Na região dos Campos Gerais (PR), a cultura do milho ocupa aproximadamente um terço das áreas sob plantio direto no verão. Visando a manejos diferenciados, faz-se necessário conhecer as variáveis que influenciam no rendimento do milho. Este trabalho teve como objetivo correlacionar variáveis químicas e físicas de solo e antrópicas com a resposta da cultura do milho, considerando-se variabilidade espacial regional. As variáveis antrópicas estudadas foram: pressão de população, índice de pressão populacional, profundidade de semeadura e desvio padrão da profundidade de semeadura. As variáveis de solo estudadas foram: profundidade do horizonte A, areia, silte, argila, matéria orgânica, pH, boro e manganês para a profundidade de 0-20cm, e areia, silte, argila, matéria orgânica, manganês e cobre para a profundidade 20-40cm. Para representar o rendimento da cultura, a variável resposta avaliada foi a massa de grãos da espiga por planta. Para redução do número de variáveis, utilizaram-se os métodos estatísticos de redução de variáveis explicativas "Todas Regressões Possíveis" (Best subsets) e "Passo-a-Passo" (Stepwise). As variáveis de solo reafirmaram-se como importantes para explicar o fenômeno massa de grãos. A variável antrópica profundidade de semeadura mostrou-se explicativa para o fenômeno estudado, demonstrando a influência do processo de semeadura no rendimento do milho.
In the region of Campos Gerais, Paraná, Brazil, corn fields cover about one third of no-tillage summer cropland. Before introducing alternative forms of management, it is necessary to gather information on variables that influence crop yield. This paper was aimed at correlating corn yield with chemical and physical soil variables, and human variables, considering spatial variability in the region. The human variables considered in the study were population pressure, population pressure index, seeding depth and standard deviation of seeding depth. Soil variables for the depth of 0-20cm were thickness of horizon A, sand, silt, clay, organic matter, pH, boron and manganese. For the depth of 20-40cm were sand, silt, clay, organic matter, manganese, and copper. The variable mass of grains per plant represented crop yield. The statistical methods ‘Best subsets' and ‘Stepwise' were used to reduce the number of explanatory variables. Soil variables were reaffirmed as explanatory of mass of grains. The human variable seeding depth influences corn yield, showing the importance of the planting process on crop yield.