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O conhecimento da estrutura de continuidade espacial dos atributos físicos dos solos é uma importante ferramenta para o manejo do solo em sub-bacias hidrográficas. No entanto, o mapeamento produzido não pode apresentar-se enviesado, com tendências, como acontece com aqueles puramente geométricos. Dessa forma, neste trabalho, objetivou-se avaliar modelos de semivariogramas, bem como métodos de ajuste, para densidade do solo (Ds), matéria orgânica (MO), porcentagem de areia, silte, argila e argila dispersa em água (ADA) em uma sub-bacia hidrográfica na cabeceira do Rio Grande, na Serra da Mantiqueira. Para isso, foram feitas amostragens em 198 pontos na camada de 0-0,15 m em grids de 300 x 300 m, 60 x 60 m e 20 x 20 m. Foram ajustados os modelos de semivariogramas esférico, exponencial e gaussiano ao semivariograma experimental, pelos métodos dos mínimos quadrados ponderados (MQP) e máxima verossimilhança (MV). A análise variográfica mostrou que todos os atributos estudados apresentaram-se estruturados espacialmente. A maioria dos atributos apresentou melhor ajuste pela metodologia dos MQP, exceção feita aos atributos silte e areia. Não houve predominância de nenhum modelo específico de semivariogramas para os atributos avaliados.Abstract: The knowledge of spatial continuity of soil physical hydric attributes is an important tool for soil management on watersheds. However, the produced can not generate bias with tendency, as those essential geometric interpolator.This study aims to evaluate semivariograms models and respective methods of adjustment for soil density (Ds), organic matter (MO), sand, silt, clay and water dispersible clay (ADA) on headwater watershed, in Mantiqueira Mountain region. For that, samples were collected at layer of 0-0.15 m, in 198 points, following the grids of 300 x 300 m, 60 x 60 m and 20 x 20 m. Weighted minimum squared (MQP) and Maximum Likelihood (MV) methods were used to adjust spherical, exponential and gaussian semivariograms models. Cross validation showed that all attributes studied presented spatial continuity. Most of soil attributes presented better adjustments through MQP methodology, except silt and sand. It was not possible to determine only one semivariograms model to all soil attributes evaluated. |
