Resumen El cacao es una planta típica del clima tropical y requiere abundante agua. Por lo tanto, en períodos de déficit hídrico, la necesidad de riego suplementario puede influir en el desarrollo de los cultivos. Este estudio tuvo como objetivo caracterizar el clima y evaluar la necesidad de riego suplementario para los cultivos de cacao en la región sur del estado de Bahía (Brasil). Para esta investigación, se obtuvieron datos históricos (2001-2017) de las variables climáticas, que están disponibles en la estación meteorológica de la Comisión Ejecutiva para la Planificación del Cultivo del Cacao (CEPLAC), ubicada en el sur de Bahía. Con la base de datos completa, se calculó el valor mensual de cada variable y se sometió a un análisis estadístico descriptivo. Posteriormente, los valores medios de lluvia y temperatura del aire se usaron para calcular la evapotranspiración potencial. Luego, se calculó el balance hídrico climatológico, definiendo los períodos de déficit y exceso de agua y si el riego suplementario era necesario o no, con base en el déficit hídrico mensual total. En general, la región tenía un clima favorable para el desarrollo del cacao. Sin embargo, este patrón no continuó a lo largo de la serie histórica de datos climatológicos, que mostró discontinuidad temporal, especialmente en febrero. Los principales meses que requirieron riego suplementario para el cultivo de cacao cultivado en el sur de Bahía fueron febrero y diciembre.

Abstract Cacao is a typical plant of a tropical climate and demands ample water. Thus, in periods of water deficit, the need for supplementary irrigation can influence crop development. This study aimed to characterize the climate and evaluate the need for supplementary irrigation for cacao crops in the south of the state of Bahia (Brazil). For this research, historical data (2001-2017) for climate variables were obtained that are available at the weather station of the Executive Commission for Cacao Cultivation Planning (CEPLAC), located in southern Bahia. With the complete database, the monthly values for each variable were calculated and subjected to descriptive statistical analyses. Subsequently, the mean values for rainfall and air temperature were used to calculate potential evapotranspiration. The climatological water balance was then calculated, defining the periods of water deficit and surplus and whether supplementary irrigation was necessary or not, based on the total monthly water deficit. Overall, the region had a favorable climate for the development of cacao. However, this pattern did not continue throughout the historical series of climatic data, which showed temporal discontinuity, especially in February. The main months requiring supplementary irrigation for the cultivation of cacao grown in southern Bahia were February and December.

RESUMO O conhecimento da variabilidade espacial de atributos do solo auxilia no seu manejo. Com este trabalho objetivou-se aplicar a lógica fuzzy e geoestatística para definir a variabilidade espacial gradual da fertilidade do solo cultivado com seringueira. Amostras de solo nas camadas de 0-0,20 m e 0,20-0,40 m de profundidade foram coletadas em uma malha com amostragem aleatória estratificada, com a menor distância de 6 m, totalizando 60 pontos. Os atributos químicos foram: P, K, Ca, Mg, SB, CTC e V. Determinou-se a dependência espacial dos atributos e construiu-se os mapas por interpolação por krigagem ordinária. Os valores interpolados foram transformados em graus de pertinência (IF), com os limites inferiores e superiores previamente definidos, com o modelo crescente. O nutriente P, nas duas camadas, apresentou valores abaixo do limite inferior (< 20 mg dm-3) recomendado. As regras de inferências indicaram que a totalidade da área apresentada nos mapas fuzzy de fertilidade necessita de aplicação de corretivo e de adubação por apresentar IF < 0,50 e porcentagem da área > 50%. Esta metodologia reduziu o número de mapas na interpretação da fertilidade do solo na área, permitindo visualizar a variabilidade espacial e gradual das necessidades na área.

ABSTRACT Knowledge of the spatial variability of soil attributes is an aid to soil management. The aim of this study was to apply fuzzy logic and geostatistics in defining the spatial variability of soil fertility, in soil cultivated with the rubber tree. Soil samples from the 0-0.20 m and 0.20-0.40 m layers were collected in a stratified random sampling grid, with a shortest distance of 6 m, for a total of 60 points. The chemical attributes were P, K, Ca, Mg, BS, CEC and V. The spatial dependence of the attributes was determined, and the maps were constructed using ordinary kriging interpolation. The interpolated values were transformed into degrees of pertinence (FI), with the lower and upper limits previously defined, using an increasing model. The nutrient P displayed values in both layers below the recommended lower limit (< 20 mg dm-3). The rules of inference indicated that the total area shown in the fuzzy maps of soil fertility requires the application of correctives and fertiliser, as it has an FI < 0.50 and a percentage area > 50%. This methodology reduced the number of maps for interpreting soil fertility in the area, enabling visualisation of the spatial and gradual variability of the needs of the region.

RESUMO Estimar a variabilidade espacial de uma cultura em campo auxilia no entendimento de alguns fenômenos que podem estar correlacionados com a sua produtividade. Este trabalho teve, como objetivo, estimar, pelo método da cokrigagem, a produtividade (kg ha-1) do cafeeiro conilon, em três safras consecutivas, tendo como covariável o número de ramos produtivos (plagiotrópicos) por planta. No centro de uma lavoura, demarcou-se uma malha amostral, com 109 pontos georreferenciados, sendo cada ponto constituído por cinco plantas. Fez-se o acompanhamento, por três safras agrícolas consecutivas, contando-se os ramos produtivos e realizando-se a colheita manual. O café colhido foi separado, para cada estádio de maturação (cereja, verdoengo e verde), e secado para umidade padrão de 12%, determinando-se a produtividade de café seco em coco (kg ha-1). A produtividade e o número de ramos produtivos por ponto amostral apresentaram correlação linear e dependência espacial nas três safras. As estimativas das produtividades pelos números de ramos produtivos apresentaram similaridades na cokrigagem, mostrando ser a covariável ramo produtivo eficiente na estimativa da produtividade do café conilon (Robusta Tropical).

ABSTRACT Knowing the spatial variability of a coffee-crop helps to understand some phenomena which can be correlated with its productivity. This study aimed estimating the productivity (kg ha-1) of conilon coffee-tree in three consecutive harvests using the cokriging method, considering the number of plagiotropic branches per plant as a covariable. In the center of a coffee-crop we settled a sampling grid with 109 georeferenced points, each point consisted of five plants. Subsequently the vegetative branches were counted for three consecutive growing seasons before performing manual harvesting of coffee beans. The harvested coffee was separated into cherry, yellowish and green and dried to a standard moisture of 12%. The dry cherry productivity (kg ha-1) was then evaluated. The three harvests evaluated showed linear correlation and spatial dependence among productivity and number of vegetative branches. Estimation of productivity by the number of vegetative branches showed similarities in cokriging, indicating that vegetative branches is an efficient covariable to estimate conilon coffee productivity.

ABSTRACT: The use of management zones has ensured yield success for numerous agricultural crops. In spite of this potential, studies applying precision agricultural techniques to cacao plantations are scarce or almost nonexistent. The aim of the present study was to delineate management zones for cacao crop, create maps combining soil physical properties and cacao tree yield, and identify what combinations best fit within the soil chemical properties. The study was conducted in 2014 on a cacao plantation in a Nitossolo Háplico Eutrófico (Rhodic Paleudult) in Bahia, Brazil. Soil samples were collected in a regular sampling grid with 120 sampling points in the 0.00-0.20 m soil layer, and pH(H2O), P, K+, Ca2+, Mg2+, Na+, H+Al, Fe, Zn, Cu, Mn, SB, V, TOC, effective CEC, CEC at pH 7.0, coarse sand, fine sand, clay, and silt were determined. Yield was measured in all the 120 points every month and stratified into annual, harvest, and early-harvest cacao yields. Data were subjected to geostatistical analysis, followed by ordinary kriging interpolation. The management zones were defined through a Fuzzy K-Means algorithm for combinations between soil physical properties and cacao tree yield. Concordance analysis was carried out between the delineated zones and soil chemical properties using Kappa coefficients. The zones that best classified the soil chemical properties were defined from the early-harvest cacao yield map associated with the clay or sand fractions. Silt content proved to be an inadequate variable for defining management zones for cacao production. The delineated management zones described the spatial variability of the soil chemical properties, and are therefore important for site-specific management in the cacao crop.

ABSTRACT Correctly interpreting soil fertility and its spatial distribution within an area helps to lessen losses and environmental effects associated with agriculture, to optimize fertilization and liming practices. This study is aimed at using concepts and methods from spatial and temporal analyses to soil fertility and to develop a fuzzy classification methodology in an effort to define input application zones in three conilon coffee harvests. An irregular network with georeferenced points was built in the central region of the farm. Soil samples were collected at 0.00-0.20 m depth within the projections of tree canopies. Geostatistical analysis was used to set up maps in which the variables were shown. In such maps, input and output fuzzy sets were created and applied, as well as rules of inference and determination of to-be-applied logical operators. Fuzzy classification of the area was performed in the three harvests so as to define whether or not inputs were needed. Our main findings show that the N-P-K requirement was spatially dependent in all harvests. By classifying the area using fuzzy logic, it was possible to analyze soil fertility and to indicate the regions having the smallest and greatest needs for N-P-K and liming.

A análise dos sistemas de fertilização do cafeeiro deve envolver informações conjuntas de solo e do estado nutricional das plantas. Este trabalho objetivou estudar a relação espacial entre os teores de P do tecido vegetal de cafeeiros e os atributos químicos e físicos do solo. Este estudo foi realizado com duas variedades de café arábica e uma variedade de café conilon. Foram construídas grades amostrais nas áreas, sendo os pontos georreferenciados. Avaliaram-se, do solo, os teores de P disponível (P-Mehlich) e de P remanescente (P-rem) e a granulometria, enquanto do tecido vegetal, os teores de P (P foliar). Os dados foram submetidos a: análise estatística descritiva, de correlação, análise de agrupamentos e testes de probabilidade. As análises de tendência e as geoestatísticas foram realizadas apenas para os pares de variáveis que apresentaram correlação linear significativa. A variabilidade espacial dos teores foliares de P é alta para a variedade Catuaí, sendo média para os demais cultivares avaliados. A variabilidade do P-rem do solo refletiu o estado nutricional quanto a esse nutriente na planta, o que não ocorreu com o P-Mehlich.

Information underlying analyses of coffee fertilization systems should consider both the soil and the nutritional status of plants. This study investigated the spatial relationship between phosphorus (P) levels in coffee plant tissues and soil chemical and physical properties. The study was performed using two arabica and one canephora coffee variety. Sampling grids were established in the areas, and the points georeferenced. The assessed properties of the soil were levels of available phosphorus (P-Mehlich), remaining phosphorus (P-rem) and particle size, and of the plant tissue, phosphorus levels (foliar P). The data were subjected to descriptive statistical analysis, correlation analysis, cluster analysis, and probability tests. Geostatistical and trend analyses were only performed for pairs of variables with significant linear correlation. The spatial variability for foliar P content was high for the variety Catuai and medium for the other evaluated plants. Unlike P-Mehlich, the variability in P-rem of the soil indicated the nutritional status of this nutrient in the plant.

Brazil stands as the largest coffee producer in the world. However one of the factors capable of undermining the potential of this species is the poor quality of seeds. One tool that is being proposed for use in agriculture is the Geostatistics analysis to verify the existence and quantify the degree of spatial dependence of variables. The seeds were collected in a field with five years of age in an area of 0.8 ha, 50 sampling points. In the laboratory we used a completely randomized design (CRD) with four replicates of 25 seeds per point materialized with the aid of a total station. After removal of the scrolls, the seeds were treated with Captan (Orth Cide) to 0.1% for five minutes and subjected to the following determinations: moisture, germination first count of germination, root length and shoot length. Then the seeds were placed to develop in an incubator at temperature 20-30 °C for 60 days. In the results there was spatial dependence of the quality variables of physiological Catuaí. The lowest range for the variable length of shoot (CPA) and greater range for the variable fresh weight (MFPA).

El Brasil se destaca como el mayor productor de café del mundo. Sin embargo, uno de los factores capaces de afectar el potencial de esta especie es la mala calidad de las semillas. Una de las herramientas que se proponen para el uso en la agricultura es el análisis geoestadístico, para evaluar la existencia y cuantificar el grado de dependencia espacial de las variables estudiadas. Las semillas se recolectaron en una granja a la edad de cinco años, en un área de 0,8 ha en 50puntos del muestreo. En el laboratorio se utilizó el diseño completamente al azar (DCA), con cuatro repeticiones de 25 semillas por punto que se materializó con la ayuda de una estación total. Después del retiro de los pergaminos, las semillas fueron tratadas con Captán (Orth Cide) 0,1% durante 5 minutos y está subjeta a las siguientes determinaciones: contenido de agua (humedad), germinación, primer corte de germinación, longitud de la raíz y la longitud de la parte aérea, peso fresco de la parte aérea; peso fresco de la raíz, materia seca de la parte aérea y materia seca de la raíz. Posteriormente, las semillas se colocaron para desarrollarse en el germinador a la temperatura de 20-30 °C durante 60 días. Los resultados mostraron la dependencia espacial de las variables de calidad fisiológica de cultivar Catuaí. Siendo la gama más pequeña para la longitud variable de la parte aérea (LPA) y de mayor alcance para la variable longitud de peso fresco de la parte aérea (MFPA).

A diferenciação dos cafés através da noção de terroir permite determinar áreas potenciais para a produção de cafés especiais e caracterizar o tipo de café dessas áreas, explorando suas potencialidades. O objetivo nesse trabalho foi estudar a variabilidade espacial da qualidade e caracterizar e delimitar terroirs de produção de café de lavouras no município de Araponga - MG a partir da avaliação sensorial dos frutos produzidos nas mesmas. Os dados foram coletados em quatro lavouras, as quais apresentam uma variação de altitude de 770 a 1270 m, dentro de extrato crescente. Em cada talhão das lavouras, foram coletadas amostras de frutos cereja que, depois de secas e beneficiadas, foram submetidas à análise sensorial, onde foram atribuídas notas variando de 0 a 100 pontos para a qualidade global da bebida e também para características relativas à sua doçura, corpo, acidez, sabor e equilíbrio. A variabilidade espacial da qualidade foi analisada através do índice de Moran. Para a definição dos terroirs de produção de café, as notas médias de qualidade, foram comparadas através de testes de separação e os valores individuais dos talhões submetidos à uma análise de agrupamentos. O estudo foi eficiente para identificar terroirs para a cafeicultura de montanha, permitindo assim diferenciar os cafés em função dos seus locais de produção. O município de Araponga possui mais de um terroir de produção de café caracterizado por dois distintos extratos de altitude.

Differentiating coffees through the notion of terroirs allows us to determine potential areas for specialty coffee production and to characterize the type of coffee in these areas, exploring their potential. The objective of this work was to study spatial variability quality and to characterize and delimit terroirs in coffee crop production in Araponga municipality, Minas Gerais State, Brazil, using sensorial evaluation. The data were collected from four crops, from altitudes ranging from 770 to 1270 m, with the extract increasing from low to high. In each plot of crops, samples of cherry fruits were collected, dried, benefited, subjected to sensorial analysis and given grades ranging from 0 to 100 points for the global drink quality and relative characteristics of honey, body, acidity, flavor and equilibrium. The spatial variability of the quality was analyzed using the Moran Index. To define coffee production terroirs, average quality grades were compared through separation tests and the individual values of the plots were subjected to an analysis of groupings. The study was efficient in identifying terroirs for mountain coffee culture, therefore allowing coffees to be differentiated as a function of their production locations. Araponga has more than one coffee production terroir characterized by two distinct altitude extracts.

O estudo da variação espacial da fertilidade do solo cresceu em importância, em discussões sobre manejo agrícola, uma vez que o tratamento uniforme das áreas cultivadas gera resultados inconsistentes, capazes de alterar o rendimento das culturas. Utilizando-se métodos de geoestatística multivariada, objetivou-se avaliar a relação espacial entre o estoque de nutrientes e a densidade de um Latossolo Vermelho-Amarelo húmico. O estudo foi realizado em área cultivada com Coffea arabica L. (cv. Catucaí), em uma malha amostral com 100 pontos. A amostragem do solo foi realizada na camada de 0-0,20 m, para determinar a densidade e os teores de P, K, Ca e Mg, os quais foram transformados em valores de estoque. Após esta transformação, os dados foram analisados por meio de estatística descritiva e exploratória, determinando-se a correlação entre a densidade e os estoques. Posteriormente, realizou-se análise geoestatística uni e multivariada, seguidas de interpolação por krigagem ordinária e cokrigagem. A distribuição dos estoques de nutrientes mostrou-se inversamente proporcional à da densidade do solo, com exceção do estoque de P. A cokrigagem permitiu caracterizar o solo, favorecendo a interpretação do comportamento de distribuição espacial da fertilidade.

The study of the soil fertility spatial variation has grown in importance, in discussions on agricultural management, once the uniform approach of cultivated areas provides inconsistent results, capable of affecting the crops yield. By using multivariate geostatistics methods, this study aimed at evaluating the spatial relationship between the stock of nutrients and density of a humic Rhodic Hapludox. The study was conducted in an area cultivated with Coffea arabica L. (Catucaí cultivar), in a sample grid with 100 points. The soil sampling was performed in the 0-0.20 m layer, in order to determine the soil density and the P, K, Ca and Mg contents, which were converted into stock values. After this transformation, the data were analyzed by using descriptive and exploratory statistics, determining the correlation between density and stocks. Then, the univariate and multivariate geostatistics were used, followed by interpolation with ordinary kriging and cokriging. The distribution of nutrients stocks was inversely proportional to the soil density, except for the P stock. The cokriging allowed to characterize the soil, favoring the interpretation of the fertility spatial distribution behavior.

Este experimento objetivou analisar as alterações no comportamento espacial dos atributos do solo: matéria orgânica (MO), argila dispersa em água (ADA) e grau de floculação (GF) em áreas ocupadas com vegetação natural em regeneração e em pastagem. As amostras de solo foram coletadas na profundidade de 0,0-0,2 m em uma grade amostral com 64 pontos, espaçados 10 m. Os dados foram submetidos à análise descritiva e, em seguida, foi realizada a análise geoestatística. Observaram-se os maiores valores para ADA e os menores valores de GF na área de pastagem. Todos os atributos apresentam dependência espacial para as duas áreas em estudo, com ajuste dos modelos esférico e exponencial. A confecção dos mapas temáticos por meio da krigagem ordinária permitiu melhor visualização da distribuição espacial dos atributos de solo.

This experiment aimed to analyze changes in spatial behavior of the attributes of soil: clay dispersed in water (CDW), degree of flocculation (DF) and organic matter (OM) in areas occupied by native vegetation in natural regeneration and pasture. Soil samples were collected at a depth of 0.0-0.2 m in a grid with 64 sampling points, spaced at 10 m. The data were submitted to descriptive and geostatistics analysis. The highest values were observed for the CDW and the lowest values of DF in the pasture. All attributes show spatial dependence for the two areas of study, with adjustment of the spherical and exponential models. The preparation of thematic maps using the ordinary kriging allowed better visualization of the spatial variability of soil attributes.

Objetivou-se avaliar a extensão e a intensidade da dependência espacial da fertilidade de um Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico, cultivado sob plantio direto, utilizando, de forma conjunta, técnicas de geoestatística e estatística multivariada. O experimento foi conduzido em uma área cultivada com soja em plantio direto no município de Rio Verde - GO. O solo foi amostrado nas profundidades de 0-0,05 m e 0,05-0,15 m, em uma malha amostral com 44 pontos. Os atributos avaliados foram pH em CaCl2, Ca, Mg, Al, P, K, H+Al, CTC, SB, V e MO. Os dados foram analisados por meio da análise da estatística descritiva seguida de uma análise de componentes principais de forma a gerar componentes que expliquem a maior parte da variação dos atributos. A geoestatística foi utilizada para verificar a existência e quantificar o grau de dependência espacial utilizando os componentes principais. A matéria orgânica apresentou maior continuidade espacial devido às características do sistema de plantio direto. De maneira geral, a área apresentou baixa fertilidade para o cultivo da soja, como diferente padrão de distribuição espacial entre camadas.

The objective was to assess the extent and intensity of the spatial dependence of the fertility of a Red-Yellow Latosol, cultivated under a non-tillage system, by using both geo-statistical techniques and multivariate statistics. The experiment was conducted in an area planted with soybeans under a non-tillage system, in the city of Rio Verde, Goiás, Brazil. The soil was sampled at depths of 0-0.05m and 0.05-0.15m, in a sampling grid with 44 points. The attributes evaluated were the pH of CaCl2, Ca, Mg, Al, P, K, H+Al, CEC, BS, V and MO. The data were analyzed using descriptive statistical analysis, followed by principal component analysis, in order to generate components which would explain most of the variations in the attributes. Geo-statistics was used to check and quantify the degree of spatial dependence, using the principal components. Multivariate analysis, associated with the geo-statistical analysis, showed satisfactory results for the spatial distribution of fertility. Organic matter showed greater spatial continuity due to the characteristics of the no-tillage system. In general, the area presented low fertility for the cultivation of soybeans, as well as different patterns of spatial distribution between layers.

O conhecimento da distribuição espacial das frações granulométricas é fundamental para o planejamento de uso e manejo do solo. Este trabalho teve como objetivo estudar, em duas profundidades, a variabilidade espacial das frações granulométricas de um Latossolo Vermelho-Amarelo distrófico sob cultivo de café conilon. As amostras de solo foram coletadas nas profundidades de 0-0,20 m e 0,20-0,40 m, na projeção da copa do cafeeiro, em uma malha irregular, totalizando 109 pontos georreferenciados. A fração argila apresentou o maior valor médio na profundidade de 0,20-0,40 m, enquanto, a fração areia total, na profundidade de 0-0,20 m. O silte não apresentou diferença significativa entre as duas profundidades avaliadas. As frações granulométricas apresentaram de baixa a média variabilidade espacial. Os teores de areia total e de argila apresentam correlação negativa e positiva, respectivamente, com a altitude dos pontos de amostragem, mostrando a influência da configuração da paisagem.

Information on the spatial distribution of particle size fractions is essential for use planning and management of soils. The aim of this work to was to study the spatial variability of particle size fractions of a Typic Hapludox cultivated with conilon coffee. The soil samples were collected at depths of 0-0.20 and 0.20-0.40 m in the coffee canopy projection, totaling 109 georeferentiated points. At the depth of 0.2-0.4 m the clay fraction showed average value significantly higher, while the sand fraction showed was higher in the depth of 0-0.20 m. The silt showed no significant difference between the two depths. The particle size fractions showed medium and high spatial variability. The levels of total sand and clay have positive and negative correlation, respectively, with the altitude of the sampling points, indicating the influence of landscape configuration.

Determinar o estado nutricional das plantas traz diversas contribuições à cafeicultura, principalmente quando esse estado é avaliado, considerando-se a variação espacial existente nos campos de produção. Este experimento objetivou analisar a variabilidade espacial do estado nutricional e da produtividade de café arábica, utilizando técnicas de análise de componentes principais (ACP) e geoestatística. O experimento foi desenvolvido em uma malha de 50 pontos amostrais, montada em uma lavoura de Coffea arabica L., variedade Catuaí. Realizaram-se amostragens foliares para avaliação dos macro e micronutrientes e coletas de frutos para o levantamento da produtividade. Os dados foram submetidos à ACP, para transformação dos valores de nutrientes em novas variáveis e, em seguida, submetidos à geoestatística, para quantificar o grau de dependência espacial dos componentes principais e da produtividade. A aplicação conjunta de ACP e geoestatística permitiu estudar de forma eficiente o estado nutricional das plantas. A lavoura estudada apresenta desequilíbrio nutricional, sendo o excesso de N e de Cu limitantes à produtividade da cultura, mesmo em locais com adequada concentração foliar dos demais nutrientes.

Evaluation of plant nutritional status brings several contributions to the coffee crop, especially when considering the spatial variation in the production fields. This experiment aimed to analyze the spatial variability in the nutritional status and yield of arabic coffee, using the principal component analysis (PCA) and geostatistics. The experiment was conducted in a grid of 50 sampling points in a field of Coffea arabica L., cv. Catuaí. Leaf samples were taken for macro and micronutrient analyses, and fruit were collected for yield evaluation. Data were subjected to PCA for transformation of nutrient values into new variables and then submitted to geostatistics to quantify the degree of spatial dependence of the main components and yield. The combined use of PCA and geostatistics allowed the efficient study of the nutritional status of the plants. The crop showed nutritional imbalance, with excess N and Cu limiting yield even in areas with adequate leaf concentration of the other nutrients.

A variabilidade espacial das propriedades do solo e planta exerce grande influência sobre o rendimento de culturas agrícolas. Este estudo teve como objetivo analisar a variabilidade espacial da fertilidade de um Latossolo Vermelho distrófico húmico cultivado com café arábica, utilizando, conjuntamente, análise de componentes principais, análise de agrupamento e geoestatística. O experimento foi realizado em uma área cultivada com Coffea arabica L. variedade Catucaí 20/15 - 479. As amostras de solo foram coletadas a uma profundidade de 0,20 m, em uma grade de amostragem com 50 pontos. Os atributos químicos estudados foram: P, K+, Ca2+, Mg2+, Na+, S, Al3+, pH, H + Al, SB, t, T, V, m, MO, ISNa, fósforo remanescente (P-rem) e micronutrientes (Zn, Fe, Mn, Cu e B). Os dados foram analisados pela estatística descritiva, seguida de análise de componentes principais e análise de agrupamentos. A geoestatística foi utilizada para verificar e quantificar o grau de dependência espacial de atributos - representado por componentes principais. A análise de componentes principais permitiu a redução dimensional do problema, fornecendo componentes interpretáveis, com baixa perda de informações. Apesar da perda de informação característica da análise de componentes principais, a combinação desta técnica com a análise geoestatística foi eficiente para quantificar e determinar a estrutura de dependência espacial da fertilidade do solo. O solo apresentou, em geral, reduzida disponibilidade de nutrientes minerais e altos níveis de acidez e Al trocável.

The spatial variability of soil and plant properties exerts great influence on the yeld of agricultural crops. This study analyzed the spatial variability of the fertility of a Humic Rhodic Hapludox with Arabic coffee, using principal component analysis, cluster analysis and geostatistics in combination. The experiment was carried out in an area under Coffea arabica L., variety Catucai 20/15 - 479. The soil was sampled at a depth 0.20 m, at 50 points of a sampling grid. The following chemical properties were determined: P, K+, Ca2+, Mg2+, Na+, S, Al3+, pH, H + Al, SB, t, T, V, m, OM, Na saturation index (SSI), remaining phosphorus (P-rem), and micronutrients (Zn, Fe, Mn, Cu and B). The data were analyzed with descriptive statistics, followed by principal component and cluster analyses. Geostatistics were used to check and quantify the degree of spatial dependence of properties, represented by principal components. The principal component analysis allowed a dimensional reduction of the problem, providing interpretable components, with little information loss. Despite the characteristic information loss of principal component analysis, the combination of this technique with geostatistical analysis was efficient for the quantification and determination of the structure of spatial dependence of soil fertility. In general, the availability of soil mineral nutrients was low and the levels of acidity and exchangeable Al were high.

Buscou-se, com este estudo, estimar, através do uso da cokrigagem, valores de cálcio e magnésio, utilizando como co-variável valores de pH. Em um Latossolo Vermelho Distroférrico, amostrou-se a camada de 0-0,2 m, utilizando grade de 25 x 25 m, totalizando 60 pontos em 5,02 ha. Realizou-se, inicialmente, análise descritiva e de correlação e, posteriormente, análise geoestatística, para identificar a dependência espacial das variáveis estudadas. Utilizando a técnica da cokrigagem, os valores de pH mostraram-se eficientes na estimativa de teores de Ca e Mg, devido a elevada correlação entre esta co-variável e as variáveis a serem estimadas.

Sought, with this study, estimating, through the use of cokriging, values of calcium and magnesium, using as covariate pH. In a Rhodic Hapludox, sampled the layer of 0-0.2 m, using the grid of 25 x 25 m, totaling 60 points from 5.02 ha. Was held, initially, descriptive analysis and correlation, and subsequently, geostatistical analysis to identify the spatial dependence of variables. Using the technique of cokriging pH values were efficient in the estimation of Ca and Mg, due to the high correlation between this covariate and the variables to be estimated.