Condutividade elétrica aparente do solo em áreas agrícolas brasileiras

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Westphalen, Matheus Fontana
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agricultura de precisão; Análise exploratória; Análise multivariada; Exploratory analysis; Multivariate analysis; Precision agriculture; Proximal sensing; Sensoriamento próximo
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-08112022-115021/

O sensoriamento de fatores relacionados ao desenvolvimento das plantas cultivadas permite obter indicadores relevantes ao diagnóstico e tomada de decisão. Sistemas sensores capazes de obter elevada densidade amostral associada ao georreferenciamento permitem produzir superfícies espaciais que podem ser sobrepostas e com isso caracterizar condições localizadas que afetam o desempenho e que por vezes podem ser manejadas para a obtenção de melhores resultados. A condutividade elétrica aparente do solo (CEa) é uma propriedade que pode ser mensurada com facilidade e apresenta relação com diversas propriedades de interesse agronômico. Por ser resultante das contribuições dos diversos componentes do solo sua interpretação é ambígua requerendo a caracterização de outros parâmetros para o desenvolvimento de modelos de predição aplicáveis apenas localmente. Diversas contribuições vêm sendo realizadas no sentido de permitir o uso e interpretação dos dados de CEa obtidos em lavouras com a sugestão de métodos de processamento e modelagem para o uso. Embora estes trabalhos permitam aprofundar o entendimento eles tendem a ser pontuais havendo carência de levantamentos em escala global que permitam uma compreensão estrutural sobre o fenômeno. Este trabalho teve como objetivo realizar um levantamento exploratório de dados coletados em diversas regiões agrícolas brasileiras e o seu relacionamento com informações dos ambientes em que foram obtidos. Para tal foram obtidos 193 conjuntos de dados de CEa representativos de glebas sob cultivo de grãos localizados desde a região norte até o sul do país, todos obtidos por um mesmo instrumento com profundidades de prospecção até 0,3 m e até 0,9 m, CEaR e CEaP, respectivamente. Um total de 34 variáveis locais ou regionais, quantitativas ou qualitativas foram coletadas e relacionadas. Os dados de CEa foram processados para obtenção de métricas que os caracterizam em termos quantitativos e quanto à sua estrutura espacial, uma área total de 13.649 ha de mapas com resolução de 400 m2 (20 x 20 m) foi utilizada nas análises. A estatística descritiva demonstrou que após a remoção de muitos dados errôneos e discrepantes os valores de CEa oscilaram entre 3,8 e 12,7 mS m-1. Os alcances dos semivariogramas locais ajustados apresentaram valores de alcances medianos de 158,6 m e 171,4 m para as camadas CEaR e CEaP respectivamente. Por meio de técnicas multivariadas de agrupamento hierárquico e análise de componentes principais buscou-se identificar grupos que apresentassem características semelhantes e descrever quais as variáveis condicionadoras do comportamento dentro de cada grupo. Aplicou-se ainda uma técnica de análise de dados categóricos para identificar fatores relacionados à CEa em duas profundidades de prospecção. Os resultados demonstraram que muitas das variáveis estiveram correlacionadas e que aquelas que condicionam a disponibilidade hídrica são relevantes para a o comportamento da CEa em grande parte das situações. Foram delimitados três grupos que apresentaram uma distribuição geográfica com alguma consistência. Na região do Brasil central a capacidade de água disponível e o pH do solo se destacaram como variáveis associadas à CEa. Nos dois outros grupos não foi possível destacar variáveis, havendo uma mistura de seus efeitos. Mapas perceptuais de categorias representativas de classes para CEa e das variáveis apresentaram comportamento divergente entre profundidades mas houve relação mais estreita para aquelas relacionadas à composição granulométrica e correção química do solo. Concluiu-se haver diversidade nos dados de CEa que está relacionada aos ambientes regionais havendo uma mistura de efeitos que tornam pouco factível o desenvolvimento de modelos de predição globais com as ferramentas tradicionais da estatística multivariada.