Protection management with the aid of plant protection products makes it possible to carry out pest control programs in agricultural environments and make them less hazardous for the cultivation of products on a large scale. However, when these programs are put into effect, only a small proportion of the sprayed products is really deposited on the target area while much of it is carried to neighboring regions. The scientific literature includes studies on the use of mathematical techniques to calculate the physical transformation and movement and provide a deposition estimate of the product. On the basis of this prediction, it is possible to configure a system which can allow the spraying to be carried out in normal weather conditions in the region for a satisfactory performance, although these conditions can undergo changes and make any statistical configuration unreliable. An alternative way of overcoming this problem, is to adapt the spray elements to the meteorological conditions while the protection management is being undertaken. However, the current techniques are operationally expensive in computational terms, which makes them unsuitable for situations where a short operational time is required. This thesis can be characterized as descriptive and seeks to allow deposition predictions to be made in a rapid and precise way. Thus it is hoped that the new approaches can enable the spray element to be adapted to the weather conditions while the protection management is being carried out. The study begins by attempting to reduce costs through a computational model of the environment that can speed up its execution. Subsequently, this computational model is used for predicting the rate of deposition as a fitness function in meta-heuristic algorithms and ensure that the mechanical behavior of the spray element can be adapted to the weather conditions while the management is put into effect. The results of this approach show that it can be adapted to environments with low variability. At the same time, it has a poor performance in environments with a high variability of weather conditions. A second approach is investigated and analyzed for this scenario, where the adaptation requires a reduced execution time. In this second approach, a trained machine learning technique is employed together with the results obtained from the first approach in different scenarios. These results show that this approach allows the spray element to be adapted in a way that is compatible with what was provided by the previous approach in less space of time. / O manejo de proteção com uso de produtos fitofarmacêuticos possibilita o controle de pragas em ambientes agrícolas, tornando-o menos nocivo para o desenvolvimento da cultura e com produção em grande escala. Porém, apenas uma pequena parte do produto pulverizado realmente é depositado na área alvo enquanto a maior parte do produto sofre deriva para regiões vizinhas. A literatura científica possui trabalhos com o uso de técnicas matemáticas para calcular a transformação física e movimento para estimar a deposição do produto. Com base nessa predição é possível configurar o sistema de pulverização para realizar a pulverização sob uma condição meteorológica comum na região para um desempenho satisfatório, mas as condições meteorológicas podem sofrer alterações e tornar qualquer configuração estática ineficiente. Uma alternativa para esse problema é realizar a adaptação da atuação do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a execução do manejo de proteção. Contudo, as técnicas existentes são computacionalmente custosas para serem executadas, tornando-as inadequadas para situações em que é requerido baixo tempo de execução. Esta tese se concentra no contexto descrito com objetivo de permitir a predição da deposição de forma rápida e precisa. Assim, espera-se que as novas abordagens sejam capazes de possibilitar a adaptação do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a realização do manejo de proteção. Este trabalho inicia com o processo de redução do custo de execução de um modelo computacional do ambiente, tornando sua execução mais rápida. Posteriormente, utiliza-se este modelo computacional para predição da deposição como função Fitness em algoritmos de meta-heurística para adaptar o comportamento do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a realização do manejo. Os resultados desta abordagem demonstram que é possível utilizá-la para realizar a adaptação em ambientes com baixa variabilidade. Por outro lado, pode apresentar baixo desempenho em ambientes com alta variabilidade nas condições meteorológicas. Uma segunda abordagem é investigada e analisada para este cenário, onde o processo de adaptação requer um tempo de execução reduzido. Nesta segunda abordagem é utilizado uma técnica de Aprendizado de Máquina treinada com os resultados gerados pela primeira abordagem em diferentes cenários. Os resultados obtidos demonstram que essa abordagem possibilita realizar a adaptação do elemento pulverizador compatível com a proporcionada pela abordagem anterior em um menor espaço de tempo.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Due to the large number and complexity of factors influencing the study of efficiency and efficacy of pesticide application technology, it becomes difficult to develop multivariate methods, to define indicators of interdisciplinary and integrative manner, to control phytosanitary crops. This work conducted with the objective to develop a Decision Support System in Precision Application Technology (SISD-TAP). Which can form simple, practical and effective, providing alternatives and / or scenarios: Normalized (application volume Producer DPRD, Q1), Efficient Biologically (application volume biologically Efficient (DBE, Q2) and Climate / Target (application volume critical DCR, Q3) to the farmer for management control of pests and diseases in your crops. Based on criteria of sustainability and leveraging the vast amounts of information from various surveys and tactical models developed over more than five decades of research in the area of pest management and application technology. The SISD-TAP (Alpha version), allows the analysis of factors associated with cultivation, agro climate, pests, machines and equipment, technology implementation and environmental aspects socioeconomic, to decide on: (1) When is the best time of the application, (2) What are your operational parameters, (3) the efficiency of application requirements and (4) Which will be the implementation costs and environmental hazards expected. Directed with the purpose to enable the optimization of pest control, and promote the adoption of modern management of agribusiness (precision farming and/or management specific sites), with the use of innovative agricultural mechanization (for example systems intelligent sensors and robotics) in order to improve in production. / Devido ao grande número e à complexidade dos fatores que influenciam o estudo da eficiência e eficácia da tecnologia de aplicação de fitossanitários, torna-se realmente difícil desenvolver métodos multifatoriais para a definição de indicadores de forma interdisciplinar e integradora do controle fitossanitário. Nesse sentido, este trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um Sistema de Apoio a Decisões em Tecnologia de Aplicação de Precisão (SISD-TAP) que possa, de forma simples, prática e efetiva, prover o produtor agrícola de alternativas e/ou cenários: Normalizado (Volume de aplicação produtor DPrd, Q1), Biologicamente Eficiente (Volume de aplicação Biologicamente Eficiente DBE, Q2) e Clima/Alvo (Volume de aplicação Crítica DCR, Q3), para a gestão do controle das pragas e doenças dos sistemas usados. Assim, este trabalho é baseado em critérios de sustentabilidade e aproveita a vasta quantidade de informação das diversas pesquisas e modelos táticos desenvolvidos ao longo de mais de cinco décadas de estudos, na área de manejo de pragas e tecnologia de aplicação O SISD-TAP (versão Alpha) permite a análise dos fatores associados ao cultivo, ao clima, às pragas, às máquinas e aos equipamentos, à tecnologia de aplicação e aos aspectos socioeconômicos e ambientais para decidir sobre: (1) Qual é o melhor momento da aplicação, (2) Quais seus parâmetros operacionais, (3) Qual a eficiência de aplicação requerida e (4) Quais serão os custos de aplicação. O sistema foi projetado para possibilitar a otimização do controle das pragas, além de promover a adoção de uma gestão moderna do agronegócio (agricultura de precisão e/ou gestão de sítios específicos) e utilização de tecnologias inovadoras da mecanização agrícola (por exemplo, sistemas inteligentes, sensores e robótica), visando à melhoria na produção e sustentabilidade das empresas agrícolas.

Protection management with the aid of plant protection products makes it possible to carry out pest control programs in agricultural environments and make them less hazardous for the cultivation of products on a large scale. However, when these programs are put into effect, only a small proportion of the sprayed products is really deposited on the target area while much of it is carried to neighboring regions. The scientific literature includes studies on the use of mathematical techniques to calculate the physical transformation and movement and provide a deposition estimate of the product. On the basis of this prediction, it is possible to configure a system which can allow the spraying to be carried out in normal weather conditions in the region for a satisfactory performance, although these conditions can undergo changes and make any statistical configuration unreliable. An alternative way of overcoming this problem, is to adapt the spray elements to the meteorological conditions while the protection management is being undertaken. However, the current techniques are operationally expensive in computational terms, which makes them unsuitable for situations where a short operational time is required. This thesis can be characterized as descriptive and seeks to allow deposition predictions to be made in a rapid and precise way. Thus it is hoped that the new approaches can enable the spray element to be adapted to the weather conditions while the protection management is being carried out. The study begins by attempting to reduce costs through a computational model of the environment that can speed up its execution. Subsequently, this computational model is used for predicting the rate of deposition as a fitness function in meta-heuristic algorithms and ensure that the mechanical behavior of the spray element can be adapted to the weather conditions while the management is put into effect. The results of this approach show that it can be adapted to environments with low variability. At the same time, it has a poor performance in environments with a high variability of weather conditions. A second approach is investigated and analyzed for this scenario, where the adaptation requires a reduced execution time. In this second approach, a trained machine learning technique is employed together with the results obtained from the first approach in different scenarios. These results show that this approach allows the spray element to be adapted in a way that is compatible with what was provided by the previous approach in less space of time. / O manejo de proteção com uso de produtos fitofarmacêuticos possibilita o controle de pragas em ambientes agrícolas, tornando-o menos nocivo para o desenvolvimento da cultura e com produção em grande escala. Porém, apenas uma pequena parte do produto pulverizado realmente é depositado na área alvo enquanto a maior parte do produto sofre deriva para regiões vizinhas. A literatura científica possui trabalhos com o uso de técnicas matemáticas para calcular a transformação física e movimento para estimar a deposição do produto. Com base nessa predição é possível configurar o sistema de pulverização para realizar a pulverização sob uma condição meteorológica comum na região para um desempenho satisfatório, mas as condições meteorológicas podem sofrer alterações e tornar qualquer configuração estática ineficiente. Uma alternativa para esse problema é realizar a adaptação da atuação do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a execução do manejo de proteção. Contudo, as técnicas existentes são computacionalmente custosas para serem executadas, tornando-as inadequadas para situações em que é requerido baixo tempo de execução. Esta tese se concentra no contexto descrito com objetivo de permitir a predição da deposição de forma rápida e precisa. Assim, espera-se que as novas abordagens sejam capazes de possibilitar a adaptação do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a realização do manejo de proteção. Este trabalho inicia com o processo de redução do custo de execução de um modelo computacional do ambiente, tornando sua execução mais rápida. Posteriormente, utiliza-se este modelo computacional para predição da deposição como função Fitness em algoritmos de meta-heurística para adaptar o comportamento do elemento pulverizador às condições meteorológicas durante a realização do manejo. Os resultados desta abordagem demonstram que é possível utilizá-la para realizar a adaptação em ambientes com baixa variabilidade. Por outro lado, pode apresentar baixo desempenho em ambientes com alta variabilidade nas condições meteorológicas. Uma segunda abordagem é investigada e analisada para este cenário, onde o processo de adaptação requer um tempo de execução reduzido. Nesta segunda abordagem é utilizado uma técnica de Aprendizado de Máquina treinada com os resultados gerados pela primeira abordagem em diferentes cenários. Os resultados obtidos demonstram que essa abordagem possibilita realizar a adaptação do elemento pulverizador compatível com a proporcionada pela abordagem anterior em um menor espaço de tempo.

A aplicação eficiente de agrotóxicos é um desafio na produção agrícola, mesmo considerando os avanços com a agricultura de precisão. O efeito deriva é o principal responsável pela ineficiência no controle das pragas ou doenças, pelo desperdício de recursos e pela contaminação ambiental. Para minimizar a deriva é essencial conhecer as condições ambientais como vento, temperatura e umidade. Esta pesquisa propõe o uso das redes de sensores sem fio como sistema de monitoramento ambiental e de suporte ao processo de pulverização agrícola, especialmente a pulverização executada por aeronave. São propostas três funcionalidades para o sistema: avaliação das condições ambientais, verificando se as condições estão apropriadas para a pulverização, buscando minimizar a ocorrência da deriva; suporte na definição e manutenção da rota do veículo pulverizador por meio dos dados do vento, de modo a efetuar ajustes na rota de pulverização e manter a aplicação do defensivo agrícola na área alvo; e a avaliação da eficácia da pulverização por meio dos dados da deposição do produto pulverizado coletados pela rede de sensores. Para viabilizar a utilização das redes de sensores sem fio no controle da deriva é proposto um protocolo de roteamento de dados que visa garantir a coleta dos dados pelos nós e a entrega para o veículo pulverizador, mesmo sendo ele um avião e se deslocando em alta velocidade. Para demonstrar a viabilidade do sistema proposto, foi desenvolvido um sistema de simulação computacional que considera os aspectos das redes de sensores sem fio e as características do protocolo de roteamento proposto. Os resultados demonstraram sua viabilidade, demonstrando que as redes de sensores sem fio podem ser utilizadas como suporte em um sistema de controle da deriva, incrementando a qualidade da pulverização, reduzindo custos e a contaminação ambiental. / The efficient application of low cost pesticides is a challenge for agricultural production. Pesticide drift is the major cause of money loss, inefficiency in crop disease control, and environmental contamination in the crop spraying process. At the time of application, it is essential to know the environmental conditions, such as wind, temperature and humidity to minimize contamination by pesticide drift. This study proposes the use of wireless sensor networks in a support and control system for crop spraying, especially in aircraft application methods. Three system functionalities are proposed: In the first case, the sensor network evaluates environmental data at the time of application to notify the user if the environmental conditions are suitable for continuing with the application. The second case evaluates the wind speed and its direction to suggest corrections in the path of a spray vehicle. Due to this alteration in the vehicle path, the pesticide will be applied only in the appropriate area. The final case involves collecting data samples and analyzing the quality of the spraying operation by evaluating the deposition of pesticide over the crop. This work proposes a new routing data protocol to make possible the use of wireless sensor networks in aerial crop spraying. It ensures that the sensor node data will be delivered to the sink node. Through computer simulations, wireless sensor networks are shown to be useful in crop spraying to minimize and to control pesticide drift, to improve the quality of application, to reduce environmental contamination and to reduce costs and the duration of the application operation.

A aplicação eficiente de agrotóxicos é um desafio na produção agrícola, mesmo considerando os avanços com a agricultura de precisão. O efeito deriva é o principal responsável pela ineficiência no controle das pragas ou doenças, pelo desperdício de recursos e pela contaminação ambiental. Para minimizar a deriva é essencial conhecer as condições ambientais como vento, temperatura e umidade. Esta pesquisa propõe o uso das redes de sensores sem fio como sistema de monitoramento ambiental e de suporte ao processo de pulverização agrícola, especialmente a pulverização executada por aeronave. São propostas três funcionalidades para o sistema: avaliação das condições ambientais, verificando se as condições estão apropriadas para a pulverização, buscando minimizar a ocorrência da deriva; suporte na definição e manutenção da rota do veículo pulverizador por meio dos dados do vento, de modo a efetuar ajustes na rota de pulverização e manter a aplicação do defensivo agrícola na área alvo; e a avaliação da eficácia da pulverização por meio dos dados da deposição do produto pulverizado coletados pela rede de sensores. Para viabilizar a utilização das redes de sensores sem fio no controle da deriva é proposto um protocolo de roteamento de dados que visa garantir a coleta dos dados pelos nós e a entrega para o veículo pulverizador, mesmo sendo ele um avião e se deslocando em alta velocidade. Para demonstrar a viabilidade do sistema proposto, foi desenvolvido um sistema de simulação computacional que considera os aspectos das redes de sensores sem fio e as características do protocolo de roteamento proposto. Os resultados demonstraram sua viabilidade, demonstrando que as redes de sensores sem fio podem ser utilizadas como suporte em um sistema de controle da deriva, incrementando a qualidade da pulverização, reduzindo custos e a contaminação ambiental. / The efficient application of low cost pesticides is a challenge for agricultural production. Pesticide drift is the major cause of money loss, inefficiency in crop disease control, and environmental contamination in the crop spraying process. At the time of application, it is essential to know the environmental conditions, such as wind, temperature and humidity to minimize contamination by pesticide drift. This study proposes the use of wireless sensor networks in a support and control system for crop spraying, especially in aircraft application methods. Three system functionalities are proposed: In the first case, the sensor network evaluates environmental data at the time of application to notify the user if the environmental conditions are suitable for continuing with the application. The second case evaluates the wind speed and its direction to suggest corrections in the path of a spray vehicle. Due to this alteration in the vehicle path, the pesticide will be applied only in the appropriate area. The final case involves collecting data samples and analyzing the quality of the spraying operation by evaluating the deposition of pesticide over the crop. This work proposes a new routing data protocol to make possible the use of wireless sensor networks in aerial crop spraying. It ensures that the sensor node data will be delivered to the sink node. Through computer simulations, wireless sensor networks are shown to be useful in crop spraying to minimize and to control pesticide drift, to improve the quality of application, to reduce environmental contamination and to reduce costs and the duration of the application operation.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:46:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denilson.pdf: 4098476 bytes, checksum: 61dc064a679354a8ec986c07c33444c3 (MD5) Previous issue date: 2013-07-05 / Large amounts of herbicides are used in agriculture to control weeds that pose risks to crops, resulting in increased production cost of farms. Also, if not applied properly, its use can cause resistance of spontaneous plants and result in residues in the environment, in the soil, the water or in toxicity to the crops. The objective of this research was to evaluate the residue of the 2,4-D herbicide in soil and its correlation with yield, as well as physical and chemical properties of the soil. The experiment was conducted on a farm in the city of Nova Santa Rosa, in the state of Paraná in the years 2011 and 2012. The main crops grown in the area are corn and soybeans, in rotation. Soil samples were collected to determine their physical and chemical properties and for analysis of residual 2,4-D before implementation (RI) and after application (RF) of the 2,4-D herbicide. Initially, the glyphosate herbicide was applied in a single dose (2.5 L ha-1) and then the 2,4-D herbicide was applied at two doses (1,0 and 1,5 L ha-1) with boom sprayer and, after 5 days of application, soil samples were collected for analysis of RF. After extracting the 2,4-D from the soil, high performance liquid chromatography (HPLC) was carried out to detect the active ingredient. In order to map the spontaneous plants, before and after spraying the herbicide the method of systematic sampling was used. The soybean yield for both years were also analyzed, and finally, spatial correlation of the parameters evaluated was performed. The results of RI of 2,4-D in the soil in both years, demonstrating that this is a herbicide that can remain retained in the soil over time and, depending on the soil characteristics, the preparation of the area and climatic conditions, this time can be longer. In 2011, the maximum detection of the active ingredient was 609 μg kg-1 and in 2012 was 652 μg kg-1. The RI of 2,4-D in the soil showed negative spatial correlation for chemical attributes K, organic matter and pH and for physical density, macroporosity, microporosity, total porosity and soil moisture it showed positive spatial correlation with sand and the chemical attributes Cu, Mg, Mn, P and Zn in the first year assessed. In 2012 the spatial correlation was positive with clay. The spontaneous plants type horseweed (Conyza bonariensis), did not present spatial correlation among the parameters evaluated in 2011, however, showed a positive correlation with the micropores of the soil in 2012. As residual 2,4-D in the soil and many attributes analyzed presented spatial correlation, spatial correlation among the variables analyzed proved to be an important tool to understand the influence of a parameter over the other. Both doses satisfactorily controlled the incidence of spontaneous plants. The 2,4-D showed some points with detection and other with no detection of the active ingredient in the soil, a fact that demonstrates the importance of assessing the spatial correlation of soil properties (chemical and physical) with residual herbicide in the soil, determining the influence of one attribute over the other. / Grandes quantidades de herbicidas são utilizadas na agricultura para controlar plantas espontâneas que oferecem riscos às plantações, acarretando aumento do custo de produção das propriedades agrícolas. Além disso, se não forem aplicados corretamente podem ocasionar a resistência das plantas espontâneas e resultar em residual no ambiente, quer seja no solo, na água ou na toxidez para as culturas. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o residual do herbicida 2,4-D no solo e a sua correlação com a produtividade e os atributos químicos e físicos do solo. O experimento foi desenvolvido em uma propriedade agrícola, do município de Nova Santa Rosa/Paraná nos anos de 2011 e 2012. As principais culturas cultivadas na área são o milho e a soja em sistema de rotação. Foram realizadas amostragens de solo para determinação dos seus atributos químicos e físicos e para análise do residual de 2,4-D antes da aplicação (RI) e após a aplicação (RF) do herbicida 2,4-D. Inicialmente, foi aplicado o herbicida glifosato em dosagem única (2,5 L ha-1) e, em seguida, aplicou-se o herbicida 2,4-D em duas doses (1,0 e 1,5 L ha-1) com pulverizador de arrasto e, após 5 dias da aplicação, amostras de solo foram coletadas para análise do RF de 2,4-D. Após a extração do 2,4-D do solo foi efetuada a determinação por meio de cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC) para detecção do ingrediente ativo. Para o mapeamento das plantas espontâneas, antes e após a pulverização do herbicida foi utilizado o método da amostragem sistemática. Também foi avaliada a produtividade da soja para ambos os anos e, por fim, foi efetuada a correlação espacial dos parâmetros avaliados. Os resultados do RI de 2,4-D no solo em ambos os anos, demonstram que este é um herbicida que pode permanecer retido no solo com o passar do tempo e, dependendo das características do solo, do preparo da área e das condições climáticas será maior ou menor. Em 2011, o valor máximo de detecção do ingrediente ativo foi de 609 μg kg-1 e em 2012 foi de 652 μg kg-1. O RI de 2,4-D no solo apresentou correlação espacial negativa para os atributos químicos K, matéria orgânica e pH e para os atributos físicos densidade do solo, macroporosidade, microporosidade, porosidade total e umidade do solo e correlação espacial positiva com a areia e com os atributos químicos Cu, Mg, Mn, P e Zn no primeiro ano avaliado. Já em 2012, a correlação espacial foi positiva com a argila. As plantas espontâneas do tipo buva (Conyza bonariensis) não apresentaram correlação espacial com os parâmetros avaliados em 2011, porém apresentaram correlação positiva com os microporos do solo em 2012. Como residual de 2,4-D no solo e muitos atributos analisados apresentaram dependência espacial, a correlação espacial entre as variáveis analisadas mostrou-se uma ferramenta importante para se conhecer a interferência de um parâmetro sobre o outro. Ambas as doses controlaram de modo satisfatório a incidência de plantas espontâneas. O 2,4-D apresentou alguns pontos com detecção e outros sem detecção do ingrediente ativo no solo, fator que demonstra a importância de avaliar a correlação espacial dos atributos do solo (químicos e físicos) com o residual do herbicida no solo, determinando a influência de um atributo sobre outro.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denilson.pdf: 4098476 bytes, checksum: 61dc064a679354a8ec986c07c33444c3 (MD5) Previous issue date: 2013-07-05 / Large amounts of herbicides are used in agriculture to control weeds that pose risks to crops, resulting in increased production cost of farms. Also, if not applied properly, its use can cause resistance of spontaneous plants and result in residues in the environment, in the soil, the water or in toxicity to the crops. The objective of this research was to evaluate the residue of the 2,4-D herbicide in soil and its correlation with yield, as well as physical and chemical properties of the soil. The experiment was conducted on a farm in the city of Nova Santa Rosa, in the state of Paraná in the years 2011 and 2012. The main crops grown in the area are corn and soybeans, in rotation. Soil samples were collected to determine their physical and chemical properties and for analysis of residual 2,4-D before implementation (RI) and after application (RF) of the 2,4-D herbicide. Initially, the glyphosate herbicide was applied in a single dose (2.5 L ha-1) and then the 2,4-D herbicide was applied at two doses (1,0 and 1,5 L ha-1) with boom sprayer and, after 5 days of application, soil samples were collected for analysis of RF. After extracting the 2,4-D from the soil, high performance liquid chromatography (HPLC) was carried out to detect the active ingredient. In order to map the spontaneous plants, before and after spraying the herbicide the method of systematic sampling was used. The soybean yield for both years were also analyzed, and finally, spatial correlation of the parameters evaluated was performed. The results of RI of 2,4-D in the soil in both years, demonstrating that this is a herbicide that can remain retained in the soil over time and, depending on the soil characteristics, the preparation of the area and climatic conditions, this time can be longer. In 2011, the maximum detection of the active ingredient was 609 μg kg-1 and in 2012 was 652 μg kg-1. The RI of 2,4-D in the soil showed negative spatial correlation for chemical attributes K, organic matter and pH and for physical density, macroporosity, microporosity, total porosity and soil moisture it showed positive spatial correlation with sand and the chemical attributes Cu, Mg, Mn, P and Zn in the first year assessed. In 2012 the spatial correlation was positive with clay. The spontaneous plants type horseweed (Conyza bonariensis), did not present spatial correlation among the parameters evaluated in 2011, however, showed a positive correlation with the micropores of the soil in 2012. As residual 2,4-D in the soil and many attributes analyzed presented spatial correlation, spatial correlation among the variables analyzed proved to be an important tool to understand the influence of a parameter over the other. Both doses satisfactorily controlled the incidence of spontaneous plants. The 2,4-D showed some points with detection and other with no detection of the active ingredient in the soil, a fact that demonstrates the importance of assessing the spatial correlation of soil properties (chemical and physical) with residual herbicide in the soil, determining the influence of one attribute over the other. / Grandes quantidades de herbicidas são utilizadas na agricultura para controlar plantas espontâneas que oferecem riscos às plantações, acarretando aumento do custo de produção das propriedades agrícolas. Além disso, se não forem aplicados corretamente podem ocasionar a resistência das plantas espontâneas e resultar em residual no ambiente, quer seja no solo, na água ou na toxidez para as culturas. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o residual do herbicida 2,4-D no solo e a sua correlação com a produtividade e os atributos químicos e físicos do solo. O experimento foi desenvolvido em uma propriedade agrícola, do município de Nova Santa Rosa/Paraná nos anos de 2011 e 2012. As principais culturas cultivadas na área são o milho e a soja em sistema de rotação. Foram realizadas amostragens de solo para determinação dos seus atributos químicos e físicos e para análise do residual de 2,4-D antes da aplicação (RI) e após a aplicação (RF) do herbicida 2,4-D. Inicialmente, foi aplicado o herbicida glifosato em dosagem única (2,5 L ha-1) e, em seguida, aplicou-se o herbicida 2,4-D em duas doses (1,0 e 1,5 L ha-1) com pulverizador de arrasto e, após 5 dias da aplicação, amostras de solo foram coletadas para análise do RF de 2,4-D. Após a extração do 2,4-D do solo foi efetuada a determinação por meio de cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC) para detecção do ingrediente ativo. Para o mapeamento das plantas espontâneas, antes e após a pulverização do herbicida foi utilizado o método da amostragem sistemática. Também foi avaliada a produtividade da soja para ambos os anos e, por fim, foi efetuada a correlação espacial dos parâmetros avaliados. Os resultados do RI de 2,4-D no solo em ambos os anos, demonstram que este é um herbicida que pode permanecer retido no solo com o passar do tempo e, dependendo das características do solo, do preparo da área e das condições climáticas será maior ou menor. Em 2011, o valor máximo de detecção do ingrediente ativo foi de 609 μg kg-1 e em 2012 foi de 652 μg kg-1. O RI de 2,4-D no solo apresentou correlação espacial negativa para os atributos químicos K, matéria orgânica e pH e para os atributos físicos densidade do solo, macroporosidade, microporosidade, porosidade total e umidade do solo e correlação espacial positiva com a areia e com os atributos químicos Cu, Mg, Mn, P e Zn no primeiro ano avaliado. Já em 2012, a correlação espacial foi positiva com a argila. As plantas espontâneas do tipo buva (Conyza bonariensis) não apresentaram correlação espacial com os parâmetros avaliados em 2011, porém apresentaram correlação positiva com os microporos do solo em 2012. Como residual de 2,4-D no solo e muitos atributos analisados apresentaram dependência espacial, a correlação espacial entre as variáveis analisadas mostrou-se uma ferramenta importante para se conhecer a interferência de um parâmetro sobre o outro. Ambas as doses controlaram de modo satisfatório a incidência de plantas espontâneas. O 2,4-D apresentou alguns pontos com detecção e outros sem detecção do ingrediente ativo no solo, fator que demonstra a importância de avaliar a correlação espacial dos atributos do solo (químicos e físicos) com o residual do herbicida no solo, determinando a influência de um atributo sobre outro.