Tipo de trabalho: Dissertação de Mestrado

Instituição: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq/USP)

Ano: 2003

Autor: Jonas Luís Ortiz
Contato: jonaslu@zipmail.com.br

Resumo:

O presente trabalho teve como objetivo principal a aplicação de uma metodologia, empregando técnicas de estatística clássica, geoestatística e geoprocessamento, para o mapeamento da variabilidade espacial do potencial produtivo em um talhão com clones de Eucalypt us grandis, aos 6,3 anos de idade, e analisar sua relação com atributos do solo e do relevo, dentro de uma abordagem denominada Silvicultura de Precisão. A investigação foi conduzida numa área de 8,4 ha, com relevo acidentado, pertencente à Suzano Bahia Sul Celulose, em Paraibuna, SP. Foi instalada, na área experimental, uma grade irregular totalizando 41 pontos amostrais, nos quais foram coletados dados referentes às suas coordenadas planas, para georreferenciamento da área de estudo; cotas altimétricas; atributos da planta, mais especificamente DAP e altura total; e amostras de solo na profundidade de 0-20cm, para análises químicas, físicas e de umidade. Inicialmente foram realizados o resumo estatístico e a análise exploratória do conjunto de dados de cada variável, utilizando-se os pacotes estatísticos Excel, SAS e Statistica. Posteriormente foram ajustados, no GS+ e no Geoeas, semivariogramas para as variáveis, definindo-se os parâmetros necessários para a krigagem. Após isso, foi avaliado o número ideal de vizinhos para a krigagem e o erro da estimativa por meio da validação cruzada, utilizando-se as funções disponíveis no Geoeas. Por fim, foram gerados, no Surfer, os mapas de contorno e de superfície contínua (MDT e MDE) das variáveis em estudo. De posse dos modelos digitais das variáveis, foram determinadas estatisticamente, no SIG Idrisi, por meio de análise de correlação e regressão espacial entre mapas (regressão pixel-a-pixel), as correlações e relações entre potencial produtivo (IS) e atributos do solo e do relevo, assim como o ajuste de modelos estatísticos capazes de predizer o valor do índice de sítio por meio dos valores dos atributos do solo e do relevo. Os resultados mostraram que o melhor modelo de regressão linear múltipla espacial ajustado explicou 79% das variações do IS. Todas as variáveis apresentaram dependência espacial, exceto B e MO, sendo que o modelo esférico apresentou o melhor ajuste para os semivariogramas. Também foram determinadas estatisticamente, no Statistica e SAS, por meio de análise de correlação e regressão linear simples, que não leva em consideração a posição espacial dos dados, as correlações e relações entre IS e atributos do solo e do relevo. A partir da análise de regressão linear múltipla (métodos "todas as regressões possíveis" e "passo-a-passo") foram ajustados modelos estatísticos capazes de predizer o valor de IS por meio dos valores dos atributos do solo e relevo. O melhor modelo de regressão linear múltipla ajustado explicou 65% das variações do IS. Os resultados obtidos permitiram identificar os atributos que influenciam no potencial produtivo do talhão, com destaque para: cotas e alumínio, de forma indireta; e umidade, argila total, areia total, areia muito grossa, manganês e soma de bases, de forma direta. Foram identificadas relações entre a variabilidade dos atributos estudados na área experimental, com destaque para a relação entre a distribuição de cotas, areia total, argila total e alumínio com a do Índice de Sítio; e entre a de cotas, areia total, argila total, areia muito grossa e umidade. No geral as áreas de maior potencial produtivo apresentaram menores teores de alumínio, argila total e umidade; maiores teores de manganês, soma de bases, areia total e areia muito grossa; além de ocuparem posição menos elevada no relevo, ou seja, cotas mais baixas. Este cenário determina maior porosidade e permeabilidade ao solo, beneficiando a aeração, penetração e crescimento do sistema radicular, favorecendo a absorção de nutrientes e água pelas raízes, assim como a exploração de reservas hídricas e de nutrientes das camadas subsuperfíciais do solo.