Spatial and multivariate analysis of soybean productivity and soil physical-chemical attributes

AUTOR(ES)
FONTE

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

DATA DE PUBLICAÇÃO

01/07/2019

RESUMO

RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da produtividade de soja, do estoque de carbono e de atributos físicos do solo por meio de técnicas multivariadas e de geoestatística. Os atributos foram determinados em um Latossolo Vermelho textura argilosa e coeso no município de Mata Roma (Maranhão, Brasil). Na área de estudo foram demarcados 70 pontos de amostragem, sendo avaliada a produtividade de soja e os atributos do solo nas camadas de 0-0,20 e 0,20-0,40 m de profundidade. Os dados foram analisados por meio de análise multivariada (ACP - Análise de Componentes Principais) e de ferramentas de geoestatística. A produtividade média de soja foi de 3370 kg ha-1. O semivariograma da produtividade, carbono orgânico (OC) e do estoque de carbono (Cst) na camada de 0-0,20 m se ajustaram ao modelo esférico. A ACP explicou 73.21% da estrutura da variância e covariância entre a produtividade e os atributos do solo na camada de 0-0.20 m [ACP 1 (26.89%), ACP 2 (24.10%) e ACP 3 (22.22%)] e 68.64% na camada de 0.20-0.40 m [ACP 1 (31.95%), ACP 2 (22.83%) e ACP 3 (13.85%)]. Os mapas de variabilidade espacial dos scores dos autovalores da ACP demonstraram que é possível a determinação de zonas de manejo utilizando a ACP 1 nas duas profundidades em estudo, todavia, com diferentes estratégias de manejo para cada uma das camadas.ABSTRACT The objective of this study was to evaluate the spatial variability of soybean yield, carbon stock, and soil physical attributes using multivariate and geostatistical techniques. The attributes were determined in Oxisols samples with clayey and cohesive textures collected from the municipality of Mata Roma, Maranhão state, Brazil. In the study area, 70 sampling points were demarcated, and soybean yield and soil attributes were evaluated at soil depths of 0-0.20 and 0.20-0.40 m. Data were analysed using multivariate analyses (principal component analysis, PCA) and geostatistical tools. The mean soybean yield was 3,370 kg ha-1. The semivariogram of productivity, organic carbon (OC), and carbon stock (Cst) at the 0-0.20 m layer were adjusted to the spherical model. The PCA explained 73.21% of the variance and covariance structure between productivity and soil attributes at the 0-0.20 m layer [(PCA 1 (26.89%), PCA 2 (24.10%), and PCA 3 (22.22%)] and 68.64% at the 0.20-0.40 m layer [PCA 1 (31.95%), PCA 2 (22.83%), and PCA 3 (13.85%)]. The spatial variability maps of the PCA eigenvalue scores showed that it is possible to determine management zones using PCA 1 in the two studied depths; however, with different management strategies for each of the layers in this study.

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