Spatial variability studies in São Paulo, Brazil along the last twenty five years

Abstract

Soil properties vary in space due to many causes. For this reason it is wise to know the magnitude and behaviour of the variability for adequate data analysis and decision making. Our work on spatial variability of soil properties in São Paulo, Brazil began in 1982 with a very simple soil sampling in a small field. Much progress has been made since then on sampling designs, field equipment and methods, and mostly on computation equipment and softwares. This paper reports the results corresponding to some aspects of this progress, as far as the field, analysis and computation work are concerned. The objective of this study was to illustrate the use of geostatistics in data analysis for three sampling conditions on long term no-tillage system. The analysis is done on a wide range of field scales, variables, sampling schemes as well as repeating sampling scheme for the same variable in different years. Semivariograms are compared for the same variables in different scales and sampling dates and depths as to provide a guide for sampling spacing and number of samples. Normalized crop yield parameters for many years are used in the discussion of time variability and on the use of yield maps to locate management zones. The time of the year in which measurements of soil physical properties are made affected the results both in terms of descriptive statistical and spatial dependence parameters. Crop yields changed (soybean decrease and maize increase) with time of no-tillage but the real cause was not identified. The length of time with no-tillage affected the range of dependence for the main crops (increased for soybean, maize and oats) and therefore increased the size of the homogeneous management zones. The evolution of the sampling grid from 20 m with 63 sampling points to 10 m with 302 sampling points allowed for a much better knowledge of the spatial variability of crop yields but it had the reverse effect on the spatial variability of soil physical properties.Propriedades do solo variam no espaço devido a várias causas. Por esta razão, é importante sempre ter conhecimento da magnitude e do comportamento da variabilidade para uma análise adequada dos dados e auxiliar na tomada de decisões. Trabalhos sobre variabilidade espacial de propriedades do solo em São Paulo se iniciaram em 1982, com uma amostragem bastante simples em uma pequena área. Desde aquela data, houve bastante progresso em amostragem, equipamentos e métodos de medição no campo e, principalmente, em equipamentos de computação e em programas especializados. Este trabalho relata os resultados relativos a alguns aspectos deste progresso no que concerne a amostragens e medições no campo, análise e computação. O objetivo é ilustrar o uso da geoestatistica na análise de dados para três condições de amostragem em um experimento de plantio direto de longa duração. A análise é feita em uma variedade de escalas de campo, variáveis, esquemas de amostragem bem como a repetição de amostragem de uma mesma variável em anos diferentes. Foram efetuadas comparações de semivariogramas e respectivos parâmetros para uma determinada variável em escalas e amostragens diferentes com a intenção de ajudar na escolha de espaçamento e número de amostras. Parâmetros de rendimento normalizado das culturas são usados nas discussões da variabilidade temporal e no uso de mapas de rendimento para localizar zonas homogêneas de manejo. As épocas do ano nas quais as propriedades físicas foram medidas afetaram os resultados tanto em termos de parâmetros de estatística descritiva como de dependência espacial. O rendimento das culturas alterou (soja decresceu e milho aumentou) com o tempo de plantio direto, mas a causa desta alteração não foi identificada. O tempo com plantio direto afetou o alcance da dependência espacial para o rendimento das principais culturas (aumentou para soja, milho e aveia) e, portanto, causou aumento do tamanho de zonas homogêneas de manejo. A evolução da malha de amostragem de 20 m com 63 pontos para um malha de 10 m com 302 pontos permitiu conhecimento mais detalhado da variabilidade espacial de rendimento de culturas, mas mostrou um efeito inverso na variabilidade espacial de propriedades físicas.