Spatial variability of morphological components and productivity of soybean and its relationship with chemical soil

Após a primeira fase de implementação da agricultura de precisão, foram encontradas baixas correlações entre os atributos do solo e a produtividade da soja. Assim, o conhecimento da relação entre os componentes da planta, tais como componentes de produtividade, além de ser importante para a definição do tipo de planta mais produtiva, pode ajudar na compreensão dos fatores que regulam a produção de grãos de soja. Este estudo teve como objetivo avaliar as relações espaciais entre os componentes morfológicos e produtividade de soja com a variabilidade espacial de atributos do solo. A área experimental (117,17 ha) situa-se entre as latitudes de 26 ° 90 \'27\'\' S e 27 ° 02\' 86\'\' S (Sul) e as longitudes de 69 ° 30 \'88\'\' W e 69 ° 32\' 67\'\' W (Oeste), no município de Boa Vista das Missões, Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. As variedades cultivadas utilizadas foram Nidera-5909-RG e Nidera-6411-RG nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. A área foliar foi estimada pelo método de discos no estádio fenológico V4 da cultura de soja. Amostras de solo e planta foram coletadas em 39 pontos georreferenciados com malha de amostragem regular de 173,73 x 173,73 m. Os dados de atributos químicos do solo apresentaram alta variabilidade espacial. O teor de argila, CTC efetiva, saturação por bases e os teores de potássio, magnésio e manganês apresentam valores que seguem distribuição normal. Dentre as variáveis de solo, os atributos de acidez (pH, teor de alumínio e saturação por bases e por alumínio) apresentaram a melhor correlação com os parâmetros morfológicos de soja. Análise de crescimento mostrou diferença entre os pontos de amostragem com a variabilidade na área experimental, mas o tamanho da grade de amostragem utilizada não foi eficiente para discriminar a variabilidade da massa de matéria seca de parte aérea e de folha. O aumento da massa de matéria seca de parte aérea e de folha aumentou o número de vagens por planta com um e dois grãos na haste (correlações positivas), já a área foliar específica foi negativamente correlacionada com estes duas variáveis. Dentre os componentes de produção de soja, a presença de dois grãos por vagem na haste e três grãos por vagem nos ramos apresentaram distribuição normal. No entanto, a formação de três grãos por vagens na haste apresentou variabilidade espacial. Os atributos do solo que apresentaram maior influência sobre os componentes de produção de soja foram matéria orgânica do solo e teores de argila e fósforo nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. Para massa de 100 grãos (em ambas as safras) e da produtividade (safra 2010/2011), a performance geoestatística foi efeito pepita puro, o que demonstra a ineficiência da amostragem da grade de três hectares para capturar a variabilidade espacial desses atributos.After the first phase of precision agriculture implementation, low correlations between soil attributes and the soybean yield were found. Thus, knowledge of the relationship between plant components, such as productivity components, besides being important for the definition of plant type most productive, may help in understanding the factors that regulate the production of soybean grain. This study aimed to evaluate the spatial relationships between morphological components and soybean productivity with the spatial variability of soil attributes. The experimental area (117.17 ha) is situated between the latitudes of 26° 90\' 27\'\' S and 27° 02\' 86\'\' S (South), and the longitudes of 69° 30\' 88\'\' W and 69° 32\' 67\'\' W (West), in ´Boa Vista Missões´ county, State of ´Rio Grande do Sul´, Brazil. The cultivated varieties used were Nidera-5909-RG and Nidera-6411-RG in the 2010/2011 and 2011/2012 seasons, respectively. Leaf area was estimated by the discs method at the V4 phenological stage of soybean crop. Soil and plant samples were sampled at 39 georeferenced points with regular sampling grid of 173.73 x 173.73 m. The soil chemical attributes data showed high spatial variability. The clay content, effective CEC, base saturation and potassium, magnesium and manganese contents present values that follow normal distribution. Among the soil variables, the attributes of acidity (pH, aluminum content and base and aluminum saturation) presented the best correlation with morphological parameters of soybean. Growth analysis showed differences between sampling points with the variability in the experimental area, but the size of the sampling grid used was not efficient for discriminating the shoot and leaf dry matter variability. The increasing of shoot and leaf dry matter increased the number of pods per plant with one and two grains per stem (positive correlations), since the specific leaf area was negatively correlated with these two variables. Among soybean production components, the presence of two grains per pod in the stem and three grains per pod on the branches presented normal distribution. However, the formation of three grains per pods in the stem showed spatial variability. The soil attributes that presented highest influence on the soybean production components were soil organic matter and clay and phosphorus content in the 2010/2011 and 2011/2012 seasons, respectively. For weight of 100 grains (in both seasons) and soybean productivity (2010/2011 season), the geostatistical performance was pure nugget effect, demonstrating the inefficiency of the sampling grid three hectares to capture the spatial variability of these attributes