O presente trabalho teve por objetivo avaliar a variabilidade espacial da profundidade de Neossolos e as suas relações com os atributos do terreno, numa catena do Pampa.

Autores: Daniel Nunes Krum1; Julio Cesar Wincher Soares2; Claiton Ruviaro2; Jéssica Santi Boff1; Lucas Nascimento Brum1; Higor Machado de Freitas1; Pedro Mauricio Santos dos Santos1

Trabalho publicado nos Anais do evento e divulgado com a autorização dos autores.

INTRODUÇÃO

A profundidade do solo (PS) é uma característica importante para o estudo dos solos, estando diretamente ligada aos seus fatores de formação, principalmente o relevo (Langacherie & Voltz, 2000), o qual condiciona o seu desenvolvimento de forma lenta, porém, gradativa.

Os atributos do terreno (AT) são extraídos do modelo digital de elevação (MDE), sendo utilizados como variáveis auxiliares na predição (Gessler et al., 2000) e descrição de processos na paisagem, contribuindo assim, para o aperfeiçoamento do mapeamento digital de solos.

O presente trabalho teve por objetivo avaliar a variabilidade espacial da profundidade de Neossolos e as suas relações com os atributos do terreno, numa catena do Pampa.

MATERIAL E MÉTODOS

O estudo foi realizado numa catena de 1,17 ha, com coordenas centrais UTM 705.589 E e 6.769.112 S (SIRGAS 2000, zona 21 S), na Fazenda Escola da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), Campus de Santiago, RS.

Foi avaliada a profundidade do solo (PS) em 52 pontos de prospecção, numa malha com intervalos regulares de 15 x 15 m. Para a determinação da PS foi utilizado um trado holandês, tipo TF 3”, com caçamba de 0,2 m, tendo 1,4 m de profundidade de trabalho. As prospecções foram realizadas do horizonte A até o topo do horizonte C ou Cr.

No Sistema de Informações Geográficas (SIG) foram extraídos do MDE, com 0,5 m de resolução os atributos do terreno: elevação (ELEV), declividade (DECLIV), curvatura no plano (CPLAN), curvatura no perfil (CPERF), fator topográfico (LS) e o índice de umidade do terreno (IUT).

A variabilidade dos dados de PS foi testada pela análise estatística descritiva e por técnicas de geoestatística. O Coeficiente de Variação (CV) foi classificado de acordo com Warrick & Nielsen (1980). Por se tratar de 52 amostras, a hipótese de normalidade dos dados foi avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, com 99 % de significância.

A análise da dependência espacial foi realizada através da geoestatística, com ajuste de semivariograma teórico e o grau de dependência espacial (GDE) foi classificado conforme Cambardella et al. (1994). Posteriormente, foi gerado mapa o mapa de PS utilizando o algoritmo de krigagem ordinária, que permitiu um maior detalhamento espacial do fenômeno estudado.

Do plano digital de PS, com altíssima resolução espacial (0,5 metros), foram extraídos 640 casos estatísticos. Por fim, para analisar o relacionamento entre as variáveis, efetuou-se a análise de correlação de Pearson (p<0,01) entre os valores de PS e dos AT’s e foram classificadas conforme Evans (1996).

RESULTADOS E DISCUSSÃO

O teste de normalidade indicou que a distribuição dos dados da PS foi normal, com valor médio de 0,33 m, variando entre 0,05 e 1,10 m; produzindo assim, alta dispersão dos dados.


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A análise geoestatística demonstra que a PS ajustou-se ao modelo gaussiano, com efeito pepita de 0,000042, patamar de 0,041584 e alcance de 17,45. Assim, o valor encontrado no presente estudo indica que, o erro foi praticamente nulo para a PS, e também, que a variável apresenta elevada continuidade espacial.

Observando o mapa de distribuição espacial da PS (Figura 1), têm-se no sentido leste e noroeste os maiores valores, devido ao fato, basicamente, de apresentarem os valores mais discrepantes de ELEV. Numa porção de terras com o relevo mais plano, no sentido leste e numa área de depósito no sentido noroeste os solos são mais profundos. Isso pode ser explicado analisando o mapa de IUT (FIGURA 2).

Figura 1 – Mapa da distribuição espacial da profundidade de Neossolos, numa catena do Pampa cultivada com soja.

Figura 2 – Mapas da distribuição espacial dos atributos do terreno de Neossolos, numa catena do Pampa cultivada com soja.

Em trabalho realizado por Heimsath et al. (1997) foi observado uma diminuição exponencial da PS com a variação dos valores de ELEV e com o aumento do Fator LS e da DECLIV. Ou seja, porções de terras com elevada amplitude altimétrica são propensas as maiores perdas de solos acentuadas, e por isso possuem os menores valores de PS.

No terço médio da catena (sentido sudoeste para nordeste) ocorre a maior variação dos valores de CPERF e CPLAN e pequenos valores da PS, isso pode estar atrelado à feição do relevo e as taxas de erosão neste terço. Heimsath et al. (1999) observaram em áreas com geomorfologia semelhante que ocorre uma relação inversa entre a PS e as perdas de solo.

CONCLUSÃO

A profundidade do solo ajustou-se ao modelo gaussiano, com dependência espacial forte.  Foram observadas relações espaciais entre os atributos do terreno e a profundidade do solo, sendo possível estabelecer padrões de distribuição espacial da profundidade do solo baseado nas feições do relevo.

REFERÊNCIAS

CAMBARDELLA, C. A. et al. Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, v. 58, n. 5, p. 1501-1511, 1994.

EVANS, J.D. Straightforward Statistics for the Behavioral Sciences. Pacific Grove.: Brooks/Cole Publishing; 1996.

GESSLER, P.E. et al. Modeling soil-landscape and ecosystem properties using terrain attributes. Soil Science Society of American Journal, v.64, p.2046-2056, 2000.

HEIMSATH, A.M. et al. The soil production function and landscape equilibrium. Nature, v. 388, p. 358–361, 1997.

HEIMSATH, A.M. et al. Cosmogenic nuclides, topography, and the spatial variation of soil depth. Geomorphology, v. 27, p. 151–172, 1999.

LAGACHERIE, P.; VOLTZ, M. Predicting soil properties over a region using sample information from a mapped reference area and digital elevation data: a conditional probability approach. Geoderma, v.97,p. 187-208, 2000.

WARRICK, A. W.; NIELSEN, D. R. Spatial variability of soil physical properties in the field. In: HILLEL, D., (Ed). Applications of soil physics. New York, Academic Press, 1980. 350p.

Informações dos autores:  

1Acadêmico do Curso de Agronomia, Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), Santiago/RS;

2Professor do Curso de Agronomia, Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), Santiago/RS.

Disponível em: Anais do I Congresso Online para aumento da produtividade de soja 2018. Santa Maria, RS.

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