Dependência espacial em levantamentos do estoque de carbono em áreas de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu

• Autor(a) principal: Silva Neto,Sabino Pereira da
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: Santos,Antonio Clementino dos, Leite,Raimundo Laerton de Lima, Dim,Valdinéia Patrícia, Neves Neto,Durval Nolasco das, Cruz,Rossini Sôffa da
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Acta Amazonica
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0044-59672012000400013
• topic: CO2; degradação de pastagem; geoestatística; inventário do carbono; sequestro de carbono

Foi conduzido um estudo utilizando análise de semivariogramas para quantificar a autocorrelação espacial dos estoques de carbono (EC) no solo, biomassa da gramínea e das plantas daninhas em três parcelas experimentais de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação, cultivadas em Neossolo Quartzarênico Órtico. As coletas das plantas e do solo foram realizadas em malha de amostragem regular com distâncias de 5 x 5 m em área de 900 m². Os EC das pastagens foram submetidos às analises de estatística descritiva, ao teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis ao nível de 5% de significância, ao estudo geoestatístico e interpolação por krigagem ordinária. A variabilidade espacial do EC foi observada dentro e entre as pastagens de capim-Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação. A pastagem de capim-Marandu com nível baixo de degradação teve menor continuidade espacial, por apresentar menores alcances no EC, na biomassa da gramínea e na biomassa total (gramínea + plantas daninhas), no solo e no sistema solo x pastagem (solo + biomassa total). A grade de 5 x 5 m foi adequada para caracterizar a variabilidade espacial de pastagens de capim-Marandu com níveis de degradação baixo e alto. Área de pastagem de capim-Marandu com grau médio de degradação apresenta coeficientes de variação altos entre os valores EC; o que comprometeu a modelagem espacial que também pode ter ocorrido devido ao baixo número de amostras realizadas (n=36). Assim, pontos de amostragem menores que 5 m podem melhorar a precisão dos ajustes dos semivariogramas.