; e) produtividade.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

84

4.4. Análise multivariada dos dados de Mogi Mirim, SP

A umidade do solo e as variáveis da produtividade foram analisadas pela análise

multivariada de redundância e estão apresentados na Figura 36.

Figura 36 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo e a

produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Mogi Mirim (SP). Ɵ: Umidade volumétrica; U %: Umidade gravimétrica.

O eixo I explicou 52 % da variabilidade dos dados separando o número de colmos de

2012 das demais variáveis da produtividade da cana-de-açúcar e o eixo II explicou 29,8 %.

De acordo com ROY BHOWMIK & SEN ROY (2006) o primeiro eixo é composto por

variáveis que explicam a maior parte da variação dos dados e o segundo eixo corresponde à

segunda maior quantidade de variação e é independente do primeiro eixo.

-1.0 0.2

-0.6

0.8

Massa 2010

Colmos 11

Massa 2011

Produtividade

Ө

20-40 cm

Jan 12

Ө

0-20 cm

Jan 12

Ө

0-20 cm

Out11

U %

0-20 cm

U %

20-40 cm

Ө

0-20 cm

Jan 11

Ө

20-40 cm

Jan 11

Ө

0-20 cm

Mai 11

Ө

20-40 cm

Mai 11

Eixo I: 52,0 %

Eix

o I

I: 2

9,8

%

Colmos 12

85

A Ɵ de outubro de 2011 apresentou a mesma tendência da produtividade da cana-de-

açúcar com os menores valores de produtividade na parte inferior da área e os maiores

valores na parte superior, porém com baixo grau de explicação devido o vetor da Ɵ de

outubro de 2011 com valor próximo do eixo zero-zero. A Ɵ avaliada em janeiro de 2012,

em ambas as profundidades, obteve grande explicação com a produtividade, pois ocorreram

os menores valores nos locais de menor produtividade corroborando os mapas de

variabilidade espacial. O número de colmos de 2012 mostrou-se totalmente diferente das

demais variáveis relacionadas com a produtividade devido os maiores valores. A correlação

da Ɵ com a produtividade da cana-de-açúcar ocorreu com valores intermediários da Ɵ. Os

maiores valores de U % foram associados aos menores valores de Ɵ.

Na análise de redundância da porosidade do solo e da produtividade da cana-de-

açúcar o eixo I explicou 61,6 % e o eixo II 25,5 % (Figura 37).

Figura 37 - Análise de redundância de ordenação canônica da porosidade do solo e a



-0.4 1.0

-0.8

0.6

Massa 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade

Colmos 2012

Condutividade hidráulica

(0-20 cm)

Porosidade Total

(0-20 cm)

Densidade do solo

(0-20 cm)


(20-40)

Microporosidade

(20-40 cm)

Macroporosidade

(20-40 cm) Porosidade total

(20-40 cm)

Densidade do solo

(20-40 cm)

Microporosidade

(0-20 cm)

Macroporosidade

(0-20 cm)

Eixo I: 61,6 %

Eix

o I

I: 2

5,5

%

86

Na profundidade de 20-40 cm apenas a Ds ficou do lado esquerdo enquanto que todas

as outras variáveis relacionadas com a porosidade do solo na profundidade de 0-20 cm do

lado direito. A produtividade esteva associada aos maiores valores de microporosidade e

porosidade total na profundidade de 0-20 cm e aos maiores valores de densidade do solo nas

profundidades de 0-20 e 20-40 cm. A massa de colmos de 2011 e o número de colmos de

2012 teve baixa explicação pelas variáveis da porosidade do solo. A massa de colmos de

2010 estava associada à condutividade hidráulica na profundidade de 20-40 cm. Para

TAVARES FILHO et al. (2010) a macroporosidade menor que 10 ou 15 % pode limitar o

crescimento vegetal devido à falta de oxigênio nas raízes e um equilíbrio entre a quantidade

de macroporos e microporos no solo é essencial para o desenvolvimento vegetal.

A análise de redundância confirmou o observado nos mapas de variabilidade espacial

da granulometria do solo e da produtividade da cana-de-açúcar. O eixo I explicou 72,1 %

da variabilidade dos dados e o eixo II 22,8 % (Figura 38).

Figura 38 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do solo e a



Na profundidade de 0-20 cm, a argila e a areia fina mostraram uma explicação

inversamente proporcional à produtividade da cana-de-açúcar separada pelo eixo I. As

areias grossa e total tiveram baixa correlação com a produtividade apesar de estarem

-0.8 0.8

-0.4

0.6

Massa 2010

Colmos 2011 Massa 2011

Produtividade

Colmos 2012

Argila

0-20 cm

Silte

0-20 cm

Areia grossa

0-20 cm

Areia fina

0-20 cm

Argila

20-40 cm

Silte

20-40 cm

Areia total

20-40 cm

Areia grossa

20-40 cm

Areia fina

20-40 cm

Areia total

0-20cm

Eixo I: 72,1 %

Eix

o I

I: 2

2,8

%

87

correlacionadas positivamente. A areia total por estar muito próxima à interseção do eixo I

com o eixo II não estava correlacionada com a produtividade. O silte foi a variável da

granulometria que melhor explicou a produtividade da cana-de-açúcar corroborando os

mapas de variabilidade espacial, nos quais os maiores valores de silte foram os locais com

os maiores valores de produtividade. O padrão existente entre a produtividade e as variáveis

da granulometria do solo pouco foi alterado pela profundidade de avaliação.

A análise multivariada da resistência do solo mostrou que a produtividade da cana-

de-açúcar foi inversamente proporcional, quase que na totalidade, aos valores de resistência

do solo à penetração (Figura 39).

Figura 39 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo à

penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO


O eixo I explicou 64,4 % da variabilidade e o eixo II 17,1 % e a RSP de 0-10 cm em

2011 e de 20-30 e 30-40 cm em 2012 ficaram do lado esquerdo assim como o número de

colmos de 2011 e 2012, a massa de colmos de 2011 e a produtividade. Os maiores valores

-0.4 0.8 -0.6

0.6

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade

Colmos 2012

0-10 cm

2011

10-20 cm

2011 20-30 cm

2011

30-40 cm

2011

Média

2011

0-10 cm

2012

10-20 cm

2012 20-30 cm

2012

30-40 cm

2012

Média

2012

Massa 2010

Eixo I: 64,4 %

Eix

o I

I: 1

7,1

%

88

de produtividade foram associados aos menores valores de resistência. Apenas os resultados

de 30-40 cm de 2012 estavam associados aos maiores valores de produtividade devido à

umidade do solo. De acordo com DALCHIAVON et al. (2014), o aumento na resistência

do solo à penetração influencia diretamente na microporosidade do solo e, causa uma

melhoria na disponibilidade de água permitindo melhor absorção de nutrientes da solução

do solo. Apenas a massa de colmos em 2010 estava associada aos maiores valores de RSP.

De acordo com REICHERT et al. (2009) maiores valores de resistência do solo à penetração

podem limitar o crescimento da raiz e o desenvolvimento da planta e BASTIANI et al. (2012)

completam com a redução da produtividade da área.

Os atributos químicos e a produtividade da cana-de-açúcar foram analisados pela

multivariada de redundância e estão apresentados na Figura 40.

Figura 40 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo e a



O H+Al, Fe, P e B tiveram uma explicação inversamente proporcional à produtividade

da cana-de-açúcar. As setas maiores e com menores ângulos formados com a produtividade

obtiveram as melhores explicações na variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar e

quanto menor o ângulo formado entre os atributos químicos do solo mais fortemente

Massa 2011

-0.6 0.6 -0.5

0.3

Colmos 2011

Matéria orgânica 0-20 cm

pH

0-20 cm

Fósforo

0-20 cm

Potássio

0-20 cm

Magnésio

0-20 cm

H+Al

0-20 cm

CTC 0-20 cm

Boro 0-20 cm

Cobre

0-20 cm

Ferro 0-20 cm

Manganês 0-20 cm

Zinco 0-20 cm

pH 20-40 cm

Fósforo

20-40 cm

Potássio

20-40 cm

Magnésio

20-40 cm

H+Al

20-40 cm

CTC

20-40cm

V% 20-40 cm

Boro 20-40 cm

Cobre

20-40 cm

Ferro 20-40cm

Manganês 20-40 cm Zinco

20-40 cm

Colmos 2012

SB 20-40 cm SB 0-20 cm

V% 0-20 cm

Massa 2010

Eixo I: 53,9 %

Cálcio 20-40 cm Cálcio 0-20 cm

Matéria orgânica 20-40 cm

Eix

o I

I: 1

8,6

%

Produtividade

89

associados eles são. Para Motta et al. (2002) a disponibilidade de P reduzida no solo é a

limitação nutricional mais comum na produção agrícola em solos altamente intemperizados.

A produtividade da cana-de-açúcar foi responsiva à MO, pH, V %, Ca, SB, MO, Mg,

K, Mn e Cu. VITTI et al. (2008) também encontraram correlação positiva da matéria

orgânica com a produtividade da cana-de-açúcar. BENETT et al. (2011) afirmaram que o

Mn é o segundo micronutriente extraído pela cultura da cana-de-açúcar e sua falta pode

ocasionar baixa produtividade.

O padrão das correlações existentes entre a produtividade e as variáveis da fertilidade

do solo pouco foi alterado pela profundidade de avaliação, conforme ocorreu com a análise

de redundância da granulometria do solo.

A fauna do solo na amostragem realizada em 2011 e a produtividade foram

analisadas pela multivariada de redundância e estão apresentadas na Figura 41.

Figura 41 - Análise de redundância de ordenação canônica da fauna do solo na amostragem

de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO


-1.0 0.6

-0.8

0.8

Massa 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade

Colmos 2012

Acari

Coleoptera

Diptera

Entomobryomorpha

Formicidae

Psocoptera Thysanoptera

Total

Riqueza

Eixo I: 48,0 %

Eix

o I

I: 2

6,8

%

Hymenoptera

90

O eixo I explicou 48,0 % da variabilidade dos dados e o eixo II 26,8 %. O total de

indivíduos obteve uma resposta inversamente proporcional à produtividade da cana-de-

açúcar devido ao predomínio do grupo Formicidae aliado aos grupos Entomobryomorpha,

Acari e Thysanoptera. Os grupos Hymenoptera e Coleoptera foram fortemente associados

à maior produtividade da cana-de-açúcar e à riqueza de grupos e ao grupo Psocoptera. Esses

grupos da fauna do solo atuam na decomposição da matéria orgânica e, consequentemente,

favorecem o processo de ciclagem de nutrientes. Os grupos Coleoptera, Hymenoptera,

Psocoptera e a riqueza de grupos na avaliação realizada em 2011 foram associados ao

número e massa de colmos e à produtividade de 2011.


de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o NITOSSOLO VERMELHO


-1.0 0.6

-0.8

1.0

Massa 2010

Colmos2011

Massa 2011 Produtividade

Colmos 2012

Acari

Araneae

Entomobryomorpha

Formicidae

Hymenoptera

Sternorrhyncha

Total

Riqueza

Eixo I: 36,4 %

Eix

o I

I: 3

1,3

%

91

Na análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em 2012 a

produtividade da cana-de-açúcar mostrou padrão completamente distinto da amostragem

realizada em 2011 (Figura 42). O eixo I explicou 36,4 % e o Eixo II 31,3 %. O Eixo I

distinguiu o número de colmos de 2012 das demais variáveis relacionadas à produtividade e

o grupo Formicidae das demais variáveis da fauna do solo. Todos os grupos da fauna do

solo, exceto Araneae, foram inversamente proporcionais à produtividade da cana-de-açúcar.

O grupo Araneae obteve uma pequena associação à produtividade da cana-de-açúcar, ao

número de colmos e à massa de colmos de 2011. O grupo Formicidae com a massa de

colmos de 2010 e o grupo Araneae com o número de colmos de 2012 mostraram baixo grau

de associação.

4.5. Análise da estatística descritiva dos dados de Ribeirão Preto, SP

Na análise estatística dos dados da umidade gravimétrica do solo, os maiores

valores foram obtidos na profundidade superficial devido à cobertura do solo proveniente da

palha da cana-de-açúcar na área de estudo (Tabela 17). Os valores do CV foram

classificados como baixos e os dados foram normais na profundidade de 0-20 cm. Não

houve diferença significativa entre a umidade volumétrica do solo no mesmo período. Na

avaliação da umidade volumétrica os valores mínimos e máximos em ambas as

profundidades variaram muito, com amplitude de 45 % na profundidade de 0-20 cm e 38 %

na profundidade de 20-40 cm.

Os valores da umidade volumétrica na amostragem realizada em julho de 2011 na

profundidade de 0-20 cm foram iguais aos da amostragem realizada em fevereiro de 2011 e

diferentes na profundidade de 20-40 cm. Na amostragem realizada em fevereiro de 2012 a

umidade estava próxima à da capacidade de campo, por isso, a amplitude dos dados foi

menor que nas amostragens anteriores e a média, em ambas as profundidades, foram

maiores. Nas amostragens realizadas em fevereiro, os valores apresentaram distribuição

normal enquanto que na amostragem realizada em julho não foram normais. Para MELLO

et al. (2011) o monitoramento da umidade do solo é importante, pois controla o escoamento

superficial, a infiltração e a evaporação de água e a transpiração pelas plantas.

Os dados de condutividade hidráulica K(Ɵ), microporosidade (Micro),

macroporosidade (Macro), porosidade total (PT) e densidade do solo (Ds) foram

analisados pela estatística descritiva e estão apresentados na Tabela 18. A K(Ɵ) foi maior

92

na profundidade de 20-40 cm, devido à colheita mecanizada, aplicação de defensivos e

adubos pelas máquinas agrícolas causando compactação na profundidade superficial.

Tabela 17 - Estatística descritiva da umidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).

Atributos Físicos 1

Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

0-20 cm (n= 97)

Umidade gravimétrica fev/2011 % 20,06 30,31 24,78 A 1,89 8 0,43 0,72 Sim

Umidade volumétrica fev2011 % 13 58 27,66 Ab 8,90 32 0,60 0,23 Sim

Umidade volumétrica jul/2011 % 14 49 26,08 Ab 7,38 28 0,98 0,54 Não

Umidade volumétrica fev/2012 % 39 63 52,70 Aa 5,48 10 -0,14 -0,68 Sim

20-40 cm (n=97)

Umidade gravimétrica fev/2011 % 20,22 28,25 23,96 B 1,65 7 0,29 0,08 Sim

Umidade volumétrica fev2011 % 11 49 27,99 Ab 8,92 32 0,45 -0,64 Sim

Umidade volumétrica jul/2011 % 16 44 25,48 Ac 5,65 22 1,11 1,09 Não

Umidade volumétrica fev/2012 % 41 63 52,93 Aa 4,75 9 -0,20 -0,14 Sim


Coeficiente de variação (%); Assi.: Coeficiente de Assimetria; Curt.: Coeficiente de Curtose; Norm.:




Os valores médios da Micro, Macro, Ds e PT foram iguais em profundidade, com

pequenas diferenças nos valores mínimos e máximos. A condutividade hidráulica foi a

variável com os maiores valores do CV dentre as avaliadas juntamente com a porosidade do

solo, com 72 % na avaliação realizada em 2011 na profundidade de 0-20 cm classificando

com o CV com alto e na mesma profundidade com 58 % na avaliação realizada em 2012

classificando o CV como médio. A Micro, a PT e a Ds obtiveram valores baixos do CV

independente da profundidade de avaliação. Apenas a Macro obteve valores médios do CV

com 23 % em ambas as profundidades. A K(Ɵ) foi a única variável que não apresentou

distribuição normal indicando que os dados variaram muito na área de estudo, confirmado

pelos altos valores do CV.

93

Tabela 18 - Parâmetros estimados do semivariograma da condutividade hidráulica do solo,

da densidade do solo e da porosidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO


Atributos Físicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Assi. Curt. Norm.

0-20 cm (n= 97)

K(Ɵ) fev2011 m d-1 0,086 1,20 0,39 B 0,28 72 0,89 0,00 Não

K(Ɵ) fev2012 m d-1 0,086 0,77 0,27 0,16 58 1,03 0,87 Não

Microporosidade fev2011 m3 m-3 0,38 0,46 0,43 A 0,02 4 -0,37 -0,10 Sim

Macroporosidade fev2011 m3 m-3 0,07 0,21 0,13 A 0,03 23 0,54 0,18 Sim

Porosidade total fev2011 m3 m-3 0,51 0,61 0,56 A 0,02 4 -0,06 -0,40 Sim

Densidade do solo fev2011 Mg m-3 1,13 1,55 1,34 A 0,08 6 -0,07 0,25 Sim

20-40 cm (n= 97)

K(Ɵ) fev2011 m d-1 0,086 1,72 0,58 A 0,36 61 1,02 1,05 Não

Microporosidade fev2011 m3 m-3 0,37 0,47 0,42 A 0,02 5 -0,26 -0,39 Sim

Macroporosidade fev2011 m3 m-3 0,07 0,22 0,14 A 0,03 23 0,43 -0,14 Sim

Porosidade total fev2011 m3 m-3 0,51 0,64 0,56 A 0,02 4 0,36 0,56 Sim

Densidade do solo fev2011 Mg m-3 1,14 1,56 1,33 A 0,09 6 0,23 0,06 Sim



Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância. K(Ɵ): condutividade

hidráulica. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as profundidades)

indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.

Os dados de granulometria foram analisados pela estatística descritiva e estão

apresentados na Tabela 19. Não houve diferença significativa nos teores de argila, silte e

areia fina entre as profundidades. Das variáveis relacionadas com a granulometria do solo,

a argila apresentou os menores valores do CV com 4 %. Apenas a areia grossa apresentou

CV médio enquanto que a argila, o silte, a areia fina e a areia total apresentaram CV menor

que 12 % classificando-os como baixo. A estabilidade da variável argila e a ordem Latossolo

caracterizada pela uniformidade no perfil de solo explicam os menores valores do CV para

esta variável. Todas as variáveis da granulometria apresentaram distribuição normal.

Os valores mínimos, máximos e médios da granulometria variaram muito pouco em

relação à profundidade de avaliação, apesar de a argila e silte possuírem os maiores valores

na profundidade de 0-20 cm e a areia grossa, areia fina e areia total na profundidade de 20-

94

40 cm. Na maioria dos pontos amostrais a classe textural foi muito argilosa, com valores de

argila maiores que 60 %. Todas as variáveis da granulometria do solo apresentaram

distribuição normal. Os valores dos coeficientes de assimetria e curtose, para a maioria das

variáveis estão próximos de zero e três, indicando, pelo teste de normalidade, distribuição

de frequência normal (SNEDECOR & COCHRAN, 1967). Segundo Cambardella (1994) a

distribuição normal indica que as medidas de tendência central não refletem valores atípicos

da distribuição de frequência.

Tabela 19 - Estatística descritiva da granulometria do solo para o LATOSSOLO



0-20 cm (n= 97)

Argila % 54,20 66,20 60,71 A 2,45 4 -0,03 -0,44 Sim

Silte % 24,57 35,95 29,31 A 2,13 7 0,30 -0,09 Sim

Areia grossa % 1,28 2,80 1,75 A 0,29 17 0,88 1,23 Sim

Areia fina % 6,38 10,62 8,23 A 0,85 10 0,23 -0,16 Sim

Areia total % 7,67 12,89 9,98 A 0,99 10 0,28 0,02 Sim

20-40 cm (n= 97)

Argila % 55,60 65,30 61,03 A 2,27 4 -0,22 -0,50 Sim

Silte % 25,40 33,76 29,35 A 1,93 7 0,34 -0,51 Sim

Areia grossa % 1,21 2,17 1,59 B 0,24 15 0,45 -0,79 Sim

Areia fina % 6,12 10,28 8,03 A 0,85 11 -0,14 -0,11 Sim

Areia Total % 7,48 12,13 9,62 B 0,95 10 -0,11 -0,17 Sim






Nos dados da resistência do solo à penetração (RSP), os valores do CV variaram de

31 % a 34 % na amostragem realizada em outubro de 2011 e de 17 a 22 % na amostragem

em janeiro 2012 (Tabela 20). O CV foi médio na avaliação realizada em 2011 e baixo em

2012. A diferença do CV do ano de 2011 para o de 2012 deve-se ao maior conteúdo de água

no solo no ano de 2012, indicado pelos valores de umidade do solo. Na avaliação da RSP

dos dados de 2011, apenas na profundidade de 0-10 cm os dados não foram normais e na

95

avaliação realizada em 2012, nenhuma das profundidades obteve distribuição normal de

frequência discordando dos dados obtidos por Souza et al. (2004) que avaliando resistência

do solo à penetração na cultura da cana-de-açúcar observaram distribuição de frequência

normal. Os valores médios da RSP foram normais em ambas as avaliações. A compactação

do solo na cultura da cana-de-açúcar provém da colheita mecanizada em solos com altos

teores de umidade (PANKHURST et al., 2003). SILVA et al. (2004) afirmam que valores

de resistência do solo à penetração de 3,5 a 6,5 MPa causam impedimento ao crescimento

das raízes.

Tabela 20 - Estatística descritiva da resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP), em duas épocas de

avaliação.


Fevereiro de 2011 (n= 97)

RSP(0-10) MPa 1,87 8,40 4,21 Ab 1,45 34 0,78 0,36 Não

RSP(10-20) MPa 1,87 11,01 6,12 Aa 2,06 34 -0,04 -0,72 Sim

RSP(20-30) MPa 2,52 12,97 6,44 Aa 2,18 34 0,25 -0,31 Sim

RSP(30-40) MPa 1,87 9,70 5,87 Aa 1,82 31 0,02 -0,74 Sim

RSP(média) MPa 2,20 8,62 5,30 A 1,36 26 0,01 -0,50 Sim


RSP(0-10) MPa 1,87 5,13 3,45 Ba 0,59 17 0,07 0,01 Não

RSP(10-20) MPa 2,52 5,13 3,44 Ba 0,65 19 0,60 -0,01 Não

RSP(20-30) MPa 1,87 5,13 3,44 Ba 0,68 20 -0,07 -0,13 Não

RSP(30-40) MPa 1,87 5,13 3,20 Bb 0,71 22 0,47 0,06 Não

RSP(média) MPa 2,20 4,26 3,11 B 0,39 12 0,33 0,36 Sim






A distribuição da RSP nas duas avaliações mostra o padrão de resistência do solo à

penetração distinto até à profundidade de 60 cm (Figura 43). Na avaliação realizada em

2012 com a umidade do solo maior foram encontrados os menores valores de RSP

comparada com a avaliação em 2011 com diferença significativa em todas as profundidades

96

e com o padrão da distribuição da RSP em 2012 ao longo do perfil de solo mais uniforme.

No ano de 2011, os maiores valores de RSP foram obtidos nas profundidades de 10-20, 20-

30 e 30-40 cm e no ano de 2012 apenas na profundidade de 30-40 cm. A resistência do solo

à penetração das raízes aumenta com a diminuição da umidade do solo, pois ocorre a

diminuição da coesão entre as partículas sólidas e o filme de água entre as partículas

(KONDO & DIAS JUNIOR, 1999). Segundo DIAS-JÚNIOR & PIERCE (1996), os valores

de resistência do solo à penetração das raízes podem ser usados para avaliar o impacto do

uso da terra e sistemas de manejo no processo de compactação.

Figura 43 - Resistência do solo à penetração para o LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) nas duas épocas de avaliação até à

profundidade de 60 cm.

Os dados da fertilidade do solo foram analisados pela estatística descritiva e estão

apresentados nas Tabela 21 e 26. O CV da matéria orgânica (MO), pH e do Cobre (Cu) e

CTC foram baixos enquanto que as demais variáveis apresentaram médio CV. Os menores

valores do CV foram encontrados no pH com 5 % seguido pela matéria orgânica com 7%

em ambas as profundidades e os maiores valores no potássio com 34 % na profundidade de

0-20 cm e 47 % na profundidade de 20-40 cm. Os maiores valores do CV indicam maior

variação dos dados em relação à média. Timm et al. (2006) também observaram baixos

valores do CV nos dados de matéria orgânica. Souza et al. (2006) também observaram

0

10

20

30

40

50

60

0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0

Pro

fun

did

ad

e (c

m)

Resistência do solo à penetração (MPa)

Fevereiro de 2011

Fevereiro de 2012

97

valores baixos do CV para o pH e os maiores valores para P e K em um Latossolo Vermelho

em Guariba, SP. Para ZANÃO JÚNIOR (2010) os CVs médios podem ser atribuídos ao

efeito residual da adubação e a aplicação da contínua de fertilizantes na linha de plantio.

Tabela 21 - Estatística descritiva da fertilidade do solo na profundidade de 0-20 e 20-40 cm

para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).

Atributos Químicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� S CV Ass. Curt. Norm.

0-20 cm (n= 97)

Matéria Orgânica g dm-3 31 44 37,67 A 2,78 7 -0,23 -0,17 Sim

pH - 4 5 4,48 A 0,23 5 -0,01 -0,48 Sim

Fósforo mg dm-3 20 69 33,90 A 9,42 28 1,40 2,55 Sim

Potássio mmolc dm-3 0,4 2,5 1,25 A 0,43 34 0,31 0,08 Sim

Cálcio mmolc dm-3 11 35 22,23 A 5,23 24 0,09 -0,36 Sim

Magnésio mmolc dm-3 4 14 8,18 A 1,89 23 0,25 0,41 Sim H+Al mmolc dm-3 58 109 74,57 A 10,31 14 0,54 0,35 Não

Soma de Bases mmolc dm-3 17,1 49,8 31,61 A 6,84 22 0,13 -0,20 Sim

CTC mmolc dm-3 80,3 129,8 106,09 A 9,94 9 -0,15 -0,13 Sim

Valor V % 14 45 29,90 A 6,07 20 -0,14 -0,23 Sim

Boro mg dm-3 0,27 0,77 0,43 B 0,10 23 0,77 0,76 Sim

Cobre mg dm-3 6,2 8,9 7,51 A 0,52 7 -0,21 0,14 Sim

Ferro mg dm-3 15 37 21,79 A 4,19 19 1,12 1,79 Sim

Manganês mg dm-3 43 90,1 60,97 A 9,73 16 0,42 -0,28 Sim

Zinco mg dm-3 1,2 6,7 2,92 A 1,17 40 1,18 1,15 Não

20-40 cm (n = 97)

Matéria Orgânica g dm-3 31,0 40,0 35,19 B 2,33 7 0,06 -0,74 Não

pH - 3,9 5,0 4,49 A 0,23 5 -0,28 -0,08 Sim

Fósforo mg dm-3 19,0 61,0 28,89 B 6,44 22 1,57 5,30 Não

Potássio mmolc dm-3 0,3 2,9 1,12 A 0,52 47 1,41 2,46 Não

Cálcio mmolc dm-3 8,0 32,0 19,46 B 4,96 25 0,18 -0,13 Sim

Magnésio mmolc dm-3 3,0 11,0 7,27 B 1,82 25 -0,07 -0,40 Sim H+Al mmolc dm-3 47,0 98,0 71,91 A 10,79 15 0,37 -0,30 Não

Soma de Bases mmolc dm-3 13,1 42,2 27,85 B 6,42 23 0,03 -0,26 Sim

CTC mmolc dm-3 73,4 125,6 99,76 B 9,25 9 0,05 0,09 Sim

Valor V % 13,0 44,0 28,07 B 6,61 24 -0,14 -0,28 Sim

Boro mg dm-3 0,2 0,9 0,44 A 0,12 27 0,86 1,16 Sim

Cobre mg dm-3 6,0 8,3 7,12 B 0,51 7 -0,03 -0,22 Sim

Ferro mg dm-3 14,0 27,0 18,85 B 3,13 17 0,50 -0,16 Sim

Manganês mg dm-3 39,8 71,9 51,88 B 7,85 15 0,50 -0,40 Sim

Zinco mg dm-3 1,0 4,8 2,02 B 0,61 31 1,65 5,13 Não




98



SOUZA et al. (2004) também encontraram os menores CVs no pH e na matéria

orgânica pela distribuição mais uniforme na área avaliando profundidades de amostragem

num Latossolo Vermelho em semeadura direta. GREGO et al. (2010) também observaram

os menores valores do CV para o pH e MO e os maiores valores para o K e P na mesma área

de estudo na profundidade de 0-20 cm corroborando os resultados encontrados.

Os valores do CV foram iguais ou maiores na profundidade de 20-40 cm, exceto para

a o fósforo indicando maior homogeneidade na superfície pelo manejo adotado com

adubação e colheita mecanizada mantendo palha na superfície. CAMPOS et al. (2007),

avaliando a dependência espacial da fertilidade do solo num Latossolo Vermelho em área

cultivada com cana-de-açúcar em SP, também verificaram que os maiores CV foram

encontrados na profundidade subsuperficial, com exceção do cálcio, e os menores valores

no pH. CAMPOS et al. (2010), estudando a influência das superfícies geomórficas na

distribuição espacial da fertilidade do solo em área de cultivo de cana-de-açúcar também

encontraram os maiores valores de CV na profundidade subsuperficial.

Houve diferença significativa entre os valores médios da fertilidade do solo, exceto

com o pH, em relação à profundidade de avaliação e os maiores valores foram obtidos na

profundidade de 0-20 cm com exceção do boro com maior valor na profundidade de 20-

40 cm. Os maiores valores foram encontrados na profundidade de 0-20 cm devido à palha

da cana-de-açúcar acumulada na superfície e as adubações de plantio e cobertura realizadas.

CAMPOS et al. (2007) também observaram que a fertilidade do solo apresentou padrão

similar nas duas profundidades avaliadas proporcionando zonas homogêneas de manejo do

solo. De acordo com SOUZA et al. (2010a) quando ocorre grande amplitude dos dados de

fertilidade do solo, pode revelar problemas que podem ocorrer quando os valores médios

para o manejo da fertilidade são utilizados.

Dentre as 15 variáveis da fertilidade do solo estudadas, apenas duas não apresentaram

distribuição normal na profundidade de 0-20 cm e cinco variáveis na profundidade de 20-40

cm.

Os valores de V % em ambas as profundidades estão muito abaixo dos valores

recomendados por DEMATTÊ (2004) em que o V % da soca da cana-de-açúcar deverá ser

mantido com, no mínimo, V % igual a 40 %. Os valores de CTC maiores na profundidade

de 0-20 cm devem-se ao maior teor de matéria orgânica nesta profundidade. Os valores de

99

pH também foram abaixo do valor ideal condicionante para a quantidade de cargas elétricas

presentes no complexo sortivo do solo.

Das variáveis da relacionadas à fertilidade do solo, apenas o H+Al e o zinco, em ambas

as profundidades, a matéria orgânica, o fósforo e o potássio na profundidade de 20-40 cm

não apresentaram distribuição normal. Para ISAAKS E SRIVASTAVA (1989) e CRESSIE

(1991) os dados não precisam de distribuição de frequência normal para utilizá-los na

geoestatística, basta não apresentar valores extremos de assimetria para não errar na

estimativa do ponto amostral. Souza et al. (2006) também observaram que o K não

apresentou distribuição normal de 0-20 cm, avaliando uma pedoforma e também observaram

a não normalidade da soma de bases e da CTC diferindo dos resultados obtidos.

Nos dados de fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de 2011, nenhum

dos grupos estudados foram coletados em todas as amostras (Tabela 22). O grupo

Formicidae foi o mais abundante com 33,24 ind.arm-1 seguido pelo grupo Coleoptera com

9,97 ind.arm-1. O grupo Formicidae é predominante neste tipo de cultura por ser um inseto

que se organiza em sociedade. SANTOS et al. (2012) verificaram que o grupo Formicidae

apresentou alta correlação com a precipitação e com a umidade do solo.

Ocorreu grande variação nos valores de CV dos grupos da fauna do solo e apenas os

grupos Formicidae e Coleoptera apresentaram médio CV devido à maior abundância. Todos

os demais grupos apresentaram alto CV indicado por valores do CV maiores que 62 %. O

total de indivíduos e a riqueza média obtiveram os menores valores do CV com 49 e 19 % e

apenas o grupo Coleoptera apresentou distribuição normal, indicado pelo teste de

normalidade e pelo valor de assimetria igual a 0,76 e curtose 0,56. NUNES et al. (2012)

também verificaram elevado erro padrão nos dados de fauna do solo, revelando grande

heterogeneidade espacial devido a alguns grupos serem encontrados em apenas algumas

armadilhas.

O total de indivíduos na amostragem realizada em agosto de 2011, com

121,30 ind.arm-1 foi maior do que a realizada em fevereiro de 2011 devido à colheita da

cana-de-açúcar e à palha em abundância criando habitats e disponibilidade de alimento para

alguns grupos da fauna do solo como Formicidae e Coleoptera o que aumentou o número de

indivíduos e os valores de riqueza. NUNES et al. (2012) também verificaram que os grupos

Formicidae e Coleoptera foram favorecidos pela serapilheira em condições de umidade do

solo adequada aumentando os valores de riqueza.

100

Tabela 22 - Estatística descritiva da fauna edáfica para o LATOSSOLO VERMELHO

Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) na amostragem realizada em fevereiro

de 2011.

Atributos Biológicos 1 Unid. Mín. Máx. �̅� DP CV Assim. Curt. Norm.


Acari ind arm-1 0 38 8,34 6,80 82 1,501 3,295 Não

Araneae ind arm-1 0 4 0,92 1,06 116 1,161 0,805 Não

Coleoptera ind arm-1 0 28 9,97 B 6,00 60 0,76 0,56 Sim

Diplopoda ind arm-1 0 5 1,18 1,28 109 1,064 0,526 Não

Entomobryomorpha ind arm-1 0 15 3,83 B 3,12 81 1,162 1,316 Não

Formicidae ind arm-1 0 90 33,24 B 20,44 61 1,115 0,846 Sim

Poduromorpha ind arm-1 0 27 5,44 6,02 111 1,793 3,035 Não

Symphypleona ind arm-1 0 6 1,33 1,72 129 1,565 1,794 Não

Total ind arm-1 20 146 71,64 B 29,00 40 0,8 0,14 Não

Riqueza nº 5 14 9,36 A 1,79 19 -0,043 0,036 Não

Agosto de 2011 (n= 97)

Coleoptera ind arm-1 5 53 24,40 A 11,27 46 0,40 -0,23 Sim

Diptera ind arm-1 0 12 4,30 3,02 70 0,70 -0,05 Sim

Entomobryomorpha ind arm-1 0 32 6,71 A 7,11 106 1,91 3,29 Não

Formicidae ind arm-1 0 208 59,66 A 30,63 51 1,93 6,56 Sim

Psocoptera ind arm-1 3 38 16,83 8,71 52 0,55 -0,52 Sim

Total ind arm-1 47 297 121,30 A 45,77 38 1,09 1,74 Sim

Riqueza nº 4 13 8,28 A 1,96 24 0,29 -0,53 Sim

1 Unid.: Unidade de medida; Num.: Número de valores; Mín.: Valor mínimo; Max.: Valor máximo;

DP: Desvio padrão; CV: Coeficiente de variação; Assim.: Coeficiente de Assimetria; Curt.:

Coeficiente de Curtose; Norm.: Teste de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de

significância. Médias seguidas por letras maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de

amostragem) indicam diferença significativa pelo teste t a 5 % de significância.

Os grupos Coleoptera, Diptera, Psocoptera, Formicidae, o total de indivíduos e a

riqueza média de grupos apresentaram distribuição normal. O grupo Entomobryomorpha

foi o único que não apresentou distribuição normal e obteve o maior valor de CV cm 106 %

classificado como alto juntamente com o grupo Diptera. Os demais grupos apresentaram

médio CV. Houve diferença significativa entre os grupos da fauna que foram maiores na

avaliação realizada em agosto de 2011 e a riqueza de grupos na avaliação em fevereiro de

2011.

As variáveis relacionadas com a produtividade da cana-de-açúcar foram analisadas

pela estatística descritiva e estão apresentadas na Tabela 23. O CV das avaliações realizadas

101

em 2010, avaliando a mesma variável, foram maiores seguidos pela avaliação realizada em

2011 e 2012. Todas as variáveis do ano de 2012 e a massa de colmos de 2011 apresentaram

baixo CV enquanto que as demais CV médio. Houve diferença entre as produtividades nos

diferentes anos de avaliação e a diferença no CV ocorreu devido à produtividade menor no

ano de 2010 com 55,77 Mg ha-1 seguido pelo ano de 2011 com 73,96 Mg ha-1 ocorrendo

proporcionalmente maior desvio padrão em relação à média do que no ano de 2012 com

113,05 Mg ha-1.

Tabela 23 - Estatística descritiva do número e massa de colmos e produtividade. Ribeirão

Preto, SP.

Produtividade Mín. Máx. Média S CV Ass. Curt. Norm.

Ano 2010 (n= 97)

Colmos (nº/10 m lineares) 55 123 89,67 C 16,20 18 -0,10 -0,70 Sim

Massa de 10 colmos (kg) 5,40 13,20 9,30 C 1,46 16 -0,10 0,17 Sim

Produtividade (Mg ha-1) 33,70 88,40 55,77 C 13,15 24 0,42 -0,69 Sim

Ano 2011 (n= 97)

Colmos (nº/10 m lineares) 60 126 97,29 B 12,65 13 -0,22 0,23 Sim

Massa de 10 colmos (kg) 9,20 15,20 11,40 B 1,24 11 0,47 0,09 Sim

Produtividade (Mg ha-1) 43,60 111,47 73,96 B 13,44 18 0,33 0,09 Sim

Ano 2012 (n= 97)

Colmos (nº/10 m lineares) 113,88 163 137,9 A 5,09 6 0,10 0,24 Sim

Massa de 10 colmos (kg) 9,20 15,10 12,29 A 1,24 10 0,02 -0,09 Sim

Produtividade (Mg ha-1) 82,40 155,62 113,05 A 13,53 12 0,05 0,14 Sim




maiúsculas diferentes (comparação entre as datas de amostragens) indicam diferença significativa

pelo teste t a 5 % de significância.

No ano de 2011 ocorreu um veranico na região de estudo e os valores de produtividade

ficaram abaixo das 82,28 Mg ha-1, produtividade registrada para o Estado de São Paulo na

safra 2010/2011 (BRESSAN FILHO & ANDRADE, 2013) assim como na safra 2009/2010

com 87,81 Mg ha-1. No ano de 2012 a produtividade da cana-de-açúcar foi maior do que a

média para o Estado de São Paulo com 69,94 Mg ha-1 (PORTO et al., 2012). A diferença de

produtividade do ano de 2010 para o de 2012 foi influenciada pelo aumento de 2,99 kg na

102

massa de colmos e 48,23 colmos, aumentando a produtividade em 39,09 Mg ha-1. Todas as

variáveis relacionadas com a produtividade mostraram distribuição de frequência normal

com assimetria próximo de zero e curtose mesocúrtica. SOUZA et al. (2008) também

observaram distribuição de frequência normal para a produtividade da cana-de-açúcar.

4.6. Análise dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos avaliados em

Ribeirão Preto, SP

Os dados de umidade do solo de Ribeirão Preto foram analisados pela semivariografia

e estão apresentados na Tabela 30. O modelo esférico ajustou-se a 37,5 % das variáveis da

umidade do solo seguido pelo gaussiano e o exponencial, cada um com 25 % e o efeito pepita

puro na umidade gravimétrica de 20-40 cm.

O valor do alcance da Ɵ variou de 39 m na avaliação realizada em julho de 2011 na

profundidade de 0-20 cm até 80 m na avaliação realizada em fevereiro de 2012 na

profundidade de 0-20 cm. De acordo com TRANGMAR et al. (1985) o alcance é um

parâmetro do semivariograma de extrema importância na interpolação dos pontos por

krigagem, pois define o raio dos pontos na interpolação e o menor erro na estimativa dos

dados são obtidos com valores altos de alcance. A diferença nos valores de Ɵ refletiu nos

valores de alcance, pois o maior valor foi obtido com o solo mais úmido. O efeito pepita foi

menor na profundidade de 20-40 cm e a variância estrutural foi maior apenas na Ɵ na

avaliação realizada em fevereiro de 2012.

O ajuste do semivariograma obteve ótima correlação para a Ɵ em fevereiro de 2011,

julho de 2011 na profundidade de 0-20 cm e na avaliação realizada em fevereiro de 2012 na

profundidade de 20-40 cm. As demais variáveis obtiveram boa correlação. A U % obteve

grau forte de dependência espacial, enquanto que a Ɵ grau moderado, exceto para a

amostragem em fevereiro de 2012. Foi retirada a tendência dos dados de Ɵ em fevereiro de

2011 para ajuste do modelo matemático, indicando que nesta avaliação a área de estudo não

foi suficiente para obter o valor do alcance.

As análises semivariográfica da condutividade hidráulica e da porosidade do solo

em Ribeirão Preto estão apresentadas na Tabela 25. O modelo esférico ajustou-se a 55 %

das variáveis, o efeito pepita puro em 36 % e o gaussiano em 9 %. O maior valor de alcance

foi obtido na microporosidade na profundidade de 20-40 cm. O maior valor de alcance foi

obtido na porosidade total de 0-20 cm com 55 m seguida pela microporosidade com 44 m,

103

pela densidade do solo com 36 m; o menor valor de alcance foi obtido na macroporosidade

com 22 m.

Tabela 24 - Parâmetros estimados dos semivariogramas das umidades gravimétrica e

volumétrica para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão

Preto (SP).



de normalidade de Kolmogorov Smirnov a 5 % de significância.

Na análise do GDE, a condutividade hidráulica obteve grau fraco, indicando que a

contribuição do efeito pepita na variação total foi maior que 75 %, assim como ocorreu com

a porosidade total. Para a microporosidade, a macroporosidade e a densidade do solo o GDE

foi moderado e apenas a microporosidade de 20-40 cm apresentou tendência e foi preciso

utilizar o modelo linear para a retirada da tendência.


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n= 97)

Umidade gravimétricafev/2011 EPP - - - - - - -

Umidade volumétricafev2011 Gaussiano 36,25 21,54 70 0,82 0,63 Moderado Linear

Umidade volumétricajul/2011 Exponencial 26,26 26,51 39 0,88 0,50 Moderado -

Umidade volumétricafev/2012 Gaussiano 23,29 7,51 80 0,64 0,76 Fraco -

20-40 cm (n= 97)

Umidade gravimétricafev/2011 Esférico 0,92 1,85 22 0,72 0,33 Moderado

Umidade volumétricafev2011 Esférico 33,34 13,68 43 0,80 0,71 Moderado Linear

Umidade volumétricajul/2011 Exponencial 22,26 8,97 60 0,51 0,71 Moderado -

Umidade volumétricafev/2012 Esférico 14,07 10,13 54 0,72 0,58 Moderado -

104

Tabela 25 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da condutividade hidráulica e da

porosidade do solo para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em

Ribeirão Preto (SP).



espacial; EPP: Efeito pepita puro. K(Ɵ): condutividade hidráulica. EPP: efeito pepita puro.

Nas variáveis da granulometria do solo o modelo esférico ajustou-se a 80 % das

variáveis na profundidade de 0-20 cm e em 100 % das variáveis de 20-40 cm (Tabela 26).

CAMPOS et al. (2010) e SOUZA et al. (2004) também ajustaram o modelo esférico para

todas as variáveis da granulometria do solo. Para McBRATNEY & WEBSTER (1986) o

modelo matemático esférico é o que mais se ajusta aos atributos do solo.

O alcance do semivariograma para as variáveis da granulometria do solo variou de

60 metros na areia fina até 118 metros na areia grossa, ambos na profundidade de 20-40 cm.

Os maiores valores de alcance na profundidade de 0-20 cm foram encontrados na areia fina

e na areia total e os maiores valores na profundidade de 20-40 cm no silte, na argila e na

areia grossa.


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n= 97)

K(Ɵ) fev11 Esférico 0,062 0,020 57 0,85 0,76 Fraco -

K(Ɵ) fev12 EPP - - - - - - -

Microporosidadefev11 Esférico 0,00014 0,00014 44 0,68 0,50 Moderado -

Macroporosidade fev11 Esférico 0,00047 0,00043 22 0,55 0,52 Moderado -

Porosidade total fev11 Esférico 0,00034 0,00011 55 0,55 0,76 Fraco -

Densidade do solo fev11 Esférico 0,0037 0,0034 36 0,69 0,52 Moderado -

20-40 cm (n= 97)

K(Ɵ) fev11 Gaussiano 0,099 0,050 122 0,86 0,66 Fraco -

Microporosidade fev11 Esférico 0,00023 0,00011 125 0,85 0,68 Moderado Linear

Macroporosidade fev11 EPP - - - - - - -

Porosidade total fev11 EPP - - - - - - -

Densidade do solo fev11 EPP - - - - - - -

105

Tabela 26 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da granulometria do solo para o

LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP).


(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n=97)

Argila Esférico 3,32 1,68 80 0,64 0,66 Moderado Linear

Silte Esférico 2,49 1,90 85 0,71 0,57 Moderado -

Areia fina Esférico 0,042 0,40 73 0,90 0,10 Forte -

Areia grossa Exponencial 0,041 0,024 86 0,85 0,63 Moderado Parabólica


20-40 cm (n= 97)

Argila Esférico 3,29 1,91 90 0,60 0,63 Moderado -

Silte Esférico 2,50 1,31 110 0,74 0,66 Moderado -

Areia fina Esférico 0,36 0,48 60 0,73 0,43 Moderado -

Areia grossa Esférico 0,021 0,048 118 0,93 0,30 Moderado -




espacial.

Os maiores valores do efeito pepita e da razão de dependência espacial foram

encontrados na profundidade de 0-20 cm, exceto para a variável silte com pequena diferença

para a profundidade de 20-40 cm.

A análise semivariográfica da resistência do solo à penetração mostrou que o

modelo esférico ajustou-se em 70 % dos casos e o efeito pepita puro em 30 %, na

profundidade de 30-40 cm em 2011 e de 10-20 e 20-30 cm em 2012 (Tabela 27).

Das variáveis que apresentaram dependência espacial relacionadas com as resistências

do solo à penetração, os maiores valores de alcance e de r2 foram obtidos na avaliação

realizada em 2012 devido aos menores valores de RSP. A RSP média em 2011 e 2012

obteve ótima correlação do ajuste do modelo com 0,79 e 0,92 e a avaliação realizada em

2011 na profundidade de 20-30 cm. Na análise do GDE, apenas a RSP média em 2011

apresentou grau forte e nenhuma das variáveis apresentou tendência indicando que o campo

amostral foi suficiente para detectar ou não a dependência espacial.

106

Tabela 27 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da resistência do solo à penetração

para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP),

em duas épocas de avaliação.

Atributos Físicos 1 Modelo C0 C1 a (m) r2 C0

C0+C1 GDE

Retirada de

Tendência


RSP (0-10) Esférico 1,15 0,41 34 0,48 0,74 Moderado -

RSP (10-20) Esférico 2,52 1,53 20 0,14 0,62 Moderado -


RSP (30-40) EPP - - - - - - -

RSP (Média) Esférico 0 1,73 20 0,79 0,00 Forte -



RSP (10-20) EPP - - - - - - -

RSP (20-30) EPP - - - - - - -


RSP (Média) Esférico 0,076 0,15 77 0,92 0,34 Moderado - 1 Modelo matemático selecionado por validação cruzada (Jack-knifing); C0: Efeito pepita; C1:



A análise semivariográfica da fertilidade do solo mostrou que o modelo esférico

ajustou-se em 53 % das variáveis na profundidade de 0-20 cm e em 60 % na profundidade

de 20-40 cm (Tabela 28. O H+Al de 0-20 cm não apresentou dependência espacial e, de

acordo com VIEIRA (2000), determina uma distribuição aleatória dos dados.

O alcance dos semivariogramas das variáveis relacionadas a fertilidade do solo

variou de 23 m no ferro na profundidade de 20-40 cm até 149 m no fósforo na mesma

profundidade e a grande diferença nos valores de alcance foi refletida no tamanho das

manchas nos mapas de isolinhas. DAVIS, (1986) diz que o alcance é a máxima distância

que uma variável está correlacionada espacialmente. O pH, P, K, Ca, Mg, SB, B e Zn

apresentaram os maiores valores de alcance na profundidade de 20-40 cm enquanto que a

MO, CTC, V %, Cu e Fe os menores valores. CAMPOS et al. (2007) também encontraram

maiores valores de alcance para a profundidade subsuperficial em área cultivada com cana-

de-açúcar. O manejo do solo pode alterar as características físicas, químicas, mineralógicas

e biológicas do solo e afetar principalmente a camada superficial (CORÁ et al., 2004).

107


profundidade de 0-20 e 20-40 cm para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP).

Atributos Químicos 1 Modelo

estatístico 2 C0 C1

a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência

0-20 cm (n= 97)

Matéria Orgânica Esférico 4,80 4,07 77 0,99 0,54 Moderado -

pH Esférico 0,016 0,042 46 0,91 0,28 Moderado -

Fósforo Esférico 47,49 28,52 132 0,87 0,62 Moderado Linear

Potássio Esférico 0,155 0,041 42 0,63 0,79 Fraco -

Cálcio Gaussiano 16,47 16,92 77 0,90 0,49 Moderado -

Magnésio Gaussiano 3,07 0,88 115 0,71 0,78 Fraco -

H+Al EPP - - - - - - -

Soma de Bases Gaussiano 30,90 25,99 85 0,90 0,54 Moderado -

CTC Esférico 74,83 29,33 66 0,75 0,72 Moderado -

Valor V Gaussiano 30,5 13,0 128 0,78 0,70 Moderado -

Boro Gaussiano 0,0081 0,0022 46 0,67 0,79 Fraco -

Cobre Exponencial 0,10 0,24 124 0,94 0,29 Moderado -


Manganês Esférico 31,26 32,30 84 0,93 0,49 Moderado Parabólica

Zinco Esférico 1,18 0,21 76 0,69 0,85 Fraco -

20-40 cm (n= 97)

Matéria Orgânica Exponencial 3,12 2,96 69 0,88 0,51 Moderado -

pH Gaussiano 0,035 0,022 64 0,80 0,61 Moderado -

Fósforo Esférico 22,06 17,76 149 0,92 0,55 Moderado Parabólica

Potássio Exponencial 0,19 0,88 55 0,52 0,18 Forte -

Cálcio Esférico 12,47 17,06 99 0,95 0,42 Moderado -

Magnésio Esférico 2,53 1,14 141 0,84 0,69 Moderado -

H+Al Exponencial 83,96 30,87 84 0,68 0,73 Moderado Linear

Soma de Bases Esférico 23,58 25,31 105 0,94 0,48 Moderado -

CTC Gaussiano 57,84 32,90 55 0,80 0,64 Moderado -

Valor V Gaussiano 29,90 10,65 47 0,63 0,74 Moderado -

Boro Esférico 0,0128 0,0017 102 0,65 0,88 Fraco -

Cobre Esférico 0,14 0,15 66 0,93 0,48 Moderado -


Manganês Esférico 25,22 51,50 84 0,96 0,33 Moderado -

Zinco Esférico 0,22 0,21 102 0,83 0,51 Moderado - 1 Modelo escolhido por validação cruzada (Jack-knifing); 2 C0: Efeito pepita; C1: variância estrutural;

a: alcance; r2: coeficiente de determinação; GDE: Grau de dependência espacial. EPP: Efeito pepita

puro.

108

Na análise da razão de dependência espacial, a contribuição do efeito pepita foi maior

na maioria das variáveis na profundidade de 0-20 cm, e apenas foram encontrados os maiores

valores na profundidade 20-40 cm no pH, V %, B e Cu. Na análise do grau de dependência

espacial na profundidade de 0-20 cm, o potássio, magnésio, boro e zinco obtiveram grau

fraco e todas as demais variáveis apresentaram grau moderado enquanto que na

profundidade de 20-40 cm, apenas o K obteve grau forte e o boro grau fraco. Essa diferença

deve-se à adubação potássica na área de estudo. O P foi a única variável que apresentou

tendência em ambas as profundidades. As variáveis que apresentaram tendência como foi o

caso do P, do H+Al de 20-40 cm e do Mn de 0-20 cm indicam que a área de estudo foi

pequena para verificar o valor do alcance da dependência espacial e/ou o manejo da

fertilidade do solo com calagem e adubação com um valor médio constante na área. A

tendência depende do tamanho da área de estudo e da intensidade de amostragem (STARKS

& FANG, 1982). De acordo com BERNER et al. (2007) as variáveis que apresentam

tendência representam infinita capacidade de dispersão.

Os dados da fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de 2011 foram

analisados pela semivariografia e estão apresentados na Tabela 36. O modelo esférico

ajustou-se a 50 % das variáveis, seguido pelo modelo gaussiano e efeito pepita puro com

20 % cada e o exponencial com 10 %.

Os grupos Araneae e Formicidae não apresentaram dependência espacial, não sendo

possível a construção de mapas de isolinhas utilizando a geoestatística. O alcance dos

semivariogramas para as variáveis da fauna do solo variou de 21 metros no grupo

Entomobryomorpha até 103 metros no total de indivíduos enquanto que a riqueza de grupos

obteve alcance de 96 metros.

O ajuste de modelo dos dados da fauna do solo medidos em fevereiro de 2011 foi

maior do que 0,7 em 62,5 % das variáveis que apresentaram dependência espacial e o menor

valor ajustado de 0,52 foi no grupo Symphypleona. Apenas no total de indivíduos a

contribuição do efeito pepita na variância total foi maior que 75 % indicado pelo grau fraco

de dependência espacial. Os demais grupos da fauna do solo apresentaram grau moderado

de dependência espacial.

Na análise dos dados semivariográficos da fauna do solo na amostragem realizada em

agosto de 2011, o modelo esférico ajustou-se em 71 % das variáveis e o efeito pepita puro

no grupo Formicidae e no total de indivíduos totalizando 29 % (Tabela 29).

109

As formigas possuem ampla distribuição geográfica e são afetadas pelas características

físicas e químicas do solo e a utilização e intensidade do uso do solo pode alterar a riqueza

e composição (SCHMIDT et al., 2008). O alcance da dependência espacial variou de 35

metros na riqueza total até 78 metros no grupo Entomobryomorpha que obteve grau forte de

dependência espacial.

Tabela 29 - Parâmetros estimados dos semivariogramas da fauna epígea do solo para o

LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em

fevereiro e agosto de 2011.

Atributos Biológicos 1 Modelo

estatístico 2 C0 C1

a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

Tendência


Acari Exponencial 32,25 18,15 83 0,70 0,64 Moderado -

Araneae EPP - - - - - - -

Coleoptera Esférico 15,12 16,97 24 0,84 0,47 Moderado Linear

Diplopoda Esférico 1,01 0,68 36 0,69 0,60 Moderado -

Entomobryomorpha Esférico 6,22 3,60 21 0,77 0,63 Moderado Parabólica

Formicidae EPP - - - - - - -

Poduromorpha Esférico 17,69 19,19 32 0,66 0,48 Moderado Linear

Symphypleona Esférico 2,29 0,92 40 0,52 0,71 Moderado -

Total Gaussiano 754,37 202,73 103 0,91 0,79 Fraco -

Riqueza Gaussiano 2,62 0,96 96 0,85 0,73 Moderado -

Agosto de 2011 (n = 97)

Coleoptera Esférico 98,41 25,03 36 0,32 0,80 Fraco

Diptera Esférico 5,32 3,37 53 0,46 0,61 Moderado

Entomobryomorpha Esférico 8,62 26,74 78 0,92 0,24 Forte Linear

Formicidae EPP - - - - - - -

Psocoptera Esférico 63,33 16,00 63 0,58 0,80 Fraco

Total EPP - - - - - - -

Riqueza Esférico 2,28 1,51 35 0,28 0,60 Moderado




As variáveis da produtividade da cana-de-açúcar foram analisadas pela

semivariografia e estão apresentadas na (Tabela 30). Os modelos ajustados nas variáveis

relacionadas com a produtividade não foram iguais nos anos avaliados devido à mudança no

padrão da semivariância no ano de 2011 com valores intermediários de produtividade. Os

110

valores de alcance foram maiores na produtividade avaliada em 2010 com 123 m seguidos

pelos da avaliação em 2011 com 83 m avaliação e com apenas 30 m na avaliação em 2012.

A malha de amostragem utilizada com espaçamento de aproximadamente de 10 x 10 m não

foi possível identificar a dependência espacial da massa de colmos de 2012.

Na análise do coeficiente de determinação, o maior valor para a massa de colmos foi

obtido em 2010, o número de colmos foi obtido em 2012, e na produtividade na avaliação

realiza em 2011. O GDE foi fraco apenas na produtividade do ano de 2010. Para todas as

outras variáveis o GDE foi moderado.

Tabela 30 - Parâmetros estimados dos semivariogramas do número e massa de colmos e

produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão Preto, SP.

Produtividade 1 Modelo

estatístico C0 C1

a

(m) r2

C0

C0+C1 GDE

Retirada

de

Tendência

Ano 2010 (n= 97)

Colmos Exponencial 172,58 85,89 69 0,85 0,67 Moderado -

Massa de colmos Esférico 1,03 0,94 25 0,60 0,52 Moderado -

Produtividade Esférico 144,23 36,24 123 0,46 0,80 Fraco -

Ano 2011 (n= 97)

Colmos Gaussiano 131,23 37,75 52 0,78 0,78 Fraco -

Massa de colmos Esférico 0,60 0,80 22 0,48 0,43 Moderado -

Produtividade Exponencial 129,98 58,50 83 0,79 0,69 Moderado -

Ano 2012 (n= 97)

Colmos Esférico 35,02 43,54 25 0,99 Moderado -

Massa de colmos EPP - - - - - - -

Produtividade Esférico 126,15 69,59 30 0,62 0,64 Moderado -




111

4.7. Análise dos mapas de variabilidade espacial de atributos de solo e de produção

em Ribeirão Preto, SP

Na análise dos mapas de variabilidade espacial da umidade gravimétrica e

volumétrica do solo apresentados na Figura 44, os mapas de umidade volumétrica possuem

um padrão semelhante em relação à profundidade de avaliação. A umidade gravimétrica

apresentou manchas pequenas com maiores valores na região mediana e esquerda da área

proveniente do valor de 22 m do alcance. Na comparação entre as três avaliações da umidade

volumétrica, os mapas possuem um padrão distinto entre as avaliações mesmo em uma área

com apenas 2% de declividade. Na umidade volumétrica avaliada em fevereiro de 2011, os

maiores valores foram encontrados na região mediana e inferior da área, na amostragem

realizada uma pequena área na região mediana e outra na região inferior da área e na

avaliação realizada em fevereiro de 2012 os maiores valores foram obtidos na região

mediana na profundidade de 0-20 cm e na região mediana e superior de 20-40 cm. Para

Souza et al. (2006), os micro relevos lineares influenciam no fluxo de água.

O mapa de umidade volumétrica de fevereiro de 2011 na profundidade de 20-40 cm

possui o mesmo padrão de variabilidade espacial do mapa de microporosidade do solo

(Figura 45), do mapa de resistência do solo à penetração de 2012 (Figura 47) e do mapa de

argila (Figura 46). Os valores de umidade volumétrica na amostragem realizada em agosto

de 2011 possuem padrão semelhante aos mapas de densidade do solo, onde os maiores

valores de umidade volumétrica correspondem aos maiores valores de densidade do solo.

Os mapas de variabilidade espacial da umidade volumétrica da amostragem realizada em

fevereiro de 2012 mostram semelhantes aos mapas de resistência do solo à penetração de

20-30 cm na amostragem realizada em 2011.

Na análise dos mapas de condutividade hidráulica na profundidade de 0-20 cm os

menores e maiores valores foram encontrados na região mediana da área e os maiores valores

também foram encontrados na região superior. Nos mapas da condutividade hidráulica de

20-40 cm, os menores valores foram encontrados na parte central da área e os maiores

valores nas extremidades, inversamente proporcionais aos mapas de umidade volumétrica

avaliada em fevereiro de 2012.

Os mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo mostram um padrão

contrastante de variabilidade espacial e pouca variação dentro da mesma e entre as

profundidades. Os maiores valores de argila em ambas as profundidades foram encontrados

112

na parte inferior da área de estudo e os menores valores na parte superior da área com 58 %

e na área central foram obtidos valores intermediários. Os mapas de silte mostram um padrão

inverso aos mapas de argila onde os maiores valores foram encontrados na parte superior da

área de estudo e os menores valores na parte inferior. O mapa de areia total e areia fina

mostram padrões semelhantes devido à maior contribuição da areia fina na areia total onde

os maiores valores foram encontrados na parte mediana da área de estudo e os maiores

valores nas partes superior e inferior. No mapa de areia grossa os maiores valores foram

encontrados na parte superior da área.

Nos mapas de resistência do solo à penetração na avaliação realizada em 2011, os

maiores valores foram encontrados na porção mediana da área na profundidade de 0-10 cm

e na porção mediana e inferior da área na profundidade de 10-20 e 20-30 cm. Na análise dos

mapas de resistência do solo à penetração na avaliação realizada em 2012, os maiores valores

na profundidade de 0-10 cm foram encontrados na parte superior da área e na profundidade

de 30-40 cm e a média de 2011 na parte inferior do lado direito.

Na análise dos mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo (Figura 48) o

padrão espacial é semelhante aos mapas de pH, cálcio, magnésio, soma de bases, V % e

magnésio e potássio, com os maiores valores na parte mediana da área e na parte inferior do

lado esquerdo indicando que pequenas variações na topografia da área de estudo influenciam

na variabilidade espacial da fertilidade do solo. Já o mapa de H+Al mostra-se o inverso em

relação aos mapas citados anteriormente com os maiores valores nas partes inferiores e

superiores da área e os maiores valores na região mediana onde a condutividade hidráulica

é maior. O mapa da matéria orgânica possui um padrão de variabilidade espacial distinto

com os maiores valores na região mediana da área, na qual os valores de condutividade

hidráulica são maiores, e valores intermediários na porção superior e inferior. Souza et al.

(2006) também verificaram que pequenas variações das formas de relevo influenciam a

variabilidade espacial de atributos químicos do solo avaliando a cultura da cana-de-açúcar

em um Latossolo Vermelho-Amarelo.

Os mapas de argila, potássio, areia grossa, soma de bases e o cálcio possuem um

padrão semelhante, assim como a matéria orgânica, a CTC, o V %, o magnésio e o pH, a

areia fina e a areia total. O potássio mostrou padrão semelhante com a produtividade de

2011 (Figura 53) e o H+Al (Figura 49) estava associado à matéria orgânica e CTC enquanto

que a areia grossa estava associada à areia fina, silte e areia total. Para BUOL (1990), a

variabilidade espacial de atributos químicos e físicos é influenciada pelo manejo do solo,

113

mesmo nos Latossolos que abrangem grandes áreas e são homogêneos. Na região central

onde ocorreram os maiores valores de matéria orgânica os valores de CTC também foram

maiores, não se repetindo os maiores valores na parte inferior da área. De acordo com

HURTADO et al. (2009), existe uma grande variabilidade espacial comum das condições de

acidez do solo, mesmo em áreas de cultivo, aparentemente homogêneas.

Os mapas de variabilidade espacial dos micronutrientes Zn e Fe mostram um padrão

semelhante (Figura 50) e os maiores valores de B e Mn foram obtidos na parte de menor

altitude e os maiores valores de Cu foram obtidos na parte superior e valores medianos na

parte central e inferior da área.

Os mapas do total de indivíduos e da riqueza média mostram um padrão semelhante

na amostragem realizada em fevereiro de 2011 com os maiores valores obtidos na parte

central da área de estudo, na qual a umidade volumétrica na avaliação realizada em fevereiro

de 2012, o Ca de (20-40 cm), a MO, Mg, SB, V % são maiores e os valores de condutividade

hidráulica, areia total, areia fina, porosidade total são menores assim como ocorreu com o

grupo Acari, Entomobryomorpha e Poduromorpha (Figura 51).

Analisando os mapas de variabilidade espacial da fauna do solo na amostragem

realizada em agosto de 2011, a riqueza média de grupos apresentou maiores valores por toda

a área, assim como o grupo Coleoptera (Figura 52). O Entomobryomorpha e Diptera

apresentaram os maiores valores na parte inferior da área e o Psocoptera na parte inferior e

mediana da área. O grupo Diptera indica baixa ou ausência de contaminação no solo

(BRANCHER & ROZA-GOMES, 2012). Os mapas do total de indivíduos e do V%

coincidem com o mapa de V%.

114

Figura 44 - Mapas de variabilidade espacial da umidade do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) gravimétrica (20-

40 cm); b) volumétrica (0-20 cm), fev/2011; c) volumétrica (20-40 cm), fev/2011); d)

volumétrica (0-20 cm), mai/2011; e) volumétrica (20-40 cm), mai/2011; f) volumétrica (0-

20 cm), fev/2012; g) volumétrica (20-40 cm), fev/2012.

(a)

(c) (b)

(d) (e)

(f) (g)

115

Figura 45 - Mapas de variabilidade espacial da porosidade do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) microporosidade (0-

20 cm); b) microporosidade (20-40 cm); c) macroporosidade (0-20 cm); d) porosidade total

(0-20 cm); e) densidade do solo (0-20 cm).

(c)

(e)

(g)

(f)

(d)

(a) (b)

116

Figura 46 - Mapas de variabilidade espacial da granulometria do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) argila (0-20 cm); b)

argila (20-40 cm); c) silte (0-20 cm); d) silte (20-40 cm); e) areia total (0-20 cm); f) areia

total (20-40 cm); g) areia grossa (0-20 cm); h) areia grossa (20-40 cm); i) areia fina (0-20

cm); j) areia fina (20-40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

(g) (h)

(i) (j)

117


LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) 0-10

cm, 2011; b) 0-10 cm, 2012; c) 10-20 cm, 2011; d) 20-30 cm, 2011; e) 30-40 cm, 2012; f)

média, 2011; g) média, 2012.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f) (g)

118

Figura 48 - Mapas de variabilidade espacial da fertilidade do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) matéria orgânica (0-

20 cm); b) matéria orgânica (20-40 cm); c) pH (0-20 cm); d) pH (20-40 cm), e) fósforo (0-

20 cm); f) fósforo (20-40 cm); g) potássio (0-20 cm); h) potássio (20-40 cm); i) cálcio (0-20

cm); j) cálcio (20-40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

(g) (h)

(i) (j)

119


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) magnésio (0-20 cm);

b) magnésio (20-40 cm), 2011; c) H+Al (0-20 cm); d) soma de bases (0-20 cm); e) soma de

bases (20-40 cm); f) CTC (0-20 cm); g) CTC (20-40 cm); h) V % (0-20 cm); i) V % (20-40

cm).

(a)

(c)

(e) (d)

(b)

(f) (g)

(h) (i)

120


VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP). a) boro (0-20 cm); b)

boro (20-40 cm); c) cobre (0-20 cm); d) cobre (20-40 cm), e) ferro (0-20 cm); f) ferro (20-

40 cm); g) manganês (0-20 cm); h) manganês (20-40 cm); i) zinco (0-20 cm); j) zinco (20-

40 cm).

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

(g) (h)

(i) (j)

121

Figura 51 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em fevereiro de 2011.

a) Acari; b) Coleoptera; c) Diplopoda; d) Entomobryomorpha; e) Poduromorpha; f)

Symphypleona; g) Total; h) Riqueza.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

(f)

(g) (h)

122

Figura 52 - Mapas de variabilidade espacial da fauna do solo para o LATOSSOLO

VERMELHO Eutroférrico, textura argilosa, em Ribeirão Preto (SP) em agosto de 2011.

Ribeirão Preto, SP. a) Coleoptera; b) Diptera; c) Entomobryomorpha; d) Psocoptera; e)

Riqueza.

(a)

(c)

(e)

(d)

(b)

123

Figura 53 - Mapas de variabilidade espacial da produtividade da cana-de-açúcar. Ribeirão

Preto, SP. a) número de colmos, 2010; b) número de colmos, 2011; c) número de colmos,

2012; d) massa de colmos, 2010; e) massa de colmos, 2011 f) produtividade, 2010; g)

produtividade, 2011; h) produtividade, 2012.

(a)

(c)

(e) (d)

(b)

(f)

(g) (h)

124

4.8. Análise multivariada dos dados de Ribeirão Preto, SP

Na análise de redundância da umidade do solo, o eixo I explicou 37 % da variabilidade

dos dados e o eixo II 27,7 % (Figura 54). A Ɵ de julho de 2011 na profundidade de 20-

40 cm foi correlacionada às produtividades de 2011 e 2012, nas quais os maiores valores de

Ɵ refletiram os maiores valores de produtividade. A produtividade de 2010 obteve melhor

explicação com a Ɵ em fevereiro de 2011 em ambas as profundidades e com a Ɵ em

fevereiro de 2012 na profundidade de 0-20 cm.

Figura 54 - Análise de redundância de ordenação canônica da umidade do solo na

amostragem de 2012 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO


A U % de 20-40 cm e a Ɵ de julho de 2011 de 0-20 cm mostrou a mesma tendência

da produtividade de 2011, mas com baixa explicação da variabilidade. A produtividade de

-1.0 1.0

-1.0

1.0

Massa 2010

Colmos 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade 2011

Colmos 2012

Produtividade 2012

Ɵ

0-20

Fev 11 Ɵ

20-40

Fev 11

Ɵ

0-20

Jul 11

Ɵ

20-40

Jul 11

Ɵ

0-20

Fev 12

Ɵ

20-40

Fev 12

U %

20-40

Eix

o I

I: 2

7,7

%

Eixo I: 37,0 %

125

2010 mostrou um padrão distinto das produtividades de 2011 e 2012 e a Ɵ de fevereiro de

2012 foi a variável que mostrou a melhor correlação com a produtividade de 2010.

Na análise de redundância da porosidade do solo e da condutividade hidráulica, o eixo

I explicou 40,5 % da variabilidade e o eixo II 23,5 % (Figura 54). O eixo I diferenciou as

variáveis da produtividade de 2011 e o número de colmos de 2010 das demais variáveis de

resposta. A produtividade de 2012 foi mais bem explicada pela macroporosidade e

porosidade total em ambas as profundidades de 2011 pelos valores de densidade do solo e a

produtividade de 2010 pela condutividade hidráulica de 0-20 cm da avaliação realizada em

2011 e da microporosidade de 0-20 cm. A produtividade de 2012 foi correlacionada

negativamente com a densidade do solo na profundidade de 0-20 cm.

Figura 55 - Análise de redundância de ordenação canônica da condutividade hidráulica e

porosidade do solo e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO


Na análise de redundância da granulometria do solo em Ribeirão Preto o eixo I

explicou 50,8 % da variabilidade dos dados, enquanto que o eixo II 18,9 % (Figura 56). De

acordo com a análise, a produtividade de 2010 mostra um padrão de resposta mais

-1.0 1.0 -0.8

0.8 Massa 2010

Colmos 2010

Produtividade

2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade 2011

Colmos 2012

Produtividade 2012

Microporosidade (0-20)

Porosidade total (0-20)

Densidade do solo (0-20)

Microporosidade

(20-40)

Macroporosidade (0-20)

Densidade do solo (20-40)

Condutividade

hidráulica

(0-20) 2011 Condutividade hidráulica

(20-40) 2011


(0-20) 2012

Macroporosidade (20-40)

Porosidade total (20-40)

Eixo I: 40,5 %

Eix

o I

I: 2

3,5

%

126

semelhante com a produtividade de 2012 devido o ângulo formado entre elas e ambas,

estarem do lado esquerdo do gráfico separando-os da produtividade de 2011 pelo eixo I.

Figura 56 - Análise de redundância de ordenação canônica da granulometria do solo e a

produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP).

A areia total (20-40 cm), a areia fina e o silte (20-40 cm) mostram a mesma tendência

da produtividade de 2012 e areia total de 0-20 cm e o silte (0-20 cm) a mesma tendência da

produtividade de 2010. A produtividade de 2011 foi maior nos locais com maiores valores

de areia grossa, principalmente na profundidade de 0-20 cm. A argila foi correlacionada

negativamente com as produtividades e positivamente com a massa de colmos de 2011.

A análise de redundância da resistência do solo à penetração mostrou que os maiores

valores de produtividade foram encontrados nos maiores valores de resistência do solo à

-1.0 0.4

-0.8

0.6

Massa 2010 Colmos 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Colmos 2012

Produtividade 2012

Argila

(0-20)

Silte

(0-20)

Areia total

(0-20)

Areia grossa

(0-20)

Areia fina

(0-20)

Argila

(20-40)

Silte

(20-40)

Areia total

(20-40)

Areia fina

(20-40)

Produtividade 2011

Eix

o I

I: 1

8,9

%

Eixo I: 50,8 %

Areia grossa

(20-40)

127

penetração (Figura 57). A produtividade de 2011 foi correlacionada com todas as variáveis

da resistência do solo à penetração. O eixo I explicou 52,4 % e o eixo II 26,0 %.

Figura 57 - Análise de redundância de ordenação canônica da resistência do solo à

penetração e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO


ROQUE et al. (2008) também obtiveram correlações da resistência do solo à

penetração na cultura do feijoeiro irrigado em duas safras consecutivas em um Latossolo

Vermelho Distroférrico típico em Campinas, SP. MONTANARI et al. (2013), estudando a

influência da resistência do solo à penetração na produtividade do feijoeiro em Chapadão do

Sul, MS em um Latossolo Vermelho Distrófico típico também verificaram que a

produtividade foi correlacionada positivamente com a resistência do solo à penetração.

DALCHAVION et al. (2014) encontraram correlação positiva da resistência do solo à

penetração com a cultura da cana-de-açúcar em um Argissolo Vermelho Eutrófico típico em

Suzanópolis, SP que foi explicado pelos valores moderados de resistência do solo à

penetração e consequente aumento do contato do solo com a raiz.

Na análise de redundância da fertilidade do solo em Ribeirão Preto o eixo I explicou

34,4 % da variabilidade dos dados, enquanto que o eixo II explicou 22,7 % (Figura 58). De

acordo com a RDA a produtividade de 2011 e 2012 mostra um mesmo padrão de resposta

em relação as variáveis da fertilidade do solo.

-1.0 1.0 -0.2

0.8

Massa 2010

Colmos 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade 2011

Produtividade 2012

0-10

2011

10-20

2011 20-30

2011 Total

2011 0-10

2012

Total

2012

30-40

2012

Eixo I: 52,4 %

Eix

o I

I: 2

6,0

%

Colmos 2012

128

Figura 58 - Análise de redundância de ordenação canônica da fertilidade do solo e a

produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico, textura

argilosa, em Ribeirão Preto (SP). MO: matéria orgânica; P: fósforo; K: potássio; Ca: cálcio;

Mg: magnésio; SB: soma de bases; H+Al: acidez potencial; CTC: capacidade de troca

catiônica; B: boro; Fe: ferro; Zn: zinco; Mn: Manganês.

A variável zinco, por possuir extensa projeção associada às produtividades de 2011

e 2012, indica que foi uma variável extremamente importante para a diferenciação de ambas

com a produtividade de 2010. O zinco de 0-20 e de 20-40 cm obteve melhor explicação das

produtividades de 2011 e 2012 devido ao tamanho do vetor correspondendo a explicação da

variável e ao ângulo formado entre o zinco e a produtividade, que quanto menor, maior é a

correlação entre elas. O zinco atua na atividade da enzima anidrase carbônica que facilita a

transferência de CO2 para HCO3 contribuindo para aumentar a taxa fotossintética dos

vegetais além de ativar diversas enzimas (HATCH e BURNELL, 1990) e também atua no

-1.0 0.6

-1.0

0.6

Massa 2010

Colmos 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade 2011

Colmos 2012

MO (0-20)

pH (0-20) P (0-20)

K (0-20) Ca 0-20

Mg (0-20)

SB (0-20)

CTC (0-20)

V% 0-20

B 0-20

Cu (0-20) Fe (0-20)

Mn (0-20)

Zn (0-20)

MO (20-40)

pH (20-40)

P 20-40

K (20-40)

Ca (20-40)

Mg (20-40)

H+Al (20-40)

SB 20-40

CTC (20-40)

V% 20-40 B (20-40)

Fe (20-40) Mn 20-40

Zn (20-40)

Eix

o I

I: 2

2,7

%

Eixo I: 34,4 %

Produtividade 2012

Cu (20-40)

129

metabolismo da auxina AIA (ácido indolacético) que está relacionado ao alongamento

celular e outras funções fisiológicas dos vegetais (KIRKBY & RÖMHELD, 2007). De

acordo com RAIJ et al. (1986) os teores de Zn no solo utilizando o extrator DTPA entre 0 e

0,5 mg dm-3 é baixo, entre 0,6 e 1,2 mg dm-3 é médio e maior que 1,2 mg dm-3 é alto.

SOUZA et al. (2010) avaliando a correlação linear entre a produtividade da cana-

de-açúcar com a fertilidade do solo nas profundidades de 0-20 cm e 20-40 cm mostrou

coeficientes de correlação baixos para todos os atributos do solo estudados, com exceção da

variável potássio, que apresentou significância.

A produtividade da cana-de-açúcar não foi responsiva ao K corroborando o resultado

com OLIVEIRA et al. (1999) que verificaram que a cana-de-açúcar colhida no sistema crua,

pode diminuir a resposta da cana ao fertilizante potássico pois o K da palha permanece sobre

o solo. Segundo WIETHOLTER (2007) quanto maior o poder tampão do solo, menor é a

disponibilidade do K para as plantas e necessidade de maior adubação potássica para

manutenção da fertilidade deste nutriente para a planta.

A análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em fevereiro de

2011 obteve a explicação do eixo I com 49,0 % e do eixo II com 29,0 % (Figura 59). A

produtividade de 2010 foi associada ao total de indivíduos e ao grupo Entomobryomorpha e

os grupos Coleoptera e Diplopoda também foram associados à produtividade de 2010 e de

2011. O grupo Acari foi plenamente associado à produtividade de 2011 devido o ângulo

com o vetor de a produtividade ser pequeno e pelo tamanho do vetor que diz qual a

explicação da variável de resposta com a variável explicativa. A produtividade de 2012 foi

associado ao grupo Symphypleona. O grupo Acari atua na decomposição dos vegetais,

estimulam a atividade da microbiota do solo, aceleram a mineralização e humificação e

aumentam a fertilidade do solo, por estes motivos, são considerados organismos chave para

indicar a qualidade do solo (SEASTEDT, 1984). Sistemas de manejo que permitem uma

maior entrada de resíduo e menor uso do solo favorecem o aumento no teor de carbono

orgânico do solo e da atividade microbiana (KUWANO et al., 2014). A cana-de-açúcar é

responsiva a diferentes componentes da microbiota e microfauna do solo (SOUSA et al.,

2014).

130


realizada em fevereiro de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO


Na análise de redundância da fauna do solo na amostragem realizada em agosto de 2011

o eixo I explicou 44,9 % da variabilidade e o eixo II 33,8 % (Figura 60). O grupo

Entomobryomorpha amostrado neste período foi associado com a produtividade do ano de

2010 e 2012. O grupo Collembola atua na predação de micro-organismos (TORDOFF et

al., 2008) e é influenciado pelo pH, umidade e teor de matéria orgânica do solo

(FERNANDES et al., 2009). Com menor grau de associação estava o grupo Diptera e

Psocoptera. A riqueza média e o grupo Coleoptera com a massa de colmos na avaliação

realizada em 2010. Todos os grupos da fauna do solo nesta avaliação foram inversamente

proporcionais a produtividade de 2011. Para BARETTA et al. (2006), a fauna edáfica pode

ser utilizada como bioindicador, especialmente com o uso de técnicas multivariadas.

-1.0 1.0 -1.0

1.0

Massa 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade

2011

Colmos 2012

Massa 2012 Produtividade 2012

Acari

Coleoptera

Diplopoda Entomobryomorpha

Poduromorpha

Symphypleona

Riqueza

Total

Colmos 2010

Eixo I: 49,0 %

Eix

o I

I: 2

9,0

%

131


realizada em agosto de 2011 e a produtividade da cana-de-açúcar para o LATOSSOLO


-0.6 1.0 -1.0

1.0

Massa 2010

Colmos 2010

Produtividade 2010

Colmos 2011

Massa 2011

Produtividade 2011

Colmos 2012

Massa 2012

Produtividade 2012

Coleoptera

Diptera

Entomobryomorpha

Psocoptera

Riqueza

Eixo I: 44,9 %

Eix

o I

I: 3

3,8

%

132

5. CONCLUSÕES

5.1. Para a área de estudo em Mogi Mirim

A produtividade mais elevada da cana-de-açúcar é explicada por:

a) Valores mais elevados para a microporosidade e porosidade total na profundidade

de 0-20 cm e densidade do solo nas profundidades de 0-20 e 20-40 cm, MO, pH,

K, V %, Ca, Mg, SB, Mn e Cu.

b) Valores intermediários para umidade volumétrica do solo.

c) Valores mais baixos para quantidade de argila e resistência do solo à penetração.

d) Fauna edáfica: pela riqueza de grupos e presença dos grupos Psocoptera,

Hymenoptera e Coleoptera.

Também é possível concluir que:

a) A matéria orgânica é a variável que possui melhor continuidade espacial com os

maiores valores de alcance.

b) Os grupos da fauna do solo que apresentam dependência espacial também

apresentam os menores valores de CV.

c) Os grupos da fauna do solo apresentam um padrão semelhante ao mapa de

distribuição da argila.

d) Os grupos da fauna edáfica mais abundantes em 2011 também são mais

abundantes em 2012.

5.2. Para a área de estudo em Ribeirão Preto

A produtividade mais elevada da cana-de-açúcar é explicada por:

a) Valores mais elevados para umidade volumétrica do solo, macroporosidade e

porosidade total (2012), densidade do solo (2011), condutividade hidráulica na

profundidade de 0-20 cm em 2011, microporosidade na profundidade de 0-20 cm

(2010), teores de zinco nas profundidades de 0-20 e de 20-40 cm (2011 e 2012).

b) Valores mais baixos para resistência do solo à penetração na avaliação em 2010.

c) Presença dos grupos Entomobryomorpha (2010), Acari (2011) e Symphypleona e

Entomobryomorpha (2012).

133

Também é possível concluir que:

a) Os grupos da fauna do solo mais abundantes em janeiro de 2011 também são mais

abundantes em agosto de 2011.

b) Os mapas de variabilidade espacial das produtividades de 2011 e 2012 mostram

um padrão semelhante.

Adicionalmente, observa-se que:

a) A análise multivariada de redundância é ferramenta muito útil para avaliação e

auxílio na compreensão dos mapas de variabilidade espacial.

b) A combinação da análise multivariada com a geoestatística é eficiente para

determinação da estrutura espacial dos dados.

c) A análise multivariada permite indicar quais variáveis afetam a produtividade da

cana de-açúcar.

d) As variáveis massas de colmos, número de colmos e produtividade não mostram a

mesma resposta na análise multivariada dos atributos estudados.

134

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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155

7. ANEXOS

Figura 61 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Mogi-Mirim (SP).

0

1

2

3

4

5

6

7

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade gravimétrica (0-20 cm)

Esférico (3,19; 1,35; 144; 0,82)0

1

2

3

4

5

6

7

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade gravimétrica (20-40 cm)

Esférico (3,74; 1,96; 295; 0,88)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 50 100 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica jan/2011 (0-20 cm)

Exponencial (0; 89,97; 55; 0,62)0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 50 100 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica jan/2011 (20-40 cm)

Esférico (46,94; 12,42; 61; 0,40)

0

5

10

15

20

25

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica mai/2011 (0-20 cm)

Gaussiano (7,14; 1,75; 163; 0,73)0

5

10

15

20

25

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumética mai/2011 (20-40 cm)

Exponencial (12,16; 7,03; 201; 0,93)

0

10

20

30

40

50

60

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumética out/2011 (0-20 cm)

Esférico (16,26; 29,84; 266;0,93)

0

10

20

30

40

50

60

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumética jan/2012 (0-20 cm)

Esférico (39,63; 9,35; 133;0,69)0

10

20

30

40

50

60

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumética jan/2012 (20-40 cm)

Exponencial (35,39; 13,78; 127; 0,69)

156

Figura 62 - Semivariogramas experimentais da porosidade do solo. Mogi-Mirim (SP).

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Condutividade hidráulica (0-20 cm)

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Condutividade hidráulica (20-40 cm)

0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Microporosidade (0-20 cm)

Gaussiano (0,0020; 0,00087; 222;0,71)0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0 50 100 150 200 250S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)


Esférico (0,0015; 0,0011; 146; 0,76)

0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Macroporosidade (0-20 cm)

Esférico (0,00185; 0,00109; 170; 0,70)0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0.0040

0.0045

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Porosidade total (0-20 cm)

Esférico (0,0016; 0,00056; 186; 0,79)0.0000

0.0005

0.0010

0.0015

0.0020

0.0025

0.0030

0.0035

0.0040

0.0045

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (0,0022; 0,0016; 160; 0,83)

0.0000

0.0020

0.0040

0.0060

0.0080

0.0100

0.0120

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Densidade do solo (0-20 cm)

Esférico (0,0084; 0,0015; 109; 0,38)0.0000

0.0020

0.0040

0.0060

0.0080

0.0100

0.0120

0 50 100 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,0052; 0,0022; 55; 0,44)

157

Figura 63 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Mogi-Mirim (SP).

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Argila (0-20 cm)

Esférico (312,11; 157,61; 176; 0,78)0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Argila (20-40 cm)

Esférico (444,17; 203,74; 202; 0,84)

0

100

200

300

400

500

600

700

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Silte (0-20 cm)

Esférico (228,92; 151,21; 156; 0,80)0

100

200

300

400

500

600

700

0 50 100 150 200S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Silte (20-40 cm)

Exponencial (290,52; 276,39; 179; 0,88)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Areia fina (0-20 cm)

Esférico (39,66; 26,61; 165; 0,90)0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (42,58; 35,29; 347; 0,93)

0

20

40

60

80

100

120

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Areia grossa (0-20 cm)

Gaussiano (70,64; 15,85; 98; 0,70)

0

20

40

60

80

100

120

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Gaussiano (74,72; 29,66; 153; 0,91)

0

50

100

150

200

250

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Areia total (0-20 cm)

Esférico (127,85; 56,76; 153; 0,65)0

50

100

150

200

250

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (130,53; 65,36; 205; 0,87)

158

Figura 64 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração. Mogi-

Mirim (SP).

0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.500.550.60

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (0-10 cm)

Esférico (0,34; 0,17; 82; 0,45)0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.500.550.60

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (0-10 cm)

Gaussiano (0,19; 0,021; 143; 0,58)

0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.5

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (10-20 cm)

Esférico (1,00; 0,31; 84; 0,48)0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.5

0 50 100 150 200 250 300S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

RSP 2012 (10-20 cm)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (20-30 cm)

Esférico (1,26; 0,21; 135; 0,57)0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (20-30 cm)

Esférico (0,66; 0,16; 111; 0,62)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (30-40 cm)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (30-40 cm)

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (média)

Esférico (0,21; 0,03; 80; 0,30)

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP (média)

Esférico (0,17; 0,037; 165; 0,88)

159

Figura 65 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Mogi-Mirim (SP).

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Matéria orgânica (0-20 cm)

Esférico (5,85; 2,39; 309; 0,89)0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (6,97; 2,77; 328; 0,85)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

pH (0-20 cm)

Esférico (0,051; 0,036; 137; 0,69)0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0 50 100 150 200 250 300S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

pH (20-40 cm)

Exponencial (0,037; 0,048; 184; 0,85)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Fósforo (0-20 cm)

Esférico (22,91; 20,28; 161; 0,98)0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Fósforo (20-40 cm)

Esférico (13,30; 12,82; 57; 0,68)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Potássio (0-20 cm)

Esférico (0,69; 0,17; 260; 0,85)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Potássio (20-40 cm)

Exponencial (0,68; 0,23; 150; 0,43)

0

30

60

90

120

150

180

210

240

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cálcio (0-20 cm)

Esférico (72,87; 63,66; 156; 0,76)0

30

60

90

120

150

180

210

240

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cálcio (20-40 cm)

Gaussiano (66,22; 154,40; 275; 0,89)

160


0

3

6

9

12

15

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Magnésio (0-20 cm)

Exponencial (7,20; 7,25; 155; 0,93)0

3

6

9

12

15

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Magnésio (20-40 cm)

Esférico (3,38; 6,64; 220; 0,93)

0

20

40

60

80

100

120

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

H + Al (0-20 cm)

Esférico (77,24; 45,29; 130; 0,88)0

20

40

60

80

100

120

0 50 100 150 200 250 300 350S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

H + Al (20-40 cm)

Exponencial (0,012; 126,55; 68; 0,81)

0

40

80

120

160

200

240

280

320

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Soma de bases (0-20 cm)

Esférico (113,14; 108,30; 156; 0,88)0

40

80

120

160

200

240

280

320

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (68,32; 248,84; 299; 0,99)

0

40

80

120

160

200

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

CTC (0-20 cm)

Exponencial (71,26; 120,73; 236; 0,98)0

40

80

120

160

200

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

CTC (20-40 cm)

Exponencial (28,48; 147,61; 183; 0,95)

0

30

60

90

120

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

V % (0-20 cm)

Esférico (64,88; 42,79; 106; 0,73)0

30

60

90

120

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

V % (20-40 cm)

Esférico (61,93; 42,13; 139; 0,83)

161


0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Boro (0-20 cm)

Esférico (0,0035; 0,0023; 181; 0,81)0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Boro (20-40 cm)

Exponencial (0,0032; 0,0021; 200; 0,74)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cobre (0-20 cm)

Esférico (0,84; 0,33; 147; 0,91)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 50 100 150 200 250 300 350S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Cobre (20-40 cm)

Exponencial (0,3818; 0,5646; 179; 0,87)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Ferro (0-20 cm)

Esférico (1,39; 1,34; 141; 0,93)0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Ferro (20-40 cm)

Gaussiano (1,58; 1,71; 155; 0,94)

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Manganês (0-20 cm)

Esférico (0; 100,51; 214; 0,96)0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Manganês (20-40 cm)

Esférico (0,00; 81,00; 161; 0,94)

0.000

0.005

0.010

0.015

0.020

0.025

0.030

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Zinco (0-20 cm)

Esférico (0,0145; 0,0082; 140; 0,95)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Zinco (20-40 cm)

162

Figura 68 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de julho de

2011. Mogi-Mirim (SP).

0

2

4

6

8

10

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Acari (Julho de 2011)

Esférico (7,03; 1,63; 329; 0,81)0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

2.4

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Araneae (Julho de 2011)

0.00

0.30

0.60

0.90

1.20

1.50

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Coleoptera (Julho de 2011)

Esférico (1,04; 0,30; 85; 0,66)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0 50 100 150 200 250 300 350 400S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Diptera (Julho de 2011)

Gaussiano (0,69; 0,17; 341; 0,86)

0

20

40

60

80

100

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Entomobryomorpha (Julho de 2011)

Esférico (75,98; 12,22; 241; 0,61)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Formicidae (Julho de 2011)

Esférico (757,30; 346,91; 239; 0,75)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Hymenoptera (Julho de 2011)

Esférico (0,50; 0,45; 51; 0,75)0

1

2

3

4

5

6

7

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Psocoptera (Julho de 2011)

Gaussiano (4,49; 1,83; 108; 0,79)

0

4

8

12

16

20

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Sternorrhyncha (Julho de 2011)

0

1

2

3

4

5

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Tysanoptera (Julho de 2011)

Exponencial (1,95; 2,09; 84; 0,63)

163

Figura 69 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de janeiro de

2012. Mogi-Mirim (SP).

0

300

600

900

1200

1500

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Total (Julho de 2011)

Esférico (952,14; 388,42; 240; 0,80)0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Riqueza (Julho de 2011)

Exponencial (1,46; 1,86; 108; 0,75)

0

5

10

15

20

25

30

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Acari (Janeiro de 2012)

Esférico (14,37; 10,98; 63; 0,62)0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

0 50 100 150 200 250 300 350S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Araneae (Janeiro de 2012)

Esférico (0,86; 0,30; 65; 0,42)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Coleoptera (Janeiro de 2012)

0

100

200

300

400

500

600

0 50 100 150 200 250

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Entomobryomorpha (Janeiro de 2012)

Esférico (505,86; 56,86; 113; 0,40)

0

200

400

600

800

1000

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Formicidae (Janeiro de 2012)

Esférico (686,15; 190,79; 141; 0,61)0

10

20

30

40

50

60

70

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Sternorrhyncha (Janeiro de 2012)

Gaussiano (39,66; 19,19; 290; 0,58)

0

20

40

60

80

100

120

140

0 50 100 150 200 250 300

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Symphypleona (Janeiro de 2012)

164

Figura 70 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo em janeiro de 2012 e das

variáveis da produtividade. Mogi-Mirim (SP).

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Total (Janeiro de 2012)

Esférico (3698,73; 1289,23; 176; 0,89)0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Riqueza (Janeiro de 2012)

Gaussiano (2,06; 0,39; 330; 0,45)

0

2

4

6

8

10

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Massa de colmos (2010)

Esférico (2,35; 5,55; 292; 0,91)0

2

4

6

8

10

0 50 100 150 200S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)


Esférico (5,46; 3,07; 86; 0,57)

0

10

20

30

40

50

0 50 100 150 200

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Número de colmos (2011)

Exponencial (25,27; 9,47; 166; 0,93)0

10

20

30

40

50

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (26,63; 18,90; 206; 0,83)

0

10

20

30

40

50

60

70

0 50 100 150 200 250 300 350

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Produtividade (2011)

Esférico (41,93; 19,34; 73; 0,60)

165

Figura 71 - Semivariogramas experimentais da umidade do solo. Ribeirão Preto (SP).

0

1

2

3

4

5

6

7

0 20 40 60 80 100 120 140

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade gravimétrica fev/2011 (0-20 cm)

0

1

2

3

4

5

6

7

0 20 40 60 80 100 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade gravimética fev/2011 (20-40 cm)

Esférico (0,92; 1,85; 22; 0,72)

0

10

20

30

40

50

60

70

0 20 40 60 80 100

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica fev/2011(0-20 cm)

Gaussiano (36,25; 21,54; 70; 0,82)0

10

20

30

40

50

60

70

0 20 40 60S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Umidade volumétrica fev/2011(20-40 cm)

Esférico (33,34; 13,68; 43; 0,80)

0

10

20

30

40

50

60

70

0 20 40 60 80 100

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica jul/2011(0-20 cm)

Exponencial (26,26; 26,51; 39; 0,88)0

10

20

30

40

50

60

70

0 20 40 60 80

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica jul/2011(20-40 cm)

Exponencial (22,26; 8,97; 60; 0,51)

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

0 50 100

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica fev/2012 (0-20 cm)

Gaussiano (23,29; 7,51; 80; 0,64)

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

0 50 100

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Umidade volumétrica fev/2012 (20-40 cm)

Esférico (14,07; 10,13; 54; 0,72)

166

Figura 72 - Semivariogramas experimentais da condutividade hidráulica e da porosidade do

solo. Ribeirão Preto (SP).

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0 20 40 60 80 100

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Condutividade hidráulica fev/2011 (0-20 cm)

Esférico (0,062; 0,020; 57; 0,85)0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0 20 40 60 80 100 120 140

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Gaussiano (0,099; 0,050; 122; 0,86)

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0 20 40 60 80 100 120 140

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


0.00000

0.00005

0.00010

0.00015

0.00020

0.00025

0.00030

0.00035

0 20 40 60 80

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,00014; 0,00014; 44; 0,68)

0.00000

0.00005

0.00010

0.00015

0.00020

0.00025

0.00030

0.00035

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,00023; 0,00011; 125; 0,85)

0.00000

0.00020

0.00040

0.00060

0.00080

0.00100

0.00120

0.00140

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,00047; 0,00043; 22; 0,55)

0.00000

0.00020

0.00040

0.00060

0.00080

0.00100

0.00120

0.00140

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


0.00000

0.00010

0.00020

0.00030

0.00040

0.00050

0.00060

0.00070

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,00034; 0,00011; 55; 0,55)

0.00000

0.00010

0.00020

0.00030

0.00040

0.00050

0.00060

0.00070

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


167

Figura 73 - Semivariogramas experimentais da densidade do solo. Ribeirão Preto (SP).

0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0.010

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,0037; 0,0034; 36; 0,69)

0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0.010

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


168

Figura 74 - Semivariogramas experimentais da granulometria do solo. Ribeirão Preto (SP).

0

1

2

3

4

5

6

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Argila (0-20 cm)

Esférico (3,32; 1,68; 80;. 0,66)

0

1

2

3

4

5

6

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Argila (20-40 cm)

Esférico (3,29; 1,91; 90; 0,60))

0

1

2

3

4

5

6

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Silte (0-20 cm)

Esférico (2,49; 1,90; 85; 0,71)0

1

2

3

4

5

6

0 30 60 90 120S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Silte (20-40 cm)

Esférico (2,50; 1,31; 110; 0,74)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,0042; 0,40; 73; 0,90)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,36; 0,48; 60; 0,73)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (0,041; 0,024; 86; 0,85)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,021; 0,048; 118; 0,93)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,59; 0,59; 91; 0,92; 0,50)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,46; 0,61; 74; 0,87)

169

Figura 75 - Semivariogramas experimentais da resistência do solo à penetração. Ribeirão

Preto (SP).

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (0-10)

Esférico (1,15; 0,41; 34; 0,48)0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (0-10)

Esférico (0,28; 0,094; 41; 0,56)

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP (10-20 cm)

Esférico (2,52; 1,53; 20; 0,14)0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 30 60 90S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

RSP 2012 (10-20)

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (20-30 cm)

Esférico (3,98; 0,52; 78; 0, 76)0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 30 60 90 120 150 180

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (20-30 cm)

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0 30 60 90 120 150 180

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (30-40 cm)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (30-40 cm)

Esférico (0,48; 0,060,4; 58; 0,55)

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2011 (média)

Esférico (0; 1,73; 20; 0,79)0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

RSP 2012 (média)

Esférico (0,076; 0,15; 77; 0,92)

170

Figura 76 - Semivariogramas experimentais da fertilidade do solo. Ribeirão Preto (SP).

0

2

4

6

8

10

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (4,80; 4,07; 77; 0,99)

0

2

4

6

8

10

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (3,12; 2,96; 69; 0,88)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

pH (0-20 cm)

Esférico (0,016; 0,042; 46; 0,91)

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0 30 60 90 120S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

pH (20-40 cm)

Gaussiano (0,035; 0,022; 64; 0,80)

0

20

40

60

80

100

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Fósforo (0-20 cm)

Esférico (47,49; 28,52; 132; 0,87)

0

20

40

60

80

100

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Fósforo (20-40 cm)

Esférico (22,06; 17,76; 149; 0,92)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Potássio (0-20 cm)

Esférico (0,155; 0,041; 42; 0,63)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Potássio (20-40 cm)

Exponencial (0,19; 0,88; 55; 0,52)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cálcio (0-20 cm)

Gaussiano (16,47; 16,92; 77; 0,90)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cálcio (20-40 cm)

Esférico (12,47; 17,06; 99; 0,95)

171


0

1

2

3

4

5

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Magnesio (0-20 cm)

Gaussiano (3,07; 0,88; 115; 0,71)

0

1

2

3

4

5

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Magnesio (20-40 cm)

Esférico (2,53; 1,14; 141; 0,84)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

H + Al (0-20 cm)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 30 60 90S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

H + Al (20-40 cm)

Exponencial (83,96; 30,87; 84; 0,68)

0

20

40

60

80

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Gaussiano (30,90; 25,99; 85; 0,90)

0

20

40

60

80

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (23,58; 25,31; 105; 0,94)

0

20

40

60

80

100

120

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

CTC (0-20 cm)

Esférico (74,83; 29,33; 66; 0,75)

0

20

40

60

80

100

120

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

CTC (20-40 cm)

Gaussiano (57,84; 32,90; 55; 0,80)

0

10

20

30

40

50

60

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

V % (0-20 cm)

Gaussiano (30,5; 13,0; 128; 0,78)

0

10

20

30

40

50

60

0 30 60

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

V % (20-40 cm)

Gaussiano (29,90; 10,65; 47; 0,63)

172


0.000

0.003

0.006

0.009

0.012

0.015

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Boro (0-20 cm)

Gaussiano (0,0081; 0,0022; 46; 0,67)

0.000

0.003

0.006

0.009

0.012

0.015

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Boro (20-40 cm)

Esférico (0,0128; 0,0017; 102; 0,65)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Cobre (0-20 cm)

Exponencial (0,10; 0,24; 124; 0,94)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0 30 60 90 120S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Cobre (20-40 cm)

Esférico (0,14; 0,15; 66; 0,93)

0

4

8

12

16

20

24

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Ferro (0-20 cm)

Esférico (13,08; 6,93; 98; 0,80)

0

4

8

12

16

20

24

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Ferro (20-40 cm)

Esférico (4,02; 5,92; 23; 0,62)

0

20

40

60

80

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Manganês (0-20 cm)

Esférico (31,26; 32,30; 84; 0,93)

0

20

40

60

80

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Manganês (20-40 cm)

Esférico (25,22; 51,50; 84; 0,96)

0.0

0.3

0.6

0.9

1.2

1.5

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Zinco (0-20 cm)

Esférico (1,18; 0,21; 76; 0,69)

0.0

0.3

0.6

0.9

1.2

1.5

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Zinco (20-40 cm)

Esférico (0,22; 0,21; 102; 0,83)

173

Figura 79 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de fevereiro

de 2011. Ribeirão Preto (SP).

0

10

20

30

40

50

60

70

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Acari (Fevereiro de 2011)

Exponencial (32,35; 18,15; 83; 0,70)

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Araneae (Fevereiro de 2011)

0

20

40

60

80

100

120

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Coleoptera (Fevereiro de 2011)

Esférico (15,12; 16,97; 24; 0,84)

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

0 30 60 90 120S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)

Diplopoda (Fevereiro de 2011)

Esférico (1,01; 0,68; 36; 0,69)

0

10

20

30

40

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Entomobryomorpha (Fevereiro de 2011)

Esférico (6,22; 3,60; 21; 0,77)

0

200

400

600

800

1000

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Formicidae (Fevereiro de 2011)

0

10

20

30

40

50

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Poduromorpha (Fevereiro de 2011)

Esférico (17,69; 19,19; 32; 0,66)

0

1

2

3

4

5

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Shymplypleona (Fevereiro de 2011)

Esférico (2,29; 0,92; 40; 0,52)

0

500

1000

1500

2000

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Total (Fevereiro de 2011)

Gaussiano (754,37; 202,73; 103; 0,91)

0

1

2

3

4

5

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Riqueza (Fevereiro de 2011)

Gaussiano (2,62; 0,96; 96; 0,85)

174

Figura 80 - Semivariogramas experimentais da fauna do solo na amostragem de agosto de

2011. Ribeirão Preto (SP).

0

20

40

60

80

100

120

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Coleoptera (Agosto de 2011)

Esférico (98,41; 25,03; 36; 0,32)

0

2

4

6

8

10

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Diptera (Agosto de 2011)

Esférico (5,32; 3,37; 53; 0,46)

0

10

20

30

40

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Entomobryomorpha (Agosto de 2011)

Esférico (8,62; 26,74; 78; 0,92)

0

200

400

600

800

1000

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Formicidae (Agosto de 2011)

0

20

40

60

80

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Psocoptera (Agosto de 2011)

Esférico (63,33; 16,00; 63; 0,58)

0

400

800

1200

1600

2000

2400

0 30 60 90 120

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Total (Agosto de 2011)

0

1

2

3

4

5

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)

Riqueza (Agosto de 2011)

Esférico (2,28; 1,51; 35; 0,28)

175

Figura 81 - Semivariogramas experimentais das variáveis da produtividade. Ribeirão Preto

(SP).

0

40

80

120

160

200

240

280

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (172,58; 85,89; 69; 0,85)

0

40

80

120

160

200

240

280

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Gaussiano (131,23; 37,75; 52; 0,78)

0

40

80

120

160

200

240

280

0 30 60

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (35,02; 43,54; 25; 0,99)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 30 60S

emiv

ari

ân

cia

Distância (m)


Esférico (1,03; 0,94; 25; 0,60)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (0,60; 0,80; 22; 0,48)

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


0

40

80

120

160

200

0 30 60 90 120 150

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (144,23; 36,24; 123; 0,46)

0

40

80

120

160

200

0 30 60 90

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Exponencial (129,98; 58,50; 83; 0,79)

0

40

80

120

160

200

0 30 60

Sem

iva

riâ

nci

a

Distância (m)


Esférico (126,15; 69,59; 30; 0,62)

variabilidade espacial de atributos … ou idiota, esperto ou burro. dê o seu coração a ele e ele...

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