Neste trabalho, objetivou-se espacializar os atributos químicos e físicos do solo em um sistema agroflorestal no município de Seropédica, Rio de Janeiro. Foram coletadas 31 amostras de terra, nas profundidades de 0-10 cm, 10-20 cm e 20-40 cm, sendo cada ponto de coleta georreferenciado. Foram determinados pH (em H2 O), acidez potencial (H+Al), cálcio (Ca2+), magnésio (Mg2+), alumínio (Al3+), sódio (Na+), potássio (K+), fósforo (P), carbono orgânico (C), capacidade de troca catiônica do solo (Valor T), saturação por bases (Valor V), argila total, areia total, silte e densidade de raízes finas. O software ArcGIS 10.2 foi utilizado para fazer a análise semivariográfica e o ajuste dos modelos, e posteriormente, foi empregado a interpolação espacial através da Krigagem Ordinária de primeira ordem de três modelos espaciais, esférico, exponencial e gaussiano. De acordo com os resultados, apenas os modelos exponencial e gaussiano foram ajustados para as variáveis, exceto para as variáveis Mg2+ e Valor V, pois não apresentaram dependência espacial, assim expressando efeito pepita puro (EPP). Foram gerados os mapas de distribuição para as variáveis (exceto para aquelas que exibiram EPP), onde ocorreu uma correlação entre as variáveis pH e Al3+, carbono orgânico e cátions, fósforo e argila total, e silte e areia. A geoestatística pode ser aplicada para espacializar os atributos químicos e físicos do solo no sistema agroflorestal, exceto no caso do Mg2+ e Valor V.
The purpose of this study was to spatialize the chemical and physical attributes of the soil in an agroforestry system in Seropédica, Rio de Janeiro, Brazil. Thirtyone soil samples were collected from 0–10 cm, 10–20 cm, and 20–40 cm depths, and each sampling point was georeferenced. The pH (in H2 O), potential acidity (H+Al), calcium (Ca+2), magnesium (Mg+2), aluminum (Al+3), sodium (Na+), potassium (K+), phosphorus (P), organic carbon (C), cation exchange capacity of the soil (T value), base saturation (V value), total clay, total sand, silt, and density of fine roots were measured. The software ArcGIS 10.2 was used to perform the semivariogram analysis and the fitting of the models, and spatial interpolation was performed using a first-order trend ordinary kriging process with spherical, exponential, and Gaussian spatial models. Based on the results, only the exponential and Gaussian models were fitted to the variables, except for the Mg2+ and V value variables, which presented no spatial dependence, thus showing a pure nugget effect (PNE). Distribution maps were generated for the variables (except for those exhibiting PNE), which showed correlation between the variables pH and Al3+, organic carbon and cations, phosphorus and total clay, and silt and sand. Overall, geostatistics could be applied to spatialize the chemical and physical attributes of the soil in the agroforestry system, except in the case of Mg2+ and the V value.
