Análise da variabilidade espacial do rendimento de culturas e de propriedades do solo em pequenas parcelas agrícolas

[Abstract] The objective of this study was to assess spatial variability of soil properties and crop yield under no tillage as a function of time, in two soil/climate conditions in São Paulo State, Brazil. The two sites measured approximately one hectare each and were cultivated with crop sequences which included corn, soybean, cotton, oats, black oats, wheat, rye, rice and green manure. Soil fertility, soil physical properties and crop yield were measured in a 10-m grid. The soils were a Dusky Red Latossol (Oxisol) and a Red Yellow Latossol (Ultisol). Soil sampling was performed in each field every two years after harvesting of the summer crop. Crop yield was measured at the end of each crop cycle, in 2 x 2.5 m sub plots. Data were analysed using semivariogram analysis and kriging interpolation for contour map generation. Yield maps were constructed in order to visually compare the variability of yields, the variability of the yield components and related soil properties. The results show that the factors affecting the variability of crop yield varies from one crop to another. The changes in yield from one year to another suggest that the causes of variability may change with time. The changes with time for the cross semivariogram between phosphorus in leaves and soybean yield is another evidence of this result

Spatial distribution of Pseudaletia sequax Franclemlont in triticale under no-till management

The knowledge of the spatial distribution of insect populations in crops allows the estimation of the population density in space, the classification of damage impact on yield as well as decisions to be made about control measures. To evaluate the spatial distribution of the wheat armyworm Pseudaletia sequax Franclemont, in relation to the development and yield of triticale (Triticum secale Wittmack) under no-till management, samplings were taken at 302 points in a square grid measuring 10 x 10 m, in Campinas, SP, Brazil. The caterpillar population was evaluated by counting their number per meter at the base of triticale plants. Grain yield (kg ha-1), cover of the above-ground part (kg ha-1), mean plant height (m), and ground cover percentage were evaluated after the triticale crop was mechanically harvested, with the measurement of the mass of straw left on soil surface. Geostatistics was used to analyze spatial variability, by means of semivariogram analysis, and interpolation of data by both ordinary and indicator kriging, considering the injury threshold level of ten caterpillars per square meter to construct isoline maps. Spatial dependence occurred for all variables, demonstrating an aggregate spatial distribution pattern of the caterpillar in triticale. Random sampling in this area would fail to reveal that grain yield was affected at the location with the greatest occurrence of the caterpillar. At that location, the economic injury level was exceeded, which would justify the adoption of control measures against the pest.O conhecimento da distribuição espacial de populações de insetos de uma cultura permite estimar a densidade populacional no espaço, classificar seus danos causados à produção e tomar uma decisão sobre a medida de controle. Assim, este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de avaliar a distribuição espacial da lagarta do trigo Pseudaletia sequax Franclemont, em relação ao desenvolvimento e produção do triticale (Triticum secale Wittmack) em plantio direto, Campinas, SP. Foram realizadas amostragens em 302 pontos num reticulado quadrado de 10 x 10 m. Foi avaliada a população de lagartas pela contagem do número de lagartas por metro na base das plantas de triticale. Avaliou-se ainda a produção de grãos (kg ha-1), a quantidade de cobertura da parte aérea (kg ha-1), a altura média (m) de plantas e a porcentagem de cobertura vegetal após a colheita mecanizada, permanecendo a palha na superfície do solo. Para analisar a variabilidade espacial, utilizou-se a geoestatística, através da análise de semivariogramas, interpolação dos dados por krigagem simples e indicatriz, considerando o nível de dano de dez lagartas por metro quadrado para construção de mapas de isolinhas. Ocorreu dependência espacial para todas as variáveis, evidenciando a distribuição espacial da lagarta de forma agregada na cultura do triticale. Amostragem ao acaso nesta área falharia em revelar que a produção de grãos foi afetada no local de maior ocorrência da lagarta. Nesse local, o nível de dano econômico foi ultrapassado, o que justificaria a adoção de medidas de controle da praga

SPATIAL DISTRIBUTION OF THE FAUNA OF THE SOIL ON THE LONG-TERM SYSTEM OF DIRECT SOWING

The soil is a complex system constituted of living beings, minerals and organic particles, whose components define their physical, chemical and biological properties. The fauna of the soil has an important role in the soil and its diversity can reflect and interfere with the functioning of the soil. The population of these organisms can be influenced by management practices, fertilizing, liming, porosity, and others. Such changes may reduce the composition and the distribution of soil fauna community. Thus, the aim of this work was to determine the spatial variability of the soil fauna in the consolidated direct sowing. The experimental area is located in the CEC (Experimental center of the central Agronomy Institute) in Campinas, São Paulo. The sampling was carried out in Eutroferric Red Latosol, with direct sowing. In the area were sampled 302 points distributed in a 3.2-hectare area on a regular grid of 10m x 10m. The fauna was sampled by pitfall traps method and the traps remained in the area for a seven days period. The data were analyzed through descriptive statistics for determining the main statistical moments (average, variance, the coefficient of variation, standard deviation, skewness, and kurtosis). Geostatistics tools were used to determine the spatial variability of the attributes in studies using the experimental semivariogram. In the biodiversity analysis, was calculated Shannon index for each sample, the richness and the number of individuals. The geostatistical demonstrated to be a great tool for the mapping of spatial variability of the epigeal group fauna of the soil. The Family Formicidae has demonstrated to be the most abundant and dominant group in the study area. The parameters of descriptive statistics have demonstrated that all the attributes in the study presented lognormal frequency distribution for the epigeal group fauna of the soil. The exponential model was that which best adjusted to the data in the study, both for the epigeal group fauna of the soil groups (Acari, Araneae, Coleoptera, Formicidae and Larva of Coleoptera), as for the biological diversity index (Shannon Index and Pielou Index). The sampling scheme (10,00m x 10,00m) was not enough to detect the spatial variability for all groups of epigeal group fauna of the soil found in this study

Análise geoestatística do teor de água do solo sob sistema de cultivo em plantio direto

Experimentos em agricultura geralmente consideram as propriedades do solo como sendo uniformes no espaço e, por esta razão, os resultados são freqüentemente mal interpretados. O objetivo deste estudo foi avaliar a variabilidade do teor de água do solo usando técnicas de geoestatística. O experimento foi desenvolvido em um Latossolo Vermelho eutroférrico, Campinas, SP, Brasil, numa área de 3,42 ha sob plantio direto, e a amostragem foi realizada em 102 pontos dispostos em uma grade de 10 x 20 metros. Tubos de acesso foram inseridos até um metro de profundidade em cada ponto para medir o teor de água do solo (cm³ cm-3) a 30, 60 e 90 cm de profundidade com uma sonda de nêutrons. As amostragens foram realizadas em agosto e setembro de 2003, e em janeiro de 2004. Os dados foram analisados usando estatística clássica para descrever adequadamente a tendência central e a dispersão dos dados e a variabilidade espacial foi analisada usando a geoestatística. A comparação entre a variabilidade espacial para diferentes amostragens foi verificada através da análise de semivariogramas escalonados. O teor de água do solo foi mapeado usando a interpolação de dados com krigagem pontual. Os semivariogramas mostraram moderada dependência espacial para todas as épocas de amostragens a 60 cm de profundidade, com alcance de 90 a 110 m. Entretanto, para 30 e 90 cm de profundidade não foi detectada em 2003 dependência espacial. A densidade de amostragem foi insuficiente para expressar a variabilidade espacial a 30 e 90 cm de profundidade.Experiments in agriculture usually consider the topsoil properties to be uniform in space and, for this reason, often make inadequate use of the results. The objective of this study was to assess the variability for soil moisture content using geostatistical techniques. The experiment was carried out on a Rhodic Ferralsol (typic Haplorthox) in Campinas, SP, Brazil, in an area of 3.42 ha cultivated under the no tillage system, and the sampling was made in a grid of 102 points spaced 10 m x 20 m. Access tubes were inserted down to one meter at each evaluation point in order to measure soil moisture contents (cm³ cm-3) at depths of 30, 60 and 90 cm with a neutron moisture gauge. Samplings were made between the months of August and September of 2003 and in January 2004. The soil moisture content for each sampling date was analyzed using classical statistics in order to appropriately describe the central tendency and dispersion on the data and then using geostatistics to describe the spatial variability. The comparison between the spatial variability for different samplings was made examining scaled semivariograms. Water content was mapped using interpolated values with punctual kriging. The semivariograms showed that, at the 60 cm depth, soil water content had moderate spatial dependence with ranges between 90 and 110 m. However, no spatial dependence was found for 30 and 90 cm depths in 2003. Sampling density was insufficient for an adequate characterization of the spatial variability of soil moisture contents at the 30 and 90 cm depths

Análise geoestatística de mapas de colheita sob sistema de plantio direto de longa duração

It is known, for a long time, that crop yields are not uniform at the field. In some places, it is possible to distinguish sites with both low and high yields even within the same area. This work aimed to evaluate the spatial and temporal variability of some crop yields and to identify potential zones for site specific management in an area under no-tillage system for 23 years. Data were analyzed from a 3.42 ha long term experimental area at the Centro Experimental Central of the Instituto Agronômico, located in Campinas, Sao Paulo State, Brazil. The crop yield data evaluated included the following crops: soybean, maize, lablab and triticale, and all of them were cultivated since 1985 and sampled at a regular grid of 302 points. Data were normalized and analyzed using descriptive statistics and geostatistical tools in order to demonstrate and describe the structure of the spatial variability. All crop yields showed high variability. All of them also showed spatial dependence and were fitted to the spherical model, except for the yield of the maize in 1999 productivity which was fitted to the exponential model. The north part of the area presented repeated high values of productivity in some years. There was a positive cross correlation amongst the productivity values, especially for the maize crops.Há muito tempo é reconhecido que as produções das culturas não são uniformes no campo. Em alguns locais há baixas ou altas produtividades dentro de uma mesma área. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a variabilidade espacial e temporal da produtividade de culturas e identificar áreas potenciais para manejo específico para o sistema de plantio direto com 23 anos de duração. Os dados de produtividade são provenientes de um experimento de longa duração desenvolvido no Centro Experimental Central do Instituto Agronômico, Campinas, SP, Brasil, em área de 3,42 ha. As produtividades avaliadas são das seguintes culturas: soja, milho, labelabe e triticale, cultivadas ao longo desse período e amostradas em uma grade regular de 302 pontos. As produtividades foram normalizadas e analisadas utilizando-se da estatística descritiva, matriz de correlação e ferramentas de geoestatística visando determinar e modelar a estrutura da variabilidade. As produtividades das culturas tiveram grande variabilidade na área. Todas as produtividades apresentaram dependência espacial e se ajustaram ao modelo matemático esférico, com exceção da produtividade milho de 1999 que se ajustou ao modelo exponencial. Na parte norte da área ocorreu repetição de altos valores de produtividade em alguns anos. Houve uma correlação cruzada positiva entre produtividades, especialmente para o milho

Using geostatistics and G.I.S., for DTM’s assessment

[Abstract] The main objective of this study was to examine topographical information by means of geostatistical techniques. Moreover, the spatial dependence of point measurements was used in order to assist in making digital elevation models (DEM’s). The survey was conducted in cultivated land. Topographical data were measured for two different fields which size is 2.24 Ha and 0.62 Ha using an Abney level. The continuity of the spatial distribution of point measurements has been evaluated using geostatistics. The analysed data sets showed a lineal trend. After removing the trend experimental semivariograms were calculated and scaled by dividing each of them by the value of their respective variances. Variogram models with small nugget effect and a spatial component described well the residual data resulting from trend removing. The curve fitting technique used to adjust models was jack-knifing. Effects of sampling density during data collection was critically evaluated. Once topographical data were estimated on a fine grid through kriging, contour maps were obtained and subsequently transported to the GIS. The methodology used to expand information from point to landscape with the geostatistical techniques has proved itself very useful

Análise geoestatística do microrrelevo de um Latossolo em função do preparo do solo e da precipitação acumulada

A rugosidade da superfície pode ser influenciada pelo tipo e pela intensidade do preparo do solo, entre outros fatores. Em solos preparados o microrrelevo é aplanado consideravelmente com o acúmulo da chuva. A Geoestatística promove algumas ferramentas que podem ser úteis no estudo da dinâmica da variabilidade da superfície do solo. O objetivo desse estudo foi verificar se é possível aplicar geoestatística na análise da variação do microrrelevo do solo. Os resultados foram obtidos num Latossolo sob seis tratamentos de preparo do solo: grade de discos, arado de discos, escarificador, grade de discos + grade niveladora, arado de discos + grade niveladora e escarificador + grade niveladora. As medidas foram feitas logo após o preparo do solo e subseqüentemente após cumulativos eventos de chuva natural. Medições duplicadas foram feitas em cada tratamento para cada data, produzindo um total de 48 superfícies. Um rugosímetro de agulhas foi utilizado para as medidas da rugosidade da superfície. A área de cada parcela era 1,35 m por 1,35 m e as medidas espaçadas de 25 mm, produzindo um total de 3025 pontos por parcela. Antes da análise geoestatística, a tendência foi removida dos dados experimentais por dois diferentes métodos. Foram ajustados modelos aos semivariogramas de cada superfície, e os parâmetros desses modelos foram analisados. O método usado para remover a tendência influenciou os resultados geoestatísticos. O parâmetro geoestatístico razão de dependência mostrou que a dependência espacial aumentou para a maioria das superfícies com o aumento da precipitação pluvial acumulada.Surface roughness can be influenced by type and intensity of soil tillage among other factors. In tilled soils microrelief may decay considerably as rain progresses. Geostatistics provides some tools that may be useful to study the dynamics of soil surface variability. The objective of this study was to show how it is possible to apply geostatistics to analyze soil microrelief variability. Data were taken at an Oxisol over six tillage treatments, namely, disk harrow, disk plow, chisel plow, disk harrow + disk level, disk plow + disk level and chisel plow + disk level. Measurements were made initially just after tillage and subsequently after cumulative natural rainfall events. Duplicated measurements were taken in each one of the treatments and dates of samplings, yielding a total of 48 experimental surfaces. A pin microrelief meter was used for the surface roughness measurements. The plot area was 1.35 × 1.35 m and the sample spacing was 25 mm, yielding a total of 3,025 data points per measurement. Before geostatistical analysis, trend was removed from the experimental data by two methods for comparison. Models were fitted to the semivariograms of each surface and the model parameters were analyzed. The trend removing method affected the geostatistical results. The geostatistical parameter dependence ratio showed that spatial dependence improved for most of the surfaces as the amount of cumulative rainfall increased

Parâmetros fractais e geoestatística do microrrelevo do solo em função de chuva acumulada

Surface roughness isinfluenced by type and intensity of soil tillage among other factors, and it changes considerably with rain. In microrelief studies the advantages of using indices such as the fractal dimension, D, and the crossover length, l, is that they allow the partition of the roughness characteristics into properties that depend purely on the scale and on a scale free component, respectively. On the other hand, some geostatistical parameters may provide different ways to understand soil surface variability not addressed with fractal parameters. Changes in fractal dimension and semivariogram parameters for surface roughness evolution were evaluated as a function of cumulative rainfall on Oxisol samples over six tillage treatments, namely, disc harrow, disc plow, chisel plow, disc harrow+disc level, disc plow+disc level and chisel plow+disc level. Measurements were taken in each tillage treatment after rainfall events yielding a total of 48 experimental surfaces measured with a pin microrelief meter. The plot had 135 cm by 135 cm and the sample spacing was 25 mm. Trends due to plot slope component with its concavities and convexities and to agricultural practices were removed from field data sets. A semivariogram model was fitted to each of the surfaces and the model parameters were analyzed and related to the fractal dimension, D, and crossover length, l. A relationship was found between the fractal dimension, D, and semivariogram model parameters. The cross over length, l,did not show as strong relationships with the semivariogram model parameters, even though there was a power relation between D and l.A rugosidade da superfície pode ser influenciada pelo tipo e pela intensidade do preparo do solo entre outros fatores. A vantagem de se usar índices fractais em estudos de microrrelevo é que eles permitem a partição das características da rugosidade em propriedades ou que dependem exclusivamente da escala ou que independem totalmente dela. Por outro lado, a geoestatística prove algumas ferramentas que podem ser úteis no estudo da dinâmica da variabilidade da superfície do solo, diferentes daquelas avaliadas pela dimensão fractal. Verificou-se se é possível aplicar geoestatística na análise da variação do microrrelevo de um Latossolo sob seis tratamentos de preparo do solo, a saber: grade de discos, arado de discos, escarificador, grade de discos+grade niveladora, arado de discos+grade niveladora e escarificador+grade niveladora. As medidas foram feitas logo após o preparo do solo e subseqüentemente após cumulativos eventos de chuva natural. Medições duplicadas foram feitas em cada tratamento para cada data, produzindo um total de 48 superfícies. Um rugosímetro de agulhas foi utilizado para as medidas da rugosidade da superfície. A área de cada parcela era 1,35 m por 1,35 m e as medidas espaçadas de 0,25 m, produzindo um total de 3025 pontos por parcela. Tendência devido à inclinação do terreno e causadas pelo preparo do solo foi removida dos dados experimentais. Foram ajustados modelos aos semivariogramas de cada superfície e os parâmetros desses modelos analisados e relacionados aos parâmetros de dimensão fractal. Foi encontrada relação entre a dimensão fractal, D, e os parâmetros dos modelos dos semivariogramas. O parâmetro de auto-afinidade, l, não mostrou relação forte com parâmetros dos modelos dos semivariogramas apesar de ter tido uma relação de potência entre D e l

Sistema computacional para análise geoestatística

Geostatistics identifies the spatial structure of variables representing several phenomena and its use is becoming more intense in agricultural activities. This paper describes a computer program, based on Windows Interfaces (Borland Delphi), which performs spatial analyses of datasets through geostatistic tools: Classical statistical calculations, average, cross- and directional semivariograms, simple kriging estimates and jackknifing calculations. A published dataset of soil Carbon and Nitrogen was used to validate the system. The system was useful for the geostatistical analysis process, for the manipulation of the computational routines in a MS-DOS environment. The Windows development approach allowed the user to model the semivariogram graphically with a major degree of interaction, functionality rarely available in similar programs. Given its characteristic of quick prototypation and simplicity when incorporating correlated routines, the Delphi environment presents the main advantage of permitting the evolution of this system.O uso da geoestatística como técnica para identificação da estrutura espacial de vários fenômenos vem crescendo em aplicações agrícolas. Este trabalho apresenta um sistema computacional implementado em ambiente Windows (Borland Delphi), voltado à análise espacial de dados por meio de ferramentas, como estatísticas descritivas, modelagem de semivariogramas médios, direcionais e cruzados, auto-validação (Jack-Knifing) e krigagem. A fim de avaliar a acurácia dos resultados, o sistema foi testado por meio de um conjunto de dados de carbono e nitrogênio publicados em literatura. O sistema foi eficiente no processo de análise geoestatística para manipulação da rotina computacional num ambiente MS-DOS. A tentativa de desenvolvimento no Windows permitiu ao usuário modelar graficamente o semivariograma com maior grau de interação, sendo esta funcionalidade raramente disponível em programas similares. Devido a sua rápida prototipação e simplicidade após a incorporação de rotinas correlatas, o ambiente Delphi apresenta a principal vantagem de permitir a evolução do sistema