Advertisement

Geospatial variation of physical attributes and sugarcane productivity in cohesive soils

  • Thiago Rodrigo Schossler
  • Bruno Campos Mantovanelli
  • Brivaldo Gomes de AlmeidaEmail author
  • Fernando José Freire
  • Manassés Mesquita da Silva
  • Ceres Duarte Guedes Cabral de Almeida
  • Maria Betânia Galvão dos Santos Freire
Article
  • 38 Downloads

Abstract

Sugarcane productivity is highly variable across space, and knowledge about the spatial distribution of soil physical attributes is important to guide management practices and evaluate the effects of agricultural operations on productivity. Thus, the objective of this study was to determine the best sampling density to represent the physical attributes of an Ultisol Typic Hapludult, to determine the spatial variability of these physical attributes, and to correlate them with sugarcane productivity. A sampling grid was delimited in a sugarcane crop in its first cycle, where 32 samples were collected that were spaced 7 m apart. The samples were collected undisturbed for soil density, total porosity, macroporosity and microporosity determination. In addition, disturbed samples were also collected to determine gravimetric water content. A penetrometer was used to evaluate the soil mechanical resistance. Sugarcane productivity was measured in the same sites. Descriptive statistics and geostatistical analysis were applied to evaluate data variability and correlation between sugarcane productivity and soil physical attributes. The physical attributes of soil: penetration resistance, moisture, total porosity, macroporosity, microporosity, soil density and sugarcane productivity showed spatial dependence, and fit to spherical and exponential mathematical models. Kriging maps identified homogeneous and heterogeneous regions, indicating that the geostatistical techniques were useful for geospatial characterization. The minimum sampling density to estimate sugarcane productivity was 14 samples per hectare and was dependent on penetration resistance and total soil porosity.

Keywords

Soil management Precision agriculture Sampling density Geostatistics 

List of symbols

\(_{\gamma }^{ \wedge } ({\text{h}})\)

Value of semivariance for a distance h

a

Range of the semivariogram in metres

A

Total area in hectare (ha)

BD

Bulk density

BS

Base saturation

CNPq

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (Brazillian National Council for Scientific and Technological Development)

CEC

Cation exchange capacity

CV

Coefficient of variation

C0

Nugget effect

C1

Structural variance

C0 + C1

Sill

DEM

Digital elevation model

EECAC

Sugarcane experimental station of Carpina

ETc

Accumulated crop evapotranspiration

ETr

Reference evapotranspiration

Exp

Exponential model

Kc

Crop coefficient

KS

Kolmogorov–Smirnov test

MaP

Macroporosity

MiP

Microporosity

mwp

Estimated mean weight of the plot

mws

Mean weight per stem

N (h)

Number of pairs involved in the calculation of the semivariance

N

Minimum number of samplings necessary to determine a sampling grid

PROD

Productivity

RTNP

Relative total neutralizing power

SD

Spatial dependence: (nugget effect/sill) × 100

Sph

Spherical model

SPR

Soil penetration resistance

TP

Total porosity

ts

Total of sampled stems

tws

Total weight of the harvested stems

W

Gravimetric water content

Z (xi)

Value of the attribute Z at the position xi

Z (xi + h)

Value of the attribute Z separated by a distance h from the position xi

Notes

Acknowledgements

The authors thank the Sugarcane Experimental Station of Carpina (EECAC) for the logistic and operational support. The study was supported by CNPq Project No. 574961/2008-9 “Gesso agrícola na melhoria do ambiente radicular da cana de açúcar e suas implicações na produtividade agrícola (ProGessoCana)”.

References

  1. Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration—guidelines for computing crop water requirements. Retrieved November 08, 2016, from http://www.fao.org/docrep/009/x0490s/x0490s00.htm.
  2. Andrade Júnior, A. S., Bastos, E. A., Ribeiro, V. Q., Duarte, J. A. L., Braga, D. L., & Noleto, D. H. (2012). Níveis de água, nitrogênio e potássio por gotejamento subsuperficial em cana-de-açúcar. Pesquisa Agropecuária Brasileira.  https://doi.org/10.1590/s0100-204x2012000100011.Google Scholar
  3. Aquino, R. E., Campos, M. C. C., Marques Júnior, J., Oliveira, I. A., Mantovaneli, B. C., & Soares, M. D. R. (2014). Geoestatística na avaliação dos atributos físicos em Latossolo sob floresta nativa e pastagem na região de Manicoré, Amazonas. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832014000200004.Google Scholar
  4. Arshad, M. A., Lowery, B., & Grossman, B. (1996). Physical tests for monitoring soil quality. In J. W. Doran & A. J. Jones (Eds.), Methods for assessing soil quality (pp. 123–141). Madison: Soil Science Society of America.Google Scholar
  5. Ball-Coelho, B., Sampaio, E. V. S. B., Tiessen, H., & Stewart, J. W. B. (1992). Root dynamics in plant and ratoon crops of sugar cane. Plant and Soil.  https://doi.org/10.1007/bf00010975.Google Scholar
  6. Beutler, A. N., Centurion, J. F., Centurion, M. A. P. C., & Silva, A. P. (2006). Efeito da compactação na produtividade de cultivares de soja em Latossolo Vermelho. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832006000500004.Google Scholar
  7. Busscher, W. J., Bauer, P. J., Camp, C. R., & Sojka, R. E. (1997). Correction of cone index for soil water content differences in a coastal plain soil. Soil and Tillage Research.  https://doi.org/10.1016/s0167-1987(97)00015-9.Google Scholar
  8. Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J. M., Parkin, T. B., Karlen, D. L., Turco, R. F., et al. (1994). Field scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal.  https://doi.org/10.2136/sssaj1994.03615995005800050033x.Google Scholar
  9. Campos, M. C. C., Aquino, R. E., Oliveira, I. A., & Bergamin, A. C. (2013). Variabilidade espacial da resistência mecânica do solo à penetração e umidade do solo em área cultivada com cana-de-açúcar na região de Humaitá, Amazonas, Brasil. Agrária.  https://doi.org/10.5039/agraria.v8i2a2091.Google Scholar
  10. Carvalho, G. J., Carvalho, M. P., Freddi, O. S., & Martins, M. V. (2006). Correlação da produtividade do feijão com a resistência à penetração do solo sob plantio direto. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s1415-43662006000300033.Google Scholar
  11. Cavalcante, E. G., Alves, M. C., Souza, Z. M., & Pereira, G. (2011). Variabilidade espacial de atributos físicos do solo sob diferentes usos e manejos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s1415-43662011000300003.Google Scholar
  12. Cline, M. G. (1944). Principles of soil sampling. Soil Science, 58(2), 275–288.CrossRefGoogle Scholar
  13. CPRM. (2001). Serviço Geológico do Brasil. Geologia e recursos minerais do estado de Pernambuco. CD-ROM.Google Scholar
  14. Farias, I. L., Pacheco, E. P., & Viégas, P. R. A. (2013). Caracterização do intervalo hídrico ótimo de um Argissolo Amarelo cultivado com cana-de-açúcar nos tabuleiros costeiros de Alagoas-Brasil. Ciência Agronômica, 44, 669–675.CrossRefGoogle Scholar
  15. Fisher, R. A. (1990). Statistical methods, experimental design, and scientific inference. New York: Oxford University Press.Google Scholar
  16. Flint, A. L., & Flint, L. E. (2002). Porosity. In J. H. Dane & G. C. Topp (Eds.), SSSA book series: 5. Methods of soil analysis part 4—physical methods (pp. 241–254). Madison, WI: Soil Science Society of America Inc.Google Scholar
  17. Freddi, O. S., Centurion, J. F., Duarte, A. P., & Peres, F. S. C. (2009). Compactação do solo e produção de cultivares de milho em Latossolo Vermelho. II—Intervalo hídrico ótimo e sistema radicular. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832009000400006.Google Scholar
  18. Gheller, A. C. A., Menezes, L. L., Matsuoka, S., Masuda, Y., Hoffmann, H. P., Arizono, H., et al. (1999). Manual de método alternativo para medição da produção de cana-de-açúcar. Araras, SP: UFSCAR.Google Scholar
  19. Giarola, N. F. B., Silva, A. P., Tormena, C., Souza, L. S., & Ribeiro, L. P. (2001). Similaridades entre o caráter coeso dos solos e o comportamento hardsetting: Estudo de caso. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832001000100026.Google Scholar
  20. Golden Software. (2002). Surfer for Windows version 8.0. Colorado: Golden Software.Google Scholar
  21. Grimley, D. A., & Vepraskas, M. J. (2000). Magnetic susceptibility for use in delineating hydric soils. Soil Science Society of America Journal, 64, 2174–2180.CrossRefGoogle Scholar
  22. Grossman, R. B., & Reinsch, T. G. (2002). The solid phase. In J. H. Dane & G. C. Topp (Eds.), SSSA Book Series: 5. Methods of Soil Analysis Part 4-Physical Methods (pp. 201–415). Madison, WI: Soil Science Society of America Inc.Google Scholar
  23. Guimarães, R. M. L., Gonçalves, A. C. A., Tormena, C. A., Folegatti, M. V., & Blainski, E. (2010). Variabilidade espacial de propriedades físico-hídricas de um Nitossolo sob a cultura do feijoeiro irrigado. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s0100-69162010000400010.Google Scholar
  24. Guimarães, W. D., Gripp Junior, J., Marques, E. A. G., Santos, N. T., & Fernandes, R. B. A. (2016). Variabilidade espacial de atributos físicos de solos ocupados por pastagens. Ciência Agronômica, 47, 247–255.Google Scholar
  25. Isaaks, E. H., & Srivastava, R. M. (1989). An introduction to applied geostatistics (p. 561). New York: Oxford University Press.Google Scholar
  26. Journel, A. G., & Huijbregts, J. C. H. (1978). Mining geostatistics. Cambridge: Academic Press.Google Scholar
  27. Kanno, T., Macedo, M. C., Euclides, V. P. B., Bono, J. A., Santos Júnior, J. D. G., Rocha, M. C., et al. (1999). Root biomass of five tropical grass pastures under continuous grazing in Brazilian savannas. Grassland Science, 41, 9–14.Google Scholar
  28. Klein, V. A., & Camara, R. K. (2007). Rendimento da soja e intervalo hídrico ótimo em Latossolo Vermelho sob plantio direto escarificado. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832007000200004.Google Scholar
  29. Lima, C. L. R., Silva, A. P., Imhoff, S. C., & Leão, T. P. (2006). Estimativa da capacidade de suporte de carga do solo a partir da avaliação da resistência à penetração. Revista Brasileira de Ciênciado Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832006000200003.Google Scholar
  30. Lima, H. V., Silva, A. P., Jacomine, P. T. K., Romero, R. E., & Libardi, P. L. (2004). Identificação e caracterização de solos coesos no estado do Ceará. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832004000300008.Google Scholar
  31. Llanillo, R. F., Richart, A., TavaresFilho, J., Guimarães, M. F., & Ferreira, R. R. M. (2006). Evolução de propriedades físicas do solo em função dos sistemas de manejo em culturas anuais. Semina: Ciências Agrárias, 27, 205–220.Google Scholar
  32. Melo, D. V. M., Almeida, B. G., Souza, E. R., Silva, L. S., & Jacomine, P. K. T. (2014). Structural quality of polyacrylamide-treated cohesive soils in the coastal tablelands of Pernambuco. Revista Brasileira de Ciências do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832014000200012.Google Scholar
  33. Minitab 14.1. (2000). Statistical software. US/Canada.Google Scholar
  34. Mion, R. L., Nascimento, E. M. S., Sales, F. A. L., Silva, S. F., Duarte, J. M. L., & Sousa, B. M. (2012). Variabilidade espacial da porosidade total, umidade e resistência do solo à penetração de um Argissolo amarelo. Semina Ciências Agrárias.  https://doi.org/10.5433/1679-0359.2012v33n6p2057.Google Scholar
  35. Montanari, R., Marques Júnior, J., Pereira, G. T., & Souza, Z. M. (2005). Forma da paisagem como critério para otimização amostral de Latossolos sob cultivo de cana-de-açúcar. Pesquisa Agropecuária Brasileira.  https://doi.org/10.1590/s0100-204x2005000100010.Google Scholar
  36. Oliveira, E. C. A., Freire, F. J., Oliveira, A. C., Simões Neto, D. E., Rocha, A. T., & Carvalho, L. A. (2011). Produtividade, eficiência de uso da água e qualidade tecnológica de cana-de-açúcar submetida a diferentes regimes hídricos. Pesquisa Agropecuária Brasileira.  https://doi.org/10.1590/s0100-204x2011000600007.Google Scholar
  37. Oliveira, I. A., Marques Júnior, J., Campos, M. C. C., Aquino, R. E., Freitas, L., Siqueira, D. S., et al. (2015). Variabilidade espacial e densidade amostral da suscetibilidade magnética e dos atributos de Argissolos da região de Manicoré, AM. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/01000683rbcs20140496.Google Scholar
  38. Pellin, D. M. P., Montanari, R., Lima, E. S., Lovera, L. H., & Corrêa, A. R. (2015). Variabilidade de atributos físicos de um Latossolo Vermelho sob cultivo de cana-de-açúcar. Revista Caatinga, 28, 28–38.Google Scholar
  39. Raij, B. V., Cantarella, H., Quaggio, J. A., & Furlani, A. M. C. (1997). Recomendações de adubação e calagem para o Estado de São Paulo. Campinas: Instituto Agronômico/Fundação IAC.Google Scholar
  40. Ramos, M. R., Curcio, G. R., Dedecek, R. A., Melo, V. F., & Uhlmann, A. (2013). Influência da posição na encosta na manifestação do caráter coeso em solos da formação Macacu, no estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832013000400002.Google Scholar
  41. Robertson, G. P. (1998). GS + Geostatistics for the Environmental Sciences: GS + User’s Guide. Plainwell: Gamma Design Software.Google Scholar
  42. Romano, N., Hopmans, J. W., & Dane, J. H. (2002). Suction table. In J. H. Dane & G. C. Topp (Eds.), SSSA book series: 5. Methods of soil analysis Part 4—Physical methods (pp. 692–698). Madison, WI: Soil Science Society of America Inc.Google Scholar
  43. Santos, H. G., Jacomine, P. K. T., Anjos, L. H. C., Oliveira, V. A., Lumbreras, J. F., Coelho, M. R., et al. (2013). Sistema brasileiro de classificação de solos. Rio de Janeiro: Embrapa Solos.Google Scholar
  44. Santos, K. S., Montenegro, A. A. A., Almeida, B. G., Montenegro, S. M. G. L., Andrade, T. S., & Fontes Júnior, R. V. P. (2012). Variabilidade espacial de atributos físicos em solos do vale aluvial no semiárido de Pernambuco. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s1415-43662012000800003.Google Scholar
  45. Silva, M. A., Arantes, M. T., Rhein, A. F. L., Gava, G. J. C., & Kolln, O. T. (2014). Potencial produtivo da cana-de-açúcar sob irrigação por gotejamento em função de variedades e ciclos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s1415-43662014000300001.Google Scholar
  46. Silva, E. N. S., Montanari, R., Panosso, A. R., Correa, A. R., Tomaz, P. K., & Ferraudo, A. S. (2015a). Variabilidade de atributos físicos e químicos do solo e produção de feijoeiro cultivado em sistema de cultivo mínimo com irrigação. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/01000683rbcs20140429.Google Scholar
  47. Silva, E. J., Silva, P. C. C., Amorim, F. F., Brito, R. B. F., Pamponet, B. M., & Rezende, J. O. (2015b). Atributos físicos e químicos de um Latossolo Amarelo distrófico coeso e crescimento radicular de Brachiaria decumbens submetido à subsolagem e fertilização. Comunicata Scientiae.  https://doi.org/10.14295/cs.v6i4.484.Google Scholar
  48. Silva, A. R., Silva, L. L., Frazão, J. J., Salgado, F. H. M., Silva, M. C., & Correchel, V. (2012). Resistência mecânica à penetração do solo com diferentes coberturas vegetais sob sistema. Revista Cientifica Eletrônica de Agronomia, 22, 158–164.Google Scholar
  49. Soares, M. D. R., Campos, M. C. C., Oliveira, I. A., Cunha, J. M., Santos, L. A. C., Fonseca, J. S., et al. (2016). Atributos físicos do solo em áreas sob diferentes sistemas de usos na região de Manicoré, AM. Revista Ciências Agrárias.  https://doi.org/10.4322/rca.2020.Google Scholar
  50. Soil Survey Staff. (1998). Soil survey manual. Washington, DC: Soil Conservation Service—United States Department of Agriculture.Google Scholar
  51. Soil Survey Staff. (2014). Keys to soil taxonomy (12th ed.). Washington, DC: United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service.Google Scholar
  52. Souza, Z. M., Cerri, D. G. P., Magalhães, P. G., & Campos, M. C. C. (2008). Correlação dos atributos físicos e químicos do solo com a produtividade de cana-de-açúcar. Revista de Biologia e Ciências da Terra, 8, 183–190.Google Scholar
  53. Souza, Z. M., Marques Junior, J., & Pereira, G. T. (2004). Variabilidade espacial da estabilidade de agregados e matéria orgânica em solos de relevos diferentes. Pesquisa Agropecuária Brasileira.  https://doi.org/10.1590/s0100-204x2004000500012.Google Scholar
  54. Stolf, R., Fernandes, J., & Urlani Neto, V. L. (1983). Recomendação para o Uso do Penetrômetro de Impacto—Modelo IAA/Planalsucar—Stolf. São Paulo: Planalsucar.Google Scholar
  55. Tavares, U. E., Rolim, M. M., Pedrosa, E. M. R., Montenegro, A. A. A., Magalhães, A. G., & Barreto, M. T. L. (2012). Variabilidade espacial de atributos físicos e mecânicos de um Argissolo sob cultivo de cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.  https://doi.org/10.1590/s1415-43662012001100009.Google Scholar
  56. Topp, G. C., & Ferré, P. A. (2002). Water content. In J. H. Dane & G. C. Topp (Eds.), SSSA Book Series: 5. Methods of soil analysis part 4—physical methods (pp. 417–446). Madison, WI: Soil Science Society of America Inc.Google Scholar
  57. Tormena, C. A., Barbosa, M. C., Costa, A. C. S., & Gonçalves, A. C. A. (2002). Densidade, porosidade e resistência à penetração em Latossolo cultivado sob diferentes sistemas de preparo do solo. Scientia Agrícola.  https://doi.org/10.1590/s0103-90162002000400026.Google Scholar
  58. Tormena, C. A., Silva, A. P., & Libardi, P. L. (1998). Caracterização do intervalo hídrico ótimo de um Latossolo Roxo sob plantio direto. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06831998000400002.Google Scholar
  59. Trangmar, B. B., Yost, R. S., & Uehara, G. (1986). Application of geostatistics to spatial studies of soil properties. Advances in Agronomy.  https://doi.org/10.1016/s0065-2113(08)60673-2.Google Scholar
  60. Vian, A. L., Santi, A. L., Amado, T. J. C., Cherubin, M. R., Simon, D. H., Damian, J. M., et al. (2016). Variabilidade espacial da produtividade de milho irrigado e sua correlação com variáveis explicativas de planta. Ciência Rural, 46(3), 464–471.  https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20150539.CrossRefGoogle Scholar
  61. Vieira, S. R., Hatfield, J. L., Nielsen, D. R. E., & Biggar, J. W. (1983). Geoestatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia.  https://doi.org/10.3733/hilg.v51n03p075.Google Scholar
  62. Warrick, A. W., & Nielsen, D. R. (1980). Spatial variability of soil physical properties in the field. In D. Hillel (Ed.), Applications of soil physics (pp. 319–344). New York: Academic Press.CrossRefGoogle Scholar
  63. Zuffo, V. J., Pires, F. R., Bonomo, R., Vitória, E. L., Celin Filho, A., & Santos, E. O. J. (2013). Effects of tillage systems on physical properties of a cohesive yellow argisol in the northern state of Espírito Santo, Brazil. Revista Brasileira de Ciência do Solo.  https://doi.org/10.1590/s0100-06832013000500026.Google Scholar

Copyright information

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  • Thiago Rodrigo Schossler
    • 1
  • Bruno Campos Mantovanelli
    • 1
  • Brivaldo Gomes de Almeida
    • 1
    Email author
  • Fernando José Freire
    • 1
  • Manassés Mesquita da Silva
    • 2
  • Ceres Duarte Guedes Cabral de Almeida
    • 3
  • Maria Betânia Galvão dos Santos Freire
    • 1
  1. 1.Department of AgronomyFederal Rural University of PernambucoRecifeBrazil
  2. 2.Department of Agricultural EngineeringFederal Rural University of PernambucoRecifeBrazil
  3. 3.Dom Agostinho Ikas Agricultural SchoolFederal Rural University of PernambucoSão Lourenço da MataBrazil

Personalised recommendations