Numerical classification and digital elevation model to spatial characterization of soil attributes
http://dx.doi.org/10.1590/S1415-43662012000400012
João F. da Silva Júnior; Diego S. Siqueira; José Marques Júnior; Gener T. Pereira
FCAV/UNESP, Via de acesso Prof. Paulo Donato Castellane s/n, CEP 14884-900 Jaboticabal, SP. Fone: (16) 3209-2625 E-mail: joaojrsilva@yahoo.com.br; diego_silvasiqueira@yahoo.com.br; marques@fcav.unesp.br; genertp@fcav.unesp.br
Palavras–chave: análise multivariada, agricultura precisão, mapeamento híbrido, relação solo-paisagem
Key words: multivariate analysis, precision agriculture, hybrid mapping, soil-landscape relationships
As informações obtidas por meio do mapeamento da variabilidade dos atributos dos solos são utilizadas no planejamento das práticas de manejo para conservação do solo e da água (Mello et al., 2006; Silva et al., 2008; Sanchez et al., 2009; Vaezi et al., 2010), produção de culturas agrícolas (Sanchez et al., 2005; Siqueira et al., 2010b; Mann et al., 2010), estudos relacionados à gênese (Camargo et al., 2008a), otimização amostral (Montanari et al., 2005), emissão de CO2 (Panosso et al., 2009; La Scala Júnior et al., 2010; Brito et al., 2010; Mendonça et al., 2011; Merbold et al., 2011). Pode-se identificar, por meio deste mapeamento, áreas com maior homogeneidade dos atributos dos solos. Segundo Siqueira et al. (2010a), a identificação dessas regiões, chamadas áreas de manejo específico, garante a localização de limites mais precisos entre áreas distintas permitindo, assim, que técnicas agronômicas possam ser transferidas com facilidade e economia, para ambientes semelhantes.
Segundo Legros (2006), cinco procedimentos podem ser utilizados na identificação e mapeamento de solos e seus atributos: (a) mapeamento pela similaridade de diferentes pedons (mapeamento por malha de observações); (b) mapeamento livre ou categórico, no qual são utilizados conceitos de relação solo-paisagem para definir os locais de amostras; (c) mapeamento utilizando-se análise geoestatística; (d) mapeamento através da lógica fuzzy (e) classificação pela capacidade de uso da terra.
Recentemente, alguns pesquisadores (Cunha et al., 2005; Campos et al., 2007; Camargo et al., 2008a; Souza et al., 2009) têm proposto novas abordagens para caracterizar os solos e seus atributos utilizando, simultaneamente, métodos determinísticos (similaridade entre pedons, modelos de paisagem) e classificação numérica (geoestatística e análise multivariada). A união desses métodos gera um novo tipo de mapeamento, denominado híbrido. Conforme McBratney et al. (2000) esse tipo de mapeamento melhora o conhecimento da distribuição dos solos e seus atributos ao longo da paisagem (variabilidade espacial) e da precisão e da qualidade da informação, visto que diminui a subjetividade apresentada nos métodos tradicionais.
O uso de ferramentas, como o modelo digital de elevação (MDE) (Smith et al., 2006; Chagas et al., 2010), geoestatística (Campos et al., 2009) e de análises multivariadas (Siqueira et al., 2010b; Martín et al., 2010), são cada vez mais comuns em ciências agrárias e auxilia na identificação dessas áreas. Os referidos métodos de análises promovem uma visão espacial e integrada de todos os atributos ambientais, que permita uma substituição da subjetividade dos métodos de mapeamentos convencionais para mapeamentos mais objetivos com métodos quantitativos. O MDE é uma ferramenta útil no mapeamento de solo e sua distribuição na relação paisagem vem-se destacando em pesquisas sobre mapeamento, tornando-o mais acurado não dispensando, no entanto, o apoio de campo (Sousa Júnior & Demattê, 2008).
De forma geral, o desenvolvimento agrícola nos trópicos necessita da caracterização e mapeamento precisos dos solos, antes de gerar recomendações adequadas de manejo (Shepherd & Walsh, 2007). No Brasil, os primeiros mapeamentos poucos detalhados dos solos criaram uma falsa idéia de uniformidade dos seus atributos (Buol, 1990). Na classe taxonômica dos Latossolos, considerados solos mais intemperizados, portanto mais estáveis e homogêneo, vários pesquisadores têm encontrado variabilidade dos atributos mineralógicos (Camargo et al., 2008b), morfológicos (Souza et al., 2006b), físicos e químicos (Souza et al., 2006b).
No mapeamento mais detalhado dos atributos dos solos, Camargo et al. (2010), encontraram relação dos atributos físicos com as formas do relevo. Barbieri et al. (2009) relatam sobre a relação entre curvaturas de relevo, mineralogia da argila e adsorção de fósforo em Argissolo. Sanchez et al. (2009) concluíram que a magnitude da variabilidade dos atributos dos solos é mais influenciada pela forma do relevo que pela erosão. Esses autores afirmam que os sistemas de preparo provocam redução da espessura dos horizontes A+E incorporando, assim, uma variabilidade diferenciada de tais atributos ao longo de uma vertente. Assim, o mapeamento híbrido pode ser uma das soluções para a caracterização detalhada dos atributos dos solos em estudos de causa e efeito para adoção de programas de agricultura de precisão e implementação de planos adequados de manejo.
Desta maneira, o objetivo do presente trabalho foi caracterizar a variabilidade espacial de atributos físicos e químicos de Latossolos e Argissolos utilizando-se classificação numérica e o modelo digital de elevação com a finalidade de identificar um padrão de variabilidade diferenciada, condicionada pelas formas do relevo.
O experimento foi realizado em duas áreas localizadas no município de Jaboticabal, na parte nordeste do estado de São Paulo. As coordenadas geográficas são 21° 17' de latitude sul e 48° 10' de longitude oeste (área de Latossolo) e 20º 56' de latitude sul e 48º 56' longitude oeste (área de Argissolo), com altitude média de 600m. O clima da região é classificado, segundo Koppen, do tipo (CWa), predominando as chuvas de verão, com inverno relativamente seco. A temperatura média do mês mais quente é superior a 22 ºC e a do mês mais frio, inferior a 18 ºC, sendo a precipitação anual de 1.440 mm. Os materiais de origem dos solos estão relacionados ao arenito do grupo Bauru, formação Adamantina.
Descrições morfológicas e obtenção de amostras
Foram abertas seis trincheiras, sendo três nas duas pedoformas, nas quais foram realizadas: descrição morfológica, coleta de amostras e identificação dos horizontes A1, Bw2 e Bt2 dos solos, conforme Santos et al. (2005); também foram classificados como Latossolo Vermelho distrófico típico e Argissolo Vermelho eutrófico abruptico, segundo critérios estabelecidos pelo SiBCS (EMBRAPA, 2006), denominados como Latossolo e Argissolo, respectivamente.
As regiões foram percorridas para identificação dos modelos da paisagem; em seguida, escolhidas duas áreas sob o cultivo de cana-de-açúcar com o mesmo histórico de manejo, caracterizadas por possuírem pedoformas distintas, segundo classificação de Troeh (1965), convexa para o Latossolo e linear para o Argissolo, informação enriquecida pelo Modelo de elevação digital, conforme (Figura 1).
Na área do Latossolo (158 ha) foram retiradas 53 amostras e na área do Argissolo (172 ha) 57 amostras, na profundidade de 0,0-0,5 m. Todos os pontos foram georreferenciados com auxílio de um Sistema de Posicionamento Global (GPS).
As amostras dos horizontes genéticos das trincheiras dos solos forma submetidas a ataque sulfúrico (EMBRAPA, 1997).
Os atributos físicos dos solos foram determinados pelo método da pipeta, utilizando-se solução de NaOH 0,1 mol L-1, como dispersante químico e agitação mecânica em aparato de baixa rotação, durante 16 h, obedecendo à metodologia proposta por (EMBRAPA, 1997). Após secagem e pesagem a fração areia foi subdividida em cinco subfrações, ou seja: areia muito grossa (AMG), areia grossa (AG), areia média (AM), areia fina (AF) e areia muito fina (AMF), em peneiras de 2-1 mm; 1-0,5 mm; 0,5-0,25 mm; 0,25-0,10 mm e 0,10-0,05 mm, respectivamente. A fração argila foi separada por sedimentação, conforme a Lei de Stokes; enfim, a fração areia por tamisação e a fração silte determinada por diferença.
A determinação dos atributos químicos do solo: Cálcio, Magnésio e Alumínio foi realizada utilizando-se o método de extração com KCl 1 mol L-1, titulado com EDTA 0,01 mol L-1 enquanto os teores de Fósforo e Potássio foram extraídos com H2SO4 0,0125 mol L-1 + HCl 0,05 mol L-1, embora o potássio tenha sido determinado por fotometria de chama e o fósforo por espectrometria de absorção atômica, conforme (Malavolta et al., 1997) e o H+Al foi determinado a partir do pH SMP, conforme (Raij et al., 1987). O pH foi determinado potenciometricamente utilizando-se a relação de 1:2,5 de solo em CaCl2 0,01 mol L-1 e em KCl 1 mol L-1, de conformidade com (Camargo et al., 1986). A soma de bases (SB) foi calculada pela soma de Ca2+, Mg2+, K+ e a capacidade de troca catiônica total (T) foi obtida pela soma da (SB) + H+ e Al3+, sendo que a percentagem de saturação por bases (V%) foi calculada por V% = 100 x. (SB) /T.
Geração do modelo digital de elevação (MDE)
O MDE foi gerado a patir das coordenadas de X (Longitude), Y (Latitude) e Z (Altitude) dos pontos da malha já georreferenciados, a partir das quais foi utilizado o programa Surfer (Golden Software, 1999), já que tem, disponíveis, vários interpoladores, dentre eles: o inverso da distância, kriging, vizinho mais próximo, método de Shepard, mínima curvatura, função de base radial, triangulação com interpolação linear, sendo que o interpolador utilizado neste trabalho foi a krigagem ordinária.
O MED é uma representação digital da superfície que permite uma rápida e útil análise topográfica de uma área de interesse, tal como entender variáveis ligadas à altitude (vertentes, orientações, limites de bacias hidrográficas, dinâmica do fluxo de água entre outros). Quando associado aos mapas de variabilidade, este modelo pode configurar-se como importante ferramenta para visualização e entendimento das relações de causa e consequência da distribuição espacial dos atributos dos solos (Hammer et al., 1995).
Análise de agrupamento hierárquico (Cluster Analysis)
Os atributos químicos e físicos dos solos foram submetidos à análise de agrupamento por método hierárquico, também conhecido como análise de "Cluster", segundo a metodologia proposta por Sneath & Sokal (1973), com o objetivo de dividir os elementos da amostra em grupos, de forma que os elementos pertencentes a um mesmo grupo sejam similares entre si com relação às variáveis consideradas e os elementos de grupos diferentes sejam heterogêneos em relação a essas mesmas características (Webster & Oliver, 1990). Esta técnica se inicia com a padronização dos dados para que cada variável tenha seus escores normalizados para o padrão Z (� = 0; s = 1), através da expressão:
Xij - o valor da j-ésima observação da i-ésima variável
Xi - a média da variável Xij
Si - desvio padrão da variável Xij
Yij - a j-ésima observação da i-ésima variável padronizada
A etapa seguinte foi calcular as distâncias de cada objeto em relação a todos os outros objetos, calculando-se as distâncias euclidianas para obter coeficientes de dissimilaridade, ou seja, quanto menor forem os valores mais semelhantes eles são, conforme (Hair et al., 2005). Obtiveram-se as distâncias através da expressão:
dik - distância euclidiana média entre o grupo i e k
P - número de variáveis
Xij - valor da variável j no ponto i do grid
Xkj - valor da variável j no ponto k do grid
A estratégia de agrupamento utilizada para os atributos físicos e químicos foi o algoritmo de Average Linkage (UPGMA Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Averages) em que o número de grupos formados pode ser definido de diversas formas, como: a assistida ou "a sentimento" (Johnson & Wichern, 1992; Mardia et al., 1997) cujo pesquisador pode especificar o nível de agrupamento de acordo com um critério de fácil interpretação. Assim foi escolhida, no presente estudo, uma distância euclidiana de 6,0 para atributos físicos e 6,75 para atributos químicos, em ambas as áreas. Os cálculos foram processados no software Statistica versão 5.5 (Statsoft, 1999). Foram confeccionados, a partir dos grupos definidos, os mapas de distribuição espacial por meio do programa Surfer (Golden Software, 1999), em que cada ponto pertencente a um mesmo grupo foi colocado na mesma classe.
Morfologia, dados granulométricos e químicos dos perfis dos solos
A descrição dos perfis relevou pequena variação na espessura dos horizontes A1 e Bw2 e A1 e Bt2 do Latossolo e Argissolo, respectivamente (Tabela 1), porém a espessura do horizonte A dos Argissolos é relativamente menor podendo ser atribuída à posição desses solos na paisagem, em declive mais acentuado.
O matiz de todos os horizontes, exceto do horizonte A1 do Perfil 1 permaneceu em 2,5YR para os Latossolos e de 2,5 YR a 7,5 YR nos Argissolos, em virtude dos maiores teores de F2O3 desses Latossolos estarem em ambiente com melhor drenagem como conseqüência do grande poder pigmentante da hematita, apresentando coloração avermelhada em detrimento da formação da goethita (Barbosa et al., 2009).
Os valores de Ki na (Tabela 1) indicam que nos perfis localizados em áreas com melhor aeração há evolução direcionada à formação de minerais 1:1, ocasionada por perdas de Si (dessilicatização) pelo intemperismo dos minerais; os valores de Ki diminuem (Santos et al., 2010).
Como os solos apresentaram valores de Ki próximos possuem graus de intemperismo semelhantes, sendo assim, a variabilidade dos atributos químicos e físicos pode, então, ser melhor explicada pelo fluxo de água é condicionado pelo relevo (Coringa & Weber, 2008).
Ao longo dos perfis dos solos, os valores de pH em CaCl2 variam de 3,8 a 5,1, sendo considerados, portanto, com acidez muito alta a alta (EMBRAPA, 2006). Isto, segundo (Rolim Neto et al., 2009), pode ser explicado pelo intenso uso agrícola dos solos e por sua posição de topo na paisagem e, ainda, em virtude desta condição topográfica de topo plano favorecer maior lixiviação de seus cátions trocáveis, resultando no acúmulo de H+ e Al3+ no complexo de troca. Tal afirmação é corroborada pelo baixo valor V% e alto valor m % desses solos.
A soma de bases verificada nas camadas superficial e subsuperficial de cada um dos solos estudados, variou de 8,5 a 25,5 mmolc kg -1 (A1) e 2,5 a 13,5 mmolc kg -1 (Bw2) para o Latossolo e 6,3 a 15,6 mmolc kg -1 (A1) e 19,5 mmolc kg -1 a 27,5 mmolc kg -1 (Bt2) para o Argissolo. Referidos valores são concordantes com a saturação por bases dos horizontes A1 e Bw2 dos Latossolos variando de 17 a 45% e 8 a 51%, respectivamente, sendo considerados de muito baixa a baixa (EMBRAPA, 2006). Para o Argissolo a saturação por bases no horizonte A1 variou de 12 a 25% e o Bt2 de 38 a 57%. Apesar dos solos apresentarem os coeficientes de Ki próximos, o Latossolo apresentou maiores teores de F2O3, porque há uma variação consistente nos valores dos atributos cristalográficos da hematita e goethita, de acordo com a profundidade do solo e a posição do perfil na topossequência (Ghidin et al., 2006).
Ao conhececimento dos valores de PCZ é fundamental, visto que este pode inferir certas propriedades relacionadas à pedogênese, permitindo diferenciar os solos. Nota-se que o PCZ apresentou valores negativos e bastante próximos em cada perfil do solo, exceto no horizonte BW2 do Latossolo, que foi 0,0.
Os resultados da análise de agrupamento são apresentados na Figura 2, em que nos dendogramas do Latossolo nas Figuras 2 (A e C) tanto para os atributos físicos quanto para os químicos, houve formação de um número maior de grupos em relação aos dendogramas do Argissolo Figuras 2 (B e D). Mesmo sendo a classe dos latossolos considerada a mais intemperizada e, portanto, a mais homogênea, apresentou maior variabilidade dos atributos do solo, indicando que a variabilidade está mais associada com a forma da paisagem do que com a classe taxonômica.
Desta forma, estudos de solo mais detalhados com utilização da análise de Cluster podem revelar informações pedológicas importantes que não são aparentemente observadas quando os pedons são classificados de maneira individualizada na paisagem, fugindo do conceito de solo como corpo natural (Young & Hammer, 2000).
As diferenças da variabilidade espacial de atributos físicos e químicos nas diversas classes de solo estão associadas às formas do relevo, sendo este o principal responsável pelas maiores variabilidades na área convexa (Latossolo) em relação à área linear (Argissolo); resultados semelhantes também foram encontrados por (Souza et al., 2009; Souza et al., 2004; Montanari et al., 2005), estudando a influência da forma da paisagem sob cultivo de cana-de-açúcar.
Desta maneira, estudos sobre as relações da variabilidade dos solos e seus atributos com métodos geomorfológicos, como as formas do relevo a partir do modelo digital de elevação, podem ser utilizados como ferramentas de auxílio na avaliação pedológica, já que mencionados métodos não consideram os limites pré-estabelecidos pela taxonomia mas seguem os limites dos solos como corpos naturais.
Assim, a partir das áreas mapeadas do Latossolo e do Argissolo, ilustradas nas Figuras 3 (A e B), percebe-se a grande influência da paisagem, por consequência do fluxo de água, no ambiente de formação de cada classe de solo, sendo a maioria da homogeneidade granulométrica do solo de compartimentos mais elevados (chapadas), com perfis invariantemente muitos argilosos, indicando independência do substrato rochoso com a distribuição condicionada à variação do regime hídrico ao longo da topossequencia (Motta et al., 2002).
Esta dinâmica condiciona um ambiente de alta instabilidade, o que pode ser confirmado pela maior formação de grupos, tanto para atributos físicos quanto para químicos do solo.
Observa-se, na pedoforma linear (Argissolo) tendência à estabilização, o que é caracterizado pelo menor número de grupos formados. Por este motivo, os aspectos topográficos do terreno podem ser bons indicadores da variação dos atributos do solo haja vista que esta variabilidade é causada por pequenas alterações do declive que influenciam o transporte e o armazenamento de água dentro do perfil do solo (Sanchez et al., 2009; Campos et al., 2010), as quais podem ser bem observadas pelo MDE, na Figura 1.
Nota-se então, associando o padrão dos grupos formados com base na análise de agrupamento com o MDE, que o Latossolo em pedoforma convexa apresentou maior variabilidade espacial dos atributos do solo que o Argissolo em pedoforma linear. Esses resultados corroboram com os de Montanari et al. (2008), que também encontraram maior variação dos atributos do solo na forma convexa em latossolo em relação à forma línea, em Argissolo.
Montanari et al. (2005) constataram, estudando a variabilidade espacial de duas formas do relevo que, apesar de os latossolos serem considerados solos antigos, altamente intemperizados, dependendo na posição da paisagem, podem apresentar características não próprias desta classe. Esses resultados se devem à variabilidade espacial dos atributos do solo relacionados com as variações do relevo, corroborando com os de Siqueira et al. (2010b) que, estudando as formas de relevo para predizer a variabilidade de atributos do solo e plantas com a geoestatística e análise multivariada de correlação canônica, observaram que é o relevo que condiciona o comportamento espacial dos atributos físicos e químicos do solo e esses, por sua vez, interferem na produção e na qualidade das plantas de laranja.
Visto que os dendogramas dos atributos físicos e químicos concordam com as relações de Jenny (1941) de que as características do solo são formadas com o tipo de relevo, em que solos planos apresentam maior umidade em relação a terras altas e solos úmidos e mais profundos, tenderão ser mais estáveis (homogêneos) em relação a terras altas devido à menor infiltração nesses solos. Deste modo, a forma do relevo pode auxiliar não apenas na definição de esquemas amostrais mas também no mapeamento de zonas de manejo físico e químico do solo (Montanari et al., 2005; Souza et al., 2006a; Leão et al., 2011).
De acordo com Montanari et al. (2005), as pedoformas em áreas de mesma classe de solo e mesmo histórico de manejo de cana-de-açúcar durante vários anos, influenciam na variabilidade dos atributos químicos dos solos de maneira sistemática, corroborando com Souza et al. (2004; 2006b), que mostram haver maior variabilidade de atributos químicos e físicos em áreas de formas côncavas e convexas, em relação às formas lineares, independentemente do histórico de manejo dessas áreas. O conhecimento desses atributos topográficos derivados de MDE, resulta em unidades preliminares de mapeamento do solo, seguindo a recomendação de Moore et al. (1993) que indicam a utilização dessa representação da superfície por meio dos referidos modelos, tanto para amostragem quanto para definição de pedoformas.
Irvin et al. (1997) também demonstraram a utilização de atributos derivados de MDE e sua classificação para a delimitação automática de geoformas e confirmaram que o uso de métodos de classificação numérica para sua identificação provou ser uma técnica promissora, tanto que Ippoliti et al. (2005) deduziram que o principal mérito do método descrito na análise digital do terreno é a maior eficiência obtida no trabalho de campo, após a realização de uma classificação digital preliminar, em virtude de um modelo de ocorrência de solos previamente conhecido; mas se deve, ainda, promover ajustes, sendo necessário considerar outros componentes da paisagem ou variáveis ambientais recomendando a integração das variáveis ambientais na predição das pedoformas, por meio de métodos numéricos que possuam a característica de integração de dados.
Neste paradigma se deve traçar um panorama geral sobre os métodos de mapeamento de solos e/ou de suas propriedades tal como sobre as principais técnicas quantitativas usadas levando a concluir, pelo exposto, quanto à necessidade de se adotar um modelo híbrido (McBratney et al., 2000), combinando os dois métodos através da relação entre os fatores ambientais topográficos do MDE que influenciam os processos multivariados de formação do solo, descritos por Jenny (1941), com métodos geoestatísticos, e também multivariados (análise de Cluster), usados para a interpolação espacial dos valores preditos ou de seus resíduos (Odeh et al., 1995).
Neste sentido, a aplicação conjunta da análise de agrupamento com os atributos topográficos a partir de MDE indica a viabilidade da utilização das formas do relevo como critério discriminante dos padrões de variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos dos solos diferenciados, tornando-se evidente que Latossolos em pedoforma convexa são mais heterogêneos espacialmente em comparação com o Argissolo em pedoforma linear, o que concorda com Camargo et al. (2008a) e Montanari et al. (2008). O conhecimento desses padrões espaciais e da variância dos atributos é fundamental para definir uma estratégia de amostragem espacial, que é o fator que mais influencia a eficiência e o custo da produção agrícola (Groenigen et al., 1999).
Verificou-se, portanto, um padrão de variabilidade espacial diferenciada nas partes do terreno dos dois solos, de tal forma que é imprescindível estabelecer um plano de amostragem com intensidade diferenciada, tanto que Vasat et al. (2010) comprovaram que a amostragem do solo é um componente bastante significativo nos levantamentos de solos e, portanto, requer uma análise criteriosa ao incorporá-la, ao planejamento dos levantamento pedológicos.
Desta forma, Montanari et al. (2008) recomendam um número maior de amostras para o Latossolo inserido em pedoforma convexa, por apresentar maior variabilidade espacial dos atributos nessas áreas, sendo necessário a aplicação de técnicas de otimização amostral.
Portanto, esses resultados indicam que a análise de agrupamento e o MDE relacionados com as formas da paisagem, podem ser indicativo para o planejamento amostral, como discutido por Montanari et al. (2005), para o estudo de pedogênese (Camargo et al., 2008), constituindo-se de um poderoso instrumento de predição da variabilidade espacial quando associado à análise de agrupamento hierárquica.
1. A classificação numérica através da análise de agrupamento auxiliou na identificação da similaridade dos atributos físicos e químicos dos solos de diferentes locais entre diferentes classes taxonômicas e formas do relevo.
2. O conceito relação solo-paisagem e o modelo digital de elevação são ferramentas eficientes no mapeamento de áreas homogêneas podendo ser recomendadas para auxiliar na tomada decisões mais precisas no manejo diferenciado em relação à variabilidade das classes dos solos.
3. Os mapas da distribuição espacial mostraram que a classificação numérica e o modelo digital de elevação foram eficientes na identificação dos diferentes padrões de variabilidade espacial nas pequenas variações do relevo das classes de solo podendo transferir essas informações para áreas semelhantes ou reduzir os erros de previsão taxonômicos.
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