Variabilidade de atributos químicos do solo e do desempenho produtivo da cana-de-açúcar no noroeste paulista.

Abstract

O solo é um sistema natural heterogêneo, cuja variabilidade espacial influencia diretamente a fertilidade, o manejo e o desempenho produtivo das culturas agrícolas. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo caracterizar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo e sua relação com a produtividade da cana de-açúcar no noroeste paulista, com vistas a subsidiar a construção e avaliação de zonas específicas de manejo. Para tanto, foram utilizados 3.212 pontos de amostragem distribuídos em área de cultivo comercial de cana-de-açúcar, nos quais foram avaliados os atributos químicos do solo nas profundidades de 0,00-0,25 m e 0,25-0,50 m: matéria orgânica (MO), pH, fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), hidrogênio + alumínio (H+Al), enxofre (S), soma de bases (SB), capacidade de troca de cátions (CTC), saturação por bases (V%) e saturação por alumínio (m%), além da produtividade agrícola expressa em toneladas de cana por hectare (TCH). As análises envolveram estatística descritiva, matriz de correlação de Pearson, análise de componentes principais (ACP), modelagem geoestatística, validação cruzada e interpolação por krigagem ordinária. Os resultados evidenciaram elevada heterogeneidade dos atributos químicos do solo nas duas camadas avaliadas, com baixa variabilidade apenas para pH e variabilidade média para V%. A ACP mostrou que os três primeiros componentes principais explicaram 76,47% da variância total dos dados. O CP1 representou o principal eixo de organização do sistema, expressando contraste entre produtividade, acidez potencial e atributos relacionados à capacidade de troca e à disponibilidade química do solo; o CP2 refletiu a dinâmica de bases trocáveis e da saturação por alumínio; e o CP3 destacou a ação conjunta entre matéria orgânica e fósforo. A modelagem dos semivariogramas indicou predomínio do modelo exponencial e evidenciou dependência espacial forte para TCH e K na camada de 0,00-0,25 m, e dependência espacial moderada para os demais atributos e para todas as variáveis na camada de 0,25-0,50 m. A validação cruzada mostrou que o desempenho preditivo dos modelos variou entre os atributos e entre as profundidades, indicando que a presença de dependência espacial não implica, necessariamente, elevada precisão preditiva para todas as variáveis. Em conjunto, os resultados demonstram que a integração entre estatística multivariada e geoestatística constitui abordagem adequada para caracterizar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo e gerar subsídios para a delimitação de zonas específicas de manejo no cultivo da cana-de-açúcar.

Soil is a heterogeneous natural system whose spatial variability directly influences fertility, management, and crop performance. In this context, the present study aimed to characterize the spatial variability of soil chemical attributes and their relationship with sugarcane productivity in northwestern São Paulo State, Brazil, in order to support the development and evaluation of site-specific management zones. A total of 3.212 sampling points were used in a commercial sugarcane area, where the following soil chemical attributes were evaluated at the 0,00-0,25 m and 0,25-0,50 m depths: organic matter (OM), pH, phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), hydrogen plus aluminum (H+Al), sulfur (S), sum of bases (SB), cation exchange capacity (CEC), base saturation (V%), and aluminum saturation (m%), in addition to agricultural productivity expressed as tons of cane per hectare (TCH). Data analysis included descriptive statistics, Pearson’s correlation matrix, principal component analysis (PCA), geostatistical modeling, cross-validation, and ordinary kriging interpolation. The results showed high heterogeneity of soil chemical attributes at both depths, with low variability only for pH and medium variability for V%. PCA showed that the first three principal components explained 76.47% of total data variance. PC1 represented the main organizational axis of the system, expressing a contrast among productivity, potential acidity, and attributes related to exchange capacity and soil chemical availability; PC2 reflected the dynamics of exchangeable bases and aluminum saturation; and PC3 highlighted the joint effect of organic matter and phosphorus. Semivariogram modeling indicated a predominance of the exponential model and revealed strong spatial dependence for TCH and K in the 0,00-0,25 m layer, and moderate spatial dependence for the remaining attributes and for all variables in the 00,25-0,50 m layer. Cross-validation showed that predictive performance varied among attributes and between depths, indicating that the presence of spatial dependence does not necessarily imply high predictive accuracy for all variables. Overall, the results demonstrate that the integration of multivariate statistics and geostatistics is an appropriate approach to characterize the spatial variability of soil chemical attributes and to provide support for the delimitation of site-specific management zones in sugarcane cultivation.