RESUMO Objetivou-se identificar a distribuição espacial da qualidade fisiológica de sementes de soja durante o armazenamento, provenientes de campo de produção de 39 hectares por meio de técnicas de geoestatística na safra 2012/2013. Realizou-se amostragem de sementes em pontos georreferenciados, para a determinação da qualidade fisiológica e análise da dependência espacial. Os resultados foram submetidos às análises de estatística descritiva, correlação linear de Pearson e geoestatística. O grid de um ponto por hectare e uma malha de amostragem georreferenciada com espaçamento de 100 metros entre pontos foi eficiente na avaliação da variabilidade espacial. Constatou-se a existência de correlação negativa entre a variável teor de proteína e ataque de percevejos e correlação significativa entre a intensidade de dano por percevejo e o teor de proteína com as variáveis relacionadas a qualidade de sementes. A qualidade fisiológica não é uniforme, particularmente em relação ao vigor, proporcionando melhor diagnóstico por meio de mapas de interpolação. A agricultura de precisão, associada ao monitoramento da qualidade de sementes durante o armazenamento, indicou variabilidade espacial da qualidade desde a colheita até o fim do armazenamento. Áreas com altos índices de danos por percevejo e unidade apresentaram baixa qualidade fisiologia e reduzidos teores de proteína. A geoestatística possibilita determinar a distribuição espacial da qualidade fisiológica de sementes de soja em área de produção de sementes, facilitando a tomada de decisão, no que se refere às áreas a serem colhidas.

ABSTRACT The objective of this study was to identify the spatial distribution of the physiological quality of soybean seeds during storage from a production field of 39 hectares using geostatistical techniques in the 2012/2013 harvest. Seeds were sampled at geo-referenced points for the determination of physiological quality and spatial dependence analysis. The results were submitted to analysis of descriptive statistics, Pearson's linear correlation and geostatistics. The grid of one point per hectare and a georeferenced sampling mesh with spacing of 100 meters between points was efficient in the evaluation of the spatial variability. It was verified the existence of a negative correlation between the variable protein content and bed bug attack and a significant correlation between the intensity of bed bug damage and the protein content with the variables related to seed quality. Physiological quality is not uniform, particularly in relation to vigor, providing better diagnosis through interpolation maps. Precision agriculture, coupled with the monitoring of seed quality during storage, indicated spatial variability of quality from harvest to the end of storage. Areas with high rates of bedbug and unit damage presented low quality physiology and reduced protein levels. The geostatistics allows to determine the spatial distribution of the physiological quality of soybean seeds in the area of seed production, facilitating the decision making, regarding the areas to be harvested.

RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar a dependência espacial entre os atributos químicos do solo e os componentes do rendimento de soja, por meio de técnicas de agricultura de precisão. Realizaram-se amostragens de solo e de plantas, em pontos georreferenciados, para determinação dos atributos químicos do solo e componentes do rendimento. Os resultados foram submetidos às analises de correlação linear de Pearson, estatística descritiva e geoestati��stica. O coeficiente de variação apresentou ampla faixa de distribuição nos atributos químicos do solo, sendo os maiores índices obtidos para os teores disponíveis de fósforo (102%) e potássio (72,65%). O pH do solo e a matéria orgânica apresentaram coeficientes de variação de 5,96 e 15,93%, respectivamente. A análise dos semivariogramas, para os componentes do rendimento (produtividade, massa de mil sementes e número de sementes) e atributos químicos do solo (matéria orgânica, pH em água, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, boro, manganês e zinco), ajustaram-se ao modelo esférico, com dependência espacial moderada, e valores para o alcance da dependência espacial distribuídos entre 200 a 700 m. A espacialização por meio de mapas de interpolação foi eficiente na avaliação da variabilidade espacial, permitindo a identificação e a quantificação na área de produção de regiões com baixa e alta produtividade, associado à distribuição dos atributos do solo e respectivos níveis de disponibilidade para a planta de soja.

ABSTRACT The aim of this study was to evaluate the spatial dependence between chemical properties of the soil and yield components in the soybean using precision farming techniques. Samples of the soil and plants were taken from georeferenced points to determine the chemical properties of the soil and the yield components. The results were submitted to Pearson correlation analysis, descriptive statistics and geostatistics. The coefficient of variation showed a wide range of distribution for the chemical attributes of the soil, with the highest indices being found for the levels of available phosphorus (102%) and potassium (72.65%). Soil pH and organic matter showed a coefficient of variation of 5.96 and 15.93% respectively. Semivariogram analysis of the yield components (productivity, 1,000-seed weight and number of seeds) and the chemical properties of the soil (organic matter, pH, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, boron, manganese and zinc) fitted the spherical model with moderate spatial dependence, with values ranging from 200 to 700 m. Spatial distribution by means of map interpolation was efficient in evaluating spatial variability, allowing the identification and quantification of regions of low and high productivity in the production area, together with the distribution of soil attributes and their respective levels of availability to the soybean plants.

RESUMO: O objetivo do presente trabalho foi identificar e determinar a distribuição espacial da qualidade fisiológica de sementes de soja em um campo de produção com 39 hectares por meio de técnicas de agricultura de precisão. Foram realizadas amostragem de solo e colheita de sementes em pontos georreferenciados para a determinação da fertilidade do solo, qualidade fisiológica das sementes e alcance da dependência espacial. Os resultados foram submetidos às análises de estatística descritiva, correlação linear de Pearson e geoestatística. Os dados apresentaram coeficiente de variação de 1,63% para emergência, 1,74% para germinação, 1,63% para viabilidade, 2,59% para envelhecimento acelerado e 4,28% para vigor avaliado pelo teste de tetrazólio. O pH do solo correlacionou-se negativamente com a germinação, a emergência e a viabilidade. O grid de um ponto por hectare e uma malha de amostragem georreferenciada com espaçamento de 100 metros entre pontos foi eficiente na avaliação da variabilidade espacial. A qualidade fisiológica não é uniforme, particularmente em relação ao vigor, proporcionando melhor diagnostico por meio de mapas de interpolação. A agricultura de precisão possibilitou determinar a distribuição espacial da qualidade fisiológica de sementes em uma área de produção de sementes de soja, facilitando a tomada de decisão no que refere-se às áreas a serem colhidas.

ABSTRACT: The objective of this study was to identify and determine the spatial distribution of the physiological quality of soybean seeds in a field of 39 hectares with production through precision farming techniques. Soil sampling and harvest seeds, georeferenced points for determining soil fertility, seed quality and range of spatial dependence were performed. The results were submitted to analysis of descriptive statistics, Pearson correlation, and geostatistics. The data presented coefficient of variation of 1,63% for emergency, 1,74% for germination, 1,63% for viability, 2,59% for accelerated aging and 4,28% vigor evaluated by the tetrazolium test. Soil pH was negatively correlated with germination, emergence, and viability. The grid point per hectare and a georeferenced grid sampling, spacing of 100 meters between points, was efficient in assessing the spatial variability. Physiological quality is not uniform, particularly in nexion of vigor, providing better diagnosis through interpolation maps. Precision agriculture allows one to determine the spatial distribution of seed physiological quality in a production area of soybean seeds, facilitating decision-making, in what refers to the areas to be harvested.