Variabilidade espacial de atributos físicos e mecânicos do solo na cultura do café

Abstract

A variabilidade espacial de alguns atributos físicos e mecânicos do solo (densidade de partículas, textura, pressão de preconsolidação e índice de compressão) foi estudada em um Latossolo Vermelho, sob pivô central, cultivado com café, no município de Patrocínio-MG. Foram coletadas amostras deformadas e indeformadas (anel volumétrico) na camada superficial (0-0,05 m), em transectos, com duas direções: no sentido das linhas de cultivo e perpendicularmente. Os semivariogramas indicaram a presença de dependência espacial, com modelo esférico para a densidade de partículas e índice de compressão na umidade de 0,25 kg kg -1 , com alcance superior a 30 m para ambos, e modelo linear (sem alcance definido) para o teor de areia. Para os demais atributos, a análise geoestatística não indicou dependência espacial. A determinação de parâmetros geoestatísticos permitirá a elaboração de mapas de trafegabilidade através da amostragem em malha e posterior krigagem dos dados para predição da capacidade de suporte de carga do solo.

The spatial variability of some physical and mechanical soil properties (particle density, particle size distribution, preconsolidation pressure and compression index) was studied in a Red Latosol, under central pivot system, cultivated with coffee, in the county of Patrocínio, Minas Gerais State, Brazil. Disturbed and undisturbed soil samples were collected in the layer of 0-0,05 m, in transects, in two directions: in the crop lines and perpendicularly. The variograms indicated the presence of spatial dependence, with spherical model for the particle density and compression index in the soil moisture of 0,25 kg kg -1 , with range over 30 m for both, and lineal model (without defined range) for the sand. For the other attributes the geostatistical analysis did not indicate spatial dependence. The determination of geostatistical parameters will allow the elaboration of trafficability maps through the sampling in mesh and subsequent kriging of the data for prediction of the load support of capacity of the soil.