Resumo A pressão humana sobre os serviços ecossistêmicos tem resultado em impactos indesejáveis sobre o bem-estar humano. Com o Projeto Millennium, várias pesquisas interdisciplinares têm sido desenvolvidas em todo o mundo com o objetivo de entender esses impactos sobre os fluxos e os processos dos ecossistemas e internalizar os custos e os benefícios dos serviços ecossistêmicos para a produção. O solo fornece muitos serviços ecossistêmicos, uma vez que sua multifuncionalidade é a base para a produção de alimentos, filtração de água, ciclagem de nutrientes e outros bens essenciais à vida. Este artigo apresenta os principais conceitos e classificações dos serviços ecossistêmicos do solo e de suas funções; os indicadores e os métodos de avaliação, modelagem e valoração dos serviços ecossistêmicos; algumas aplicações recentes para avaliar impactos de práticas de manejo agrícola sobre os serviços ecossistêmicos do solo; bem como os desafios e as oportunidades para a pesquisa e para o desenvolvimento de políticas públicas relacionadas à sustentabilidade agroambiental no Brasil. Apesar de o papel do solo para prestação de serviços ecossistêmicos ainda ser subestimado, os cientistas têm gradualmente reconhecido os processos e as funções do solo como fundamentais para avaliar os serviços ecossistêmicos e os efeitos do uso e manejo da terra sobre eles. Abordagens interdisciplinares que integrem ciência e políticas públicas são necessárias para construir uma governança com base em serviços ecossistêmicos.

Abstract Human pressure on ecosystems has undesirable impacts on human well-being. After the Millennium Project, much interdisciplinary research has been developed worldwide aiming to understand these impacts on ecosystem flows and processes, and to learn about the costs and the benefits of ecosystem services for production. Soil provides many ecosystem services, since its multi-functionality is the basis for food production, water filtration, nutrient cycling, and other goods essential to life. This article presents the main concepts and classifications of soil ecosystem services and of its functions; the indicators and the methods for assessment, modeling, and valuation of ecosystem services; some recent applications to assess and evaluate impacts of agricultural management practices on soil ecosystem services; as well as challenges and opportunities for research and for development of public policies related to agro-environmental sustainability in Brazil. Although the role of soil in supplying ecosystem services is yet undervalued, scientists are gradually recognizing soil processes and functions as fundamental to assess ecosystem services and the effects of land use and management on them. Interdisciplinary approaches to integrate science and public policies are necessary to build governance based on ecosystem services.

Resumo Os solos leves ocupam cerca de 8% do território brasileiro e são epecialmente expressivos na nova e na última fronteira agrícola do país: a região de Matopiba, nos estados do Maranhão, do Tocantins, do Piauí e da Bahia, onde representam 20% da área. Esses solos enquadram-se nas classes texturais areia e areia franca ou francoarenosa, até a profundidade de 0,75 m ou mais, e são representados principalmente pelos Neossolos Quartzarênicos e, em parte, por Latossolos e Argissolos. O entendimento do funcionamento desses solos depende do estabelecimento de critérios distintivos sobre: dinâmica da matéria orgânica; teor e mineralogia da fração argila; teores de areia grossa e de areia total, em relação aos de areia fina; diâmetro médio da fração areia; e capacidade de retenção de água. Esses critérios podem contribuir para o zoneamento e para o manejo conservacionista e da fertilidade dos solos leves, bem como para estimação de seu potencial agrícola. Sistemas integrados de produção, como os de integração lavoura-pecuária e lavoura-pecuária-floresta, além do plantio direto com rotação de culturas, dos plantios florestais mistos com espécies leguminosas, e do uso de adubos verdes e cultivos de cobertura, são relevantes para o manejo adequado desses solos. O objetivo deste artigo de revisão foi caracterizar os solos leves e apontar os principais desafios em relação a seu potencial agrícola, a seu manejo e conservação e sua fertilidade, frente à expansão e à consolidação da nova fronteira agrícola.

Abstract Light soils occupy 8% of the Brazilian territory and are especially expressive in the new and last agricultural frontier in Brazil: the Matopiba region - in the states of Maranhão, Tocantins, Piauí, and Bahia -, where they represent 20% of the area. These soils fit into the textural classes of sand and loamy sand or sandy loam, down to 0.75-m soil depth or deeper, and they are mainly represented by Neossolos Quartzarênicos (Quartzipsamments) and, partly, by Latossolos (Oxisols) and Argissolos (Ultisols). The understanding of soil functioning depends on the establishment of distinguishing criteria for: organic matter dynamics; content and mineralogy of the clay fraction; coarse sand and total sand contents, in relation to those of fine sand; mean diameter of the sand fraction; and water retention capacity. These criteria can contribute for the zoning and for the conservation and fertility management of light soils, as well as for the estimation of their agricultural potential. Integrated production systems, such as crop-livestock and crop-livestock-forestry integration, besides no-tillage with crop rotation, mixed forestry planting with legumes, and the use of green manure and cover crops are relevant for the proper management of these soils. The objective of this review was to characterize light soils and to highlight the main challenges regarding their agricultural potential and their conservation and fertility managements, in face of the expansion and consolidation of the new Brazilian agricultural frontier.

O conhecimento da dinâmica de decomposição e liberação de nutrientes em sistemas de produção é de grande importância para o manejo da fertilidade do solo e para a economia de recursos. Dessa forma, foi conduzido um experimento em solo de Cerrado do oeste baiano com o objetivo de estudar a decomposição e liberação de macronutrientes da palhada de milho mais Brachiaria ruziziensis , sob sistema de integração lavoura-pecuária (ILP). As avaliações foram realizadas por meio de litterbags coletadas aos 0, 15, 40, 110, 170 e 220 dias após a dessecação da palhada, que ocorreu em outubro de 2008. A matéria seca total inicial foi de aproximadamente 6,6 Mg ha-1, com meia-vida de 115 dias. A liberação de nutrientes desse volume de palhada, com o respectivo percentual em relação à quantidade total de nutrientes acumulada na planta, até o final das avaliações foi de 29,3 (62 %); 7,8 (80 %); 42,2 (94 %); 48,6 (74 %); 17,0 (81 %); e 7,7 (79 %) kg ha-1 de N, P, K, Ca, Mg e S, respectivamente. Esses resultados auxiliam o manejo da adubação das culturas e se traduz em economia de recursos. Como exemplo e transformando-se as quantidades de nutrientes liberadas até os 110 dias, período de certa coincidência com o florescimento da cultura sucessora principal, pelos três principais macronutrientes (N, P e K) em quantidade de adubos, ter-se-ia uma economia de R$ 243,00 ha-1.

Knowledge of the dynamics of decomposition and nutrient release in production systems is of great importance for management of soil fertility and reducing waste of resources. In this regard, an experiment was conducted in Cerrado (Brazilian tropical savanna) soil from the western region of Bahia, Brazil, for the purpose of studying the decomposition and nutrient release from corn stover plus Brachiaria ruziziensis straw under an integrated crop-livestock system. The evaluations were performed using litterbags collected at 0, 15, 40, 110, 170, and 220 days after desiccation of the stover/straw, which occurred in October 2008. Initial total dry matter was around 6.6 Mg ha-1, with a half-life of 115 days. Nutrient release from this volume of straw (with the percentage in relation to the total amount of nutrients accumulated in the plant) up to the end of evaluations was 29.3 (62 %), 7.8 (80 %), 42.2 (94 %), 48.6 (74 %), 17.0 (81 %), and 7.7 (79 %) kg ha-1 of N, P, K, Ca, Mg, and S, respectively. These results assist management of crop fertilization and result in less waste of natural resources. As an example, transforming the amounts of the three main macronutrients (N, P, and K) released up to 110 days (a period of a certain coincidence with the flowering of the main successor crop) into amounts of fertilizer, there would be savings of R$ 243.00 per hectare.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial e temporal da produtividade de soja, milho e trigo, em uma lavoura comercial de 57 ha, não irrigada, manejada há mais de dez anos sob sistema plantio direto, em um Latossolo Vermelho distrófico típico, em Palmeira das Missões, RS. A coleta de dados de produtividade de seis cultivos, entre 2000 e 2005, foi realizada por colhedora equipada com monitor de produtividade. Análises estatísticas e geoestatísticas foram realizadas a fim de avaliar a variabilidade espacial e a presença de dependência espacial ao longo dos anos. A produtividade da soja, do milho e do trigo alcançada apresenta variabilidade com continuidade espacial, correlacionando-se entre si, ao longo dos anos. Em anos de deficit hídrico, verifica-se aumento da variabilidade espacial da produtividade. A cultura do milho é mais eficiente do que a da soja em detectar a variabilidade espacial da produtividade existente na lavoura.

The objective of this work was to analyze the spatial and temporal yield variability of soybean, corn and wheat in a 57 ha cropland, without irrigation, under no-till for more than ten years in a Typic Hapludox, located in Palmeira das Missões, RS. Yield data of crops from 2000 to 2005 were collected using a combine equipped with yield monitor. Statistical and geostatistical analysis were performed to monitor the range of the spatial variability and its spatial dependence, as well as its behavior over the years. Soybean, corn and wheat yield present spatial variability, which is maintained over time. In dry years, yield variance coefficient increases compared to wet years. Corn was more efficient than soybean to identify spatial yield variability in the cropland.