Made available in DSpace on 2014-08-20T13:25:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Roberto_ Carlos_Doring_ Wolter.pdf: 973904 bytes, checksum: 67cf8c20b65c6a70b13833df022a0d9c (MD5) Previous issue date: 2010-03-05 / Iron toxicity can cause considerable reductions in the productivity of rice, depending on the severity of symptoms and the affected area in the field. It is necessary to identify the factors that determine the occurrence of this nutritional disorder, so that effective measures may be carried out to correct this problem in the field. The objective of this study is to verify that the interpretation criteria for prognosis of the risk of iron toxicity in flooded rice using the soil analysis are reliable for a particular group of lowland soils. Thus, an experiment was conducted in the greenhouse, and the treatments made up of eleven lowland soils structured with a one-factor randomized block design, with four replications. The indicators were: iron extracted from the soil and the CEC, to estimate the percentage of saturation of CEC by Fe2+, percentage of symptoms of iron toxicity, weight of dry matter, and calcium, magnesium, iron and manganese contents in the soil solution and plant tissue. The results were subjected to analysis of variance (Duncan test) at 5% probability, and simple linear correlation of Pearson analyzes (whereas levels greater than 95%). The indicators which have the best efficiency to predict the risk of toxicity by iron is the iron concentrationt in the soil solution and PSFe2+. The PSFe2+ has a high correlation coefficient with the concentration of iron in the soil solution. No symptoms of toxicity by iron is observed when the mole ratio of iron by divalent cations in soil solution is less than 0.30. The extraction of iron by ammonium oxalate at pH 6.0 is a good indicator for estimating the iron that is accumulated during the flooding. The interpretation for prediction of the risk of occurrence of iron toxicity in rice proposed by SOSBAI (2007) based on PSFe2+ is efficient for predicting the occurrence of the problem for the group of soils in the study. / A toxidez de ferro pode causar reduções consideráveis na produtividade do arroz, dependendo da intensidade dos sintomas e da área afetada na lavoura. É necessário identificar os fatores que determinam a ocorrência dessa desordem nutricional, afim de que possam ser realizadas medidas efetivas para corrigir esse problema na lavoura. O objetivo do presente trabalho é verificar se os critérios de interpretação para prognóstico do risco de ocorrência da toxidez por ferro em arroz irrigado por alagamento a partir da análise de solo são válidos para um determinado grupo de solos de várzea. Para isso, foi conduzido um experimento em casa de vegetação, sendo os tratamentos compostos por onze solos de várzea estruturados num unifatorial com delineamento em blocos casualizados, com quatro repetições. Os indicadores avaliados foram: ferro extraído do solo e a CTC, para a estimação da porcentagem de saturação da CTC por Fe2+, porcentagem de sintomas de toxidez por ferro, peso de massa seca, e as concentrações de cálcio, magnésio, ferro e manganês na solução do solo e na parte aérea das plantas. Os resultados foram submetidos à análise de variância (teste de Ducan) a 5% de probabilidade, e realizadas análises de correlações lineares simples de Pearson (considerando níveis maiores que 95%). Os indicadores que apresentam a melhor eficiência para prever o risco de ocorrência de toxidez por ferro são a concentração de ferro na solução do solo e a PSFe2+. A PSFe2+ apresenta alto coeficiente de correlação com a concentração de ferro na solução do solo. Nenhum sintoma de toxidez por ferro é observado quando a fração molar de ferro pelos cátions divalentes na solução do solo é inferior a 0,30. A extração de ferro por oxalato de amônio a pH 6,0 é um bom indicador para se estimar o ferro que é acumulado durante o alagamento do solo. A interpretação para prognóstico do risco de ocorrência da toxidez por ferro em arroz irrigado proposto por SOSBAI (2007) baseada na PSFe2+ é eficiente para previsão da ocorrência do problema para o grupo de solos do estudo.