Variabilidade espacial de clones de eucalipto em função do preparo de solo e adubações

• Autor(a) principal: Ítalo Lima Nunes
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Elton da Silva Leite, Roneíse de Jesus Lima, Luciano José Minette, Stanley Schettino, Amaury Paulo de Souza
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: https://doi.org/10.34117/bjdv6n3-192; http://hdl.handle.net/1843/47509
• topic: Povoamento florestal; Geoestatística; Krigagem; Povoamento florestal; Geologia - Métodos estatísticos; Krigagem; Eucalipto; Solos - Preparo; Adubação

Para estimar a produtividade de povoamentos florestais pode ser empregada a geoestatística com a finalidade de descrever o padrão da variabilidade espacial, que permite observar e explicar os locais de maior produtividade. E necessário definir a variabilidade pois permite aplicar manejos específicos para cada área, devido à falta de informações acerca da variabilidade do preparo de solo e adubação em eucalipto faz-se necessário estudos dessa natureza. Objetivou-se avaliar a variabilidade espacial de clones de eucalipto em função do preparo de solo e adubações. As variáveis foram altura, diâmetro e volume de madeira de plantios homogêneos aos 36 e 48 meses de idade e implantados em quatro tipos de preparo de solo, duas adubações e dois materiais genéticos. Para as análises das distribuições espaciais e semivariogramas, foi utilizado o software GS+. O índice de dependência espacial foi definido a partir dos parâmetros baseado no tamanho relativo do efeito pepita e patamar. Sendo; dependência espacial forte ? 25%; dependência espacial moderada entre 26% e 74% e dependência espacial fraca quando ? 75%. Os materiais genéticos apresentaram diferenças e as adubações não diferiram. O índice de dependência espacial foi moderado. O preparo convencional e subsolagem obtiveram os melhores resultados no crescimento do eucalipto. Para o diâmetro, o plantio direto apresentou maior desenvolvimento aos 36 meses e o convencional aos 48 meses. Para análise espacial o modelo exponencial apresentou os melhores valores geoestatísticos, o alcance foi maior do que a menor distância entre os pontos, evidenciando dependência espacial, os índices de dependência espacial foram classificados como moderados e os mapas apresentaram alta variabilidade espacial