RESUMO O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo é útil para o uso racional de insumos, como na aplicação localizada de corretivos e fertilizantes. Objetivou-se, nesta pesquisa, avaliar a variabilidade espacial dos índices de vegetação e atributos físicos e químicos do solo em um sistema de integração lavoura-pecuário (ILP). Uma área de 6,9 ha foi amostrada com grade regular hexagonal na profundidade de 0-0,20 m. Os valores no solo de P, K, Ca, Mg, e CTC, saturação por bases, argila e areia foram analisados. A condutividade elétrica aparente do solo (CEa) foi medida com um sensor de contato. O talhão foi avaliado no final do ciclo do milho (abril) e para a produção de pastagem (outubro) por imagens do satélite Landsat 5, utilizando-se técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfica (SIG). Os resultados mostraram que o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) foi associado à CEa e aos parâmetros de solo indicando as variações da cultura do milho e pastagem em sistema ILP. A geoestatística e o SIG foram ferramentas eficazes para unir os dados de variabilidade espacial do solo e da cultura, indicar as tendências dos resultados e interpretar a informação para apoiar estratégias de manejo adequadas.

ABSTRACT The knowledge of soil property spatial variability is useful for determining the rational use of inputs, such as the site-specific application of lime and fertilizer. The objective of this study was to evaluate the vegetation index and spatial variability of physical and chemical soil properties in an integrated crop-livestock system (ICLS). Soil samples were taken from a 6.9 ha area in a regular hexagon grid at 0-0.20 m depths. Soil P, K, Ca, Mg, and cation exchange capacity - CEC; base saturation; clay and sand were analyzed. Soil electrical conductivity (ECa) was measured with a contact sensor. The site was evaluated at the end of the corn season (April) and during forage production (October) using Landsat 5 images, remote sensing techniques and a geographic information system (GIS). Results showed that the normalized difference vegetation index (NDVI) was associated with ECa and soil parameters, indicating crop and pasture variations in the ICLS. Geostatistics and GIS were effective tools for collecting data regarding the spatial variability of soil and crop indicators, identifying variation trends in the data, and assisting data interpretation to determine adequate management strategies.

O conhecimento da variabilidade espacial das propriedades do solo e das culturas é importante para as tomadas de decisão sobre o manejo agrícola. Objetivou-se, neste trabalho, avaliar a variabilidade espacial de parâmetros químicos e físicos do solo e biofísicos de superfície de área cultivada com sorgo. O estudo foi conduzido em área de 12 ha de um Argissolo Vermelho Amarelo distrófico. A amostragem de solo georreferenciada e a medição da condutividade elétrica do solo foram realizadas antes do plantio do sorgo. As imagens do satélite Landsat 5 foram utilizadas para calcular os parâmetros biofísicos de superfície. Ferramentas de geoestatística foram utilizadas para se determinar e modelar a variabilidade espacial dos atributos em estudo em que os resultados mostraram que a densidade de amostragem adotada foi insuficiente para uma caracterização adequada da variabilidade espacial de parâmetros do solo. Ocorreu dependência espacial de grau, moderada a forte para CE e parâmetros biofísicos da superfície da imagem de satélite com alcances variando de 74,4 a 181,1 m; por outro lado, o sensoriamento remoto orbital também foi útil para o mapeamento da variabilidade espacial da cultura do sorgo e tem grande potencial para aplicação da Agricultura de Precisão.

The knowledge of spatial variability of soil and crop properties is useful for agricultural management decision making. The objective of this research was to evaluate the spatial variability of soil chemical and physical parameters and biophysical surface parameters of sorghum crop. The study was conducted in an area of 12 ha of a Typic Paleudult. Georrefered soil sampling and electrical conductivity (EC) of soil were conducted before sowing of sorghum. Landsat 5 imageries were used to establish the biophysical surface parameters. Geostatistics tool were used to determine and model the spatial variability of the attributes under study. Sampling density adopted was insufficient for an adequate characterization of the spatial variability of soil parameters. There was spatial dependence from moderate to strong degree for EC biophysical parameters with ranges varying from 74.4 to 181.1 m. Remote sensing was useful to show spatial variability of sorghum crop and has a great potential for the application of precision agriculture.

Em solos agrícolas que recebem aplicação de lodo de esgoto pode ocorrer, quando sujeitos à erosão hídrica, intenso transporte de fósforo (P) para trechos inferiores da paisagem e, eventualmente, para os corpos de água. O objetivo com este trabalho foi avaliar a distribuição espacial de P em um Latossolo Vermelho eutroférrico, cultivado com milho. Os tratamentos foram avaliados com aplicação de adubo mineral (AM) e de lodo de esgoto (LE). Amostras de solo foram coletadas seguindo uma grade amostral de 69 pontos em cada tratamento, em duas épocas, no início e no final do ciclo da cultura, em uma área experimental com 10% de declividade. No tratamento AM houve dependência espacial moderada de P no solo ocorrendo maiores concentrações de P na parte inferior do talhão, causada pela erosão do solo. O mesmo padrão foi observado para soma de bases, capacidade de troca catiônica e matéria orgânica do solo. Por outro lado, a aplicação de LE, feita de maneira não uniforme, resulta em sítios com maiores teores de fósforo aleatoriamente distribuídos e correlacionados com a matéria orgânica do solo.

In agricultural soils receiving sewage sludge and subjected to water erosion, may occur intense transport of phosphorus (P) to the lower parts of the landscape and eventually to water bodies. The objective of this study was to evaluate the spatial distribution of P in an Oxisol cultivated with maize. The treatments were evaluated with application of mineral fertilization (MF) and sewage sludge (SS). Soil samples were collected following a sampling grid of 69 points in each treatment at the beginning and at the end of the crop cycle, in an experimental area with 10% slope. There was a moderate spatial dependence of P in the soil in the treatment of MF, resulting in higher concentrations of P in the deeper layers of the soil caused by erosion. The same standard was observed for the soil attributes sum of bases, cation exchange capacity and soil organic matter. Conversely, when SS was applied there was a randomized distribution of P in the plots because of the non-uniform manner of its application. Such random distribution of P showed correlation with soil organic matter.

Comumente dados de precipitação pluvial apresentam variação e a obtenção da estimativa de sua distribuição espacial é primordial no planejamento agrícola e ambiental. O objetivo neste trabalho foi comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, através da técnica de auto-validação "jack-knifing", para dados de precipitação pluvial média anual do Estado de São Paulo. Observações de precipitação correspondentes ao período de 1957 a 1997 foram usadas para trezentos e setenta e nove (379) estações pluviométricas abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando uma área de aproximadamente 248.808,8 km². A periodicidade exibida pelos semivariogramas foi ajustada pelo modelo "hole effect", em que os parâmetros foram estimados com maior precisão pelo método de mínimos quadrados ponderados quando comparado com o método de tentativa e erro. O método de auto-validação "jack-knifing" mostrou-se adequado para a definição de métodos e modelos a serem usados para semivariâncias, cujo procedimento permitiu definir dezesseis vizinhos como o número ideal para a estimativa por krigagem de valores de precipitação pluvial para locais não amostrados no Estado de São Paulo.

Rainfall data presents variability and the attainment of the estimate of its space distribution is essencial in agricultural and environmental planning. The objective of this work is to compare the weighted least squares estimation method for semivariogram modeling with the trial and error fitting estimation method through the jack-knifing validation technique to annual average rainfall in the São Paulo State. Rainfall observations corresponding to the period from 1957 to 1997, from 379 rain gauge stations covering entire São Paulo State, representing an area of approximately 248,808.8 km² were used in this study. The parameters for the hole effect model, used to describe the periodicity exhibited by the semivariograms, were more precisely estimated by using the weighted least square estimation method when compared with the manual fitting method. The jack-knifing technique showed itself to be an adequate tool for the definition of methods and models to be used for semivariance. It also allowed for the definition of 16 neighbors as the ideal number to estimate by kriging the unsampled locations.