VARIABILIDADE ESPACIAL DA FERTILIDADE DO SOLO EM ÁREA CULTIVADA...
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VARIABILIDADE ESPACIAL DA FERTILIDADE
DO SOLO EM ÁREA CULTIVADA E MANEJADA
HOMOGENEAMENTE(1)
Zaqueu Fernando Montezano(2), Edemar Joaquim Corazza(3)
& Takashi Muraoka(4)
RESUMO
O conhecimento da variabilidade da fertilidade do solo em áreas cultivadas
pode trazer importantes subsídios para a racionalização de uso dos corretivos e
fertilizantes do solo. O objetivo deste estudo foi determinar a variabilidade da
fertilidade do solo por meio do fracionamento de um talhão comercial em pequenas
células de manejo. O experimento foi realizado na Fazenda Alto Alegre em Planaltina
- GO, numa área de 373 ha de um Latossolo cultivada com milho na safra 2003/04.
Traçado um polígono da área, procedeu-se à divisão em 80 células de manejo de
quatro hectares cada. A amostragem do solo seguiu uma diagonal com doze pontos
para formar a amostra composta representativa dentro de cada célula. As
coordenadas desses pontos foram obtidas e arquivadas. Realizou-se a análise da
textura do solo e da fertilidade do solo. A produtividade de cada célula foi obtida
por meio da colhedora equipada com Sistema de Posicionamento Geográfico (GPS)
e monitor de rendimento de grãos. Na análise da variabilidade espacial dos dados,
foram considerados parâmetros estatísticos descritivos. A medida de correlação
linear de Pearson a 5 e 1 % dos atributos de fertilidade com a produtividade do
milho e altitude foi realizada. A variabilidade foi considerada alta para o P
disponível, Cu e Zn; média, para matéria orgânica, S, Ca, Mg, acidez potencial, soma
de bases, capacidade de troca de cátions a pH 7,0, saturação por bases, B, Fe e Mn,
e baixa, para pH e K. Os coeficientes de correlação linear foram significativos e
positivos para a matéria orgânica e boro versus produtividade do milho. Contudo,
para Cu, manganês e Zn foram significativos e negativos. Em estudos de escala de
campo, normalmente não é possível isolar ou medir todos os fatores bióticos e
(1)
Trabalho extraído da Dissertação de Mestrado do primeiro autor, em Solos e Nutrição de Plantas pela Escola Superior de
Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ/USP. Recebido para publicação em junho de 2005 e aprovado em agosto de 2006.
(2)
Doutorando em Solos e Nutrição de Plantas pela Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ/USP. Laboratório
de Fertilidade do Solo – CENA/USP. Av. Centenário 303, Caixa Postal 96, CEP 13416-000 Piracicaba (SP). Bolsista da CAPES.
E-mail: zaqueu@esalq.usp.br
(3)
Pesquisador da Embrapa Informação Tecnológica. PqEB, Av. W3 Norte, Caixa Postal 040315, CEP 70770-901 Brasília (DF).
E-mail: edemar@sct.embrapa.br
(4)
Professor do Centro de Energia Nuclear na Agricultura, CENA/USP. E-mail: muraoka@cena.usp.br
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
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Zaqueu Fernando Montezano et al.
abióticos que influenciam a produção da cultura. Entretanto, verificou-se que o
conhecimento da variabilidade da fertilidade e produtividade pode fornecer
importantes subsídios para a racionalização do uso de insumos.
Termos de indexação: plantio direto, Latossolo, escala de campo, milho, Cerrado.
SUMMARY: SPATIAL SOIL FERTILITY VARIABILITY IN A HOMOGENEOUSLY
MANAGED CORN FIELD
Insights on the variability of soil fertility in cultivated areas can contribute significantly
to a rationalized use of fertilizers and soil amendments. The objective of this study was to
determine the soil fertility variability through the fractionation of a commercial corn field
into small management cells. The study was carried out on the farm Alto Alegre, Planaltina,
GO, Brazil, on an Oxisol previously under Cerrado (savannah) in an area of 373 ha under
corn in the 2003/2004 growing season. A polygon was outlined and divided into 80
management cells of 4 ha each. The soil was sampled at twelve points along the plot
diagonal to constitute a representative composite sample within each cell. The coordinates
of these points were obtained and recorded. The soil samples were analyzed for texture and
soil fertility. The yield for each cell was obtained with a harvester equipped with a Global
Positioning System (GPS) and grain yield monitor. Descriptive statistics parameters were
considered in the analysis of data variability. It was carried out Pearson’s simple linear
correlation analysis at 5 and 1% significance level for soil fertility versus corn grain yield
and altitude data. The variability was considered high for soil available phosphorus,
copper and zinc concentrations; medium for soil organic matter, sulphur, calcium, and
magnesium concentrations, potential acidity, sum of bases, CEC, base saturation, boron,
iron as well as manganese concentration, but low for soil pH and potassium concentration.
Linear correlation coefficients (LCC) were significant and positive for soil organic matter
and boron content versus corn yield. However, the LCC for copper, manganese and zinc
content were significant and negative. Although it is normally not possible to isolate or
measure all biotic and abiotic factors that affect the yield in field scale studies, knowledge
on soil fertility variability and grain yield can contribute to a rationalization of agricultural
investments.
Index terms: no-till, Oxisol, field-scale, corn, Cerrado.
INTRODUÇÃO
O Cerrado brasileiro faz parte do ecossistema das
savanas que ocupa grande porção da região tropical
do mundo. No Brasil, o Cerrado ocupa uma área
heterogênea e não-contínua de aproximadamente
204 milhões de hectares, ou seja, 23 % do território
nacional. O Cerrado abrange, geralmente, áreas de
relevo plano ou suave ondulado, com boas
possibilidades para o emprego de práticas agrícolas
mecanizadas (Goedert, 1989).
Os solos sob Cerrado, em sua maioria, apresentam
propriedades que limitam o crescimento das raízes
das plantas e exigem práticas de manejo adequadas.
Trata-se de solos de baixa capacidade de troca de
cátions (CTC), com acidez elevada e com baixo teor de
nutrientes, especialmente de P. São, assim, solos com
alto grau de intemperização e lixiviação, ocorrendo
problemas de acidez e deficiência de nutrientes em
todo perfil (Lopes, 1983; Adamoli et al., 1987; Goedert,
1989; Sousa & Lobato, 2004).
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
Crescentemente, as investigações agronômicas
estão explorando o uso de computadores e tecnologias
de satélites aplicados como ferramentas em escala de
campo, incluindo monitores georreferenciados de
produtividade e dados de sensoriamento remoto e direto
(Johnson et al., 2003). Agricultura de Precisão é o
termo dado para uma forma de gestão das culturas,
na qual as áreas de produção são manejadas com a
aplicação de diferentes doses de insumos (Godwin et
al., 2003). O objetivo fundamental da Agricultura de
Precisão é o manejo da variação espacial nas culturas,
gerando benefícios econômicos e, ou, ambientais
(Taylor et al., 2003).
O reconhecimento dos limites espaciais com os
equipamentos de registro da produção e controle da
aplicação dos insumos agrícolas a taxas variáveis tem
despertado o interesse de estudos em propriedades
rurais. A pesquisa aplicada deve, por definição,
fornecer informações úteis ao manejo das áreas no
setor produtivo preferivelmente do que definir novos
conceitos (Ikerd, 1993). Por esse motivo, é crescente
VARIABILIDADE ESPACIAL DA FERTILIDADE DO SOLO EM ÁREA CULTIVADA...
o número de pesquisadores e produtores envolvidos
em pesquisa participativa, os quais contribuem para
programas de longa duração e assumem funções de
liderança na identificação, localização e realização dos
programas de pesquisa “on-farm” (Watkins, 1990;
Rzewnicki, 1991; Gerber, 1992; Ikerd, 1993; Norman
et al., 1998). Novas tecnologias usadas no manejo de
áreas específicas incluem o Sistema de Posicionamento
Global (GPS), o Sistema de Informações Geográficas
(GIS) e o uso de sensores de avaliação direta, por
exemplo, que são também mais bem avaliados em
escala de campo (Heuvel, 1996).
Numa paisagem natural, o solo apresenta
variabilidade espacial e temporal de seus atributos,
resultante da interação de processos que comandam
os fatores responsáveis por sua formação. Além disso,
o solo cultivado revela fontes adicionais de
heterogeneidade originadas exclusivamente pelo efeito
antrópico da agricultura (Carvalho et al., 2003).
Existe certa heterogeneidade dos atributos químicos
e físicos de um solo, mesmo em uma área considerada
uniforme, segundo suas características visíveis de
campo, tais como: topografia, cor do solo e vegetação.
Para que a amostragem do solo represente, com
exatidão, a sua fertilidade, é necessário o conhecimento
dessa variabilidade, pois só assim as recomendações
de calagem e adubação não estariam comprometidas
(Santos & Vasconcellos, 1987; Silveira et al., 2000).
Segundo Carvalho et al. (2003), a variabilidade
espacial nos atributos do solo pode ser influenciada
pelos seus fatores intrínsecos (fatores de formação, que
são o material de origem, relevo, clima, organismos e
tempo) e pelos fatores extrínsecos, normalmente
relacionados com as práticas de manejo. Usualmente,
uma forte dependência espacial nos atributos do solo
é atribuída aos fatores intrínsecos (Cambardella et
al., 1994).
Warrick & Nielsen (1980), estudando a
variabilidade de diversas propriedades do solo,
verificaram que, para algumas, a variabilidade
expressa pelo coeficiente de variação pode ser inferior
a 10 %, enquanto, para outras, pode superar 1.000 %.
Classificaram a variabilidade em três níveis: baixa
(CV ≤ 12 %), média (12 % < CV ≤ 52 %) e alta
(CV > 52 %). Segundo Tragmar et al. (1985),
propriedades do solo muito alteradas pelo manejo
apresentam maior variabilidade do que aquelas
relacionadas com as características morfológicas do
solo (cor e horizontes), físicas (tamanho das partículas
e densidade das partículas) e químicas (pH). Oliveira
(1973), analisando amostras de Latossolo Roxo e
Latossolo Vermelho Escuro-Orto, verificou que, para
os teores de Ca, Mg, K e soma de bases, os coeficientes
de variação foram acima de 40 %. Resultados
semelhantes foram encontrados por Paz et al. (1996),
segundo os quais o pH, o conteúdo de C orgânico, a
textura e a capacidade de troca catiônica
apresentaram menor variabilidade que os teores de
macro e micronutrientes do solo.
841
Souza (1992) relatou que inúmeros trabalhos têm
demonstrado que os sistemas de manejo
conservacionistas criam um ambiente no solo diferente
do encontrado no sistema convencional, resultante dos
efeitos dos resíduos superficiais e da reduzida
movimentação do solo. Como resultado, tem sido
encontrado um acúmulo superficial de fertilizantes
nos sistemas conservacionistas (Silveira et al., 2000).
A maior amplitude entre os valores dos atributos de
fertilidade do solo observada no plantio direto explica
os maiores coeficientes de variação (CV) nos atributos
do solo nesta prática de manejo em relação às demais.
Em razão do não-revolvimento do solo, como ocorre no
plantio direto, espera-se maior variabilidade nos dados.
Segundo Souza (1992), o sistema convencional com
grade aradora apresenta menor variabilidade nos
teores de matéria orgânica e nos de nutrientes da
camada superficial do solo em comparação com a
escarificação e o plantio direto.
A amostragem de solo para a avaliação da acidez e
da fertilidade é uma prática comum nas propriedades
agrícolas para aplicações de corretivos e fertilizantes
de maneira uniforme. Nos últimos anos, têm crescido
o interesse e a utilização de amostragens de solo na
forma sistemática para a aplicação de corretivos e
fertilizantes a taxas variáveis. As investigações “on
farm” são tipicamente realizadas usando uma malha
quadrada, espaçadas de 100 x 100 m, ou seja, uma
amostra de solo para cada hectare (Earl et al., 2003).
No Brasil, as investigações efetuadas por empresas
especializadas indicam que uma amostra pode
representar desde um até 20 hectares. Na
amostragem, a escolha da dimensão da malha altera
os custos e a criteriosidade na representação da
variável a ser analisada.
O objetivo do trabalho foi avaliar a variabilidade
da fertilidade do solo por meio de um fracionamento
da área cultivada comercialmente em células de
manejo e correlacionar os resultados obtidos com os
dados de produtividade e altitude, para cada célula de
manejo.
MATERIAL E MÉTODOS
O estudo foi realizado na Fazenda Alto Alegre, no
município de Planaltina (GO), numa área de 373 ha.
De 1987 a 1989, a área que estava sob vegetação
natural de Cerrado foi desmatada para o cultivo da
soja. Desde 1995, a área passou a ser cultivada em
semeadura direta com o plantio de milho em rotação
com soja. A área foi cultivada de maneira homogênea
para fins de aplicação de insumos e manejo.
A definição dos pontos e do procedimento de
amostragem do solo é descrita a seguir. O GPS etrex
vista® foi utilizado para traçar uma poligonal da área.
De posse do polígono, procedeu-se à divisão da área
em 80 células de manejo de quatro hectares cada. As
células dos limites da bordadura foram desconsideradas
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
842
Zaqueu Fernando Montezano et al.
para fins de amostragem. A amostragem seguiu uma
diagonal com doze pontos (subamostras) para compor
a amostra composta representativa de cada uma das
80 células, as coordenadas de cada subamostra foram
arquivadas para posterior utilização na obtenção dos
resultados de produtividade média e altitude média.
A amostragem do solo foi realizada em novembro de
2003, na profundidade de 0–20 cm, com um trado
marca sondaterra com diâmetro de 2 cm.
As amostras de solo foram secas ao ar, passadas
em peneiras com malha de 2 mm de diâmetro e
analisadas quimicamente (rotina) em relação a pH
em CaCl2 0,01 mol L-1, acidez total (H + Al), com
solução de acetato de Ca, matéria orgânica (MO), pelo
método espectrofotométrico; P, Ca, Mg e K, pelo
método da resina (Raij et al., 2001). Os teores de Cu,
Mn, Zn e Fe foram determinados por uma solução
extratora, o DTPA a pH 7,3 (Lindsay & Norvell,
1978). Os teores de S (SO42-) e B foram determinados
pelo método do fosfato monobásico de Ca e por extração
em água quente, respectivamente (Raij et al., 2001).
De posse dos resultados da análise do solo, foram
calculados os seguintes atributos de fertilidade: soma
de bases (SB), CTC a pH 7,0 (T) e saturação por bases
(V) (Sousa & Lobato, 2004). A análise granulométrica
do solo (conteúdo de areia, silte e argila) foi realizada
por meio do método do densímetro (Embrapa, 1997).
Os dados de produtividade do talhão foram obtidos
no momento da colheita, por meio de colhedora equipada
com sistema de posicionamento geográfico (GPS), sensor
de fluxo de grãos por placa de impacto, sensor de
umidade de grãos, sensor de velocidade de deslocamento
da colhedora e sensor de controle de altura da
plataforma. Essas informações foram gerenciadas pelo
monitor de rendimento de grãos AgLEADER
PFAdvantage ® que arquivou as leituras de
produtividade, altitude e umidade de grãos a cada dois
segundos, durante a colheita da cultura em toda a área.
O Sistema de Informação Geográfica (SIG) foi
utilizado para visualizar os dados brutos de
produtividade de grãos e altitude. A partir desses
dados, pôde-se fazer a interpolação, pelo método do
inverso do quadrado da distância, para geração dos
mapas (Figura 1). Os dados médios de produtividade
e altitude, para cada uma das 80 células de manejo,
foram identificados pelo SIG. Os pontos
georreferenciados das subamostras do solo e os mapas
de dados brutos de produtividade e altitude foram
sobrepostos. Em cada ponto de subamostra, foram
selecionados os dados de produtividade e altitude,
contidos em um círculo com 10 m de raio, e calculouse a média. As médias de produtividade e altitude de
cada subamostra serviram para obter as respectivas
médias de cada uma das 80 células de manejo
(Shiratsuchi & Machado, 2003).
Na análise estatística dos resultados, foi
considerado o cálculo dos parâmetros estatísticos
referentes às medidas de tendência central e
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
variabilidade, para cada conjunto de valores. Foram
calculados os coeficientes de assimetria e curtose, para
analisar o tipo e o formato da curva de distribuição
dos resultados de cada atributo do solo. A medida de
correlação linear do coeficiente de Pearson serviu para
analisar a correlação entre os atributos do solo e as
médias de produtividade do milho e altitude da área,
em cada célula de manejo, a 5 e 1 %, pelo teste t. O
software Statistic for Windows Statsoft (1996) foi o
pacote estatístico utilizado nas análises.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Variabilidade da textura do solo
Os parâmetros estatísticos descritivos calculados
a partir dos teores de areia, silte e argila, encontramse no quadro 1. Verifica-se a não-normalidade da
distribuição desses atributos do solo. Primeiramente,
o valor correspondente à média e à mediana não
coincide, presumindo tratar-se de uma distribuição
assimétrica. Outro fato é que os coeficientes de
assimetria foram diferentes de zero, com valor negativo
para argila, indicando assimetria negativa para a
distribuição dos teores. Esses resultados concordam
com os encontrados por Cambardella et al. (1994).
Os coeficientes de assimetria e de curtose dos
atributos são apresentados para efeito de comparação
com a distribuição normal, para o qual esses
coeficientes são, respectivamente, zero e três.
Comparativamente, a menor variabilidade foi
encontrada para o atributo argila. Segundo Warrick
& Nielsen (1980), porém, os valores dos coeficientes
de variação para os três atributos estão contidos dentro
do intervalo correspondente à interpretação de média
variabilidade (12 % < CV ≤ 52 %). Salviano et al.
(1998) encontraram valor próximo do coeficiente de
variação para o silte, porém o maior e o menor
coeficiente corresponderam à argila e areia,
respectivamente. O tipo de solo pode estar
influenciando estes resultados invertidos, uma vez que,
para aquele trabalho, foram avaliados os atributos de
um Podzólico Vermelho-Amarelo. Por serem atributos
não influenciados pelas práticas de manejo da cultura
e por apresentarem uma estabilidade maior no tempo,
pode-se dizer que a variabilidade que apresentam é
intrínseca, ou seja, é devida à variação natural no
solo.
Variabilidade dos atributos de fertilidade do
solo
A maioria dos atributos químicos do solo não
apresentou ajuste a uma distribuição normal
(Quadro 1). como também constataram outros autores
(Carvalho et al., 2003; Salviano et al., 1998;
Cambardella et al., 1994). A camada de solo, utilizada
para amostragem, é mais afetada pelo processo de
mecanização, manejo das culturas e erosão. Alguns
VARIABILIDADE ESPACIAL DA FERTILIDADE DO SOLO EM ÁREA CULTIVADA...
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Quadro 1. Medidas estatísticas descritivas de atributos físicos e químicos do solo estudado
M edida estatística d escritiva
A tributo
C oeficiente
M édia
M ediana
D esvio -padrã o
Variân cia
Variação
Assim etria
C urtose
A reia (g kg - 1 )
134,63
120,00
67,22
4518,84
49,93
1,70
2,35
Silte (g kg -1 )
208,88
190,00
50,47
2546,82
24,16
1,86
5,53
A rgila (g kg - 1 )
1,42
656,50
685,00
97,55
9516,71
14,86
-1,42
pH (C aC l 2 )
4,83
4,80
0,17
0,03
3,54
0,70
0,96
M O (g kg -1 )
46,79
48,50
7,78
60,47
16,62
-0,89
0,10
P (m g kg -1 )
2,21
22,24
19,45
11,57
133,82
52,02
1,54
SO 4 2 - (m g k g - 1 )
8,21
7,30
3,01
9,04
36,63
0,88
0,14
K (m m ol c kg -1 )
2,84
2,83
0,32
0,10
11,25
0,61
0,29
C a (m m ol c kg -1 )
26,08
26,12
4,93
24,35
18,92
0,10
-0,26
M g (m m ol c k g - 1 )
8,74
8,46
1,94
3,77
22,20
0,68
0,03
H + Al (m m ol c kg - 1 )
54,06
54,00
11,07
122,46
20,47
-0,27
-0,51
SB (m m ol c kg -1 )
37,66
37,25
6,38
40,76
16,94
0,18
-0,17
C TC (m m ol c kg -1 )
91,72
94,78
13,45
180,79
14,66
-0,25
0,03
V (% )
41,31
41,04
6,05
36,64
14,64
0,23
-0,33
B (m g kg - 1 )
0,43
0,40
0,08
0,01
19,70
0,18
-0,52
C u (m g kg - 1 )
0,44
0,34
0,27
0,07
60,53
1,53
1,65
Fe (m g kg - 1 )
18,42
17,61
3,52
12,39
19,11
0,94
1,22
M n (m g kg - 1 )
1,73
1,41
0,84
0,70
48,58
1,92
2,92
Zn (m g k g - 1 )
2,16
1,63
1,38
1,91
63,86
1,25
1,43
Produtividade(th a - 1 )
7,84
7,81
0,43
0,19
5,48
-0,24
-0,32
19,85
393,86
1,86
-0,17
-1,02
A ltitu de (m )
1068,4
1071,0
atributos, como pH, K, Ca, H + Al e B, apresentaram
uma tendência à distribuição normal. Os valores das
medidas estatísticas de tendência central foram
praticamente iguais para estes atributos. Também
os coeficientes de assimetria para esses atributos
estiveram mais próximos de zero.
O menor coeficiente de variação encontrado foi de
3,54 %, para o pH, e o maior, de 63,86 %, para o Zn.
Adotando o critério proposto por Warrick & Nielsen
(1980) para esta medida estatística de dispersão, os
seus valores revelaram-se como (Quadro 1): (a) altos,
para P, Cu e Zn, corroborando com os resultados de
Carvalho et al. (2003), Silveira et al. (2000) e Salviano
et al. (1998), para o P, e com os de Silveira & Cunha
(2002), para Cu e Zn; (b) médios para matéria
orgânica (MO), S (SO4-2), Ca, Mg, acidez potencial
(H + Al), soma de bases (SB), CTC a pH 7,0, saturação
por bases (V), B, Fe e Mn, concordando estes resultados
com os de Carvalho et al. (2003), Silveira et al. (2000)
e Salviano et al. (1998); (c) baixos, para acidez ativa
(pH) e K, concordando apenas para pH com os
resultados obtidos por Carvalho et al. (2003), Silveira
et al. (2000) e Salviano et al. (1998).
Há certa similaridade entre os atributos H + Al e
CTC, como constataram Salviano et al. (1998). Isto
pode ser explicado pelo fato de H + Al exercer influência direta no cálculo da CTC, o qual poderá ser observado pela correlação entre esses dois atributos. A análise envolvendo CTC e H + Al deve ser vista com reserva, como alertaram Carvalho et al. (2003). É necessário lembrar que a CTC é o somatório de K, Ca, Mg
e H + Al e que solos com o mesmo valor de CTC apresentarão H + Al com valores distintos, dependendo do pH.
A alta variabilidade para os teores de P pode ser
atribuída à aplicação de fertilizantes em linha, ao efeito
residual da adubação e à exposição de camadas mais
pobres desse nutriente, pelo processo de erosão
superficial, como listaram Salviano et al. (1998).
Como a camada de solo considerada na amostragem
é a mais afetada pelo processo de mecanização, pelas
atividades de manejo da cultura e pelos processos de
erosão superficial e lixiviação de nutrientes, era
esperado que a maioria dos atributos determinados
no solo não apresentassem ajuste a uma distribuição
normal.
Variabilidade da produtividade do milho
Observa-se que, na parte central da área, as
produtividades de milho foram maiores, acima de
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
844
Zaqueu Fernando Montezano et al.
8,3 t ha-1 (Figura 1a). As menores produtividades
ocorreram próximo aos limites da área, abaixo de
7,3 t ha-1. As diferenças de produtividade na área
manejada homogeneamente demonstram que, para
um mesmo custo de produção, a renda obtida para
cada célula analisada mostrou-se diferente. O relevo
da área foi classificado como suave ondulado, como
pode ser observado no mapa de superfície da altitude
da área (Figura 1b).
Correlações com a produtividade da cultura
do milho
Uma vez que trabalhos demonstraram que a
produtividade vegetal acompanha a distribuição de
nutrientes no solo (Vieira et al., 1987; Miller et al.,
1988; Bhatti et al., 1991), foi realizada a correlação
dos resultados dos atributos do solo com os dados de
produtividade e entre esses atributos.
A análise de correlação revelou que, dentre os
maiores coeficientes encontrados, destacam-se aqueles
que explicam a relação linear entre as medidas de
acidez do solo (pH e H + Al) e o teor de MO com a
soma de bases (SB), a CTC e a saturação por bases (V)
(Quadro 2). Destacam-se também para as correlações
entre os micronutrientes e as medidas de acidez do
solo (pH e H + Al) e os teores de MO. Dentre os
nutrientes analisados, os micronutrientes foram os
elementos que, em sua maioria, apresentaram
coeficientes significativos com tais atributos
(Quadro 2). Considerando os micronutrientes,
particular atenção é dada para o Cu e o Mn, os quais
apresentaram correlações negativas com a acidez
potencial (H + Al), a CTC e teor de MO.
Pode-se inferir pelos resultados que a menor
disponibilidade de Cu e Mn no Cerrado está mais
fortemente ligada às causas do sistema plantio direto,
o qual proporciona um aumento do teor de MO na
camada superficial do solo. A presença da MO no solo
está associada com a disponibilidade e retenção de
alguns micronutrientes no solo, como o B, Cu e Zn.
Deficiências de Fe, Cu, Mn e, ou, Zn têm sido
verificadas em solo com alto teor de MO, em decorrência
da sua ação quelante sobre esses íons. À medida que
esta se decompõe, ocorre a liberação de
micronutrientes (Oliveira et al., 1999).
Os coeficientes de correlação entre os atributos do
solo e os dados de altitude da área foram maiores em
comparação aos coeficientes calculados para esses
atributos e os dados de produtividade (Quadro 2). Podese inferir que estes atributos estão relacionados, em
Figura 1. Mapas de produtividade de grãos de milho (a) e altitude em relação ao nível do mar (b).
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
VARIABILIDADE ESPACIAL DA FERTILIDADE DO SOLO EM ÁREA CULTIVADA...
845
Quadro 2. Correlação linear de Pearson entre os atributos de fertilidade do solo, as produtividades médias
de milho e as altitudes médias da área(1)
Variáveis
Areia
Silte
Argila
pH
MO
P
Areia
Silte Argila
pH
MO
P
SO42-
K
Ca
Mg
0,11
0,22*
-0,19
B
Cu
Fe
Mn
Zn
Prod.
Alt.
1,00
-0,73** -0,63** 0,83** -0,20
1,00
-0,32** -0,20
0,34** 1,00
0,33** -0,04
0,26*
-0,12
-0,20
-0,15
-0,18
-0,09
0,19
-0,04
0,14
0,02
0,13
Ca
-0,41** -0,28*
0,43** 0,35** 0,56** 0,15
-0,37** 0,10
1,00
Mg
-0,15
0,07
-0,21
0,14
0,63** 1,00
H + Al
-0,63** -0,60** 0,75** -0,57** 0,81** 0,40** 0,01
-0,10
SB
-0,37** -0,19
CTC
-0,69** -0,59** 0,78** -0,26*
Fe
V
0,36** 1,00
-0,02
B
CTC
-0,88** -0,77** 1,00
K
Cu
SB
1,00
SO42-
V
H + Al
0,07
0,53** 0,08
0,14
0,35** 0,44** 0,46** 0,17
1,00
0,01
-0,35** 0,17
0,88** 0,41** -0,16
0,31** 0,41** -0,43** 0,75** -0,39** -0,23* -0,26*
-0,47** -0,29*
0,47** 0,01
0,41** 0,27*
0,45** 0,71** -0,68** 0,34** -0,67** -0,18
-0,18
-0,22
0,23* -0,52** 0,47** 0,18
1,00
0,23* -0,16
0,65** 0,25*
0,19
0,44** 0,65** -0,75** 0,55** -0,36** 1,00
0,02
0,20
0,12
0,10
0,38** 0,13
0,25
-0,20
0,13
-0,71** -0,10
-0,64** 0,55** -0,27*
1,00
-0,10
0,00
0,19
-0,21
0,53** 0,08
0,47** -0,36** 0,08
-0,24*
0,52** 0,74** -0,74** 0,29** -0,75** -0,20
0,25*
0,11
0,05
0,41** -0,35** 0,25*
0,07
-0,01
-0,04
0,12
0,03
0,18
Prod.
-0,38** -0,04
0,28*
0,02
0,39** -0,03
Alt.
-0,46** -0,32** 0,48** -0,08
0,61** 0,06
0,88** 0,58** 1,00
0,20
Zn
-0,12
1,00
0,00
Mn
0,17
1,00
0,97** 0,80** 0,12
-0,33** 0,08
-0,33** 0,04
0,37** -0,25*
1,00
-0,70** -0,24* -0,68** 0,45** -0,39** 0,81** -0,30** 1,00
0,40** -0,27*
0,09
-0,18
0,00
0,16
0,14
0,20
0,28*
0,33** 0,39** -0,02
0,43** -0,01
1,00
0,28* -0,13
-0,07
0,33** -0,43** 0,45** 1,00
0,31** -0,34** -0,04
0,20
-0,39** -0,38** 1,00
-0,29** 0,50** -0,46** -0,60** 0,36** 1,00
* e **: Significativos a 5 e 1%, respectivamente, pelo teste t.
maior grau, com os fatores de formação do solo, neste
caso o relevo, do que com a produtividade, exceto para
V, B e Cu.
Em estudos de escala de campo, não é possível isolar
ou medir todos os fatores bióticos e abióticos que
influenciam a produção da cultura. Neste estudo, os
coeficientes de correlação linear de Pearson para a
maioria dos atributos de fertilidade do solo versus
produtividade do milho não foram significativos a 5 %,
com exceção da MO e dos micronutrientes B, Cu, Mn
e Zn (Quadro 2).
A análise de correlação entre os atributos de
fertilidade do solo e os dados de produtividade de grãos
na cultura do milho revelaram que os coeficientes
significativos de correlação foram baixos, ou seja,
menores que 0,50, de modo geral. Destaque para as
correlações negativas entre os teores de Cu, Mn e Zn
com os dados de produtividade. Para os coeficientes
positivos de correlação entre os atributos de fertilidade
e os dados de produtividade, vale destacar aquele que
relaciona a MO com a produtividade.
O coeficiente significativo entre a MO e a
produtividade demonstra a influência na disponibilidade
de nutrientes às plantas e a importância desta como
condicionadora da qualidade física de solos cultivados
sob sistema plantio direto.
Os coeficientes de correlação negativos
significativos para Cu, Mn e Zn versus produtividade
estão diretamente ligados ao fornecimento anual destes
nutrientes, juntamente com as adubações dos
macronutrientes, e ao fato de o solo apresentar uma
acidez elevada caracterizada pela média do pH em
CaCl2 de 4,8, demonstrando, assim, um possível efeito
negativo na produtividade pelos teores médios e altos
de Cu, Mn e Zn no solo.
Pode-se notar um comportamento semelhante dos
dados de produtividade e altitude com relação aos
atributos de fertilidade. A altitude como medida
indireta do relevo da área, por inferência, é a que mais
influencia os resultados desses atributos,
comparativamente aos dados de produtividade.
CONCLUSÕES
1. Os atributos de fertilidade do solo apresentaram
de baixa a alta variabilidade para a área de estudo.
R. Bras. Ci. Solo, 30:839-847, 2006
846
Zaqueu Fernando Montezano et al.
2. As recomendações de calagem para a correção
da acidez do solo e de adubações para os próximos
cultivos a serem realizados na área devem considerar
a variabilidade espacial da fertilidade do solo.
3. Em escala de campo, as correlações lineares dos
atributos da fertilidade do solo com a produtividade
da cultura foram baixas, uma vez que não foi possível
isolar todos os fatores envolvidos.
4. O manejo da matéria orgânica do solo foi
fundamental para melhorar a produtividade dos
cultivos.
AGRADECIMENTOS
Aos proprietários da Fazenda Alto Alegre, pelo apoio
na realização do trabalho. Ao pesquisador da Embrapa
Cerrados, Luciano Shozo Shiratsuchi, pela colaboração
na realização do mapa de produtividade e de altitude.
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