Variabilidade espacial da produtividade da soja e sua correlação com atributos químicos e textura do solo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Inacio, Karini Aparecida de Matos
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFGD
Texto Completo: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/5438
Resumo: Sendo o Brasil o maior produtor mundial de soja (Glycine Max L.), as pesquisas com esta cultura crescem, assim como sua área plantada. Buscando a intensificação da produção, a agricultura de precisão tem contribuído para melhorar a gestão das propriedades agrícolas e aumentar a produtividade. Objetivou-se com este trabalho avaliar a variabilidade espacial da produtividade da soja e sua correlação com atributos químicos e textura do solo. O experimento foi desenvolvido em área comercial localizada no Município de Nova Andradina/MS. A grade amostral foi de 1 ponto para cada 2,9 hectares com mais 30% de pontos adicionais, totalizando 102 pontos. A coleta das amostras de solo foi realizada na camada de 0,00 - 0,20 m. Foram analisados: granulometria, atributos químicos do solo, índices de vegetação e produtividade. Os dados obtidos foram interpolados utilizando a krigagem ordinária no programa Qgis para gerar os mapas de variabilidade espacial de cada atributo. Todos os atributos foram correlacionados com a produtividade. Observou-se que a textura e os atributos químicos estão presentes de forma heterogênea no solo e devem ser manejados como tal. Os mapas de recomendação de calagem e adubação em taxa variada permitem aplicar os insumos de maneira mais eficaz. Os índices de vegetação NDVI e NDRE demonstram os locais de possíveis perdas de produtividade. A correlação positiva entre areia e produtividade demonstrou que solos com maiores concentrações de areia podem atingir boas produtividades.
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Objetivou-se com este trabalho avaliar a variabilidade espacial da produtividade da soja e sua correlação com atributos químicos e textura do solo. O experimento foi desenvolvido em área comercial localizada no Município de Nova Andradina/MS. A grade amostral foi de 1 ponto para cada 2,9 hectares com mais 30% de pontos adicionais, totalizando 102 pontos. A coleta das amostras de solo foi realizada na camada de 0,00 - 0,20 m. Foram analisados: granulometria, atributos químicos do solo, índices de vegetação e produtividade. Os dados obtidos foram interpolados utilizando a krigagem ordinária no programa Qgis para gerar os mapas de variabilidade espacial de cada atributo. Todos os atributos foram correlacionados com a produtividade. Observou-se que a textura e os atributos químicos estão presentes de forma heterogênea no solo e devem ser manejados como tal. Os mapas de recomendação de calagem e adubação em taxa variada permitem aplicar os insumos de maneira mais eficaz. Os índices de vegetação NDVI e NDRE demonstram os locais de possíveis perdas de produtividade. A correlação positiva entre areia e produtividade demonstrou que solos com maiores concentrações de areia podem atingir boas produtividades.As Brazil is the world's largest producer of soy (Glycine Max L.), research on this crop is growing, as is its planted area. Seeking to intensify production, precision agriculture has contributed to improving the management of agricultural properties and increasing productivity. The objective of this work was to evaluate the spatial variability of soybean productivity and its correlation with chemical attributes and soil texture. The experiment was carried out in a commercial area located in the municipality of Nova Andradina/MS. The sampling grid was 1 point for every 2.9 hectares with 30% additional points, totaling 102 points. The collection of soil samples was carried out in the 0.00 - 0.20 m layer. The following were analyzed: granulometry, soil chemical attributes, vegetation and productivity indices. The data obtained were interpolated using ordinary kriging in the Qgis program to generate spatial variability maps for each attribute. All attributes were correlated with productivity. It was observed that texture and chemical attributes are heterogeneously present in the soil and should be managed as such. The liming and fertilization recommendation maps at varying rates allow you to apply inputs more effectively. The NDVI and NDRE vegetation indices demonstrate the locations of possible productivity losses. The positive correlation between sand and productivity demonstrated that soils with higher concentrations of sand can achieve good productivity.Submitted by Marcos Pimentel (marcospimentel@ufgd.edu.br) on 2023-04-19T00:36:15Z No. of bitstreams: 1 KarinaAparecidadeMatosInacio.pdf: 1795516 bytes, checksum: 0df1a1952207fbcb3e327f0a6639f2d9 (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-19T00:36:15Z (GMT). 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