O presente trabalho objetivou desenvolver modelos para estimativa dos atributos físico-hídricos do solo porosidade drenável (PD) e capacidade total de retenção de água (CTA), com base em atributos físicos de fácil e rápida obtenção (textura, argila dispersa em água, volume total de poros, densidade do solo e densidade de partícula) e a determinação de matéria orgânica. Os atributos foram coletados na bacia hidrográfica do Ribeirão Marcela, na camada de 0 a 15 cm, obedecendo aos grids de 240 x 240 e 60 x 60 m, totalizando 165 pontos amostrados. Trabalhou-se com regressão múltipla linear, constituindo-se variáveis por meio da combinação dos diferentes atributos entre si e estimando os respectivos coeficientes pelo método dos mínimos quadrados, utilizando-se o programa SAS for Windows. Os modelos gerados para CTA e PD apresentaram boa qualidade estatística, com elevados coeficientes de determinação, baixos erros de estimativa e variáveis significativas, o que permitiu sua aplicação na estimativa desses atributos na bacia hidrográfica do Ribeirão Marcela, representativa do domínio dos Latossolos na região do Alto Rio Grande, fornecendo assim subsídios para implantação de projetos agrícolas e ambientais, especialmente no auxílio à parametrização de modelos de simulação hidrossedimentológica, os quais estão em desenvolvimento para aplicação na região.
This study aimed to develop models to estimate the two physical-hydric soil attributes, drainable porosity (PD) and water holding capacity (CTA), based on easily and quickly measured physical attributes (particle-size distribution, water dispersible clay, total porosity, bulk density and particle density). Disturbed and undisturbed soil samples were collected in the Ribeirão Marcela watershed, from the of 0-15 cm layer, in grids of 240 x 240 and 60 x 60 m, totaling 165 sample points. Linear multiple regression was applied, using variables that combined the different attributes with each other and the coefficients of variables estimated by the Least-Squares Estimation, using the software SAS. The models for CTA and PD presented good statistical qualities, with high coefficients of determination, low estimate error and, statistical significance of estimated parameters. These results suggest that these models might be used for projects in the Ribeirão Marcela watershed, which is representative of the Oxisols domain in the Alto Rio Grande region. They further provide region-specific technical information for agricultural and environmental projects and above all, for the parameterization of the hydrosedimentological simulation models in development.