Correlação linear e espacial da produtividade da soja com atributos físicos da relação massa volume do solo

• Main Author: Negro, Sérgio Ricardo Lima
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2017
• Subjects: Glycine max; Métodos de determinação da densidade do solo; Porosidade do solo; Geoestatística; Plantio direto; Soil bulk density assessment methods; Total soil porosity; Geostatistics; No-tillage system
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/152375

Submitted by SÉRGIO RICARDO LIMA NEGRO ([e-mail]) on 2017-12-18T23:04:47Z No. of bitstreams: 1 Tese Sérgio Ricardo Lima Negro final.pdf: 15461052 bytes, checksum: 652aaf7a76daf5705197093369cbb997 (MD5) === Rejected by Cristina Alexandra de Godoy null ([e-mail]), reason: Solicitamos que realize correções no arquivo submetido seguindo as orientações abaixo: 1. Verificar com o João ([e-mail]) a normalização do seu trabalho conforme as normas Abnt, por exemplo: título acima das figuras, retirar pontuação entre o número e o título da seção e subseção, alinhamento do sumário, alterar a capa e etc., seguindo as orientações da biblioteca. 2. Inserir a imagem escaneada da folha de aprovação no local adequado. 3. Inserir a ficha catalográfica elaborada pela biblioteca após a normalização do seu trabalho. Agradecemos a compreensão. on 2017-12-19T11:06:29Z (GMT) === Submitted by SÉRGIO RICARDO LIMA NEGRO ([e-mail]) on 2017-12-20T13:58:16Z No. of bitstreams: 1 tese definitiva corrigida.pdf: 12662965 bytes, checksum: 993de583d00cdfbd324c80a85757183f (MD5) === Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null ([e-mail]) on 2017-12-20T18:28:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 negro_srl_dr_ilha.pdf: 12662965 bytes, checksum: 993de583d00cdfbd324c80a85757183f (MD5) === Made available in DSpace on 2017-12-20T18:28:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 negro_srl_dr_ilha.pdf: 12662965 bytes, checksum: 993de583d00cdfbd324c80a85757183f (MD5) Previous issue date: 2017-08-18 === A variabilidade espacial dos atributos físicos do solo é importante indicador de manejo localizado nas áreas agrosilvopastoris. No ano agrícola de 2009/10 em Selvíria (MS), analisaram-se os componentes de produção da soja e atributos físicos da relação massa/volume de um Latossolo Vermelho Distroférrico em plantio direto, com objetivo de encontrar correlações lineares e espaciais entre eles. Foi instalada uma malha geoestatística para a coleta dos dados, totalizando 99 pontos amostrais numa área de 10 ha. Os atributos do solo, nas camadas de 0,00-0,10 e 0,10-0,20 m foram: a densidade do solo, DS (métodos do anel volumétrico e do torrão parafinado), densidade de partículas do solo, DP (métodos do balão volumétrico e do balão volumétrico modificado) e a porosidade total do solo, PT, utilizando os valores de DS e DP dos diferentes métodos de determinação, calculada pela fórmula PT= (1-DS/DP). Os componentes de produção da soja foram: número de vagens por planta (NVP), número de grãos por vagem (NGV), massa de cem grãos (MCG), massa de grãos por planta (MGP), população de plantas (POP), altura de plantas (ALT) e produtividade de grãos obtida (PGO). Alguns dos componentes de produção da soja e dos atributos físicos do solo revelaram dependência espacial, possibilitando mapear a área de produção. Assim, os alcances geoestatísticos recomendados para futuras pesquisas deverão estar entre 273 e 526,5 m. Espacialmente, foi possível estimar a PGO pela co-krigagem com a MGP; com a DS (método do anel volumétrico) de 0,00-0,10 m; com a PT, calculada pela relação entre a DS (método anel volumétrico)/DP (método do balão volumétrico) de 0,10-0,20 m; e com a PT, calculada pela DS (método do anel volumétrico)/DP (método do balão volumétrico modificado) de 0,00-0,10 m. A MGP pode ser estimada pela co-krigagem com a DS, quando determinada pelo método do anel volumétrico, na camada de 0,00-0,10 m. Portanto, foi possível estimar a variabilidade espacial da PGO e da MGP e mapear a área, a fim de propor estratégias de manejo visando aumentar a produtividade da soja. === The soil physical attributes spatial variability is an important indicator of localized management practices in the agrosilvopastoral areas. In the 2009/2010 agricultural year in Selvíria (MS), soybean yield components and physical attributes of the mass/volume ratio of a dystroferric Red Latosol (Typic Acrustox) under a no-tillage system were analyzed in order to find linear and spatial correlations between them. It was installed a geostatistical grid to collect the data, totalizing 99 sampling points in an area of 10 ha. The soil attributes in the 0.00-0.10 and 0.10-0.20 m layers were: soil bulk density, BD (volumetric ring and paraffin sealed clod methods), soil particle density, PD (volumetric flask and modified volumetric flask methods) and total soil porosity, TP, calculated by the resulting ratio between BD and PD, using the formula TP = (1-BD/PD). The components of soybean yield were: number of pods per plant, number of grains per pod, mass of 100 grains, grain mass per plant, plant population, plant height and soybean yield. Some of the determined soybean yield components and some of the physical soil attributes revealed spatial dependence, making it possible to map the yield area. Thus, the recommended geostatistical ranges for further researches thus shall be between 273 and 526.5 m. Spatially, it was possible to estimate the soybean yield by co-kriging it with the grain mass per plant; and with the soil bulk density (volumetric ring method) of 0.00-0.10 m; and with the total soil porosity, calculated by the ratio between soil bulk density (volumetric ring method)/soil particle density (volumetric flask method) of 0.10-0.20 m; and with the total soil porosity, calculated by the soil bulk density (volumetric ring method)/soil particle density (modified volumetric flask method) of 0.00-0.10 m. The grain mass per plant could be estimated by co-kriging it with the soil bulk density (volumetric ring method) of 0.00-0.10 m. Therefore, it was possible to estimate the spatial variability of soybean yield and of grain mass per plant in order to map the area to propose management strategies aiming to increase soybean yield.