Continuidade espacial da condutividade hidráulica saturada do solo na bacia hidrográfica do Alto Rio Grande, MG

A distribuição espacial da condutividade hidráulica saturada (k0) é essencial para estudos relacionados a erosão do solo e escoamento superficial. Este trabalho objetivou estudar a continuidade espacial do atributo hidrológico do solo k o na Bacia Hidrográfica do Alto Rio Grande, MG, e realizar seu mapeamento por meio de técnicas geoestatísticas, utilizando dados sem e com transformação logarítmica. Os modelos de semivariograma esférico e exponencial foram ajustados ao semivariograma experimental pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Técnicas de validação cruzada e preditiva foram aplicadas para a escolha do melhor modelo. Os resultados indicaram que, ao se trabalhar com o logaritmo dos dados de k o, houve redução de pontos discrepantes e de anisotropia, entretanto os valores mais elevados de grau de dependência espacial foram observados nos dados sem transformação. O ajuste do modelo esférico, por meio do método MQO, foi o que produziu melhor desempenho na modelagem da continuidade espacial de k0. Os mapas gerados a partir dos dados sem e com transformação logarítmica não apresentaram o mesmo comportamento na distribuição espacial dos valores, e o mapa dos dados na forma transformada teve o melhor detalhamento da distribuição espacial

Correlação linear e espacial entre a produtividade de forragem, a porosidade total e a densidade do solo de Pereira Barreto (SP) Linear and spatial correlations between forage yield, total porosity and bulk density in Pereira Barreto, Brazil

Em relação aos sistemas de manejo adotados pelo homem, a porosidade total e a densidade do solo são atributos ativamente alterados, refletindo decisivamente sobre a produtividade vegetal agrícola. No ano agrícola de 2005, na Fazenda Bonança, no município de Pereira Barreto, Estado de São Paulo, Brasil, foram analisadas a produtividade de forragem do milho outonal (MSF) no sistema plantio direto irrigado, a porosidade total (PT) e a densidade do solo (DS) em profundidade, em um Latossolo Vermelho distrófico. O objetivo foi estudar a variabilidade e as correlações lineares e espaciais entre os atributos da planta e do solo, visando selecionar um indicador da qualidade física do solo de boa representatividade para produtividade da forragem. Foi instalada a malha geoestatística, para coleta de dados do solo e planta, contendo 125 pontos amostrais, numa área de 2.500 m². Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram variabilidade dos dados entre média e baixa e seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcance entre 6,8 e 23,7 m. Por sua vez, a correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em razão do elevado número de observações, foi baixa. As observações de melhor correlação com a MSF foram a DS1 e a PT1. Entretanto, do ponto de vista espacial, houve excelente correlação inversa entre a MSF e a DS1, assim como entre a DS1 e a PT1. Nos sítios onde a DS1 aumentou (1,45-1,64 kg dm-3) a MSF variou entre 11.653 e 14.552 kg ha-1; já naqueles onde diminuiu (1,35-1,45 kg dm-3) a MSF, ficou entre 14.552 e 17.450 kg ha-1. Portanto, a densidade global, avaliada na camada de 0-0,10 m (DS1), apresentou-se como satisfatório indicador da qualidade física do solo de Pereira Barreto (SP), quando destinado à produtividade de forragem do milho outonal.<br>Total porosity and bulk density are strongly affected by soil management, which is reflects directly in agricultural productivity. In 2005, plant attributes were analyzed in an irrigated fall corn crop under no-tillage besides some soil characteristics (total porosity-TP and bulk density-BD), in a Haplic Acrustox on the Fazenda Bonança (Dahma Agricultural Company) in Pereira Barreto County, Sao Paulo State, Brazil (20 &deg; 40 ' 12 '' latitude S; 51 &deg; 01 '50 '' longitude W). The purpose of the study was to evaluate the variability, and linear and spatial correlations among the attributes (plant and soil) in order to identify an indicator of soil physical quality for corn forage productivity (CPF) . A geostatistical grid was installed to collect soil and plant data, with 125 sample points, over an area of 2.500 m². The studied attributes did not vary randomly and the variability was medium to low, with well defined patterns. The spatial range varied between 6.8 and 23.7 m. On the other hand, the linear correlations between the CPF with the soil attributes (TP and BD) were low due to the high data number. BD1 and TP1 were best correlated with the CPF. However, concerning the spatial variability, the inverse correlations between CPF and BD1, as well as between BD1 and TP1 were excellent. The BD1 increased (1.45-1.64 kg dm-3) when the CPF varied from 11.653 to14.552 kg ha-1. At the sites where bulk density decreased (1.35-1.45 kg dm-3) the CPF varied from 14.552 to17.450 kg ha-1. Thus, the bulk density in the 0-0.10 m soil layer proved to be a satisfactory index of the soil physical quality regarding forage yield of fall corn

Dependência espacial em levantamentos do estoque de carbono em áreas de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu Spatial dependence in surveys of carbon storage in grassland areas of Brachiaria brizantha, Marandu grass

Foi conduzido um estudo utilizando análise de semivariogramas para quantificar a autocorrelação espacial dos estoques de carbono (EC) no solo, biomassa da gramínea e das plantas daninhas em três parcelas experimentais de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação, cultivadas em Neossolo Quartzarênico Órtico. As coletas das plantas e do solo foram realizadas em malha de amostragem regular com distâncias de 5 x 5 m em área de 900 m². Os EC das pastagens foram submetidos às analises de estatística descritiva, ao teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis ao nível de 5% de significância, ao estudo geoestatístico e interpolação por krigagem ordinária. A variabilidade espacial do EC foi observada dentro e entre as pastagens de capim-Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação. A pastagem de capim-Marandu com nível baixo de degradação teve menor continuidade espacial, por apresentar menores alcances no EC, na biomassa da gramínea e na biomassa total (gramínea + plantas daninhas), no solo e no sistema solo x pastagem (solo + biomassa total). A grade de 5 x 5 m foi adequada para caracterizar a variabilidade espacial de pastagens de capim-Marandu com níveis de degradação baixo e alto. Área de pastagem de capim-Marandu com grau médio de degradação apresenta coeficientes de variação altos entre os valores EC; o que comprometeu a modelagem espacial que também pode ter ocorrido devido ao baixo número de amostras realizadas (n=36). Assim, pontos de amostragem menores que 5 m podem melhorar a precisão dos ajustes dos semivariogramas.<br>A study was carried using semivariogram analysis to quantify spatial autocorrelation of carbon stock (CS) in soil, grass and weed species biomass in pastures of Brachiaria brizantha, Marandu grass with low, medium and high degradation, and grown an entisol. The sampling of plants and soil were carried out in regular grid with distances of 5x5 m in an area of 900 m². Grassland CS was assessed through descriptive statistics, comparison of averages through the test Kruskal-Wallis at 5% level of significance, geostatistics and ordinary kriging analysis. The spatial variability of CS was observed within and between pastures with low, medium and high degradation. Pastures with low levels of degradation had less spatial continuity due to smaller ranges in CS in grass biomass and total biomass (grass + weed species), in soil carbon and soil versus grass (total biomass + soil). The grid of 5x5 m was adequate to characterize the spatial variability of pasture with low and high levels of degradation. Areas of Marandu grass with average degree of degradation has high coefficients of variation (CV) between the CS values, which negative by affected the spatial modeling. High CV may also be due to the low number of samples taken (n = 36). Sampling points in grid lower than 5 m can improve the accuracy of the adjustment of semivariograms