O relevo na interpretação da variabilidade espacial dos teores de nutrientes em folha de citros

Ano: 2010 | Volume: 14 | Número: 11

Autores: Marisol G A de Leão, José Marques Júnior, Zigomar M de Souza, Diego S Siqueira, Gener T Pereira

Palavras-chave: laranja, krigagem, mineração de dados, relação solo-paisagem

Resumo Português:

A diagnose foliar é um critério para avaliação do estado nutricional das culturas agrícolas, que auxilia na compreensão da
fertilidade do solo e na aplicação racional de adubos, levando em conta aspectos econômicos e ambientais. O trabalho teve
como objetivo utilizar as formas do relevo como regra para auxiliar na interpretação da variabilidade espacial dos teores de
nutrientes da folha de citros. Coletas de folhas foram realizadas em intervalos regulares de 50 m, totalizando 332 pontos de
amostragem. Os dados foram analisados pela estatística descritiva, geoestatística e indução da árvore de decisão. Com o
auxílio do modelo digital de elevação (MDE) e do perfil planialtimétrico, a área foi dividida em diferentes formas do relevo
e segmentos de vertente. Os maiores valores para os nutrientes da folha de citros foram observados no topo em relação aos
segmentos de meia encosta e encosta inferior. Os nutrientes da folha de citros apresentaram altos valores de correlação
(>0,05) com a altitude da área estudada, acima de 0,5. A técnica de geoestatística e a indução pela árvore de decisão demonstram
que o relevo é a variável com maior potencial para interpretar os mapas de variabilidade espacial dos nutrientes da folha
de citros comparada com outras variáveis de campo como comprimento de rampa e declive.

Resumo Inglês:

Foliar diagnosis is a method for assessing the nutritional status of agricultural crops, which helps in the understanding of soil
fertility and rationalized application of fertilizers taking into account economic and environmental criteria. The study aimed
to use the landrelief as criteria to assist in interpreting the spatial variability of nutrient content of the citrus leaf. The leaves
were collected at regular intervals of 50 m, totaling 332 sampling points. Data were analyzed by descriptive statistics, geostatistics
and induction of decision tree. With the aid of digital elevation model (MDE) and the profile planaltimetric, the area
was divided into three different landrelief and sub-strands. The highest values for nutrients from the leaves of citrus were
observed at the top (concave area) segments on a half-slope and lower slope. The nutrients from the citrus leaves showed high
values of correlation (above 0.5) with the altitude of the study area. The technique of geostatistics and the induction of
decision tree show that the relief is the variable with the greatest potential to interpret the maps of spatial variability of
nutrients from the citrus leaves.