Análise comparativa de técnicas estatísticas na análise de atributos do solo

Abstract

A conversão de solos com cobertura vegetal natural em áreas agrícolas provoca mudanças que podem afetar suas características e qualidade. Os atributos são indicadores importantes dessas alterações e ajudam a avaliar o impacto das práticas de manejo. Para entender como a condução afeta o solo, é fundamental estudar e compreender as mudanças em seus atributos químicos, físicos e biológicos. A estatística multivariada é uma ferramenta valiosa para analisar grandes volumes de dados e obter respostas mais detalhadas sobre o comportamento do solo, em comparação com análises univariadas. O objetivo do trabalho foi aplicar as técnicas de análise de variância (ANOVA) e de componentes principais (PCA) para analisar dados de variáveis de solos em regiões do cerrado e comparar as informações fornecidas por cada uma, bem como sua devida aplicação. Foram coletadas amostras de solos em áreas de plantio de eucalipto com cinco idades diferentes: 3, 5, 7, 10 e 14 anos, em áreas de pastagem e áreas de cerrado nativo, em três profundidades: 0-10 cm, 10-30 cm e 30-60 cm. As variáveis avaliadas foram: teor de carbono, teor de matéria orgânica, teor de umidade, resistência à penetração, teor de argila, teor de areia e teor de silte. Os dados foram submetidos à duas análises diferentes: análise de componentes principais e análise de variância com delineamento inteiramente casualizado em esquema fatorial 7x3, com sete áreas de coleta e três profundidades, e quatro repetições, utilizando-se o teste de Scott-Knott a 5% de probabilidade como comparação de médias. Os maiores teores de carbono, matéria orgânica e argila foram observados para área de plantio de eucalipto com sete anos. O cerrado nativo apresentou o maior teor de umidade entre as áreas estudadas e, a pastagem, o maior valor de resistência à penetração. A partir da PCA, observou-se que as áreas de plantio de eucalipto com 3 e 5 anos possuem características semelhantes, assim como as áreas com 10 e 14 anos de plantio. Áreas de pastagem não se assemelham às demais áreas estudadas, evidenciando os efeitos do manejo inadequado.

The conversion of soils with natural vegetation cover into agricultural areas causes changes that may affect their characteristics and quality. The attributes are important indicators of these changes and help assess the impact of management practices. To understand how management affects the soil, it is essential to study and comprehend the changes in its chemical, physical, and biological attributes. Multivariate statistics is a valuable tool for analyzing large volumes of data and obtaining more detailed answers about soil behavior, compared to univariate analyses. The objective of the study was to apply the techniques of analysis of variance (ANOVA) and principal component analysis (PCA) to analyze soil variable data in Cerrado regions and compare the information provided by each, as well as their proper application. Soil samples were collected in eucalyptus planting areas of five different ages: 3, 5, 7, 10, and 14 years, in pasture areas and native Cerrado areas, at three depths: 0-10 cm, 10-30 cm, and 30-60 cm. The evaluated variables were: carbon content, organic matter content, moisture content, penetration resistance, clay content, sand content, and silt content. The data were subjected to two different analyses: principal component analysis and analysis of variance with a completely randomized design in a 7x3 factorial scheme, with seven collection areas and three depths, and four replications, using the Scott-Knott test at 5% probability as a comparison of means. The highest carbon, organic matter, and clay contents were observed in the eucalyptus planting area with seven years. The native Cerrado showed the highest moisture content among the studied areas, and the pasture had the highest penetration resistance value. From the PCA, it was observed that the eucalyptus planting areas with 3 and 5 years had similar characteristics, as did the areas with 10 and 14 years of planting. Pasture areas were dissimilar to the other areas studied, highlighting the effects of improper management.