O Sorghum bicolor (L.) Moech é uma importante forrageira de alta produção, que cresce no cenário brasileiro ainda de forma lenta em substituição ao cultivo de milho safrinha. A cultura do sorgo seria alternativa no período da seca na produção de silagem para o período das águas; contudo, o crescimento e desenvolvimento das plantas pode ser influenciado por alterações nos atributos do solo, como textura, porosidade e estrutura do solo. O objetivo deste trabalho foi analisar e caracterizar a dependência e variabilidade espacial entre atributos do solo e a cultura do sorgo forrageiro, em um Planossolo Hidromórfico no ecótono Cerrado-Pantanal. Para tanto, estimaram-se a produtividade de matérias verde e seca de forragem (MVF e MSF) de sorgo forrageiro e os atributos do solo, como macroporosidade (Ma), microporosidade (Mi), porosidade total (Pt), diâmetro médio geométrico, diâmetro médio ponderado, índice de estabilidade de agregados (IEA) e teor de carbono orgânico total do solo (COT), em duas profundidades: 1 (0,00-0,10 m) e 2 (0,10-0,20 m). Em relação à malha geoestatística, foram realizadas 50 coletas de atributos de planta e solo em 40 ha. Isso possibilitou detectar a elevada variabilidade espacial dos atributos de planta (MVF e MSF) e também os atributos do solo que mais variaram espacialmente. Com relação às variáveis que apresentaram dependência espacial, o coeficiente de determinação (r2) decresceu na seguinte ordem: IEA1, silte2, Ma1, Pt1, areia2, silte1, MSF, argila1, MVF e IEA2. Com isso, verificou-se que IEA1 apresentou o melhor ajuste semivariográfico (r2 = 0,926), com alcance de 677,0 m, e o avaliador da dependência espacial (50,6 %) moderado. O silte1, porém, evidenciou o menor alcance (111,0 m) e, assim, recomenda-se que em estudos posteriores o alcance mínimo a ser adotado, para esse tipo de avaliação, não deve ser inferior a esse valor em Planossolo Hidromórfico sob preparo convencional. A correlação linear foi significativa e elevada para MVF e MSF, ao passo que entre atributos de planta versus solo houve correlações positiva e negativa. No âmbito da cokrigagem, a argila1 foi o melhor indicador para estimar a variabilidade espacial da produtividade de massa seca de forragem de sorgo de correlação significativa e negativa (r = -0,292*).

Sorghum bicolor (L.) Moech is an important high production forage crop that is increasingly used in Brazil, though still slow in replacing growing of second crop maize. Growing sorghum during the dry season would be an alternative for silage production and its use in the rainy season. However, plant growth and development will be affected if alterations occur in the texture, porosity, and structure of the soil. The objective of this study was to analyze the spatial variability and linear correlation between forage sorghum yield and soil properties in the 2011/2012 crop year in an Albaqualf soil in the region of the savanna-wetland ecotone. Thus, we estimated the fresh matter yield and dry matter yield (FMY and DMY) of forage sorghum and soil properties such as macroporosity (Ma), microporosity (Mi), total porosity (Pt), geometric mean diameter, weighted mean diameter, aggregate stability index (ASI), and the total organic carbon (TOC) content at two depths: 1 (0.00-0.10 m) and 2 (0.10-0.20 m). Fifty collections of plant and soil properties were conducted in 40 ha to form a geostatistical grid. This made it possible to find high spatial variability of plant production (FMY and DMY) and also the observation of soil properties that are most varied spatially. Concerning the variables that showed spatial dependence, the coefficient of determination (r2) decreased in the following order: ASI1, silt2, Ma1, Pt1, sand2, silt1, DMY, clay1, FMY and ASI2. Thus, we found that ASI1 showed the best semivariogram fit (r2 = 0.926), with a range of 677.0 m, and moderate evaluation of spatial dependence (50.6 %). Silt1, however, had the lowest range (111.0 m), and thus it is recommended that in future studies the minimum range to be adopted for this type of evaluation should not be less than this value in an Albaqualf under conventional tillage. Linear correlation was highly significant and high for FMY and DMY, whereas in the interaction plant production versus soil properties there were positive and negative correlations. Within cokriging, clay1 was the best indicator for estimating the spatial variability of dry matter yield of sorghum forage with a significant and negative (r = -0.292*) correlation.

A compreensão do potencial agrícola de um solo muitas vezes é com base apenas na interpretação por meio de análises univariadas, podendo elevar a dimensão dos problemas no momento de escolher o manejo adequado ao solo. Dessa forma, a análise multivariada surge como alternativa, pois ela é um conjunto de procedimentos que visa agrupar e discriminar grupos de indivíduos. Também, serve como instrumento de seleção de variáveis, na medida em que aquelas com maior peso na construção dos primeiros componentes principais são as possíveis que melhor representam o conjunto de dados estudados. O objetivo deste trabalho foi identificar, por meio de análises multivariadas, os atributos do solo que melhor explicam a variabilidade espacial na produção da cultura do feijão. No ano agrícola de 2006/2007, no município de Selvíria, MS, foi analisada a produtividade do feijão em razão de alguns atributos físicos e químicos de um Latossolo Vermelho distroférrico, cultivado nas condições de elevado nível tecnológico de manejo pelo sistema de cultivo mínimo irrigado com pivô central. Foi demarcada a malha geoestatística para a coleta de dados do solo e da planta, com 117 pontos amostrais, numa área de 2.025 m2 e declive homogêneo de 0,055 m m-1. A classificação em grupos foi feita por três métodos: método de agrupamentos hierárquico, método não hierárquico k-means e análise de componentes principais. Essa última análise permitiu identificar três grupos que explicam 86,3 % da variabilidade total dos dados, os quais são constituídos pelos atributos físicos: densidade do solo, porosidade total, umidade gravimétrica e umidade volumétrica, que se evidenciaram com maior poder de explicação da variação da produtividade. Pode-se concluir que a análise multivariada aliada à geoestatística é importante ferramenta no auxílio ao manejo localizado.

Understanding the agricultural potential of a soil is often based only on interpretation by univariate analyses, and this may increase the scale of the problems when selecting appropriate soil management practices. Thus, multivariate analysis is an alternative since it is a set of procedures aimed at grouping individuals and discriminating between these groups. It also serves as an instrument for selection of variables in that those with the highest weight in the construction of the first principal components are likely to better represent the data set under analysis. The aim of this study was to identify soil properties that best explain the spatial variability of production of common bean by means of multivariate analyses. In the 2006/2007 crop year in Selvíria, MS, Brazil, we analyzed common bean yield in relation to some physical and chemical properties of an Oxisol cultivated under high technological management conditions in a minimum tillage system with center pivot irrigation. A geostatistical grid was demarcated for collection of soil and plant data, with 117 sampling points in an area of 2,025 m2 and a homogeneous slope of 0.055 m m-1. Classification into groups was carried out by three methods: the hierarchical grouping method, the non-hierarchical k-means method, and principal component analysis. We may conclude that multivariate analysis combined with precision agriculture is an important tool to assist localized management. Principal component analysis allowed us to identify three groups that explained 86.3 % of the total data variability. These groups consisted of the physical properties of bulk density, total porosity, and gravimetric and volumetric moisture, which showed greater explanatory power for yield variation.