Resumo
O objetivo do presente trabalho é estudar o
relacionamento entre os atributos do solo conteúdo de
fósforo, potencial hidrogeniônico e densidade do solo com a
produtividade da soja. As amostras foram coletadas em um
Latossolo Vermelho, em área localizada no município de
Braganey-PR, no Paraná, cultivada com soja (Glycine Max L).
Na área experimental foram demarcados 84 elementos
amostrais ao longo de uma transeção de 252 metros, com os
elementos espaçados metros entre si. Para a análise da
dependência espacial foram construídos autocorrelogramas,
identificando-se correlação entre as observações de
produtividade da soja, teor de fósforo, pH e densidade do solo.
Na análise da dependência espacial cruzada foram empregados
correlogramas cruzados, os quais mostraram dependência
espacial cruzada entre produtividade da soja e pH. Os modelos
estatísticos construídos para estimar a produtividade da soja
foram os modelos autoregressivos em Espaço de Estados e o
modelo de regressão linear simples. A análise realizada
mostrou que o modelo em Espaço de Estados foi mais
eficiente em comparação com o modelo de regressão linear
simples.Abstract
The objective of this study was to assess the
relationship between soybean productivity and soil chemical
properties. The experimental data were obtained at a Rhodic
Acrudox soil, from Braganey County, State of Parana, in an
area where soybean was grown. The data sets were sampled
along 84 points on a 254 meters long spatial transect, 3 m
spaced from each other. At each site, soybean crop samples
were collected for yield quantification and soil samples were
collected in the 0.10 - 0.20 m deep layer. At the experimental
area, the samples were sampled along 84 points on a spatial
transect, 3.0 meters spaced from each other. The State-Space
approach was used to assess soybean yield estimate on
position i, influenced by soybean yield, pH and phosphorus on
position i-1. With the implementation of a space of states, only
the variable pH showed significant correlation at 5%
significance level, with the dependent variable, with the
coefficient R2 equal to 0.852. This does possible to show the
influence of independent variable pH on the response variable,
which is the soybean yield. With the implementation of a
space of states, only the variable pH showed significant
correlation at 5% significance level, with the dependent
variable, with the coefficient R2
equal to 0.852
