ABSTRACT The mechanized management systems used in Brazilian coffee plantations generate heavy machine traffic and lead to the application of loads on the soil that affect the soil structure and lead to widespread compaction. This study aimed to evaluate the influence of mechanized operations on coffee plantations with different deployment times on the soil structural quality of an Ultisol, based on its soil physical properties and soil load-bearing capacity. The experiment was carried out in Muzambinho, São Paulo State, Southeast Brazil, in coffee plantations (Coffee arabica L.) with 3, 16, and 32 years of service. In each area, corresponding to the coffee plantation’s establishment period, soil samples were collected in the planting row (R), under the coffee canopy (UCC), and inter-row center (IRC) at the layers of 0.00-0.10, 0.10-0.20, and 0.20-0.40 m to evaluate soil penetration resistance, bulk density, porosity, wet aggregate stability, and preconsolidation pressure, to model soil load-bearing capacity. The deployment time of the coffee crop was a decisive factor in reducing the deterioration of the soil structure in the row, which was confirmed by better structural quality in the plantations with 16 and 32 years of establishment. Irrespective of crop deployment time, the effects of intensive machinery traffic on the coffee crop in the middle between the rows and in the area under the canopy are similar, resulting in high soil compaction, reflected in soil penetration resistance, soil bulk density, macroporosity, and load-bearing capacity. The longer the deployment time of the coffee cultivation areas (32 and 16 years), the higher the stability of the soil aggregates, and the larger the mean aggregate size.

RESUMO O cultivo de eucalipto tem se expandido consideravelmente no Brasil, sobretudo em regiões em que os solos apresentam baixa fertilidade, como nos Cerrados brasileiros. Para alcançar maiores produtividades, é fundamental saber a necessidade e o momento adequado para correção do solo. Para auxiliar esse processo de tomada de decisão, modelos matemáticos e computacionais têm sido utilizados e são uma alternativa promissora. O objetivo deste trabalho foi modelar a influência dos atributos físico-químicos do solo e climáticos no desenvolvimento do Eucalyptus urograndis em Neossolo Quartzarênico, por meio da técnica de indução da árvore de decisão. Para isso foram utilizados 30 atributos, sendo 29 preditivos e um atributo-meta ou variável resposta, a saber, a altura do eucalipto. Foram avaliadas quatro abordagens para seleção de atributos: sem seleção, seleção de atributos baseado em correlação (CFS), método do Qui-quadrado (χ2) e Wrapper. Para classificar os dados foi utilizada a técnica de indução de árvore de decisão por meio do software Weka 3.6. As técnicas de mineração de dados através da indução de árvore de decisão permitem o desenvolvimento de um modelo de classificação do desenvolvimento inicial de eucalipto eficiente para previsão de novos casos em diferentes classes de produção, onde o volume individual de madeira (VOL) e o diâmetro altura do peito (DAP) são atributos determinantes para previsão do crescimento do Eucalyptus urograndis, além de atributos químicos do solo como: Magnésio (Mg+2), Fósforo (P), Alumínio(Al+3), potássio (K+), acidez potencial (H+Al) e potencial hidrogeniônico (pH), atributo físico como a resistência do solo à penetração e relacionado ao clima como a temperatura mínima.

ABSTRACT Eucalyptus plantation has expanded considerably in Brazil, especially in regions where soils have low fertility, such as in Brazilian Cerrados. To achieve greater productivity, it is essential to know the needs of the soil and the right moment to correct it. Mathematical and computational models have been used as a promising alternative to help in this decision-making process. The aim of this study was to model the influence of climate and physico-chemical attributes in the development of Eucalyptus urograndis in Entisol quartzipsamment soil using the decision tree induction technique. To do so, we used 30 attributes, 29 of them are predictive and one is the target-attribute or response variable regarding the height of the eucalyptus. We defined four approaches to select these features: no selection, Correlation-based Feature Selection (CFS), Chi-square test (χ2) and Wrapper. To classify the data, we used the decision tree induction technique available in the Weka software 3.6. This data mining technique allowed us to create a classification model for the initial development of eucalyptus. From this model, one can predict new cases in different production classes, in which the individual wood volume (IWV) and the diameter at breast height (DBH) are crucial features to predict the growth of Eucalyptus urograndis, in addition to the presence of chemical soil components such as: magnesium (Mg+2), phosphorus (P), aluminum (Al+3), potassium (K+), potential acidity (H + Al), hydrogen potential (pH), and physical attributes such as soil resistance to penetration and related to climate, such as minimum temperature.

Os solos brasileiros apresentam grande variabilidade química natural e com isso a condutividade elétrica aparente (CEa) pode auxiliar na interpretação das variações de produtividade das culturas. O objetivo deste trabalho foi selecionar atributos químicos do solo com a melhor correlação linear e espacial, para explicar a variabilidade da CEa do solo utilizando o aparelho Profiler modelo EMP-400. O estudo foi realizado no município de Sidrolândia, MS, e as variáveis avaliadas no solo foram: CE 2 kHz, CE 7 kHz, CE 15 kHz, matéria orgânica, K disponível, saturação de bases e capacidade de troca catiônica (CTC). A medição da CEa do solo foi feita com auxílio de um quadricículo, percorrendo a área total com espaçamento de 0,45 m entre passadas. As amostras de solo foram coletadas na profundidade de 0-20 cm, totalizando 36 amostras de solo em aproximadamente 70 ha. Para cada atributo analisado, realizou-se a análise descritiva clássica, utilizando o programa SAS, e para a dependência espacial, usou-se o GS+. O equipamento foi capaz de detectar simultaneamente as CEas nas diferentes frequências; por meio da análise de correlação com os atributos químicos do solo, foi possível estabelecer as zonas específicas de manejo. O atributo do solo que melhor se correlacionou com a CEa foi a CTC, para a frequência de 15 kHz.

Brazilian soils have natural high chemical variability; thus, apparent electrical conductivity (ECa) can assist interpretation of crop yield variations. We aimed to select soil chemical properties with the best linear and spatial correlations to explain ECa variation in the soil using a Profiler sensor (EMP-400). The study was carried out in Sidrolândia, MS, Brazil. We analyzed the following variables: electrical conductivity - EC (2, 7, and 15 kHz), organic matter, available K, base saturation, and cation exchange capacity (CEC). Soil ECa was measured with the aid of an all-terrain vehicle, which crossed the entire area in strips spaced at 0.45 m. Soil samples were collected at the 0-20 cm depth with a total of 36 samples within about 70 ha. Classical descriptive analysis was applied to each property via SAS software, and GS+ for spatial dependence analysis. The equipment was able to simultaneously detect ECa at the different frequencies. It was also possible to establish site-specific management zones through analysis of correlation with chemical properties. We observed that CEC was the property that had the best correlation with ECa at 15 kHz.

O sistema de produção pecuária e os sistemas de manejo do pasto alteram os atributos físicos do solo, refletindo sobre a produtividade e a composição vegetal. O objetivo deste trabalho foi indicar os atributos do solo com melhores correlações lineares e espaciais para se obter zonas específicas de manejo do solo. Foram analisadas as correlações lineares e espaciais entre a produtividade de matéria seca da forragem de Brachiaria decumbens (Stapf) e de alguns atributos físicos de um Argissolo em duas profundidades (0,00-0,10 m e 0,10-0,20 m). Para isso foi instalada uma malha geoestatística para a coleta dos dados contendo 121 pontos de amostragem. A produtividade da forragem variou aleatoriamente e não seguiu padrões espaciais, sendo assim efeito pepita puro. O aumento da resistência mecânica do solo à penetração e da densidade do solo, no cultivo da forragem, causou redução na produção de matéria seca da forragem. A resistência mecânica do solo à penetração e a umidade do solo camada de 0,10-0,20 m são importantes indicadores da sua qualidade física. Portanto, representam confiabilidade para a estimativa da produtividade da forragem.

Los sistemas de producción de ganadería y de manejo de pastos alteran las propiedades físicas del suelo, reflejados en la productividad y la composición vegetal. El objetivo de este trabajo fue indicar las propiedades físicas del suelo con mejores correlaciones lineales y espaciales para obtener sitios específicos de manejo del suelo. Se analizaron las correlaciones lineales y espaciales entre la productividad de la materia seca del forraje de Brachiaria decumbens (Stapf) y algunas propiedades físicas de un Ultisol en dos profundidades (0,00-0,10 m y 0,10-0,20 m). Para la colecta de los datos fue instalada una red geoestadística con 121 puntos de muestreo. La productividad del forraje varió aleatoriamente y no siguió patrones espaciales, presentando el efecto pepita puro. La resistencia mecánica del suelo a la penetración y la humedad del suelo en la capa de 0,10-0,20 m, son importantes indicadores de la calidad física del suelo. El aumento de estas propiedades en el cultivo del forraje, promovió la reducción de la materia seca del forraje. Por lo tanto, estos indicadores representan confiabilidad para estimar la productividad del forraje.