Variabilidade espacial das frações primárias e agregados de um Argissolo no estado do Ceará

Spatial variability of the primary fractions and aggregate of an Ultisol in the state of Ceará, Brazil

Resumos

A variabilidade espacial tem sido uma das preocupações de estudiosos desde o inicio do século, sendo o sistema de manejo do solo um fator que interfere na distribuição espacial das propriedades físicas do mesmo. O objetivo do trabalho foi caracterizar e determinar a variabilidade espacial de atributos físicos de um Argissolo Amarelo, utilizando métodos geoestatísticos e confecção de mapas de superfície pelo método da Krigagem, em duas camadas de solo. Foram realizadas coletas de solo em intervalos regulares de 2,5 m numa área de 400 m², sendo 81 pontos em cada uma das camadas (0-0,2 m e 0,2-0,4 m), totalizando 162 amostras que foram submetidas às determinações físicas e os dados obtidos analisados pela estatística descritiva para verificar a normalidade da distribuição de freqüência e posteriormente submetidos à geoestatística. O modelo de semivariograma que melhor se ajustou aos dados, na maioria das variáveis, foi o esférico. Verificou-se efeito pepita puro para as variáveis grau de floculação, na profundidade de 0-0,2 m e os agregados estáveis, na profundidade de 0,2-0,4 m.

Geoestatística; Krigagem; Semivariograma; Dependência espacial

The spatial variability has been one of the concerns of researchers since the beginning of the century, being the soil management system a factor that interferes in the spatial distribution of the physical properties of the soil. The objective of this research was to characterize and determine the spatial variability of physical attributes of an Alfisols, by using geostatistical methods and surface maps using the Kriging interpolation method, at two soil depths. Soil sampling was performed following a 2.5 x 2.5 regular grid, in an area of 400 m², with a total of 81 points in each one of the soil depths (0-0.2 m and 0.2-0.4 m). The 162 samples were subjected to the physical analysis and the data was tested for normality using descriptive statistics and later submitted to the geostatistical analysis. The spherical semivariogram model was the best fitting, for most of the variables. Random variance was verified for the variables flocculation degree, at the 0-0.2 m depth and aggregate stability at the 0.2-0.4 m depth.

Geostatistic; Kriging; Semivariogram; Spatial dependence

CIÊNCIA DO SOLO

Variabilidade espacial das frações primárias e agregados de um Argissolo no estado do Ceará

Spatial variability of the primary fractions and aggregate of an Ultisol in the state of Ceará, Brazil

João Paulo Cajazeira^I,*; Raimundo Nonato de Assis Júnior^II

^IPrograma de Pós-Graduação em Solos e Nutrição de Plantas, CCA/UFC, Fortaleza-CE, Brasil, [e-mail]

^IIDepartamento de Ciências do Solo, CCA/UFC, Fortaleza-CE, Brasil, [e-mail]

RESUMO

A variabilidade espacial tem sido uma das preocupações de estudiosos desde o inicio do século, sendo o sistema de manejo do solo um fator que interfere na distribuição espacial das propriedades físicas do mesmo. O objetivo do trabalho foi caracterizar e determinar a variabilidade espacial de atributos físicos de um Argissolo Amarelo, utilizando métodos geoestatísticos e confecção de mapas de superfície pelo método da Krigagem, em duas camadas de solo. Foram realizadas coletas de solo em intervalos regulares de 2,5 m numa área de 400 m², sendo 81 pontos em cada uma das camadas (0-0,2 m e 0,2-0,4 m), totalizando 162 amostras que foram submetidas às determinações físicas e os dados obtidos analisados pela estatística descritiva para verificar a normalidade da distribuição de freqüência e posteriormente submetidos à geoestatística. O modelo de semivariograma que melhor se ajustou aos dados, na maioria das variáveis, foi o esférico. Verificou-se efeito pepita puro para as variáveis grau de floculação, na profundidade de 0-0,2 m e os agregados estáveis, na profundidade de 0,2-0,4 m.

Palavras-chave: Geoestatística. Krigagem. Semivariograma. Dependência espacial.

ABSTRACT

The spatial variability has been one of the concerns of researchers since the beginning of the century, being the soil management system a factor that interferes in the spatial distribution of the physical properties of the soil. The objective of this research was to characterize and determine the spatial variability of physical attributes of an Alfisols, by using geostatistical methods and surface maps using the Kriging interpolation method, at two soil depths. Soil sampling was performed following a 2.5 x 2.5 regular grid, in an area of 400 m², with a total of 81 points in each one of the soil depths (0-0.2 m and 0.2-0.4 m). The 162 samples were subjected to the physical analysis and the data was tested for normality using descriptive statistics and later submitted to the geostatistical analysis. The spherical semivariogram model was the best fitting, for most of the variables. Random variance was verified for the variables flocculation degree, at the 0-0.2 m depth and aggregate stability at the 0.2-0.4 m depth.

Key words: Geostatistic. Kriging. Semivariogram. Spatial dependence.

Introdução

Atualmente, o manejo específico das áreas agricultáveis vem sendo bastante estudado e difundido no meio científico. Este visa estudar a variabilidade espacial de atributos que estão relacionados direta ou indiretamente ao solo. O conhecimento da distribuição espacial das propriedades do solo é de suma importância para determinação dos parâmetros responsáveis pelo rendimento das culturas, sendo indispensável para alcançar uma agricultura sustentável (WEIRICH NETO et al., 2006).

De acordo com Mendes et al. (2008), os atributos físicos do solo variam entre pontos relativamente próximos em área de mesma unidade taxonômica, muitas vezes de forma significativa. Segundo estudos realizados neste segmento, as propriedades físicas do solo quase sempre apresentam dependência espacial (CAMPOS et al., 2007; CARVALHO et al., 2003; EGUCHI et al., 2002; LIMA et al., 2006; SOUZA et al., 2004a).

Segundo Leão et al. (2007), o estudo da variabilidade espacial de propriedades do solo apresenta grande importância na escolha da área, na locação das unidades experimentais, interpretações de resultados, no uso racional dos fertilizantes e na coleta de amostras. Pois, quanto mais heterogêneo for o solo, maior deve ser o número de amostras coletadas para que se atinja maior exatidão na avaliação de suas características (SILVEIRA et al., 2000).

A variabilidade espacial do solo ocorre tanto em suas características químicas como nas físicas, mesmo em uma área aparentemente uniforme (SOUZA et al., 2008). Assim, as dificuldades tornam-se maiores porque, sendo a formação do solo resultante de uma série de fatores, o produto final é bastante heterogêneo em relação às suas características e propriedades. O assunto tem sido abordado e explorado nos últimos anos, através do uso da geoestatística.

A geoestatística permite conhecer a continuidade de uma variável de interesse, em toda uma área de estudo demonstrando a variação espacial da propriedade através de mapas de variabilidade. Segundo Lemos Filho et al. (2008), umas das grandes aplicações da geoestatística é a possibilidade de construção de mapas temáticos que permitam analisar a variável em estudo.

De acordo com Guimarães (2001), a Var[Z(t) – Z(t + h)] é a variância dos dados por uma distância h, mas, na expressão abaixo, esta variância está sendo dividida por dois, então se utiliza o prefixo "semi" para distinguir da variância e daí vem o nome semivariância para γ(h) e semivariograma para o gráfico de γ(h) em função de h.

A variação das características texturais do solo ocorrem em função do ambiente de deposição de sedimentos, da vegetação, do relevo que regula o tempo de exposição dos materiais à ação do intemperismo (YOUNG; HAMMER, 2000) e principalmente do material de origem (CUNHA et al., 2005). Segundo Perin et al. (2002), a manutenção de uma boa estabilidade de agregados é condição primordial para garantir altas produtividades.

O presente trabalho foi conduzido com o objetivo principal de avaliar a variabilidade espacial das frações granulométricas do solo, bem como do grau de estabilidade de seus agregados, usando métodos geoestatísticos, a fim de fornecer subsídios para o planejamento de experimentos conduzidos na área, auxiliando na escolha dos pontos amostrais, amparado pela teoria das variáveis regionalizadas.

Material e métodos

A área experimental fica localizada no Campus do Pici, pertencente à Universidade Federal do Ceará, no município de Fortaleza (CE) e as coordenadas geográficas do primeiro ponto são 546.543 m E e 9.586.119 m N, numa altitude de 19,6 m referenciada pelo nível do mar. O experimento foi conduzido durante o período de agosto a dezembro de 2006 e possuia dimensão de 20 x 20 m.

De acordo com a classificação de Köppen, o clima é do tipo Aw'. Trata-se de uma região pertencente ao grupo de clima tropical chuvoso, com temperatura média do mês mais frio maior ou igual a 18 ºC. O solo foi classificado como um Argissolo Amarelo Eutrófico abrúptico, textura arenosa/média, A moderado, mesoeutrófico (PAe) no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos - SiBCS (EMBRAPA, 2006). A área encontrava-se em pousio coberta apenas por plantas ruderais.

A área selecionada foi demarcada com piquetes e barbante, de maneira que a distância entre um ponto e outro fosse de 2,5 metros, totalizando 81 pontos em uma área com dimensão de 400 m² (FIG. 1).

Em cada ponto foram realizadas coletas de solo, com estrutura deformada, em duas profundidades, sendo a primeira na camada de 0-0,2 m e a segunda na camada de 0,2-0,4 m, totalizando 162 amostras; as amostras foram usadas nas determinações dos percentuais das frações primárias do solo, ou seja, areia, silte e argila. Também foram coletados torrões para análise de agregados.

A análise granulométrica foi determinada pelo método da pipeta, descrita por Gee e Bauder (1986) com base na dispersão com solução normal de NaOH. O silte e argila foram separados por sedimentação das partículas, conforme a Lei de Stokes. A argila dispersa em água foi determinada pela mesma metodologia, com exceção do NaOH.

O grau de floculação (GF) é a relação entre a argila naturalmente dispersa e a argila total, obtida após a dispersão. Indica a proporção da fração argila que se encontra floculada.

Com os torrões previamente separados no campo procedeu-se a análise de agregados; a referida análise foi realizada por via úmida. Para esta determinação, adotou-se a técnica descrita por Kemper e Rosenau (1986). A análise foi feita em agregados de tamanho entre 8,00-0,25 mm de diâmetro. Em seguida, os agregados foram pesados em subamostras de 0,025 kg e umedecidos com jatos intermitentes de água sob pressão. Após um período de 24 h os agregados foram levados para o oscilador vertical, também conhecido como aparelho de Yoder, com freqüência de 32 oscilações por minuto.

A estabilidade dos agregados foi determinada pela equação:

Com o programa estatístico "Statistica 5.0" (STATSOFT, 1999), aplicou-se o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov (K-S), a 5% de significância e as variáveis que não apresentaram distribuição de freqüência normal foram transformadas em sua forma logarítmica (y = lnx) e novamente submetida ao teste K-S.

Posteriormente, os dados foram submetidos a análises geoestatísticas. Para cada variável, foram determinados, grau de dependência, modelo de semivariograma, efeito pepita (Co), patamar (Co+C), alcance e efeito pepita relativo (nugget ratio), usando semivariogramas, confeccionados com o auxílio do software GS+ "Geostatistical for Environmental Sciences", versão 5.0.3 Beta.

Foram testados modelos sugeridos pelo programa estatístico baseados na regressão. Traçou-se a curva para os quatro modelos (linear, exponencial, gaussiano e esférico) e o que apresentou um patamar mais claro e definido e um menor erro foi sugerido.

Em seguida, foi realizada a interpolação dos dados por krigagem para observar a distribuição da variabilidade espacial das variáveis estudadas na área. Os mapas de superfície foram produzidos a partir dos parâmetros de krigagem através do software Surfer 8.0 (GOLDEN SOFTWARE, 2006).

Resultados e discussão

Para validar a hipótese de normalidade, foram utilizadas as medidas de posição como a média e a mediana, além de basear-se em Souza et al. (2004b) que apontaram os valores de assimetria, próximo a zero, como indicativo de normalidade. Também foi aplicado teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov numa significância de 0,05.

Os resultados referentes à análise descritiva para as variáveis estudadas indicaram distribuição normal (TAB. 1 e 2) para quase todas as variáveis, exceto para o grau de floculação na profundidade de 0-0,2 m e para o silte na profundidade de 0,2-0,4 m, por este motivo foram realizadas transformações logarítmicas antes do cálculo da semivariância.

Os fatores observados para a determinação da distribuição não normal destes atributos foram os valores do dexperimental e assimetria. No caso da variável grau de floculação, o valor do dexperimental foi 0,20 e para a variável silte os valores foram para dexperimental e assimetria, 0,24 e 6,79, respectivamente, caracterizando uma distribuição não normal.

Para esta pesquisa, a variabilidade espacial dos dados foi classificada de acordo com critérios propostos por Warrick e Nielsen (1980). Segundo estes autores, há uma alta variabilidade espacial relacionada entre os atributos físicos que estão relacionados com a dinâmica da água no solo. Dentre eles a textura e a estrutura do solo. Os mesmos autores consideram os valores do coeficiente de variação entre 12% e 60% como média variabilidade e os valores abaixo e acima deste intervalo como baixa e alta variabilidade, respectivamente. Neste sentido, as variáveis areia, grau de floculação e estabilidade de agregados, para ambas as profundidades, apresentaram um C.V. abaixo de 12% (TAB. 1, 2 e 3), sendo considerado, portanto, como baixa variabilidade; as demais variáveis apresentaram C.V. entre 12-60%.

Ao analisarem a variabilidade espacial de atributos físicos do solo, Nielsen et al. (1973) concluíram que, para as variáveis areia e argila, na camada superficial do solo, os dados apresentavam uma distribuição normal. Segundo os mesmos autores, em uma área de 150 ha com 120 pontos de amostragem, foi obtido um coeficiente de variação (C.V.) para areia, silte e argila de 17%, 22% e 42%, respectivamente. Os dados obtidos para as mesmas variáveis citadas acima obtiveram o mesmo comportamento crescente para a camada superficial. No presente trabalho os C.V. para a camada de 0-0,2 m, foram, para areia, silte e argila, de 3,8%, 17,8% e 22,8%, respectivamente. Observam-se menores valores quando comparado com os dos autores citados, isto pode ser atribuído à diferença de tamanho da área de estudo como também ao tipo de solo.

Observou-se um incremento nos teores de argila de quase 69% da camada superficial para a subsuperficial, nos teores de silte de 1,6% e um decréscimo para a variável areia na ordem de 10,7%. Isso se refletiu na classificação textural que passou de franco arenosa para franco argilo-arenosa.

Para estabilidade dos agregados, verificou-se que os C.V. foram classificados como baixo de acordo com os critérios adotados neste trabalho. Sendo de 9,78 % para a camada de 0-0,2 m e 8,45% para a camada de 0,2-0,4 m. Valores semelhantes foram encontrados por Souza et al. (2004c).

Constatou-se que houve um incremento na estabilidade dos agregados do solo na camada que vai de 0,2 a 0,4 m de profundidade, conferindo-lhes uma maior resistência às forças desintegradoras. Esse incremento foi de quase 5%, e isso pode estar relacionado ao fato de que, na camada mais profunda, os implementos agrícolas utilizados na área não exerçam tanta influência como na camada superficial, além de não sofrer ação direta das gotas d'água, já que a área não tem nenhum tipo de cobertura vegetal.

Para a maioria das variáveis, o modelo esférico foi o que melhor se ajustou aos dados para definir parâmetros do semivariograma (TAB. 4). Esta seleção está de acordo com Carvalho et al. (2003), Souza et al. (2001) e Souza et al. (2004d,e) que encontraram estes mesmos modelos para variabilidade espacial de atributos físicos do solo. Para as variáveis areia, silte, argila, argila dispersa em água, em ambas as profundidades e agregados estáveis na profundidade de 0-0,2 m, o modelo que melhor se ajustou foi o esférico. Sousa (1999), encontrou para as variáveis areia, silte e argila um melhor ajuste com o mesmo modelo. A variável grau de floculação na camada subsuperficial apresentou um melhor ajuste com o modelo exponencial. Isto está em acordo com Kiliç et al. (2004) que, estudando a variabilidade de atributos físicos, encontraram para o silte o mesmo modelo.

As variáveis grau de floculação, para 0-0,2 m e agregados estáveis, para 0,2-0,4 m de profundidade, apresentaram uma relação efeito pepita-patamar de 100%, ou seja, os valores do efeito pepita e do patamar coincidiram, caracterizando assim o fenômeno denominado de efeito pepita puro (EPP), onde o alcance é nulo e não há dependência espacial entre as amostras, podendo-se inferir que a variabilidade é máxima para esta variável e que os pontos são independentes entre si, atendendo o requisito básico para a aplicação da estatística clássica que, nesse caso, pode ser utilizada sem restrições.

O silte, para a camada subsuperficial apresentou um efeito pepita próximo de 0%, indicando que o erro experimental é praticamente nulo e que não existe variação significativa a distâncias menores que a amostrada.

A classificação do grau de dependência espacial foi feita com base na razão entre o efeito pepita e o patamar, sendo considerado forte se a razão for £ 25%, moderada quando > 25% e < que 75%, fraca de ³ 75% e < 100% e independente se a razão for igual a 100% (GUIMARÃES, 2001). Assim, todas as variáveis apresentaram um grau de dependência espacial forte, i.e., o efeito pepita está próximo à origem, moderado ou independente. Nas quais, para silte e argila total apresentaram dependência espacial forte para ambas as profundidades e areia, argila dispersa em água e agregados estáveis, apresentaram a mesma dependência para a profundidade de 0-0,2 m, ainda grau de floculação para a profundidade de 0,2-0,4 m. Em se tratando de um Argissolo e sabendo-se que é um solo autóctone, as variáveis granulométricas têm ligações pedogenéticas, isto justifica o fato destas variáveis, apresentarem uma forte dependência espacial, salvo o teor de areia na profundidade 0,2-0,4 m que, mesmo assim, ficou muito próximo de forte (25,79%).

A maior parte das variáveis que apresentaram um alcance maior que a área de estudo, se encontra na camada subsuperficial. Isto provavelmente está relacionado com o uso de maquinas agrícolas, pois a camada mais profunda tende a sofrer menor impacto de agentes externos, permanecendo em repouso. O alcance máximo para o silte na camada inferior foi de 51,00 m, seguido dos agregados estáveis na camada superficial com 46,95 m e teor de areia na camada subsuperficial com 35,06 m.

Na camada superficial, o alcance para as variáveis areia, silte e argila, foi de 27,42 m, 5,25 m e 21,64 m, respectivamente. Trabalhando numa área de mesma classificação textural, na região Norte Fluminense, com 250.000 ha, Farias (2008) encontrou o mesmo comportamento para estas variáveis.

Após o cálculo da semivariância, o passo seguinte foi a confecção dos mapas de superfície, o semivariograma. Além de mostrar a dependência espacial, os semivariogramas serviram como ferramenta básica para a interpolação dos dados e confecção dos mapas de superfície utilizando o software Surfer 8.0. Foi a partir dos mapas (FIG. 2 e 3) que se pôde observar o comportamento das variáveis dentro da área de estudo.

Nota-se que os mapas das variáveis areia (FIG. 2a), silte (FIG. 2b) e argila total (FIG. 2c) na profundidade de 0-0,2 m, apresentaram valores entre 720 e 860 g kg^-1, 40 e 100 g kg^-1 e 70 e 210 g kg^-1, respectivamente. Na profundidade de 0,2-0,4 m, para as mesmas variáveis (3a, 3b e 3c), os valores variaram entre 560 e 820 g kg^-1, 40 e 230 g kg^-1 e 130 e 350 g kg^-1, respectivamente. A variável areia (0,2-0,4 m) apresentou a maior amplitude, sendo de 260 g kg^-1 tendo a mesma variável uma diminuição com o incremento da profundidade com seu pico passando de 860 para 800 g kg^-1. No entanto, obtiveram-se os maiores valores em ambas as profundidades quando comparado com as outras duas variáveis granulométricas que seguiram tendência contrária. Percebe-se que na porção Sudeste e Nordeste, de coordenadas 4 x 2 m e 19 x 2 m, respectivamente, os teores de areia foram mais elevados na profundidade de 0-0,2 m e na porção Noroeste para profundidade 0,2-0,4 m. As variáveis areia e argila total, para as duas profundidades, se comportaram de forma inversa, onde nos picos de argila pôde-se observar as maiores depressões nos teores de areia. Para profundidade de 0,2-0,4 m, observa-se que o silte (FIG. 3b), apresentou uma distribuição uniforme, exceto nas coordenadas 2 x 4 m, bem onde se encontrou os menores valores de areia e argila total.

As variáveis argila dispersa em água (FIG. 2d e 3d) e grau de floculação (FIG. 2e e 3e) apresentaram uma relação espacial inversa. Os picos nos teores de argila naturalmente dispersa encontram-se distribuídos por toda área. No entanto, seus maiores valores observados foram onde a argila não se encontrava floculada. Isto pôde ser verificado na porção central tendendo para o Norte, na profundidade de 0-0,2 m (FIG. 2e) e na porção Norte, na profundidade de 0,2-0,4 m (FIG. 3e).

O mapa da variabilidade espacial relacionado aos agregados estáveis, apresentou valores entre 540 e 940 g kg agregados^-1, para profundidade de 0-0,2 m (FIG. 2f) e 660 a 980 g kg agregados^-1 (FIG. 3f) para a profundidade subseqüente. Observa-se que a maior amplitude se deu nos agregados estáveis que se encontravam na camada mais subsuperficial, isto está relacionado ao fato dos agregados da referida camada apresentarem-se mais estáveis.

Conclusões

1. A variável grau de floculação na camada de 0-0,2 m e agregados estáveis na camada de 0,2-0,4 m apresentaram efeito pepita relativo de 100% (efeito pepita puro), havendo independência entre os pontos amostrados;

2. Houve predomínio do grau de dependência espacial forte para as variáveis analisadas, tanto para aquelas influenciadas pelos fatores de formação do solo, como aquelas influenciadas por fatores externos;

3. Os maiores alcances foram observados na camada de 0,2-0,4 m, onde o solo sofreu menor revolvimento mecânico.

Agradecimentos

Os autores agradecem publicamente ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq, pela concessão de bolsa ao primeiro autor. Agradecem ainda ao Departamento de Ciências do Solo da Universidade Federal do Ceará pela liberação de verbas para pesquisa. Aos doutores Ricardo Espíndola Romero e José de Arimatéia Duarte de Freitas pelas sugestões e ao estudante de pós-graduação Helon Hébano Freitas pela ajuda em campo.

Recebido para publicação em 05/09/2009; aprovado em 31/01/2011

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Autor para correspondência

Parte da Dissertação do primeiro autor, apresentada ao Departamento de Ciências do Solo da Universidade Federal do Ceará, financiada pelo CNPq

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  20 Maio 2011
• Data do Fascículo
  Jun 2011

Histórico

• Aceito
  31 Jan 2011
• Recebido
  05 Set 2009