Estimação da matéria orgânica do solo, em função dos atributos químico-físicos do solo, em áreas tropicais de cana de açúcar

Paulo Alexandre da Silva, Alan Rodrigo Panosso, Maria Elisa Vicentini, Nelson José Peruzzi, Glauco de Souza Rolim

Abstract


Resumo: Este estudo tem como objetivo quantificar a matéria orgânica do solo em canaviais comerciais no Brasil, usando a técnica de regressão linear múltipla com variáveis de atributos do solo. O experimento foi realizado em uma lavoura canavieira nos municípios de Motuca, Guariba, Pradópolis e Aparecida do Taboado. A técnica utilizada foi a regressão linear múltipla e a variável dependente foi a matéria orgânica do solo (MOS) e as variáveis independentes foram fósforo disponível (P), capacidade de troca catiônica (CTC), temperatura do ar (Tair), temperatura do ar. solo (Ts), densidade de partícula (Dp) e umidade do solo (Us). A técnica de aprendizado de regressão linear múltipla estimou o MOS em função das variáveis P, CTC, Tair, Ts, Dp e Us, em áreas de cana-de-açúcar crua, mostrando a existência de alta relação entre variáveis independentes e dependentes. Estudos como este, relacionados à determinação de parâmetros de solo são importantes para os agricultores, pois as informações geradas podem ser utilizadas no gerenciamento e na tomada de decisões do processo produtivo e financeiro, sendo uma alternativa para a caracterização não só de MOS, mas também de outros atributos do solo.

Palavras-chave: matéria orgânica do solo; Regressão linear múltipla; atributos físicos e químicos do solo; Análise multivariada.

Estimation of soil organic matter, as a function of soil chemical-physical attributes, in tropical sugarcane areas

Abstract: This study aims to quantify soil organic matter in commercial sugarcane fields in Brazil using the multiple linear regression technique with soil attribute variables. The experiment was carried out in a sugarcane field in the municipality of Motuca, Guariba, Pradópolis and Aparecida do Taboado. The technique used was multiple linear regression and the dependent variable was soil organic matter (MOS) and the independent variables were available phosphorus (P), cation exchange capacity (CTC), air temperature (Tair), air temperature. soil (Ts), particle density (Dp) and soil moisture (Us). The multiple linear regression learning technique estimated the MOS as a function of the variables P, CTC, Tair, Ts, Dp and Us, in areas of raw sugarcane, showing the existence of a high relationship between independent and dependent variables. Studies like this one, related to the determination of soil parameters are important for farmers, as the information generated can be used in the management and decision-making of the productive and financial process, being an alternative for the characterization not only of MOS, but also of other soil attributes.

Keywords: soil organic matter; multiple linear regression; soil physical and chemical attributes; Multivariate analysis.


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