Geoestatística de atributos físicos e químicos do solo cultivado com milho irrigado por gotejamento no semiárido pernambucano

A umidade do solo apresenta uma variabilidade nos domínios espacial e temporal, levando a incertezas críticas para o manejo agrícola da água. A geoestatística possibilita realizar uma descrição quantitativa da variabilidade espacial, contribuindo para o manejo adequado de água e solo. Estudos que enfocam a variabilidade espacial de propriedades físicas e químicas de solos têm grande relevância na literatura, principalmente como subsídio para o manejo racional de água e solo em perímetros irrigados. Com objetivo de avaliar a variabilidade espacial de atributos químicos e físicos do solo, realizou-se um experimento no município de Pesqueira, região Agreste de Pernambuco, durante um cultivo de Milho (Zea mays L.), irrigado por gotejamento, utilizando água moderadamente salina, oriunda de um poço amazonas. O experimento foi realizado no período de 30 de março de 2015 a 22 de Junho de 2015, em uma área com malha espaçada de 5 m x 5 m, formando um “grid” 20 m x 25 m, totalizando 30 pontos amostrais. Os dados foram avaliados adotando-se métodos de estatística descritiva, geoestatística e estabilidade temporal utilizando a diferença relativa e a correlação de Spearman. A umidade volumétrica do solo foi monitorada na camada de 0,00-0,20 m utilizando-se o sensor HFM 2010. Verificou-se através dos semivariogramas, dependência espacial da umidade do solo com melhor ajuste aos modelos exponencial e gaussiano. Os graus de dependência espacial apresentaram-se moderado e alto. Através dos mapas de isolinhas, observam-se pontos em que a umidade encontra-se abaixo da ideal, sendo necessário um manejo diferenciado para essas áreas a fim de garantir o suprimento de água ideal para a cultura. Os valores do teste da correlação de Spearman, encontrados mantiveram-se altos durante todo o experimento indicando dependência temporal ao longo de todo o estudo. Através da técnica da diferença relativa foi possível identificar um ponto que representa a média da umidade do solo com alto grau de confiabilidade, sendo este recomendado para o monitoramento da umidade do solo para fins de manejo da irrigação na área. O modelo que melhor se ajustou para as variáveis Argila, Areia, condutividade elétrica, Carbono e Matéria Orgânica foi o exponencial, enquanto que para o Silte o modelo que melhor se ajustou foi o gaussiano. Há uma relação entre a distribuição espacial da argila com os teores de condutividade elétrica, carbono orgânico e matéria orgânica do solo, sendo encontrados os maiores teores desses atributos nas mesmas regiões. A textura do solo apresentou influências significativas na temperatura do solo. De modo que os pontos amostrados que apresentaram maior teor de areia apresentaram maiores amplitudes térmicas diárias nas camadas superficiais. Através dos mapas de isolinhas é possível identificar regiões onde se faz necessário adotar a prática de aplicação de lâminas de lixiviação. Quanto aos teores de carbono e a matéria orgânica o solo foi classificado com médio teor de matéria orgânica, sendo necessária a incorporação de matéria orgânica no solo em regiões com baixos teores desses atributos.Soil moisture has a variability in the spatial and temporal domains, leading to uncertainties critical for agricultural water management. The geostatistics allows performing a quantitative description of spatial variability, contributing to the proper management of water and soil. Studies that focus on the spatial variability of physical and chemical properties of soils have great relevance in the literature, mainly as a subsidy for the rational management of water and soil in irrigated perimeters. In order to evaluate the spatial variability of chemical and physical properties of the soil, conducted an experiment in the municipality of Pesqueira, Agreste region of Pernambuco, over a corn crop (Zea mays L.), drip irrigation, using moderately saline water, originating from a well Amazons. The experiment was conducted from 30 March 2015 to 22 June 2015, in an area with spaced mesh of 5 m x 5 m, forming a "grid" 20 m x 25 m, totaling 30 sampling points. The data were evaluated by adopting methods of descriptive statistics, geostatistics and temporal stability using the relative difference and the Spearman correlation. The volumetric Soil moisture was monitored in the layer of 0.00 to 0.20 m using the HFM 2010 sensor. It was found through the semivariogram, spatial dependence of soil moisture with best fit to exponential models and Gaussian. The degrees of spatial dependence showed up moderate and high. Through the contour maps, there are points where the humidity is below the ideal, requiring different management for these areas in order to ensure optimal water supply for the crop. The values of Spearman correlation test found remained high throughout the experiment indicating time dependence throughout the study. Through the relative difference technique it was possible to identify a point that represents the average soil moisture with high reliability, which is recommended for monitoring soil moisture for irrigation management purposes in the area. The model that best fits to the variables clay, sand, electrical conductivity, carbon and organic matter was exponential, while for the Silt the model that best fit was the gaussian. There is a relationship between the spatial distribution of clay with electrical conductivity levels, organic carbon and soil organic matter, and found the highest levels of these attributes in the same regions. Soil texture has significant influences on soil temperature. So that the sampled points that showed higher sand content had higher daily temperature variations in the surface layers. Through the contour maps can identify areas where it is necessary to adopt the practice of application of leaching depths. As for carbon content and organic matter the soil was rated average content of organic matter, requiring the incorporation of organic matter in the soil in regions with low levels of these attributes.Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE