This work was based in methods of classic descriptive statistics, methods of geostatistics and geoprocessing, in the identification of the size and the structure of the spatial variability of the physical and chemical attributes of the soil in area of Paraguay Tea forestry. The area of study, localized in the Tupian Farm, in the municipality of New Silver, RS, where were raised samples from January to March, 2005, embracing the Latosoil humic dystrophic soil. It was accomplished systematic sample with grid of regular spacing among the one hundred meter points, totalizing thirty-six sample points and the six hundred and thirty pairs of data, in an area of thirty-six hectares. Were collected samples of soil in situ for analysis in laboratory of the physic attributes of the bulky sand (BS), thin sand (TS) , silt (SIL), argil (ARG), soil density (SD), particle density (PD) and whole porosity (WP) and chemical attributes of argil, texture, pH (H2O), phosphorus (P), potassium(P), organic material (OM), aluminum (AL), calcium (Ca), magnesium (Mg), exchangeable aluminum (H + Al), cations real exchange capacity (CTCe), cations exchange capacity to pH7 (CTCpH7) and saturation of basis (V%). The magnitudes of spatial variabilities were obtained by the variation of coefficient (CV%), with confidence level of 95%, through Microsoft Office Excel 2003 program, while the structure was identified by semivariogrames, in applications geostatistics establishing the necessary parameters to the krigagem . All models of semivariogrames presented zones of anisotropic influence, having its spatial variability the greatest in the perpendicular sense to these areas the declivity. The chemical attribute that presented greatest variability was phosphorus (P), with CV%=127,73, followed by the aluminum attribute (Al), com CV%= 99,23 and the attribute of least variability was the pH (H2O), com CV%=0,0013. To the physical attributes in the distribution of particles size (%), the attribute of greatest variability was bulky sand, with CV%=36,39, while the statistics made to the density attributes of soil, what present the greatest variability was the attribute of whole porosity, with CV%=95,49 and they least variability was verified was the argil, with CV%=12,32. IN the analysis of the structure of the spatial variability through geostatistics, the chemical attribute Ca presented IDE (%)=64,42 and the physical attribute ARG with IDE (%)=62,50, getting the greatest rates. To the accomplishment of agreement in the program VARIOWIN® 2.21- Software for Spatial Data Analysis , the method used was the visual, named the feeling , where the Spherical model was what better was adapted to the studied attributes, indicated in 55% of the variogrames. The Gaussian s model to the attribute of texture got the most overtaking with a (m)=421. A crusade validation with the usage of the program GSLIB90 Geostatistical Software Library pointed out accuracy in the agreement of the variographic models, having the attributes Ca, Al and ARG with R² (%) of 0,841; 0,705 and 0,760, respectively. The usual krigagem of the studied attributes permitted the detailed of the distribution of these through the maps of isolineas. / Este trabalho utilizou-se de métodos de estatística descritiva clássica, métodos de geoestatística e de geoprocessamento, na identificação do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de atributos físico-químicos do solo em área de florestamento de erva-mate. A área de estudo, localizada na Fazenda Tupi, no município de Nova Prata, RS, foi levantada amostras nos meses de janeiro a março de 2005, compreendendo a classe de solo Latossolo Húmico Distrófico Álico. Realizou-se amostragem sistemática com grid de espaçamento regular entre os pontos de 100 metros, totalizando 36 pontos amostrais e 630 pares de dados, em uma área de 36 hectares. Foram coletadas amostras de solo in situ para análise em laboratório dos atributos físicos areia grossa (AG), areia fina (AF), silte (SIL), argila (ARG), densidade de solo (DS), densidade de partícula (DP) e porosidade total (PoT) e atributos químicos argila, textura, pH (H2O), fósforo (P), potássio (K), matéria orgânica (M.O.), alumínio (Al), cálcio (Ca), magnésio (Mg), alumínio trocável (H+Al), capacidade de troca de cátions efetiva (CTCe), capacidade de troca de cátions à pH7 (CTCpH7) e saturação de bases (V%). As magnitudes das variabilidades espaciais foram obtidas pelo coeficiente de variação (CV%), com nível de confiança de 95,0%, através do programa Microsoft Office Excel 2003, enquanto que a estrutura foi identificada por meio de semivariogramas, em aplicativos geoestatísticos, definindose os parâmetros necessários para a krigagem. Todos os modelos de semivariogramas apresentaram zonas de influência anisotrópicas, tendo sua variabilidade espacial maior no sentido perpendicular a declividade destas áreas. O atributo químico que apresentou maior variabilidade foi o fósforo (P), com CV%=127,73, seguido do atributo alumínio (Al), com CV%=99,23 e o atributo de menor variabilidade, foi o pH(H2O), com CV%=13,79. Para os atributos físicos, na distribuição do tamanho de partículas (%), o atributo de maior variabilidade foi areia grossa, com CV%=36,39, enquanto a estatística realizada para os atributos densidade do solo, o que apresentou maior variabilidade foi o atributo porosidade total, com CV%=95,49 e a menor variabilidade foi constatada a argila, com CV%=12,32. Na análise de estrutura da variabilidade espacial através da geoestatística, o atributo químico Ca apresentou IDE(%)=64,42 e o atributo físico ARG com IDE(%)=62,50, obtendo os maiores índices. Para realização do ajuste no programa VARIOWIN® 2.21 Software for Spatial Data Analysis , o método utilizado foi o visual, denominado a sentimento , onde o modelo Esférico foi o que melhor se ajustou aos atributos estudados, indicado em 55% dos semivariogramas. O modelo Gaussiano para o atributo textura obteve o maior alcance com a(m)=421. A validação cruzada, com o uso do programa GSLIB 90 Geostatistical Software Library mostrou acuracidade no ajuste dos modelos variográficos, tendo os atributos Ca, Al e ARG com R²(%) de 0,841; 0,705 e 0,760, respectivamente. A krigagem ordinária dos atributos estudados permitiu o detalhamento da distribuição destas a partir dos mapas de isolinhas.