Universidade do Oeste de Santa Catarina / The estimative of yield variability is an important tool to soil management decisions and to investigate yield limiting factors. Tools of precision farming as yield mapping and soil sampling using GPS makes possible identify the spatial variability of the field. This study was carried out with the objective of identify the main relationship among soil indicators and yield crops. The research was carried out in two commercial farms under no-tillage system located in Rio Grande do Sul State, Brazil. The soil is Oxisol and the weather cfa wet following Koppen classification. In this work six yield mapping of soybean, wheat and maize were merged to allow the definition of management zones. Three zones were classified as low, medium and high yield. In each zone 5 points were located and soil fertility (P, K, Ca, Mg, basis saturation, pH, SOM) and soil physic indicators (water infiltration, soil aggregation, bulk density, soil compaction) were investigated. The high yield zone, which had around 30% of total area, and the yield achieved was close to obtained in research plots. The soil fertility evolution was determined by temporal soil sampling in a 1 ha grid. In relation to native grass and natural forest (reference treatments) the cropland showed high levels of P and K in 0 to 0.05 m. Also, the downward movement of Ca+2 and Mg+2 were observed in cropland, even with surface broadcast lime. The amount of fertilizer input and nutrient harvest removed allow to estimate the soil fertility evolution. In 0 to 0.10 m there was necessary apply 14 kg of P2O5 ha-1 to increase 1 mg dm-3 of P available by Melich-1. For K there was necessary appling 5.2 kg de K2O ha-1 to increase 1 mg dm-3 of K available by Melich-1. There was a close relationship among nutrient use efficiency map, water infiltration map and yield map. The water infiltration was the soil indicator that explains the higher percentage of yield variability. Following by the macroaggregates (> 4.76 mm), GMD, bulk density, soil resistance and microporosity. In general the soil fertility was high and therefore the relationship with yield variability was low. The precison farm tools were efficient to establish the relationship between soil indicators and crop yields. / A determinação da variabilidade de rendimento de grãos torna-se uma ferramenta importante para a tomada de decisões no manejo e para possibilitar o conhecimento dos fatores que limitam este rendimento. Com as ferramentas da agricultura de precisão como os mapas de produtividade e a amostragem do solo utilizando o GPS manual são possíveis identificar a variabilidade espacial em condições de lavoura. Este estudo foi realizado com o objetivo de identificar e relacionar os atributos do solo com o rendimento das culturas. A pesquisa foi realizada em duas áreas comerciais sob o sistema de Plantio Direto, situado no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. O solo é Latossolo e o clima Cfa úmido segundo a classificação de Koppen. Neste trabalho, inicialmente considerou-se duas áreas, uma com histórico de produtividade de seis safras e outra, com quatro envolvendo as culturas de soja, trigo e o milho. Esses mapas foram combinados para a definição de zonas de manejo. Três zonas foram definidas: baixo, médio e alto rendimento. A área com maior histórico de produtividade foi escolhida para o estudo mais detalhado. Atributos químicos do solo foram avaliados em 57 pontos georeferrenciados com malha de 1,0 ha. Concomitantemente, em cada zona de manejo, cinco pontos foram utilizados para caracterizar a fertilidade de solo (P, K, Ca, Mg, saturação de bases, pH, MOS) e os indicadores físicos (infiltração de água, agregação do solo, densidade de partículas, compactação do solo). Na zona de alto rendimento (30% da área) foi possível alcançar rendimentos semelhantes aos obtidos em condições experimentais. A evolução da fertilidade do solo foi determinada pela amostragem temporal do solo. Com relação à área nativa e à floresta natural (tratamentos da referência) a área de lavoura mostrou níveis elevados de P e de K na camada de 0 a 0,05 m. Também foi possível constatar o movimento descendente de Ca+2 e Mg +2, embora a calagem tenha sido aplicada na superfície. Com base nas quantidades de fertilizantes adicionadas e nas quantidades exportadas via colheita foi possível estimar a evolução dos teores de nutrientes no solo. Na camada de 0 a 0,10 m havia necessidade de aplicar 14 kg de P2O5 ha-1 para aumentar 1 mg dm-3 de P disponível por Melich-1. Para K havia necessidade de aplicar 5,2 kg de K2O ha-1 para aumentar 1 mg dm-3 de K disponível por Melich-1. Houve uma relação entre o mapa da eficiência do uso de nutriente, o mapa de infiltração de água e o mapa do rendimento. A infiltração de água foi o indicador do solo que explicou a porcentagem mais elevada da variabilidade do rendimento, seguido pelos macroagregados (> 4.76 mm), DMG, densidade de partículas, resistência do solo ao desenvolvimento radicular e microporosidade. No geral os indicadores da fertilidade de solo estavam em níveis elevados e, conseqüentemente, explicou em baixa porcentagem a variabilidade do rendimento. As ferramentas da agricultura de precisão foram eficientes para estabelecer as relações entre os indicadores de qualidade do solo e os rendimentos da colheita.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/3300 |
| Date | 16 February 2007 |
| Creators | Santi, Antônio Luis |
| Contributors | Amado, Telmo Jorge Carneiro, Viana, João Herbert Moreira, Roloff, Glaucio, Giotto, Enio, Eltz, Flavio Luiz Foletto |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo, UFSM, BR, Agronomia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 500100100005, 400, 300, 300, 300, 300, 300, 300, 8744c75f-e323-495a-80de-7684a957d85e, 59dd1a07-2ce0-462f-964f-c895ffbe2941, f34c5f86-3d74-42fa-a09c-77d4d672e031, 9d1462a0-9c42-4126-8ee2-6ba9e88f5f6c, ee19ebbc-759f-4e3b-b939-a75099b6ce64, f9477b1f-c3ab-46c1-8c6e-038314b8204a |
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