Definições de zona de manejo para soja de alta produtividade

Autor: Umbelino, Anderson da Silva, Oliveira, Danilo Gomes de, Martins, Marcos Paulo de Oliveira, Reis, Elton Fialho dos
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2019
Zdroj: Revista de Ciências Agrárias; vol. 41 n.º 3 (2018); 674-682
Revista de Ciências Agrárias; Vol. 41 Núm. 3 (2018); 674-682
Revista de Ciências Agrárias; Vol 41 No 3 (2018); 674-682
ISSN: 0871-018X
2183-041X
DOI: 10.19084/RCA_vol41_n3
Popis: Knowledge of spatial patterns of soil chemical parameters is critical information for precision agriculture. The objective of this work was to define management zones by means of classes of chemical attributes and average yield of soybean in a field of high production. Soybean yields were quantified by means of plants collected in 1 m 2 and the chemical attributes by means of five single samples per point in the layer of 0.00-0.20 m in a grid of 88 points of 60mX60m in two consecutive years, mass of heavy grains and extrapolated for t ha-1 considering 10% humidity. The class maps were generated by GS + version 7.0 software in average intervals +/- 1.5 times the standard deviation. The area of each productivity class was calculated with the help of the Google Earth program through overlapping maps. The class considered high for productivity was predominant in the northwest region of the map presenting 8,217 ha, 6,508 ha of high K content, 4,769 ha of high CTC content and 3,708 ha of high M.O. Although no significant correlation was found, productivity and chemical attributes presented higher values in the northwest region of the map.
O conhecimento dos padrões espaciais de parâmetros químicos dos solos são informações de suma importância para agricultura de precisão. Objetivou-se com este trabalho definir zonas de manejo por meio de classes de atributos químicos e produtividade média de soja em um campo de alta produção. As produtividades da soja foram quantificadas por meio de plantas coletadas em 1m², e os atributos químicos por meio de cinco coletas simples por ponto na camada de 0,00-0,20m num grid de 88 pontos de 60mX60m em dois anos consecutivos, sendo a massa de grãos pesadas e extrapoladas para t ha-1considerando umidade de 10 %. Os mapas de classes foram gerados pelo software GS+ versão 7.0 em intervalos da média +/- 1,5 vezes o desvio padrão. A área de cada classe de produtividade foi calculada com o auxílio do software Google Earth por meio de sobreposição dos mapas. A classe considerada alta para produtividade foi predominante na região noroeste do mapa apresentando 8,217 ha, 6,508 ha de alto teor de K, 4,769 ha de alto teor de CTC e 3,708 ha de alto teor de M.O. Mesmo não apresentado correlação significativa a produtividade e atributos químicos apresentaram maiores valores na região noroeste do mapa.
Databáze: OpenAIRE
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