RESUMO Esse estudo teve como objetivo avaliar e identificar a variabilidade espacial da erosão laminar em áreas que utilizam agricultura de precisão. Para tanto, foram utilizados dados de solo de três propriedades da região oeste do Paraná, uma no município de Céu Azul (área A) e duas em Serranópolis do Iguaçu (áreas B e C). Para identificar os dados discrepantes (outliers), foi realizada uma análise da dispersão dos quartis por meio de um gráfico box-plot. A verificação da normalidade dos dados foi realizada com base na aplicação do teste de Kolmogorov-Smirnov. Em seguida, foi realizada uma análise espacial, utilizando o software AgDataBox-Map. Após a obtenção dos mapas temáticos, foram estimados os parâmetros da Equação Universal de Perdas de Solo. Após essa etapa, foram calculados os fatores de estimativa das perdas de solo e gerados mapas temáticos, os quais foram integrados por álgebra cartográfica, resultando no modelo de identificação de áreas suscetíveis à erosão. A área A apresentou maior suscetibilidade (estimativa de perda de solo = 0-200 t ha-1 por ano) quando comparada às áreas B e C (estimativa de perda de solo = 0-150 t ha-1 por ano), porém, todas as áreas apresentam baixa suscetibilidade à erosão.

ABSTRACT The study aimed to identify and evaluate the spatial variability in laminar erosion in areas using precision agriculture tools. Soil data from three properties in the western region of Paraná state, Brazil, were used: one in the municipality of Céu Azul (area A) and two in Serranópolis do Iguaçu (areas B and C). To identify discrepant data (outliers), analysis of the dispersion of quartiles was performed using a box-plot graph. Data normality was verified using the Kolmogorov-Smirnov test. A spatial analysis was performed using AgDataBox-Map software. The parameters of the universal soil loss equation were estimated and used with map algebra to produce a model to identify areas susceptible to erosion. Area A (soil loss estimate = 0-200 t ha-1 per year) presented greater susceptibility to erosion than areas B and C (soil loss estimate = 0-150 t ha-1 per year); however, all areas had a low susceptibility to erosion.

ABSTRACT Spatial variability management of soil chemical attributes is one of the approaches to be employed in the face of the constant challenge of increasing agricultural yield to meet world demand. In this sense, precision agriculture has as one of its tools the application of inputs at varying rates, which seeks to determine the ideal amount of fertilizer at each point of the crop, contrary to the conventional recommendation approach based on average values. In this context, this work studied the fertilizer recommendation methods used in site-specific nutrient management and the calculation methodologies for N, P, and K recommendations. For this purpose, a systematic literature study (SLS), consisting of systematic literature mapping, snowballing, and systematic literature review was performed. The analyzed studies were grouped into five domains (precision agriculture, soil fertility, site-specific nutrient application, fertilizer recommendation methods, and recommendation software for site-specific nutrient application). As a result, the SLS identified 12 methods for recommending N, nine for recommending P, and six for recommending K, in addition to five computer programs for precision agriculture that perform fertilizer recommendations at varying rates.