Nativa, Sinop, v. 10, n. 3, p. 366-372, 2022.
Pesquisas Agrárias e Ambientais
DOI: https://doi.org/10.31413/nativa.v10i3.13345 ISSN: 2318-7670
Análise de trilha de atributos de um Latossolo manejado sob semeadura direta
Raul Fortes SOUSA1, Ismênia Ribeiro de OLIVEIRA1*, Rubens Alves de OLIVEIRA2,
Job Teixeira de OLIVEIRA3
1Centro de Ciências de Chapadinha, Universidade Federal do Maranhão, Chapadinha, MA, Brasil.
2Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, Brasil.
3Departamento de Agronomia, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Chapadão do Sul, MS, Brasil.
E-mail: ismenia.ribeiro@ufma.br
ORCID: (0000-0003-1820-0572; 0000-0001-9909-9925; 0000-0003-2557-592X; 0000-0001-9046-0382)
Submetido em 22/01/2022; Aceito em 19/08/2022; Publicado em 26/08/2022.
RESUMO: Os indicadores de qualidade do solo correlacionam-se afetando uns aos outros tanto positivamente
como negativamente. A técnica de análise de trilha é amplamente utilizada para conhecer as correlações diretas
e indiretas entre os atributos do solo. Considerando que o conhecimento da associação entre esses atributos é
de grande importância na ciência do solo, o objetivo dos autores foi avaliar os atributos de um Latossolo sob
semeadura direta através da análise de trilha. Na área de produção foi montada malha georreferenciada
composta por 50 pontos com espaçamento regular de 40 m x 40 m. As amostras de solos, foram coletadas na
profundidade de 0,00–0,20 m. As variáveis analisadas foram condutividade elétrica, altitude, umidade,
densidade do solo, porosidade, matéria orgânica, pH, argila, silte, areia total, areia muito grossa, areia grossa,
areia média, areia fina, areia muito fina, porcentagem de agregados maiores que: 2,00; 1,00; 0,50; 0,25; 0,125
mm, diâmetro médio ponderado e diâmetro médio geométrico. A partir da análise de trilha foi possível
identificar que o atributo pH influenciou positivamente a condutividade elétrica. A correlação de Pearson
evidenciou que os atributos porosidade, matéria orgânica, porcentagem de agregados maiores que: 2,00; 1,00;
0,50; 0,25 mm, e os diâmetros médio ponderado e médio geométrico exibem alta correlação positiva. A análise
de trilha demonstrou que o pH é o atributo que melhor determina a condutividade elétrica no Latossolo de
forma direta e significativa entre os atributos analisados.
Palavras-chave: análise multivariada; física do solo; multicolinearidade.
Path analysis of attributes of an Oxisol managed under no-till
ABSTRACT: Soil quality indicators are correlated affecting each other both positively and negatively. The path
analysis technique is widely used to know the direct and indirect correlations between soil attributes.
Considering that the knowledge of the association between these attributes is of great importance in soil science,
the objective of the authors was to evaluate the attributes of an Oxisol under no-till through path analysis. A
georeferenced grid composed of 50 points with the regular spacing of 40 m x 40 m was assembled in the
production area. The soil samples were collected at a depth of 0.00-0.20 m. The variables analyzed were
electrical conductivity, altitude, humidity, soil density, porosity, organic matter, pH, clay, silt, total sand, very
coarse sand, coarse sand, medium sand, fine sand, very fine sand, percentage of aggregates larger than: 2.00;
1.00; 0.50; 0.25; 0.125 mm, weighted average diameter and geometric average diameter. From the trail analysis
it was possible to identify that the pH attribute positively influenced the electrical conductivity. Pearson's
correlation showed that the attributes porosity, organic matter, percentage of aggregates larger than: 2.00; 1.00;
0.50; 0.25 mm, and the weighted average and geometric average diameters exhibit high positive correlation.
The trail analysis showed that pH is the attribute that best determines the electrical conductivity in the Oxisol
in a direct and significant way among the attributes analyzed.
Keywords: multivariate analysis; soil physics; multicollinearity.
1. INTRODUÇÃO
O solo é composto por horizontes ou camadas, e sofre
ação de diversos agentes de intemperes ao longo de anos que
criam condições férteis favoráveis à instalação e
desenvolvimento das culturas, sendo essencial na produção
de alimentos. Porém, de acordo com Soto et al. (2021),
práticas de agricultura desenfreada causam a degradação das
características químicas, físicas e biológicas dos solos,
levando ao esgotamento de seus nutrientes, e
consequentemente à perda do potencial produtivo.
Inversamente a isso, surge o uso de técnicas de manejo
conservacionistas que preconizam a melhoria da qualidade
dos solos. Uma das técnicas mais utilizadas e difundidas
atualmente são os chamados sistemas de plantio direto
(SPD), que segundo Sekaran et al. (2021), se fundamentam
no revolvimento mínimo do solo, e apenas no sulco de
semeadura, com a consequente redução dos processos
erosivos, manutenção e preservação da cobertura e dos teores
de umidade do solo.
As potencialidades e limitações dos solos agrícolas são
demonstradas através dos seus indicadores de qualidade que
descrevem: o conteúdo de matéria orgânica e mineral,
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porosidade, densidade, umidade, pH, condutividade elétrica
entre outros. Segundo Beniaich et al. (2020), esses
indicadores correlacionam-se direta e indiretamente afetando
uns aos outros tanto positivamente como negativamente.
Para Melo et al. (2017), diversas pesquisas vêm sendo
conduzidas com o objetivo de monitorar a qualidade dos
solos, em observância aos atributos físico-químicos,
objetivando manter e otimizar os sistemas de produção
agrícola.
Nas primeiras décadas do século passado, Wright (1921)
elaborou um método estatístico que estabeleceu as
correlações diretas e indiretas das variáveis explicativas sobre
uma variável principal, chamado de análise de trilha (“Path
analysis”). Segundo Verma et al. (2020), a associação entre
essas variáveis é estabelecida por meio do coeficiente de
correlação, e quanto maior for este, maior a relação entre os
caracteres analisados e vice-versa.
Amplamente utilizada no ramo das ciências agrárias, uma
vez que serve de aporte para tomada de decisões e
incremento da produtividade das culturas, diversos autores
fizeram o uso da análise de trilha, entre eles Farias et al.
(2016), na cultura do algodão; Oliveira et al. (2020),
relacionando variáveis morfológicas e de rendimento de
bulbos de alho; e Pinheiro et al. (2020), ao estudar os
componentes de rendimento que melhor representam a
produtividade do milho.
Nesse sentido, o objetivo dos autores foi analisar os
efeitos diretos e indiretos dos atributos de um Latossolo por
meio da análise de trilha, permitindo estabelecer correlações
entre esses atributos, que são indicativos de qualidade do
solo.
2. MATERIAIS E MÉTODOS
As amostras do solo foram coletadas no município de
Brejo – MA, numa área da Fazenda Barbosa, nas
coordenadas 3°42'10.4"S e 42°57'09.8"W (Figura 1), situada
na mesorregião leste do Maranhão, microrregião de
Chapadinha – MA. Segundo a classificação de Köppen-
Geiger, o clima é do tipo Aw, tropical com estação seca de
inverno, com temperatura média de 27,19ºC e precipitação
média anual em torno de 1,748 mm.
O experimento foi conduzido em área de produção de
soja por semeadura direta em um Latossolo Amarelo
Distrocoeso, formado por sedimentos areno-argilosos do
Grupo Barreiras, característicos da unidade geomorfológica
Tabuleiros Costeiros (GEPLAN, 2002). Na área de produção
foi montada malha georreferenciada composta por 50 pontos
com espaçamento regular de 40 m x 40 m (Figura 1). As
amostras de solos, em cada ponto, foram coletadas na
profundidade de 0,00–0,20 m.
Figura 1. Localização da área experimental.
Figure 1. Location of the experimental area.
As variáveis analisadas foram condutividade elétrica (CE),
altitude (AL), umidade (U), densidade do solo (DS),
porosidade (PO), matéria orgânica (MO), pH (PH), argila
(ARG), silte (SI), areia total (ARE), areia muito grossa
(AMG), areia grossa (AG), areia média (AM), areia fina (AF),
areia muito fina (AMF), porcentagem de agregados maiores
que 2,00 mm (A2), porcentagem de agregados maiores que
1,00 mm (A1), porcentagem de agregados maiores que 0,50
mm (A05), porcentagem de agregados maiores que 0,25 mm
(A02), porcentagem de agregados maiores que 0,125 mm
(A01), diâmetro médio ponderado (DMP) e diâmetro médio
geométrico (DMG).
Para cada amostra, a estabilidade de agregados foi
determinada por meio do tamisamento por via úmida,
utilizando as peneiras de 2,0; 1,0; 0,5 e 0,25 mm pelo método
de Yoder (1936), modificado por Kemper e Chepil (1965).
Os resultados foram expressos em percentual dos agregados
retidos nas peneiras >2 mm, 2–1 mm. Os valores obtidos no
peneiramento foram utilizados para o cálculo do diâmetro
médio geométrico – DMG (Equação 1), que representa a
estimativa do tamanho da classe de agregados de maior
ocorrência, e diâmetro médio ponderado – DMP (Equação
2), que está diretamente relacionado à percentagem de
agregados grandes, retidos nas peneiras com malhas maiores
(CASTRO FILHO et al., 1998).
DMG = exp∑
∑
(01)
em que: DMG = diâmetro médio geométrico; wi = peso de
agregados dentro de uma classe de agregados de diâmetro médio xi
DMP = ∑x.w
(02)
em que: DMP=diâmetro médio ponderado, por via úmida, em mm;
wi=proporção de cada classe de agregados em relação ao total;
xi=diâmetro médio de cada classe de agregados.
Em cada ponto, foram coletadas amostras indeformadas
de forma a se determinar a areia, argila e silte, densidade do
solo, densidade de partículas, umidade, pH, CE e o teor de
matéria orgânica (MO), conforme critérios estabelecidos pela
metodologia de Teixeira et al. (2017).
A MO foi obtida pela diferença entre a massa do solo
seco em estufa e a massa do resíduo obtido após a incineração
em mufla e para a determinação da CE foi utilizado um
condutivímetro para fazer a leitura direta da condutividade,
em mS cm-1, de acordo com Teixeira et al (2017).
Para o cálculo da porosidade total foi usado o modelo
matemático (Equação 3), de acordo com a metodologia de
Teixeira et al (2017).
P = [1−Ds/Dp]100 (03)
em que: P =porosidade total da amostra de solo, em %; Ds =
densidade do solo obtida pelo método do anel volumétrico, em
kg.dm-³; Dp = densidade de partículas, em kg.dm-³.
Os dados foram analisados por meio de estatística
descritiva, calculando-se a média, mediana, valor mínimo,
valor máximo, coeficiente de variação, desvio padrão,
coeficiente de assimetria e de curtose, com objetivo de obter
informações para identificar tendência, dispersão e forma de
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distribuição dos dados. A normalidade foi testada pelo teste
Shapiro-Wilk’s (p<0,05).
Foi realizada uma análise de correlação de Pearson pelo
teste t ao nível de 5 e 1% de significância para relacionar o
grau de dependência entre as variáveis e em seguida,
procedeu-se a análise de trilha. A correlação de Pearson foi
utilizada em virtude dos dados serem quantitativos e
apresentarem distribuição normal.
A análise de trilha foi realizada usando o software
GENES (CRUZ, 2013), responsável por detalhar a relação
entre uma variável e outra, fazendo com que as
multicolinearidades sejam eliminadas, permitindo fracionar o
coeficiente de correlação entre duas variáveis em efeitos
diretos e indiretos.
3. RESULTADOS
A Figura 2 apresenta o resultado da análise de trilha,
evidenciando aquelas variáveis que tiveram maiores efeitos
diretos positivos e negativos, e que influenciam a variável
principal, sendo eles: AL, U, DS, PO, MO, PH, ARG, SI,
ARE, AMG, AG, AM, AF, AMF, A2, A1, A05, A02, A01,
DMG, DMP, estão sob efeito da variável principal, CE.
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Figura 2. Resultado da análise de trilha entre a condutividade elétrica (CE) e a correlação desta com as demais variáveis explicativas.
Figure 2: Results of the analysis between electrical conductivity (EC) and its correlation with the other explanatory variables.
A Figura 3 mostra a rede de correlações, apresentando as
correlações positivas e negativas entre os atributos estudados.
Há um realce indicando que as correlações positivas estão na
coloração verde, e as correlações negativas se destacam em
linhas de cor vermelha. A espessura das linhas em destaque
define maior ou menor grau de correlação entre dois ou mais
atributos, com 5% de significância.
4. DISCUSSÃO
A partir do estudo da análise de trilha, apresentado na
Figura 2, foi possível inferir que o atributo que mais
influenciou, de forma positiva e significativa, a condutividade
elétrica (CE) foi o pH (com coeficientes de correlação
significativa de 0,9283), indicando que o aumento CE
contribuiu para a elevação do pH. Todavia, aqueles atributos
que afetaram de forma negativa a condutividade elétrica do
solo, se apresentaram não significativos (AL, DS, SI, MO,
ARG, AG, A1, DMG). Em estudo envolvendo atributos de
um Latossolo, Benhossi et al. (2021), mostrou que a
condutividade teve correlação significativa com o pH.
Pesquisas relatam que a CE está relacionada às
características e propriedades do solo como salinidade,
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umidade, textura, CTC e pH (MOLIN; RABELLO, 2011;
BRANDÃO et al., 2011), sendo possível obter boas
correlações entre elas a partir de leituras da CE. O estudo
associativo e conhecimento dos fatores de causa e efeito
entre estes atributos são de fundamental importância para o
planejamento de intervenções no solo, tanto na aplicação de
fertilizantes como na definição de áreas de manejo.
Figura 3. Rede correlações de Pearson existentes para os atributos
analisados.
Figure 3. Pearson's correlation network for the analyzed attributes
O pH é um importante indicador das condições químicas
do solo, pois influencia a solubilidade, a concentração em
solução e a forma iônica de elementos químicos no solo que
são essenciais para o desenvolvimento vegetal
(MALAVOLTA et al., 1997). As elevações de pH podem ser
consideradas os principais fatores que provocam aumentos
nos valores de CE do solo e na produtividade das culturas,
devido ao aumento de disponibilidade, concentração, força
iônica, na absorção e na utilização dos nutrientes pelas
plantas. Dessa forma, a CE pode ser utilizada como uma
medida indireta para estimar o pH do solo.
A análise de trilha obteve um coeficiente de determinação
de 0,9536, resultado muito próximo ao de Oliveira et al.
(2020), que encontrou um coeficiente de 0,9554 em trabalho
que relaciona variáveis morfológicas e de rendimento de
bulbos de alho. Coeficientes de determinação próximos a 1
significam que as variações da variável principal (CE) são
totalmente explicadas pelo esquema causal.
A partir disso, compreende-se que a adoção de sistemas
de plantio direto, bem como a manutenção da cobertura do
solo com matéria orgânica contribui para a conservação de
seus atributos físicos e químicos e, consequentemente para
elevar o potencial produtivo dos solos
Os atributos A1, DMP, DMG, A2, A05, A02 exibem alto
grau de correlação positiva, Segundo Fachin et al. (2019) e
Soares et al. (2019) quanto maior a ocorrência de agregados
grandes, maiores os valores de DMP e DMG, o que confere
bons índices de agregação do solo. Para Barros
et al. (2019), a manutenção da matéria orgânica aliada a
técnicas de plantio conservacionistas colabora com a
formação e manutenção desses agregados, enquanto que em
solos com preparo convencional esses valores tendem a
reduzir.
Na rede de correlações, apresentada na Figura 3, é
possível verificar que a DS exibe correlação negativa com a
MO e PO, o que indica que quanto menor o teor de MO
maior a densidade do solo e menor a porosidade total.
Segundo Sekaran et al. (2021), a matéria orgânica em sistemas
de plantio direto (SPD), aliada à atividade biológica e a bons
teores de água, facilita o aumento da porosidade e formação
de agregados, reduzindo a DS.
Outra correlação positiva se revela também entre MO e
PO, que se justifica pelo acúmulo de matéria orgânica,
garantindo boa velocidade de infiltração, distribuição e
retenção de água no solo, que culmina com formação e
estabilização dos agregados, diminuindo os riscos por
compactação e erosão (BOCUTI et al., 2019).
Segundo Benhossi et al. (2021), a relação positiva que se
estabelece entre a CE e o pH, está condicionada a fatores
como: a dependência espacial das variáveis, as concentrações
iônicas na solução de solo e a correta distância entre os
pontos de coleta.
5. CONCLUSÕES
A análise de trilha demonstrou que o pH é o atributo que
melhor determina a condutividade elétrica (CE) no Latossolo
de forma direta e significativa entre os atributos analisados.
A correlação de Pearson expressa que os atributos
porosidade (PO) e matéria orgânica (MO) exibem
correlações positivas, uma vez que favorecem a formação de
agregados.
6. AGRADECIMENTOS
Ao Centro de Ciências de Chapadinha da Universidade
Federal do Maranhão, e ao proprietário da Fazenda Barbosa
pela concessão do local para realização do experimento.
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