BELLOTE, A. F. J.

BOGNOLA, I.

CARDOSO, A.

MARQUES, J. M.

NOVOTNY, E. H.

QUADROS, R. M. B. de

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·•••APLICABILIDADE DA ANÁLISE FATORIAL NA AVALIAÇÃO DAPRODUTIVIDADE DE EucalYftus grandis. Ruth Maria Bianchini de QuadrosI, Antonio Francisco Jurado Bellote Etelvino Henrique Novotny 3 Itamar Bognola 2Alcides Cardoso 2 Jair Mendes Marques 4 . Universidade Federal do Paraná, Rua BomJesus, n. 650, 80.035-010, Curitiba-PR; EMBRAPNCNPFlorestas, Cx. P. 319, 83.411-000, Colombo-PR, bellote@cnpfe~brapa.br; enovotny@bohr. química; UniversidadeFederal do Paraná, Depto.de estatística, Cx. P. 19081, ufpr.br;jairmm@ufpr.br.Palavras chave: nutrição, solos, análise de fatores.«oWt-O--JtIl-CQ1 OBJETIVOSNo Estado de São Paulo-Brasil a produtividade do Eucalyptus grandis Hill ex-Maiden até 3 anos de idade é bastante variável (aproximadamente 20 a 120 m 3/ha.ano).Para analisar esta produtividade, são usados diversos métodos como, sintomasvisuais, análises do tecido da planta, análises-de solo e ensaios biológicos. No entanto, asinterpreções destes métodos são basante variadas (níveis críticos, relação _nutricional,DRIS, etc). Neste trabalho foi utilizada a Análise de Fatores para fazer estaintermpretação, partindo do princípio que existe colineariedade entre algumas variáveis.Também será feita menção sobre a influência da classe de solo no crescimento.2 MATERIAIS E MÉTODOSForam demarcadas parcelas de 300 m 2 em talhões de plantios de E. grandis com3 anos de idade, localizados em 17 municípios no Estado de São Paulo e coletadasamostras de solo nas profundidades de 0-5 em; 5-10 em; 10-20 em e 20-30 em; amostrasfoliares e do suborizonte orgânico L, (litter novo) em 5 classes de solo: Areia Quartzosa(AQ n = 47); Latossolo Vermelho-Amarelo textura média (LV n= 27); LatossoloVermelho-Escuro textura média, argilosa e muito argilosa (LE n = 40); Cambissolotextura média, argilosa e muito argilosa (C n =25) e Podzólico Vermelho-Amarelotextura média e argilosa (PV n = 12) num total de 151 amostras, subdivididas por soloconforme número entre parênteses.As coletas amostrais foram feitas durante o período de 22/02 a 18/03/1994 emplantios localizados nos seguintes municípios: Biritiba Mirim (23 o 31'S, 46 o OO'E), SãoJosé dos Campos (220 59'S, 460 OO'E), São Luiz do Paraitinga (23 o 09'S, 45 o 16'E),Paraibuna (23 o 31'S, 45 o 39'E), ltararé (24 o lO'S, 49 o 13'E), ltatinga (23 o 15'S, 48 o36'E), Angatuba (23 o 1TS, 48 ° 28'E), Itapetininga (23 o 33'S, 48 o 15'E), São MiguelArcanjo (23 051 'S, 470 46'E), Pilar do Sul (23 o 54'S, 470 46'E), Mogi Guaçu (22 o OTS,47 o 03'E), Pedreira (22 o 45'S, 46 o 53 'E), ltapira (22 o 23'S, 46 o 44'E), Brotas (22 o 11'S,48° OTE), Altinópolis (21 o 09'S, 470 2TE), São Simão (21 o 31'S, 470 33'E) e SantaRosa de Viterbo (21 o 34'S, 470 2TE).Foram realizadas três Analises Fatoriais para 92 variáveis preditoras e 6 variáveispreditas, agrupadas da seguinte forma:PRODUÇÃO: Altura Dominante (HDom), Altura Comercial, circunferência a altura dopeito (CAP), Volume com casca, altura e diâmetro de copa.SOLO: Teores de N, P, K, C, Ca + Mg, Na, pH, AI, H + AI, argila, silte, areia fina, areiagrossa, S (soma de bases), CTC pH 7, V % (saturação de bases) e v % (Saturação de bases daCTC efetiva = m % - 100 %) em todas as 4 profundidades avaliadas. Num total de 52variáveis medidas e 16 calculadasFOLIAR: Teores de N, P, K, C, Ca, Mg, Fe, Mn, Cu, Zn, B, e AI em folhas maduras dascopas das árvores e no suborizonte orgânico L; Num total de 24 variáveis.Para a definição dos fatores, as variáveis foram padronizadas para evitarproblemas com unidades e magnitude, assim como, influência indevida de uma variávelcom alta variância na estimativa dos pesos dos fatores. Em seguida testou-se os métodos,de Máxima Verossimilhança e Componentes Principais e, como os resultados não foramdiscrepantes, utilizou-se o método dos Componentes Principais que proporcionou umamatriz de resíduos menor.A escolha do número dos fatores foi baseada no método de KAISER (autovalores> 1) que proporcionou um menor número de fatores e fácil interpretação após a rotaçãovarimax. A seguir obteve-se o coeficiente dos escores fatoriais.Foram definidos 2 fatores (pesos > 0,60) para o grupo PRODUÇÃO queexplicaram 88 % da variância; 11 fatores para o grupo SOLO (85 % da variância) e 9fatores para o grupo FOLIAR (73 % da variância).Um dos pressupostos deste método é a inexistência de correlação significativaentre as variáveis dentro do fator. Apenas entre fatores pode existir correlação.De posse destas 22 novas variáveis ajustou-se um modelo matemático médio(para todos os solos). Para o ajuste da equação utilizou-se o método Stepwise forward doprograma STATISTICA®, utilizando a tolerância mínima de 0,60.Devido ao fato de algumas das análises foliares não terem sido efetuadas, perdeu-se 14 variáveis nas classes AQ (38 das 47 iniciais) eLE (35 das 40 iniciais) na análise deregressão.3 RESULTADOS E DISCUSSÃONa Tabela 1 estão demonstradas as médias de algumas variáveis por classe desolo e a média geral (todas as classes). A média geral foi obtida de 151 observaçõessendo que o número de observações por classe de solo encontra-se entre parênteses.TABELA 1 - VALORES MÉDIOS, MÁXIMos E MÍNIMOS DE vARIÁ VEISDETERMINADAS EM PLANTIOS DE E. grandis EM SÃO PAULO.solo HDom (m) CAP (em) Volume com casca (m3)méd máx mín méd máx mín méd máx mínAQ (47) 16.5 20.2 11.1 42.4 49.8 33.0 0.11 0.18 0.05LV (27) 18.4 21.9 13.7 43.8 50.8 33.3 0.13 0.19 0.06LE (40) 19.4 22.6 16.5 45.8 55.2 37.0 0.14 0.25 0.10C (25) 20.6 22.8 16.4 49.0 56.2 40.0 0.17 0.23 0.09PV (12) 20.1 24.3 16.2 48.4 54.5 40.3 0.17 0.25 0.08MÉDIA 18.5 24.3 11.1 45.1 56.2 33.0 0.14 0.25 0.05Pode-se observar que nas classes de solo LE, C e PV, o crescimento médio do E.grandis está acima da média geral. Por outro lado, os valores mínimos atingidos paratodas as variáveis na AQ e no LV foram menores que nos demais solos. Nestes classes, aprodutividade mínima variou de 22 m 3lha. ano a 26 m 3lha. ano.Na Tabela 2 estão demonstrados os fatores determinados e suas respectivasvariáveis originais. Pode-se observar nesta Tabela que no FATOR PRODUÇÃO, os doisfatores obtidos foram bastante distintos, e como deseja-se produzir madeira não interessaavaliar aspectos relativos ao desenvolvimento da copa, que em casos de plantioscomerciais, podem ser mais dependentes do espaçamento, do que do própriodesenvolvimento da árvore como observa-se em condições naturais. No FATORSOLO, chama atenção a distinção dos fatores Bases 0-5 em e Bases 5-30 em. Istopoderia indicar que conforme citado por literatura, os primeiros centímetros do solo sãorealmente os que sofrem maior influência de tratos culturais e ciclagem, e que estainfluência provavelmente é menor ou atinge de uma maneira similar as demaisprofundidades. A não inclusão dos teores de K e Na nestes fatores poderia indicar queestes élementos apresentam pouca participação na Soma de Bases (S) e Saturação deBases (V%), ou também, que como são íons facilmente lixiviados, o seu comportamentoseria diferente de Ca e Mg que não lixiviam com facilidade.TABELA 2 VARIÁ VEIS GERADAS PELA ANÁLISE DE FATORESFATORES VARIÁVEIS ORIGINAISFATOR PRODUÇÃO 1Madeira altura dominante, altura comercial, circunferência aaltura do peito e volwne com casca _FATOR PRODUÇÃO 2 Copa diâmetro e altura de copaverdeFATOR SOLO 1 Areia fina areia [ma nas profundidades de Oa 30 emFATOR SOLO 2 Bases 0-5 em Ca+Mg(l), pHCaCI2(l),S e V % e v %FATOR SOLO 3 Bases 5-30 em Ca+Mg, S, V % e v %FATOR SOLO 4 Carga bipolar* Al(I), H+Al(2), argila, silte, CTC pH 7 e areia grossaFATOR SOLO 5 Na Na(J) de O a 30 emFATOR SOLO 6 K 10-30 em K(l) 10-30 emFATOR SOLO 7 P Fósforo disponível'!' 10-30 emFATOR SOLO 8 pH pH CaCl25-30 emFAYOR SOLO 9 K 0-10 em K(!) 0-10 cmFATOR SOLO 10 P Fósforo disponível-'? 5-10 emFATOR SOLO 11 C e N Carbono (j) e Nitrogênio (4) 0-30 emFATOR FOLIAR 1 Proteína Nitrogênio'V, Fósforo, Zinco e Cobre foliaresf"FATOR FOLIAR 2 K K foliar'?' e no suborizonte Lnl (ó)FATOR FOLIAR 3 Cátions ácidos foliares Ferro e Alumínio foliares(6)FATOR FOLIAR 4 Cátions ácidos L, Ferro e Alumínio no suborizonte orgânico L, 6)FATOR FOLIAR 5 Ca Cálcio foliar(6) e no suborizonte L, (6)FATOR FOLIAR 6 Boro e Carbono Carbono (3) e Boro foliar"FATOR FOLIAR 7 Mg Magnésio foliar(6) e no suborizonte Ln (6)FATOR FOLIAR 8 C Carbono no suborizonte Ln (ó)FATOR FOLIAR 9 Mn ~ __ ~ Manganês foliar(6) e no suborizE~Ln (6) . __o(I) BLOISE et al. (1979); (2) QUAGGIO (1983); (3) pAvAN et al. (1992); (4) TEDESCO et ai. (i 985);(3)(EMBRAPA (1979); (6) Extraídos por Digestão Via Seca (HILDEBRAND, 1977).* areia grossa foi inversamente proporcional as demais variáveis= fator bipolarNos FATORES FOLIARES 2, 5, 7 e 9, ressalta-se a associação entre os teoresfoliares de K, Ca, Mg e Mn, respectivamente e seus teores no suborizonte orgânico Ln.Da mesma forma é interessante a inclusão num mesmo fator de Fe e AI (FATOR 3 e 4),C e B (FATOR 6) e N, P, Zn e Cu (FATOR 1). Estes fatores podem ajudar a entender oprocesso de ciclagem destes elementos.O modelo matemático desenvolvido para avaliar o crescimento médio de E.grandis com base na Análise de Fatores tem como variável predita o FATORPRODUÇÃO 1Madeira, e os Fatores SOLO e FOLIAR como preditoras. O resultado daanálise está demonstrado abaixoMédia 2eral (n = 137) B p R = 0.725 Erro padrão =Intercepto 0,075908 0,201871 R 2= 0.525 0.6922Fator FOLIAR 2 K 0,496406 0,000000Fator SOLO 4 Carga bipolar 0,322791 0,000000Fator FOLIAR 7 Mg < 0,210050 0,000628Fator FOLIAR 8 C -0,204919 0,000977Observa-se neste modelo que 3 fatores influenciaram positivamente ocrescimento e apenas um negativamente.Pela interpretação do Fator K, pode-se inferir primeiramente que tanto os teoresfoliares como no suborizonte Ln são dependentes entre si. A mesma interpretação valepara o Fator Mg. Os valores originais médios destes dois nutrientes (Mg foliar= 0,28ug/g; Mg Ln= 0,17 ug/g; K foliar= 0,67 ug/g e K Ln= 0,23uglg) demonstram que suadiminuição no suborizonte orgânico em relação às folhas favoreceu o crescimento.O Fator Carga bipolar foi o que englobou maior número de variáveis, tanto comrelação a textura, como retenção de cátions (Tabela 2). Chama-se atenção para o caráterbipolar deste fator, ou seja, quanto maior a fração areia grossa, menor o -conteúdo dasdemais variáveis. Isto poderia indicar o efeito negativo da fração areia grossa naretenção de água e nutrientes. Fica demonstrada também, a associação entre aspropriedades físicas e químicas dos solos no crescimento do Eucalipto. Pela análise dosdados originais (dados não mostrados) pode-se comprovar ainda, que a inclusão dosteores de AI 3+ e H + AI neste fator, deve-se ao fato de que de uma maneira geral, oEucalipto cresce em solos onde a maior parte da CTC é formada por estes cátions, já quetodos os solo analisados são provenientes de rochas ácidas.A influência negativa do Fator C, poderia indicar que a decomposição do liueresteja afetando o crescimento. A inclusão deste fator, comprova que é importanteanalisar não só as folhas maduras da copa, como também os horizontes orgânicosformados por estas no piso florestal.Como este modelo representa o crescimento médio do Eucalipto sem distinção declasse de solo, o seu resulrado poderia indicar as variações químicas e físicas destes solose sua influência na composição química foliar e dos horizontes orgânicos e, destamaneira não ter significado específico por classe de solo. Um exemplo disto pode ser. r d d 1 bai LVvtsua iza o no mo e o a xo proposto para oRegressão 3= LV ( n = 27) B p R = 0.858 Erro padrão=Intercepto -0.328163 0.012039 R 2= 0.740 0.736Fator SOLO 1 Areia fina -0.269263 0.001609Fator FOLIAR 4 Cátions ácidos Lnl -0.605970 0.000341Fator FOLIAR 6 Carbono e Boro 0.26872 0.041133Como pode-se observar neste modelo, os fatores que afetaram o crescimento noLV são distintos dos fatores que o afetaram de uma maneira média. Ressalta-se também,a inclusão do Fator Areia fina, indicando que a variação deste fator nesta classe de solo éprejudicial ao crescimento.4 CONCLUSÕESCom base nestes resultados pode-se concluir que a Análise Fatorial associada àAnálise de Regressão pode ser um método alternativo para avaliar a produtividade do E.grandis. No entanto, a Análise Fatorial deve levar em consideração a classe de solo.A Análise Fatorial permitiu reduzir o número de variáveis, agrupando as queapresentam um comportamento semelhante, facilitando desta forma a discussão.

Aplicabilidade da análise fatorial na avaliação da produtividade de Eucalyptus grandis.

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Aplicabilidade da análise fatorial na avaliação da produtividade de Eucalyptus grandis.

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