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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.contributor.authorunicampCastioni, Guilherme Adalberto Ferreira-
dc.contributor.authorunicampSouza, Zigomar Menezes de-
dc.typeArtigopt_BR
dc.titleModelagem da qualidade do solo para identificação de áreas com potenciais de produtividade do feijãopt_BR
dc.title.alternativeSoil quality modeling to identify areas with bean yield potentialpt_BR
dc.contributor.authorCastioni, Guilherme Adalberto Ferreira-
dc.contributor.authorSouza, Zigomar Menezes de-
dc.contributor.authorSilva, Reginaldo Barboza da-
dc.contributor.authorCampos, Milton César Costa-
dc.contributor.authorTorres, José Luiz Rodrigues-
dc.subjectGeologia - Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectSolospt_BR
dc.subject.otherlanguageGeology - Statistical methodspt_BR
dc.subject.otherlanguageMultivariate analysispt_BR
dc.subject.otherlanguageSoilspt_BR
dc.description.abstractA utilização de tecnologia associada à variabilidade espacial otimiza os sistemas de produção agrícolas e pode alterar a produtividade das culturas. O objetivo deste estudo foi delinear áreas com diferentes potenciais de produção de feijão irrigado por pivô central, utilizando técnicas geoestatística e análise multivariada. A amostragem do solo foi realizada em uma malha regular com intervalos de 10 m, totalizando 180 pontos nas profundidades de 0,00-0,10 m, 0,10-0,20 e 0,20-0,30 m. Em seguida, foi determinado o teor de argila, argila dispersa em água, grau de floculação, areia muito grossa, areia grossa, areia média, areia fina, areia muito fina e diâmetro médio ponderado do agregado do solo. Para a análise de produtividade, a amostragem foi realizada nos 180 pontos da malha e em cada ponto foram coletadas todas as plantas numa área de 1,0 m2. Foram realizadas análise estatística descritiva, análise multivariada e geoestatística. A variável argila dispersa em água, areia fina, grau de floculação e argila podem ser utilizadas em solos sob o mesmo sistema de manejo para identificar locais com diferentes potenciais de produtividade e mais afetados pela prática da irrigação. As maiores produtividades do feijoeiro relacionaram-se com maiores teores de argila, areia muito fina e diâmetro médio ponderado de agregados nas três profundidades estudadas. As análises geoestatística e multivariada mostram-se ferramentas eficientes na avaliação da variabilidade espacial dos atributos de solo.pt_BR
dc.relation.ispartofRevista de ciências agráriaspt_BR
dc.publisher.cityBelém, PApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisherFaculdade de Ciências Agrárias do Parápt_BR
dc.date.issued2015-
dc.date.monthofcirculationout./dez.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.description.volume58pt_BR
dc.description.issuenumber4pt_BR
dc.description.firstpage402pt_BR
dc.description.lastpage409pt_BR
dc.rightsAbertopt_BR
dc.identifier.issn1517-591Xpt_BR
dc.identifier.eissn2177-8760pt_BR
dc.identifier.doi10.4322/rca.1995pt_BR
dc.identifier.urlhttp://periodicos.ufra.edu.br/index.php/ajaes/article/view/1995pt_BR
dc.description.sponsorshipCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumberSem informaçãopt_BR
dc.date.available2020-08-13T14:17:43Z-
dc.date.accessioned2020-08-13T14:17:43Z-
dc.description.provenanceSubmitted by Bruna Maria Campos da Cunha (bcampos@unicamp.br) on 2020-08-13T14:17:43Z No. of bitstreams: 0. Added 1 bitstream(s) on 2021-01-11T13:06:16Z : No. of bitstreams: 1 104322rca1995.pdf: 1320709 bytes, checksum: 9c345cb6c3395ce5166e00d89d9529b3 (MD5)en
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dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/347257-
dc.contributor.departmentSem informaçãopt_BR
dc.contributor.departmentSem informaçãopt_BR
dc.contributor.unidadeFaculdade de Engenharia Agrícolapt_BR
dc.contributor.unidadeFaculdade de Engenharia Agrícolapt_BR
dc.description.abstractalternativeThe use of technology associated with spatial variability optimizes agricultural production systems and can alter crop yields. This study aimed to delineate areas with different potential yield of center pivot irrigated beans, using geostatistical techniques and multivariate analysis. Soil sampling was carried out in a regular grid with 10 m intervals, totaling 180 points in the depths of 0.00-0.10 m, 0.10-0.20 and 0.20-0.30 m, the clay content, water dispersible clay flocculation, very coarse sand, coarse sand, medium sand, fine sand, very fine sand and soil aggregate weighted average diameter were subsequently determined. Sampling for the yield analysis was performed in 180 grid points in each point were collected all plants present in an area of 1.0 m2. We performed descriptive statistical, multivariate and geostatistics analysis. The variable water clay dispersion, fine sand, flocculation and clay content can be used in soil under the same management system to identify sites with different potential productivity and more affected by the practice of irrigation; The highest yield of common bean correlated with higher clay, very fine sand and weighted average diameter of aggregates in the three studied depths; The geostatistics and multivariate analysis showed to be effective tools in evaluating the spatial variability of soil attributes.pt_BR
dc.subject.keywordGeoestatísticapt_BR
dc.subject.keywordAnálise texturalpt_BR
dc.subject.keywordAtributos físicospt_BR
dc.identifier.source104322rca1995pt_BR
dc.creator.orcid0000-0002-6216-1219pt_BR
dc.creator.orcid0000-0001-9302-6725pt_BR
dc.type.formArtigo de pesquisapt_BR
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