Orientador: Angelo Cataneo / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Jorim Sousa das Virgens Filho / Banca: Luiz Roberto Almeida Gabriel / Banca: José Fernando Mantovani Micali / Doutor

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:37:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Castro.pdf: 7395458 bytes, checksum: a241eb747cd4259bbbb38eb9bf4e4e2f (MD5) Previous issue date: 2008-04-04 / O objetivo deste trabalho é realizar um zoneamento agroclimático para as espécies Pinus elliottii var. elliottii, Pinus caribaea var. hondurensis, Pinus taeda e Pinus oocarpa para o estado do Espírito Santo, identificando áreas com aptidão climática para implantação de povoamento de produção. Utilizaram-se dados meteorológicos, do período de 1977-2006, provenientes de oitenta postos pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA), localizados dentro do estado e dezesseis postos de estados circunvizinhos, os quais forneceram somente dados de pluviometria; onze estações meteorológicas pertencentes ao INCAPER (Instituto Capixaba de Pesquisa e Extensão Rural); e três do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), que forneceram dados de precipitação e temperatura do ar. Foram desenvolvidas equações de regressão múltipla usando um modelo estatístico linear, baseado em latitude, longitude e altitude, para a estimativa das temperaturas do ar mínimas, médias e máximas, mensais e anual para o Espírito Santo. A espacialização da temperatura foi feita utilizando-se um modelo digital de elevação (MDE), obtido através de dados de radar SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), e equações de regressão ajustadas. Usando dados de temperatura do ar e precipitação procedeu-se o cálculo do balanço hídrico climatológico conforme método proposto por Thornthwaite & Mather (1955), adotando uma capacidade de armazenamento de 300 mm. No presente trabalho foram espacializados por diferentes técnicas de interpolação os seguintes parâmetros climáticos: precipitação, deficiência hídrica, excedente hídrico, evapotranspiração potencial, evapotranspiração real e disponibilidade hídrica. Baseado nos mapas temáticos de temperatura média anual do ar e deficiência hídrica foi feito uma reclassificação de acordo com as exigências climáticas de cada espécie e em seguida a sobreposição dessas informações, obtendo assim mapas temáticos de zoneamento agroclimático das espécies estudadas. Os resultados mostram que as equações de regressão múltipla com ajuste linear, considerando-se altitude, latitude e longitude, permitem estimar satisfatoriamente as normais das temperaturas médias, máximas e mínimas mensais e anual. O método da krigagem é o mais eficiente para a espacialização dos parâmetros climáticos, baseado no menor valor da raiz do erro médio quadrático 4(REMQ) e outros parâmetros calculados que auxiliaram na escolha do melhor modelo. De acordo com as bases estabelecidas para este trabalho, o estado do Espírito Santo apresenta áreas com aptidão climática para todas as espécies de Pinus, sendo que a espécie Pinus caribaea var. hondurensis apresenta a maior área de aptidão quando comparada com as espécies Pinus elliottii var. elliottii, Pinus oocarpa e Pinus taeda, que devido às suas exigências climáticas, como temperatura mais amena e menor deficiência hídrica serem mais restritas, apresentam menor área de aptidão climática. / The objective of this work is to make an agroclimatic zoning for the species Pinus elliottii var. Elliottii, Pinus caribaea var. hondurensis, Pinus taeda and Pinus oocarpa for the State of Espírito Santo, identifying areas with climatic aptitude for implantation of stand of production. It was used eteorological data of the period of 1977 to 2006, from eighty rainfall posts of the Water National Agency (ANA) located within the state and sixteen posts surrounding states, which provided only data of rainfall, eleven meteorological stations belonging to the Rural Extension and Research of Capixaba Institute (INCAPER) and three stations National Institute of Meteorology (INMET), which provided precipitation and air temperature data. Multiple regression equations have been developed using a statistical linear models based on latitude, longitude and altitude, for estimation of air temperatures (minimum, medium and maximum), monthly and annual to state of Espírito Santo. The spatialization of temperature was made using a digital elevation model (MDE), obtained through radar data from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), and regression equations adjusted. Using data of air temperature and precipitation made the calculation of the water balance climatologic as Thornthwaite & Mather (1955), adopting a storage capacity of 300 mm. In the present work were specialized by different techniques of interpolation weather the following parameters: precipitation, water deficit, water surplus, potential evapotranspiration, actual evapotranspiration and water availability were specialized by different techniques of interpolation. Based on the thematic maps of average air annual temperature and water deficit, a reclassification was done according to the climatic requirements of each species and then overlay this information, thereby thematic maps of agro climatic zoning of the species studied. The results showed that the multiple regression equations with linear adjustment, considering altitude, latitude and longitude, were satisfactorily estimated of the normal average temperatures, maximum and minimum monthly and annual. The method of kriging was the most efficient for the spatialization of climatic parameters, based on the lower value of the root of the average error quadratic (REMQ) and other parameters calculated that helped in choosing the best model. According to the fundations laid down for this work, the state of the Espírito Santo showed areas with climatic aptitude for all species, Pinus, and the species Pinus caribaea var. hondurensis showed the largest area of aptitude compared with the species Pinus elliottii var. elliottii, Pinus oocarpa, Pinus taeda and, which due to its climatic requirements, as more amena temperature and lower water deficit are more restricted, showed lower area of climate aptitude.

In this work were investigated the spatial variability existent on the soil attributes utilized for soil fertility evaluation and its grade of participation on the yield crop variability. An experiment was conducted over five years (2000 to 2005) in an area of 57 ha in the municipality of Palmeira das Missões in a Latossolo Vermelho distrófico típico (EMBRAPA, 1999). Geopositioned soil samples were collected in May 2002, with a regular grid of 100x100 meters and at a depth of 0 to 10 cm. Yield data of soybean 2000/01, corn 2001/02, wheat 2002, soybean 2002/03, wheat 2003, soybean 2003/04 and corn 2004/05 were analyzed. The yield data was collected with a machine equipped with a system that take and register georeferenced data. Yield averages for each soil sample point were calculated, using yield data collected at a radius of 30 meters around the point. The yield and soil data were analyzed using the Pearson correlation Matrix. Average quadratic polynomial equations were calculated for the yields of soybean 2001/02 and 2003/03, where the nutrient pH, Organic Mater (OM), Phosphorus (P) and yield average were divided into five categories: very low (VL), low (L), mean (M), high (H) and very high (VH). For P was used categories proposed by Schlindwein (2003), for pH and OM are used categories adapted from Comissão (2004). Maximum efficiency technical (MET) and maximum economical efficiency (MEE)considering 90% of relative yield are calculated using the adjusted equations. A small correlation was found between the soil chemical attributes and the yield productivity. A negative correlation from 0,25 to 0,46 was found between the clay texture and corn yield 2005 and soybean yield 2004 respectively. The average soybean yield response to soil attributes curves shows the values of maximum technical efficiency (MTE) of the attributes in the soil. The MTE for P, pH and OM are 14,4 mg dm-3; 5.9 and 4.1%, respectively. Higher values of MTE can reduce the crop yield. The MEE for P, pH and OM are 4,4 mg dm -3; 5.5 e 3.2%, respectively. / Neste trabalho foi investigada a variabilidade espacial existente nos atributos do solo utilizados na avaliação da fertilidade dos solos, bem como seu grau de participação na variabilidade da produtividade das culturas. Foi conduzido um experimento por 5 anos (2000 a 2005) em uma área comercial de 57 ha no município de Palmeira das Missões em um Latossolo Vermelho distrófico típico (EMBRAPA, 1999). Em maio de 2002 foram coletadas amostras de solo georeferenciadas em malha regular de 100 x 100 metros a uma profundidade de 0 a 10 cm. As safras de soja 2000/01, milho 2001/02, soja 2002/03, trigo 2003, soja 2003/04 e milho 2004/05 foram analisadas. Os dados de produtividade foram coletados com uma colhedoura com sistema de tomada e registro de informações georeferenciadas. Para cada ponto de coleta de solo foi calculada uma produtividade média utilizando-se os dados num raio de 30 m ao redor do ponto. Os dados de produtividade e solo foram analisadas pela matriz de correlação de Pearson. Para a cultura da soja nas safras de 2000/01 e 2002/03 foram determinadas equações polinomiais quadráticas médias, onde se determinou os valores médios do pH, matéria orgânica (MO), fósforo (P) e da produtividade para cinco classes: muito baixa (MB), baixa (B), média (M), alta (A) e muito alta (MA). Para o fósforo foram adotadas as classes propostas por Schlindwein, (2003) e para pH e MO usou-se classes adaptadas da Comissão (2004). Através das equações ajustadas foi calculado a máxima eficiêcia técnica (MET) e a máxima eficiencia economica MEE) que foi obtida considerando 90 % do rendimento relativo. Os atributos químicos do solo e a produtividade apresentaram baixas correlações. A argila apresentou correlação negativa de 0.25 a 0.46 com as produtividades de milho 2005 e soja 2004 respectivamente. Os valores de MET para P, pH e MO foram de 14,4 mg dm-3; 5,9 e 4,1%, respectivamente. Valores acima destes, podem incorrer em decréscimo de produtividade. A MEE para P, pH e MO foram de 4,4 mg dm-3; 5,5 e 3,2%, respectivamente.