Classificação numérica e modelo digital de elevação na caracterização espacial de atributos dos solos Numerical classification and digital elevation model to spatial characterization of soil attributes - João F. da Silva Júnior; Diego S. Siqueira; José Marques Júnior; Gener T. Pereira (Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental)
Uma das necessidades da agricultura moderna é a predição da variabilidade espacial dos atributos dos solos em escalas mais detalhadas, visando o gerenciamento sustentável e a otimização das práticas de manejo dos solos. Associada ao conhecimento da variabilidade dos atributos do solo e ao mapeamento das formas do relevo, a modelagem matemática tem auxiliado no planejamento agrícola. Objetivou-se então, no presente trabalho, caracterizar a variabilidade espacial de atributos físicos e químicos de Latossolo e Argissolo utilizando-se a classificação numérica e o modelo digital de elevação em duas áreas, identificadas por duas pedoformas distintas: pela convexa, para o Latossolo (158 ha) e por meio da linear, para o Argissolo (172 ha). Foram retiradas 53 amostras no Latossolo e 57 amostras no Argissolo e realizada análise multivariada de agrupamentos dos atributos estudados a partir de suas distâncias euclidianas. Esta análise caracterizou, por meio de dendogramas e juntamente com os modelos digitais de elevação para os diferentes solos, grupos mais homogêneos em Argissolo e menos homogêneos para o Latossolo em pedoforma convexa. Esses métodos quantitativos mostraram que as pedoformas condicionaram o padrão espacial dos atributos dos solos. One of needs of modern agriculture is the prediction of spatial variability of soil properties at more detailed scales for sustainable management and optimization of management practices. The mathematical model associated with knowledge of variability of soil attributes and mapping of relief forms has helped in agricultural planning. In this regard the aim of this study was to characterize the spatial variability of physical and chemical properties of Oxisols and Ultisols using numerical classification and the digital elevation model. Two distinct landforms: convex for the Oxisol (158 ha) and linear for the Ultisol (172 ha). 53 samples from the Oxisol and 57 samples from the Ultisol were taken. Multivariate analysis of clusters of attributes studied from their euclidean distances was performed. This analysis by dendograms along with digital elevation models for different soils characterized was more homogeneous in Ultisol groups, and less homogeneous for the Oxisol in convex landform. These quantitative methods showed that the landforms conditioned the spatial pattern of soil attributes.