Funções de pedotransferência para estimar capacidade de campo, ponto de murcha permanente e densidade global em solos de uma bacia hidrográfica do Bioma Cerrado.

Resumo: A grande variabilidade espacial e o elevado custo associado à obtenção de alguns parâmetros do solo dificulta a adequada representação dos sistemas agrícolas. As funções de pedotransferência (FPTs) têm sido utilizadas para estimar parâmetros do solo a partir de suas propriedades básicas. O objetivo do presente trabalho foi desenvolver FPTs para estimar a capacidade de campo (CC), o ponto de murcha permanente (PMP) e a densidade gobal (DG) em solos de uma bacia hidrográfica do Bioma Cerrado. Foram analisados dados de noventa e nove perfis de solos, com três repetições em cada uma das seguintes profundidades: 0-5 cm, 15-20 cm e 55-60 cm. Foi realizada análise de regressão múltipla para obtenção de FPTs para PMP, CC e DG, utilizado como preditores argila (ARG), silte (SLT), areia fina (AF), areia grossa (AG), matéria orgânica (MO) e DG (exceto para a FPT da DG). A seleção de preditores em cada modelo foi feita via método stepwise. As PTFs ajustadas, considerando todas as profundidades conjuntamente, foram: PMP = 0,3459 - 0,137*DG ? 0,011*MO ? 0,00066*ARG -0,00074*SLT; CC = 0,8000 - 0,371*DG ? 0,001*AG ? 0,00055*AF, com coeficiente de determinação (R2) em torno de 60%. Para DG nao foi observado bom ajuste (R2 = 10%). Abstract: Soil spatial variability and the high cost to obtain its parameters make difficult to adequately represent agricultural systems. Pedotransfer functions (FPTs) are commonly used to estimate soil parameters based on its basic properties. The objective of this work was to develop FPTs to estimate field capacity (CC), permanent wilting point (PMP) and bulk density (DG) of soils of a Brazilian Savannah catchment. Ninety nine soil profiles with three replications for each depth (0-5 cm, 15-20 cm and 55-60 cm) were analyzed. Multiple regression analyses was performed to obtain FTPs to PMP, CC and DG, using clay (ARG), silt (SLT), fine sand (AF), coarse sand (AG), organic matter (MO) and bulk density (except to FTP of DG) as predictors. Stepwise method was used to select predictors in each model. Fitted FTPs considering all depth were: PMP = 0.3459 - 0.137*DG ? 0.011*MO ? 0.00066*ARG -0.00074*SLT; CC = 0.8000 - 0.371*DG ? 0.001*AG ? 0.00055*AF, with coefficient of determination (R2) arround 60%. It was not obtained a good model fitting for DG (R2 = 10%).

Bibliographic Details

Main Authors:	RODRIGUES, L. N., MAIA, A. de H. N., SILVA, R. N. da
Other Authors:	LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; REINALDO N. da SILVA.
Format:	Separatas biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2012-02-15T11:11:11Z
Subjects:	Recursos hídricos., Irrigação, Hidrologia, Recurso hídrico, Análise estatística, Irrigation, Water resources, Statistical analysis,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/915588
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