Produtividade da soja correlacionada com a porosidade e a densidade de um Latossolo Vermelho do cerrado brasileiro

Abstract

No ano agrícola de 2004/05, na Fazenda Experimental da FE/Unesp-Campus de Ilha Solteira, localizada no Município de Selvíria, Mato Grosso do Sul - (MS), foram estudadas a variabilidade e a dependência espacial entre a macroporosidade (MA), a microporosidade (MI), a porosidade total (PT) e a densidade do solo (DS), em três profundidades, com a produtividade da soja (PG), em sistema plantio direto, sobre um Latossolo Vermelho distroférrico. O objetivo foi pesquisar a variabilidade e as correlações lineares e espaciais entre os atributos da planta e do solo, visando a selecionar um indicador da qualidade física do solo para a produtividade da soja. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados do solo e da planta, contendo 124 pontos amostrais, numa área de 4.000m². A correlação linear entre a produtividade de grãos de soja com os atributos do solo estudados foi baixa. Houve correlação espacial direta entre a PG e a MA nas camadas de zero-0,10m e 0,10-0,20m. A macroporosidade do solo (MA1), avaliada na camada de zero-0,10m, apresentou-se como o melhor indicador da qualidade física do solo quando destinada à avaliação da produtividade de soja, nas condições de plantio direto, em solo de cerrado.

The variability and the spatial dependence attributes of the following plant and soil: a) the soybean yield (SY) in no-tillage and irrigated, b) the macroporosity (MA), c) microporosity (MI), d) total porosity (TP), e) and bulk density (BD), in depths of 1 (0-0.10m), 2 (0.10-0.20m) and 3 (0.20-0.30 m), in a Red Latosol of the Engineering college of the São Paulo State University (FE/UNESP) in the Ilha Solteira campus, located in Selvíria County, Mato Grosso do Sul state, Brazil, were analyzed in the agricultural year of 2004/05. The main goal was to study the variability and the linear and spatial correlations among the attributes (plant and soil), aiming to select an index of soil physical quality with good capacity to represent the soybean yield. A geostatistical grid to collect soil and plant data was installed, with one hundred and twenty four sample points, in an area of 4000m². The linear relationship between soybean yield and physical attributes of soil studied was low. So, there was a direct spatial relationship between SY and MA1 (0-0.10m), as well as between SY and MA2 (0.10-0.20m). The MA1 showed its best index of the soil physical quality, when it was destined to estimate the soybean yield on no-tillage.