O objetivo deste trabalho foi avaliar a magnitude da variabilidade espacial e as relações de causa e efeito entre os fatores de produção da cultura do algodoeiro (Gossypium hirsutum L.). Dados de planta e de solo foram coletados em uma área de 90 ha dividida em malha com espaçamento regular de 100 m entre pontos. Para detectar a variação na pequena escala, amostragens mais intensas foram feitas com espaçamento de 33 m, formando 5 "ilhas", constituindo o total de 170 amostras. Os dados foram submetidos às análises estatísticas descritivas, geoestatística e interpolação, através de krigagem ordinária. A variabilidade, expressa pelo coeficiente de variação, foi baixa a moderada, para todas as variáveis analisadas, com exceção de maçãs retidas e P no solo. Os resultados da análise geoestatística indicaram que os fatores de produção da cultura do algodoeiro apresentam, em sua maioria, dependência espacial a qual deve ser considerada quando da definição de esquemas de amostragem e práticas de manejo do solo e da cultura.

This research aimed at assessing the spatial variability and relationships between factors that affect cotton (Gossypium hirsutum L.) yield. Plant and soil data were collected by a 90 ha area divided in a regular grid of 100 m. In order to detect the variation at small scale, more intense samplings were made with spacing of 33 m, resulting in 5 "clusters" and totalizing 170 samples. Data were submitted to descriptive statistical analysis, geostatistic and interpolation through ordinary kriging. Variability expressed by the coefficient of variation was from low to moderate for all the variables except for retained bolls and soil P content. Geostatistical analysis indicated that most cotton yield factors presented spatial dependence and this should be considered when defining sampling schemes for soil and crop management practices.

Utilizaram-se dados de 292 pluviômetros da rede oficial do Estado de São Paulo para o cálculo do fator R da equação universal de perdas de solo, segundo modelo disponível na literatura. O objetivo deste trabalho foi usar a geoestatística para estudar a variabilidade espacial do potencial de erosão das chuvas e construir mapas de isolinhas com precisão. Calculou-se a dependência espacial através do semivariograma para os períodos das secas (abril a setembro), das águas (outubro a março) e para a erosividade média anual. Os alcances dos semivariogramas variaram de 50 a 70 km, porém a autovalidação das estimativas mostrou que o número de vizinhos utilizados em uma estimativa não deve ultrapassar 16 para que as hipóteses a respeito dos dados não sejam invalidadas. Estimou-se um total de 2.460 valores para todo o Estado, com uma separação de 20 km entre pontos para boa precisão na construção dos mapas de isolinhas. Os mapas de isolinhas mostraram que, no período das secas, existe aumento de erosividade na direção sul do Estado; no período das águas, dá-se o inverso: o aumento da erosividade é na direção norte.

Rainfall data from 292 raingauges operated by the State of São Paulo were used to calculate the rainfall erosivity factor from the Universal Soil Loss Equation using a model available from the literature. The objective of this work was to use geostatistics to study the spatial variability of the rainfall erosivity and to construct isoline maps with high precision. Spatial autocorrelation was calculated with semivariograms for the rainy (October to March) and dry seasons (April to September), and for the yearly average. The range of the semivariograms were within 50 and 70 kilometers, however, the jack-knifing technique showed that only the 16 nearest neighbors should be used in order to stay within distances where stationarity existed. A total of 2,460 values were estimated on a 20 kilometers grid to allow for a good precision of contour maps. The contour maps showed that during the dry season the erosivity increases southward. During the rainy season, this trend inverts itself, with the erosivity increasing northward.