De forma a agregar valor à cultura da soja, e consequentemente à comercialização, produtores de médio e grande porte tem utilizado técnicas de agricultura de precisão (AP) como o Sensoriamento Remoto, Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e posicionamento via satélite, para auxiliar no gerenciamento das lavouras. Assim, diante da relevância econômica desta cultura para a região sudoeste do Paraná e para o Brasil, são fundamentais os estudos científicos para o aumento de sua
produtividade e rentabilidade. O objetivo deste trabalho é avaliar a correlação entre os atributos químicos do solo e a produtividade da soja, para cada estimativa de parâmetro do semivariograma (alcance, efeito pepita e patamar), e o desdobramento destas correlações em efeitos diretos e indiretos, visando melhorar o processo de
mapeamento da variabilidade espacial dos atributos químicos do solo para a aplicação em AP. A hipótese é que nem todos os atributos do solo usados para estimar os parâmetros do semivariograma tem efeito direto sobre a produtividade, e que mesmo em grupos de plantas dentro de uma área maior é possível estimar os parâmetros dos semivariogramas. O experimento foi realizado em uma área comercial de 19,7 ha, situada no município de Pato Branco – PR, de coordenadas geográficas centrais 26º 11’ 35” de latitude Sul, 52º 43’ 05” de longitude Oeste, e altitude média de 780 m. A área é cultivada com soja há mais de 30 anos, sendo
adotada atualmente a cultivar Brasmax Alvo RR – Don Mario 5.9i, com espaçamento entre fileiras de 0,50 m e 13 plantas m-1, totalizando 260 000 plantas ha-1. Para o georreferenciamento da área de estudo e dos pontos de amostragem foi utilizado um par de receptores topográficos ProMarkTM3, realizando-se um posicionamento relativo para a obtenção das coordenadas georreferenciadas. Para a coleta de dados (análises química do solo e produtividade da cultura) foram amostrados 10 blocos na área experimental, cada qual com área de 20 m2 (20 metros de extensão x 1 metro de largura), contendo duas fileiras adjacentes espaçadas de 0,5 m. Cada bloco foi dividido em 20 parcelas de 1 m2, e em cada uma delas foram coletadas 4 sub-amostras em um raio de 0,5 m em relação às entrelinhas dos blocos, compondo-se uma amostra composta para a profundidade 0-10 m e uma amostra composta para 10-20 m para cada parcela, totalizando 200 amostras para cada profundidade. A colheita da soja dos blocos foi realizada em função da maturação e, em cada bloco, formaram-se feixes a cada metro. Na análise dos dados, realizou-se o diagnóstico de multicolinearidade, e posterior análise de trilha das variáveis principais em função das variáveis explicativas (alcance dos atributos químicos: pH, K, P, Ca, etc.). Os resultados obtidos pela análise de trilha dos parâmetros dos semivariogramas dos atributos químicos do solo, indicaram que somente o Fe, Mg, Mn, Matéria Orgânica (MO), P e Saturação por Bases (SB) exerceram efeitos diretos e indiretos sobre a produtividade da soja, apesar de não terem apresentado variabilidade espacial, indicando que a distribuição dos blocos na área não foi capaz de identificar a dependência espacial destes elementos, impossibilitando a elaboração de mapas dos atributos químicos para a aplicação em AP. / In order to add value to soybens crops, and hence the marketing, medium and large producers have been using precision agriculture techniques (PA), as the Remote
Sensing, Geographic Information Systems (GIS) and positioning satellite, to assist the management of crops. Thus, given the economic relevance of that culture to the southwest of Paraná State and Brazil, scientific studies to increase their productivity and profitability are of main importance. The objective of this study was to evaluate the correlation between the chemical soil properties and soybean yield for each estimated parameter of semivariogram (range, nugget and level effect), and the deployment of these correlations in direct and indirect effects, aiming to improve the mapping process of spatial variability of soil chemical properties for use in PA. The hypothesis is that not all attributes of soil used to estimate the semivariogram parameters has a direct effect on productivity, and that even in groups of plants within a larger area it is possible to estimate the parameters of the semivariograms. The experiment was conducted in a commercial area of 19.7 ha, located in the city of Pato Branco - PR, central geographic coordinates 26º 11 '35 "South, 52 43' 05" West longitude, and average altitude of 780 m. The area is planted with soybeans for over 30 years, currently being adopted to cultivate Brasmax Target RR - Don Mario 5.9i, with row spacing of 0.50 m and 13 plants m-1, totaling 260,000 plants ha-1. For georeferencing of the area of study and sampling points was used a couple of topographic ProMarkTM3 receptors, making a relative positioning to obtain the georeferenced coordinates. To collect data (chemical analyzes of soil and crop yield) were sampled 10 blocks in the experimental area, each with an area of 20 m2 (20 meters long x 1 meter wide) containing two spaced adjacent rows of 0.5 m. Each block was divided into 20 portions of 1 m2, and from each were collected four subsamples at a distance of 0.5 m in relation to the lines of blocks, making up a sample depth for 0-10 cm a sample to 10-20 cm for each plot, totaling 200 samples for each depth. The soybean crop was performed on the blocks depending on maturity, and in each block was considered a bundle at each meter. In the data analysis, it was performed a diagnosis of multicollinearity, and subsequently a path analysis of the main variables according to the explanatory variables (range of chemical attributes: pH, K, P, Ca, etc.). The results obtained by the path analysis of the parameters of the semivariogram of soil chemical properties, indicated that only the Fe, Mg, Mn, organic matter (OM), P and Saturation by bases (SB) exerted direct and indirect effects on soybean productivity, although they have not presented spatial variability, indicating that the distribution of blocks in the area was unable to identify the spatial dependence of these elements, making it impossible to draw up maps of the
chemical attributes for use in PA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UTFPR:oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1727 |
| Date | 21 September 2015 |
| Creators | Granemann, Daniel Carvalho |
| Contributors | Storck, Lindolfo, Elias, Adão Robson, Cassol, Luís César, Elias, Adão Robson, Aita, Valmir, Storck, Lindolfo |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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