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Resumo:
As doses e a época de aplicação do nitrogênio (N) podem influenciar as características agronômicas do trigo (Triticum aestivum L.) irrigado e, conseqüentemente, a produtividade de grãos. Neste sentido, foram instalados dois experimentos na Estação Experimental da Universidade Federal de Viçosa, localizada em Coimbra (MG), em 1995 e 1996. Os tratamentos foram constituídos pela combinação de quatro doses de N (30, 60, 90 e 120 kg ha-1), quatro formas de parcelamento (dose total aos 20 dias da emergência (DAE); ½ aos 20 + ½ aos 40 DAE; 1/3 aos 20 + 2/3 aos 40 DAE e 2/3 aos 20 + 1/3 aos 40 DAE) e uma testemunha (sem N em cobertura), dispostos em esquema fatorial 4 x 4 + 1, no delineamento em blocos casualizados com quatro repetições. A altura e o acamamento das plantas, a biomassa seca, o índice de colheita, a massa de mil grãos, o peso hectolítrico e a produtividade de grãos foram influenciados pelas doses de N. Em 1996, o número de espigas por metro quadrado e o número de perfilhos férteis por planta diminuíram, em conseqüência do acamamento precoce das plantas, enquanto o número de grãos por espiga e o número de grãos por metro quadrado aumentaram com o incremento nas doses de N. As formas de parcelamento influenciaram somente o acamamento das plantas.
Resumo:
O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.