Processes that influence dissolved organic matter in the soil: a review

In tropical regions, climate conditions favor fast decomposition of soil organic matter (SOM), releasing into the soil organic composts in solid, liquid, and gaseous forms with variable compositions. Dissolved organic matter (DOM), a complex mixture of thousands of organic compounds, is only a small fraction of the decomposition products; however, it is highly mobile and reactive to the soil. Therefore, DOM play a key role in soil aggregation (formation of organometallic complexes), energy source for microorganisms, as well as C storage, cycling, and provision of plant-available nutrients. DOM multifunctionality to sustain soil functions and important ecosystem services have raised global scientific interest in studies on DOM fractions. However, previous studies were conducted predominantly under temperate soil conditions in natural ecosystems. Therefore, there is paucity of information on tropical soil conditions under agricultural systems, where DOM turnover is intensified by management practices. This review synthesized information in the literature to identify and discuss the main sources, transformations, and future of DOM in soils. We also discussed the importance of this fraction in C cycling and other soil properties and processes, emphasizing agricultural systems in tropical soils. Gaps and opportunities were identified to guide future studies on DOM in tropical soils

Map of total phosphorus content in native soils of Brazil

Knowledge of the distribution of total phosphorus (P) content in native soils provides information on the management of ecosystem, land capability for agriculture, environmental quality, and biodiversity conservation. We mapped the spatial distribution of total P concentrations in topsoils (0-30 cm) of uncultivated (native) areas in Brazil. We obtained data on native total P of the southern, south-eastern, and north-eastern regions from reports of exploratory projects developed between 1960s and 1970s by EMBRAPA and by the RADAM Brazil Project. We estimated data from the central-western and northern regions from the relationship between total P and soil properties (Fe, Al, C and clay content), based on the RADAM Brazil Project. Soil total P varied widely (< 25 to > 500 mg kg–1) in all regions in Brazil. Higher concentrations (> 500 mg kg–1) were observed in southern region compared to most of the rest of the country (< 200 mg kg–1), while the Cerrado (Central), Amazon (North) and Caatinga (Northeast) biomes are very poor in total P. This first national native soil total P map provides a valuable baseline for understanding the historical patterns of agriculture expansion in Brazil. It allows quantifying the effect of agriculture expansion and future cropping systems on soil available P content and legacy P, targeting regional soil-crop specific strategies for optimization of ecosystem services, and mitigating potential environmental risk due to P transference to water bodies

Qualidade do mapeamento da resistência do solo à penetração efeito do número de subamostras

There is no consensus in the literature regarding how many subsamples are needed to perform accurate on-farm soil penetration resistance (SPR) mapping. Therefore, the objective of this study was to define the number of subsamples per sampling point needed to quantify the SPR. The experiment was performed in a 4.7 ha area and employed a 50 × 50 m grid system (18 sampling points). The SPR was evaluated using a digital penetrometer in two different years with 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 12, and 15 subsamples per sampling point. The SPR maps produced with increasing numbers of subsamples were compared to the reference maps (15 subsamples) using the relative deviation coefficient and Pearson´s linear correlation. A reduction in the number of subsamples promoted an increase in the variability of the SPR data. Generally, the results from this study suggest the use of at least four subsamples per sampling point to achieve SPR maps with a coefficient of relative deviation less than 10% (30% maximum error per point around the mean) and significant correlation with the reference maps (15 subsamples).Não existe consenso na literatura sob qual é o número de subamostras necessário para realizar o mapeamento da resistência do solo à penetração (RSP) de modo acurado. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi definir o número de subamostras por ponto amostral para quantificar a RSP. O experimento foi realizado em uma área de 4,7 ha seguindo uma malha amostral de 50 × 50 m (18 pontos amostrais). A RSP foi avaliada com auxílio de um penetrômetro digital em dois anos seguidos utilizando-se 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 12 e 15 subamostras por ponto amostral. Os mapas de RSP gerados com diferente número de subamostras foram comparados com o mapa referência (15 subamostras) utilizando o coeficiente de desvio relativo e de correlação linear de Pearson. A redução do número de subamostras por ponto amostral promove aumento da variabilidade da RSP. De maneira geral, esse estudo sugere o uso de pelo menos quatro subamostras por ponto amostral para atingir mapas de RSP com coeficiente de desvio relativo inferior a 10% (erro máximo de 30% em torno da média por ponto amostral) e correlação significativa com os mapas referência (15 subamostras)

Variáveis biométricas e componentes produtivos da cultura do trigo: mapeamento e correlação entre variáveis

The aim of this study was to evaluate the relationship between biometric variables quantified along the phenological development of the wheat crop with grain yield and production components. The study was carried out in an area of 4.7 ha. Initially the area was georeferenced and divided into a sampling grid of 50 x 50 m, resulting in 18 sample points. At each point three subplots of 2 x 1 m were marked. The emergency of plants seven days after emergence (DAE) (stage 1), number of plants, number of tillers, number of leaves per plant, root length, height, root dry mass, dry mass of the aerial part and number of nodes at 35 (stage 5), 57 (stage 8) and 80 (stage 10.3) DAE were evaluated. The yield component was determined regarding the number of spikes; 1000 grain weight; number of grains per spike and grain yield at 130 DAE (stage 11.4). Biometric differences in wheat plants from phenological stage 8 affect the productive components of crop. Wheat plants higher (height and number of nodes) and reduced root length showed higher productivity.O objetivo deste estudo foi avaliar a relação existente entre variáveis biométricas quantificadas ao longo do desenvolvimento fenológico da cultura do trigo com o rendimento de grãos e componentes produtivos. O estudo foi realizado em uma área de 4,7 ha. Inicialmente a área foi georreferenciada e dividida em uma malha amostral de 50 x 50 m, resultando em 18 pontos amostrais. Em cada ponto amostral foram demarcadas três subparcelas de 2 x 1 m. Foi avaliado a emergência de plântulas aos 7 dias após a emergência (DAE) (estádio 1), número de plantas, número de afilhos, número de folhas por planta, comprimento radicular, altura, massa seca radicular, massa seca da parte aérea e número de nós aos 35 (estádio 5), 57 (estádio 8) e 80 (estádio 10,3) DAE. Os componentes produtivos número de espigas, peso de 1.000 grãos, número de grãos por espiga e produtividade foram quantificados aos 130 DAE (estádio 11,4). Diferenças biométricas em plantas de trigo a partir do estádio fenológico 8 afetaram os componentes produtivos da cultura. Plantas de trigo com elevada estatura (altura e número de nós) e reduzido comprimento radicular apresentaram maiores produtividades

Applying the NDVI from satellite images in delimiting management zones for annual crops

The utilization of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data obtained through satellite images can technically improve the process of delimiting management zones (MZ) for annual crops, resulting in socio-economic and environmental benefits. The aim of this study was to compare delimited MZ, using crop productivity data, with delimited MZ using the NDVI obtained from satellite images in areas under a no-tillage system. The study was carried out in three areas located in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Three crop productivity maps, from 2009 to 2015, were used for each area, whereby the NDVI was calculated for each crop productivity map using images from the Landsat series of satellites. Descriptive and geostatistical analysis were conducted to determine the productivity and NDVI data. The MZ were then delimited using the fuzzy c-means algorithm. Spearman’s correlation matrix was used to compare the methodologies used for delimiting the MZ. The MZ based on NDVI calculated from the satellite images correlated with the MZ based on crop productivity data (0.48 < r< 0.61), suggesting that the NDVI can replace or be complementary to productivity data in delimiting MZ for annual cropping systems

Characterization of spatial variability of the relative chlorophyll index in wheat crop

A aplicação localizada de nitrogênio, baseada no índice relativo de clorofila das folhas, pode proporcionar inúmeros benefícios econômicos e ambientais, no entanto, o conhecimento sobre a metodologia de amostragem ainda é incipiente. Nesse sentido, este estudo objetivou avaliar o uso de diferentes malhas amostrais na caracterização da variabilidade espacial do índice relativo de clorofila das folhas da cultura do trigo e na confecção de mapas temáticos para a aplicação localizada de nitrogênio. Para determinação do índice relativo de clorofila, utilizou-se clorofilômetro CFL 1030, em uma malha amostral regular de 10 m x 10 m, com 472 pontos amostrais. A partir da malha amostral inicial, pela técnica de eliminação de pontos, realizou-se a simulação da utilização das seguintes malhas: 10 m x 20 m; 20 m x 20 m; 20 m x 30 m; 30 m x 30 m; 30 m x 40 m; e 40 m x 40 m. O aumento da malha amostral promoveu redução na acurácia do diagnóstico do índice relativo de clorofila, nas folhas de trigo. À medida que se aumentou a malha amostral, os mapas tornaram-se mais generalistas e informações da variabilidade espacial do índice relativo de clorofila foram perdidas. Malhas amostrais menores ou iguais a 20 m x 20 m mostraram-se eficazes para a detecção da variabilidade espacial do índice relativo de clorofila em folhas de trigo e para a confecção de mapas temáticos de aplicação localizada de nitrogênio.Site-specific nitrogen application, based on relative chlorophyll index from leaves, may provide many economic and environmental benefits, however, the knowledge on sampling methodologies is still incipient. Thus, this study aimed to evaluate the use of different sampling grids to characterize the spatial variability of relative chlorophyll index of leaves from wheat crop and elaborate thematic maps for site-specific nitrogen application. For determining the relative chlorophyll index, a CFL 1030 chlorophyll meter was used on a regular sampling grid of 10 m x 10 m with 472 sampling points. Based on the initial sampling grid, by using the point elimination method, the simulation was performed in the following sampling grids: 10 m x 20 m; 20 m x 20 m; 20 m x 30 m; 30 m x 30 m; 30 m x 40 m; and 40 m x 40 m. The increase of the sampling grid reduced the diagnostic accuracy of relative chlorophyll index in wheat leaves. As the sampling grid increased, the maps became more general and information on the spatial variability of the relative chlorophyll index were lost. Sampling grids smaller or equal to 20 m x 20 m were effective to detect the spatial variability of the relative chlorophyll index in wheat leaves and enable the elaboration of thematic maps for site-specific nitrogen application

Spatial variability of grain yield of irrigated corn and its correlation with explanatory plant variables

Em decorrência da instabilidade da produtividade das principais culturas associada ao déficit hídrico, tem se tornado cada vez mais frequente a necessidade do uso de tecnologias como a irrigação e a agricultura de precisão (AP). O presente trabalho objetivou avaliar a variabilidade espacial da produtividade de grãos de milho e sua correlação com variáveis explicativas de planta em área irrigada. O estudo foi conduzido nas safras agrícolas 2010/2011 e 2011/2012, em área de 35ha, manejada em sistema plantio direto e irrigação por pivô central. Os componentes de produtividade e a produtividade de grãos foram avaliados seguindo uma malha amostral de 100x100m. A produtividade de grãos e a maior parte dos componentes de produtividade apresentaram baixa dispersão dos dados, condicionando a normalidade dos dados. A produtividade de grãos, mesmo com a irrigação, apresentou elevada variabilidade espacial. Na análise de trilha, verificaram-se altos coeficientes de determinação dos componentes de produtividade com a produtividade de grãos.Due to yield instability of main crops associated to drought, the use of technologies such irrigation and precision agriculture (PA) have been recently adopted in large scale. This study had the objective to assess the spatial variability of corn yield and its correlation with explanatory plant variables in an irrigated field. The study was carried out during the growing seasons 2010/2011 and 2011/2012, in an area of 35ha managed under notill and center-pivot irrigation. Corn yield and yield components were evaluated following a sampling grid of 100x100m. Grain yield and most yield components showed low dispersion data, resulting in data normality. Even under irrigation, corn yield showed high spatial variability. In path analysis, it was found high determination coefficients of corn yield with yield components

Qualidade da Água Oriunda do Escoamento Superficial Simulado em Bacia Hidrográfica

Dentre as principais fontes de contaminação dos recursos hídricos tanto superficiais quando subterrâneos, o escoamento superficial destaca-se principalmente no carreamento de substancias contaminantes, acarretando em alterações prejudiciais na qualidade da água. O presente trabalho tem como objetivo a determinação das características físicas e químicas da água oriunda do escoamento superficial da bacia hidrográfica do Rio Vacacaí-Mirim. Para a realização do presente estudo foi utilizado o método o método “Cornell Sprinkle Infiltrometer”, que promove uma chuva simulada, com três coletas da água proveniente do escoamento superficial, aos 3, 30 e 60 minutos. Após a coleta, foram realizadas testes em laboratório para a determinação dos parâmetros (Cloretos, Condutividade Elétrica, Cor, Flúor, Oxigênio Dissolvido, pH, Potássio, Sódio, Sólidos Sedimentáveis). Os valores de Cloro variaram de 0,05 a 0,59 mg L-1, Condutividade Elétrica variaram de 31,1 a 188,1 µS cm-1, a Cor oscilou entre 0,9 e 523 uC, as concentrações de Flúor variaram de 0 a 2,1 mg L-1, o Oxigênio Dissolvido variou de 0,9 a 8,4 mg L-1, o pH variou de 5,7 a 7,41, a concentração de Potássio variou entre 0 e 20 mg L-1, os valores de Sódio variaram de 2 a 171 mg L-1, a concentração de Sólidos Sedimentáveis variaram de 0,01 a 5.6 mg L-1. Os resultados das análises da variância, não revelaram interações entre os fatores uso e manejo do solo no início do escoamento superficial para nenhuma das variáveis estudadas, enquanto que as alterações químicas na água em função do período do início do escoamento superficial verificou-se efeito significativo apenas na cor da água

Principal component analysis of soil chemical and physical attributes limiting grain yield

O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio da análise dos componentes principais, a redução na dimensionalidade de atributos químicos e físicos do solo para a compreensão da variabilidade espacial e temporal da produtividade de culturas de grãos. A área experimental, de 54 ha, é manejada em agricultura de precisão há oito anos. Com base em seis mapas de colheita (soja – safra 2000/2001; milho – 2001/2002; soja – 2002/2003; trigo – 2003; soja – 2003/2004; e milho – 2004/2005), a área foi dividida em três zonas de produtividade de grãos (alta, média e baixa). Foram definidos 15 pontos georreferenciados representativos, para determinação de atributos químicos e físicos do solo, o que totalizou 63 variáveis analisadas. Entre os atributos químicos, o elevado teor de K no solo é o que melhor explica a variabilidade espacial da produtividade das culturas de grãos, provavelmente em razão do desbalanço das relações Ca:K e Mg:K. A zona de baixa produtividade apresentou baixa qualidade física do solo. Neste caso, a infiltração de água no solo, isoladamente, é a variável que melhor explica o desempenho das culturas de grãos. A análise dos componentes principais dos atributos químicos e físicos do solo é estratégia eficiente para explicar a variabilidade espacial e temporal da produtividade de culturas de grãos.The objective of this work was to evaluate, through principal component analysis, the reduction in the dimensionality of soil chemical and physical attributes in order to understand the spatial and temporal variability of grain crop yield. The experimental area of 54 ha has been managed under precision agriculture for eight years. Based on six grain yield maps (soybean – 2000/2001 harvest season; maize – 2001/2002; soybean – 2002/2003; wheat – 2003; soybean – 2003/2004; and maize – 2004/2005), the area was split in three grain yield zones (high, medium, and low). Fifteen representative geo‑referentiated points were defined in order to determine soil chemical and physical attributes, totaling 63 analyzed variables. Among chemical attributes, the high K content in soil is the variable that best explains the spatial variability of grain crop yield, probably due to the imbalance of the Ca:K and Mg:K relations. The low‑yield zone had low soil physical quality. In this case, soil water infiltration, solely, is the variable that best explains the performance of the grain crops. Principal components analysis of soil chemical and physical attributes is an efficient strategy to explain the spatial and temporal variability of grain crop yield