No Brasil, a utilização de sensores de produtividade no algodoeiro é recente. A variabilidade de atributos físicos e químicos de solo abre a possibilidade de delimitar zonas homogêneas dentro da lavoura. Relações entre esses atributos e a produtividade do algodoeiro podem ser obtidas indicando o potencial da cultura em cada condição de solo. O objetivo deste trabalho foi estabelecer relações entre atributos de solo que determinem sua variabilidade espacial e que interferem na produtividade do algodoeiro. Foi conduzido um experimento em área de 56,1 ha, em Cristalina, GO, com a cultura do algodão. Amostragens de solo foram realizadas em uma grade regular de 80 x 80 m para avaliação dos atributos químicos e físicos e leituras contínuas de condutividade elétrica aparente (CEa). Os dados de produtividade do algodoeiro foram obtidos por colhedoras equipadas com sensor de fluxo, nas safras 2010/11 e 2011/12. A produtividade apresentou forte dependência espacial e possui correlação negativa com CEa, pH CaCl2; a CEa foi uma ferramenta adequada para identificação da variabilidade de acidez e de nutrientes no solo na condição estudada possibilitando delimitar zonas homogêneas, para o manejo de forma diferenciada.

The use of cotton productivity sensors is recent in Brazil. Variability of physical and chemical properties of soil opens the possibility of delimiting homogeneous zones in crop fields. Relationships between these properties and cotton yield can be obtained, indicating the crop potential for each soil condition. The objective of this study was to establish relationships between soil attributes that have spatial variability and its interference in cotton yield. The experiment was carried out in 56.1 ha, in Cristalina, GO, with cotton. Soil samples were collected on a regular grid of 80 x 80 m for evaluation of chemical and physical attributes and apparent electrical conductivity of soil (ECa). The cotton yield was measured by machines equipped with flow sensor during 2010/11 and 2011/12 cropping seasons. Cotton yield showed strong spatial dependence and has negative correlation with ECa and pH CaCl2. The ECa was an useful tool to identify the variability of acidity and soil nutrients in this study, allowing to delimit homogeneous zones to a distinct management.

Propôs-se, neste trabalho, avaliar a variabilidade espacial dos atributos de fertilidade do solo em Latossolo Vermelho Amarelo em plantio direto para o algodoeiro em Cristalina, GO, visando à adoção da agricultura de precisão no manejo da área. A grade amostral foi constituída de 90 pontos (80 x 80 m) distribuídos numa área de 57,6 ha. Foram determinados os teores de P, K, Ca, Mg, S, Na, Cu, Mn, B, Zn, Fe, matéria orgânica (MO), pH, soma de bases (SB), saturação por bases (V), saturação por alumínio (m) e condutividade elétrica aparente do solo (CE) a 30 e 90 cm de profundidade. Efetuou-se a análise descritiva clássica e em seguida foram modelados semivariogramas para todos os atributos e mapas de krigagens. A dependência espacial das propriedades do solo analisadas indica que as variações espaciais devem ser consideradas no planejamento de coleta de amostras de solo e nas práticas de manejo do solo. Para a adoção da agricultura de precisão e aplicação de insumos em taxa variável, deve-se realizar um estudo criterioso da variabilidade da fertilidade do solo, gerando mapas por classe de fertilidade de cada atributo, o que permite identificar para quais atributos esta prática de manejo deve ser adotada.

The objective of this work was to analyze the spatial variability of fertility attributes in an Oxisol under tillage to cotton cultivation in Cristalina, GO, aiming the adoption of precision agriculture in the area management. The soil was collected using a sample grid, which consisted of 90 points (80 x 80 m), distributed into 57.6 ha. Were determined contents of P, K, Ca, Mg, S, Na, Cu, Mn, B, Zn, Fe, organic matter (OM), pH, sum of bases (SB), base saturation (V), aluminum saturation (m), as well as the apparent electrical conductivity of soil (EC) measured at 30 and 90 cm depth. Classic descriptive analysis was conducted and then, semivariograms were modeled for all attributes and krigging maps. The spatial dependence of analyzed soil properties indicates that the spatial variability should be considered during the planning of soil sampling and also to soil management practices. Concerning to precision agriculture adoption and the application of inputs in variable rates, it is required to do a careful study of the soil fertility variability, creating maps based on fertility classes for each attribute, allowing to identify for which attributes this management practice should be adopted.