Leandro Junior, E. F. et al.
maximum range of 223 m, proved to be viable, attested by geostatistics, maintaining its high precision, strong spatial
dependence and reducing the cost.
Keywords:
Spatial dependence. Geostatistics. Kriging. Oxisol. Semivariograms.
A soja (Glycine max (L) Merrill) é uma das prin-
cipais culturas produzidas no Brasil, com área plantada
distribuída nas diferentes regiões do país. Nos últimos 40 anos,
o setor agropecuário vem experimentando profunda
transformação, com adoção de novas tecnologias e ferra-
mentas envolvidas no gerenciamento da propriedade rural
(Trentin et al., 2018). Devido ao grau de tecnificação e
padronização para o cultivo da soja, apesar das variações na
área cultivada, não produzem queda na produtividade
da
leguminosa (Freitas; Mendonça, 2016).
coletas e análise, por meio de custo/benefício, pois um
maior
número de amostras aumenta o custo de operação
(Bolfe;
Gomes, 2005).
As ações de gestão na agricultura para aplicações
de
insumos ou recomendações de tratos culturais são
precedidas de uma etapa de investigação sobre a lavoura, nessa
etapa são coletados dados que auxiliam na tomada
de decisão
de necessidade da cultura por insumos ou tratos culturais
(Molin et al., 2015).
A grande demanda no mercado internacional
proporcionou rápida expansão dessa cultura no Brasil, que
ocorreu pela tomada de áreas cultivadas com ou- tras
culturas e, principalmente, da conquista de novas fronteiras
agrícolas (Freitas; Mendonça, 2016). O pro- dutor tem
incrementado o uso de tecnologia a fim de aumentar a
produtividade e, dessa forma, melhorar sua rentabilidade.
Assim, a produtividade da soja passou de 2.823 kg ha-1 na
safra 2006/07, para produção recorde
3.394 kg ha-1 na safra 2017/18, um aumento de 20%, já na
safra 2018/19 a produção foi de 3.206 kg ha-1, a estimativa
para este ano agrícola (2019/20) é de 3.292 kg ha-1
(CONAB, 2019).
Portanto, este trabalho tem como objetivo estudar
a
variabilidade espacial da fertilidade do solo na cultura da soja
(Glycine max (L.) Merrill) em um Latossolo Ver- melho
Distrófico.
Caracterização da área experimental
O trabalho foi conduzido na fazenda Laranja Doce
no município de Itaporã - MS, em uma área de 70 hectares,
situado em latitude de 22°1’7.71”S, longitude
de
54°48’8.76” O e altitude de 351 metros, com topogra-
fia
plana. O solo da área é classificado como Latossolo
Vermelho Distrófico, cuja granulometria, na camada de
0,00-0,20 m, é composta de 571 g kg
-1
de argila, 67 g kg
-1
de
silte e 362 g kg-1 de areia. O clima é semelhante ao da região
de Dourados - MS, Cwa, ou seja, mesotérmico úmido, verões
quentes e invernos secos (Alvares, 2013).
Dentre os meios usados para elevar a produtivi-
dade
está a agricultura de precisão (AP), que engloba um
conjunto
de ferramentas e tecnologias que permitem o
gerenciamento
agrícola baseado na variabilidade espacial e temporal da
unidade produtiva, visando ao aumento de
retorno econômico
e à redução do impacto ao ambiente (Brasil, 2017).
O talhão onde foi desenvolvido o trabalho era
utilizado para pastagem, e então para o primeiro ano
agrícola de cultivo da soja, foi realizado um manejo me-
cânico do solo com grades subsoladoras e niveladoras e,
logo após foi realizado o manejo de correção do solo, sendo
aplicado 2 Mg ha-1 de calcário dolomítico (85% de PRNT),
1 Mg ha-1 de gesso e 150 kg ha-1 de cloreto de potássio a
lanço.
Podem-se citar como as principais tecnologias ou
operações agrícolas referidas como AP, os sistemas de guia e
automação agrícola, manejo fitossanitário, amos- tragem de
solo, sistemas de corretivos e fertilizantes em taxa variável,
semeadura em taxa variável, mapeamento de produtividade e
sensoriamento. A prática de AP mais disseminada no Brasil,
atualmente, consiste da amostra- gem de solo
georreferenciada para o mapeamento da fertilidade dos
talhões de cultivo (Resende et al., 2014).
Coleta de amostras de solo
Para a caracterização química do solo através da
geoestatística, executou-se a coleta do solo, com o aplica- tivo
para smartphone C7 GPS Dados 1.0 para medição da área e C7
GPS Malha 1.1, desenvolvidos pelo Laboratório
de Geomática
da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM, que tem
como uma das funções gerar malha de
amostragem. Na safra
2018/19, fez-se uso de uma grade
amostral de 1:3 (1 ponto a
cada 3 hectares) na malha de amostragem e no ano posterior
uma grade amostral de 1:5 (1 ponto a cada 5 hectares). Nos
dois anos agrícolas
A ferramenta de análise geoestatística se constitui
na
maneira mais correta que se tem conhecimento para analisar
a variabilidade espacial (Santos et al., 2017), através do
mapeamento de atributos do solo. Um fator primordial para
aplicação da geoestatística é que a AP contempla a obtenção
de dados com as correspondentes
coordenadas geográficas,
permitindo que haja navegação sobre áreas agrícolas. Os dados
georreferenciados podem
ser obtidos por meio de coletas
localizadas, imagens satelitárias ou fotografias por
VANTS. Deve-se realizar
Cad. Ciênc. Agrá., v. 12, p. 01–09, https://doi.org/10.35699/2447-6218.2020.25115