O uso agrícola cada vez mais intensivo dos solos do Distrito Federal pode comprometer a qualidade destes e desencadear problemas ambientais na região. Diante de tal fato, o objetivo deste trabalho foi o estudo de indicadores de qualidade dos solos (QS) em áreas sob plantio direto (PD), com manejos diversificados (rotação milho-soja e sucessão feijão-sorgo) na microbacia do Ribeirão Extrema, Distrito Federal. Densidade do solo (Ds), grau de floculação (GF), teor de matéria orgânica (MO), capacidade de troca catiônica (CTC), respiração basal (Rmic) e carbono da biomassa microbiana (Cmic) constituíram os atributos de QS avaliados. Para execução das análises estatísticas utilizou-se o software estatístico Statistics Analysis System (SAS) e foi realizada a análise de variância (ANOVA), seguida de teste de comparação de médias pelo método de Tukey. Verificou-se que parte dos indicadores de QS avaliados foi influenciada pelos diferentes tipos de manejo estudados (Ds, MO e Cmic), enquanto outros não se mostraram sensíveis aos mesmos (GF, CTC e Rmic). Foi constatada correlação positiva entre MO e CTC dos solos, em ambos os manejos investigados, o que destaca a importância do sistema de plantio direto na melhoria dos atributos químicos dos solos.

The intensively increasing agricultural use of Distrito Federal soils may compromise their quality and trigger environmental problems in the region. Given this fact, the objective of this work was to study the soil quality (SQ) indicators, in areas under no tillage (PD), with diversified managements (corn-soybean rotation and bean-sorghum succession), at the Riberão Extrema watershed, Distrito Federal. Soil bulk density (Ds), flocculation index (GF), organic matter (MO), cation exchange capacity (CTC), microbial respiration (Rmic) and microbial biomass carbon (Cmic) were the attributes of SQ evaluated. Statistical analysis was performed using the statistical software Statistics Analysis System (SAS) and consisted of analysis of variance (ANOVA) followed by Tukey test for comparison of means. Results show that some of the evaluated SQ indicators were affected by different types of soil management under evaluation (Ds, Cmic and MO), while others were not sensitive to them (GF, CTC and Rmic). Positive correlation was found between MO and CTC of the soils in both investigated treatments, highlighting the importance of no tillage system on the chemical properties of soil.

A sustentabilidade ambiental dos agroecossistemas do Distrito Federal (DF) vem sendo ameaçada em função do grande desenvolvimento das atividades agrícolas. O objetivo do presente estudo foi a avaliação do uso e ocupação das terras da microbacia do Ribeirão Extrema/DF, com o auxílio de técnicas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento. Utilizou-se uma imagem de satélite LANDSAT ETM+, ano 2010, classificada usando-se o software ENVI 4.1, por meio do qual foi gerado o mapa de uso e ocupação das terras da microbacia de estudo, cujas áreas das classes de ocupação estabelecidas foram calculadas no programa ArcGis 9.1. A partir de operações disponíveis no ArcGis 9.1 realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação com o mapa de aptidão agrícola das terras, gerando o mapa de adequação de uso e ocupação da microbacia e por intermédio de operações de tabulação cruzada foi realizada a quantificação das classes de uso e ocupação em relação à aptidão agrícola das terras. Os resultados demonstraram intensa exploração agrícola da microbacia do Ribeirão Extrema; no entanto, detectou-se predominância expressiva (80,07%) de terras com uso agrícola adequado, conforme o Sistema Brasileiro de Aptidão Agrícola das Terras.

The sustainability of agroecosystems of the Distrito Federal (DF) has been threatened due to the increased development of agricultural activities. The objective of the present study was to evaluate the use and occupation of the Extrema watershed/DF, with the help of Remote Sensing and Geoprocessing. A satellite image from Landsat ETM +, acquired in 2010, was employed which was classified using the software ENVI 4.1, generating the map of land use and occupation of the watershed under study, which established classes of occupation calculated in the software ArcGIS 9.1. The intersection of land use and occupation and land suitability maps was performed using operations available in ArcGis 9.1, generating the use and occupation suitability map. The quantification of classes of use and occupation in relation to land use suitability was generated using cross-tabulation operations. Results show intensive farming at Extrema watershed, however, a significant predominance (80.07%) of appropriate agricultural land use was detected, according to the Brazilian System for Agricultural Land Suitability.