Artigo

Gustavo Bonacina Zanguettin; Lauro Marques Vicari

DOI: 10.22167/2675-6528-202602225

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

Um estudo analisou a relação entre os elementos químicos do solo em uma área de cultivo de café, buscando compreender a interação entre nutrientes e sua influência na variabilidade dos dados. Para isso, utilizaram-se ferramentais estatísticos e análises exploratórias, incluindo gráficos descritivos, regressão linear simples e testes de pressupostos, com apoio de software. Os resultados evidenciaram comportamentos distintos entre os nutrientes avaliados. A relação entre cálcio e magnésio apresentou maior capacidade explicativa, indicando associação relevante entre esses elementos. Interações como fósforo e potássio, e potássio e cálcio, demonstraram baixa correlação, sugerindo ausência de relação linear significativa. Em alguns casos, identificaram-se violações dos pressupostos do modelo, necessitando transformações nos dados para melhoria do ajuste. Concluiu-se que a dinâmica dos nutrientes no solo é complexa e influenciada por diversos fatores, impossibilitando generalizar relações entre todos os elementos. Isso reforçou a importância do manejo individualizado da fertilidade do solo, baseado em análises específicas, para maior eficiência no uso de insumos e melhor desempenho das culturas agrícolas.

Palavras-chave: Análise estatística; Fertilidade do solo; Nutrientes do solo; Regressão linear; Transformação Box-Cox.

1. Introdução

O solo representa um recurso primordial na garantia da segurança alimentar global, sendo fundamental o seu conhecimento, por meio da determinação de suas características quantitativas. Essas características são modificadas pelas diversas atividades e manejos agropecuários, variando no tempo e no espaço (Souza et al., 2021). Um dos principais aspectos para a sustentabilidade agrícola é o conhecimento da fertilidade do solo, bem como de suas limitações, visando a manipulação racional do sistema. Esta compreensão, que busca evitar desequilíbrios, tem na análise química do solo uma atividade essencial (Krohling et al., 2014).

A nutrição impacta significativamente o desenvolvimento e a produtividade das culturas agrícolas, influenciando o crescimento, a tolerância ao estresse e a saúde geral das plantas. Equilibrar a disponibilidade dos nutrientes demandados por meio de fertilização adequada e do manejo do solo é fundamental para maximizar a produtividade e a qualidade da produção (Mancuso et al., 2020).

A agricultura de precisão (AP) vem se expandindo e se consolidando no agronegócio, com o objetivo de valorizar as cadeias produtivas e ofertar os melhores produtos, além de preservar os recursos naturais por meio de tecnologias avançadas (Medina, 2023). A AP tem se desenvolvido constantemente com a incorporação de sensores e tecnologias embarcadas em máquinas, o que tem contribuído para ampliar sua competitividade e adoção (Bazzi et al., 2015).

A AP é uma prática agrícola que faz uso de tecnologia da informação, baseada no princípio da variabilidade espacial e temporal. Além disso, visa o gerenciamento detalhado do sistema de produção agrícola como um todo (Miranda, 2006). A expansão da conectividade rural e das soluções digitais acessíveis, como aplicativos móveis e sistemas de recomendação baseados em dados, tem democratizado a AP, oferecendo informações agronômicas personalizadas para pequenos produtores (FAO, 2022; PNUD, 2021).

A variabilidade espacial é uma característica presente nas áreas agrícolas, e seu conhecimento detalhado é de grande importância para o planejamento do manejo das culturas. Com isso, busca-se um tratamento diferenciado do solo em cada porção do terreno, aplicando o que é necessário na época correta e nas quantidades exigidas (Matiello et al., 2015). O conhecimento das faixas de variação, por meio da coleta de dados georreferenciados, permite a confecção de mapas para analisar cada atributo do solo (Inamasu et al., 2014).

Na cafeicultura, cultura de grande relevância econômica e social para o Brasil, o manejo adequado do solo é fundamental devido à alta sensibilidade da cultura à disponibilidade e ao equilíbrio de nutrientes (Hernández et al., 2015). A produção estimada de café para 2025 é de 55,67 milhões de sacas de 60 kg, representando um aumento de 2,7% em relação ao ano anterior (CONAB, 2025). A cultura ocupa cerca de 2,25 milhões de hectares, envolvendo aproximadamente 287 mil produtores em quinze estados, destacando sua importância para o desenvolvimento rural (MAPA, 2018).

A análise da variabilidade dos atributos do solo pode indicar alternativas de manejo para a redução de seus efeitos sobre a produção das culturas (Zonta et al., 2014). A compreensão da variabilidade espacial e temporal aumenta o conhecimento sobre os sistemas de produção para elevar a produtividade e a qualidade, além de conservar recursos e reduzir impactos ambientais (Bernardi et al., 2017). O principal objetivo da utilização desse sistema é o aumento da produtividade e a economia de insumos agrícolas, privilegiando a proteção ao meio ambiente (Bernardi et al., 2014).

Contudo, a dinâmica dos nutrientes no solo é complexa e influenciada por diversos fatores, o que dificulta a generalização das relações entre todos os elementos. Essa complexidade reforça a importância do manejo individualizado da fertilidade do solo, baseado em análises específicas para contribuir com maior eficiência no uso de insumos e melhor desempenho das culturas agrícolas. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo analisar a relação entre os elementos químicos do solo em uma área de cultivo de café, buscando compreender a interação entre nutrientes e sua influência na variabilidade dos dados.

2. Material e Métodos

A pesquisa foi realizada na cidade de Pompéia, interior do estado de São Paulo (Latitude -22,0305° e -50,1171º de longitude), em um talhão com área total de 9,742 hectares. Esta área é destinada ao cultivo de café arábica, variedade Obatã. Para o cultivo dessa variedade, o ambiente ideal é caracterizado por temperaturas amenas (18 a 22 °C) e altitudes acima de 1.000 m (Alves, 2024). Foi escolhida uma amostra de área do talhão, caracterizada por plantas com diferentes idades de plantio, introduzidas em 2006 e 2017 (Figura 1). As plantas possuem um espaçamento de 3,50 metros entre as ruas e 0,65 metros entre plantas (Figura 2).

Figura 1: Idade de plantio na área amostral em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 2: Espaçamento em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Dados originais da pesquisa

O clima da região, segundo a classificação Koppen, é categorizado como Cfa (Clima Subtropical Úmido), com médias de temperaturas variando ao decorrer do ano entre 15° C e 31° C (Figura 3). O solo é classificado como Argissolo Vermelho-Amarelo Eutrófico (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária [EMBRAPA], 2018). A altitude da área amostral possui uma variação de 29 metros entre seus extremos topográficos, com o local de maior relevo a 495 metros e o de menor a 466 metros em relação ao nível do mar (Figura 4).

Figura 3: Condições climáticas no ano de 2021 em Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 4: Relevos em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Dados originais da pesquisa

Para a coleta de amostras, utilizou-se o software QGIS para criar um “grid” com quarenta pontos georreferenciados em toda a extensão da área amostral, com distância de cinquenta metros entre cada ponto (Figura 5). Em cada ponto amostral, foram retiradas oito subamostras de forma sistemática, na profundidade de 0 a 20 centímetros, na projeção da copa do café, com auxílio de um trado holandês. As subamostras foram homogeneizadas em um balde para formar uma amostra composta. A coleta ocorreu durante o estágio fenológico de pausa vegetativa do cafezal.

Figura 5: Pontos de amostragem em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Dados originais da pesquisa

As amostras foram enviadas ao laboratório de análise de solos e tecidos vegetais da Fundação Shunji Nishimura de Tecnologia. A determinação dos resultados seguiu a metodologia escrita pelo IAC (Instituto Agronômico de Campinas), publicada no livro “Análise química para avaliação da fertilidade de solos tropicais” (Raij et al., 2001). As determinações de cálcio e magnésio foram estabelecidas por espectrometria, utilizando solução de cloreto de amônia. Para o fósforo, utilizou-se equipamento espectrofotométrico com mistura de resinas de troca catiônica e aniônica saturadas com bicarbonato de sódio. O potássio foi determinado por fotômetro de chama, utilizando cloreto de amônia.

A partir dos resultados das análises de solo, realizou-se uma análise exploratória dos dados para identificar a distribuição dos teores de nutrientes, possíveis valores atípicos, correlações e tendências, utilizando o software JASP. A regressão linear foi empregada para compreender a disponibilidade dos nutrientes fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca) e magnésio (Mg) e quantificar estatisticamente as relações entre diferentes variáveis. O modelo de regressão linear simples foi utilizado, expresso pela equação (1):

Y = β₀ + β₁X + ε (1)

Nesta equação, Y representa a variável dependente, X a variável explicativa, β₀ o intercepto e β₁ o coeficiente angular. A validação do modelo de regressão envolveu a verificação da normalidade dos resíduos, utilizando o teste de Ryan-Joiner, e da homocedasticidade, avaliada pelo teste de Breusch-Pagan e análise gráfica dos resíduos. O ajuste dos modelos foi realizado utilizando o coeficiente de determinação (R²), e a significância estatística das variáveis explicativas foi avaliada por testes estatísticos aplicados aos coeficientes de regressão (Fávero e Belfiore, 2017).

3. Resultados e Discussão

A análise exploratória dos dados, realizada com o suporte do software JASP, permitiu investigar a disponibilidade dos nutrientes fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca) e magnésio (Mg) e suas relações, utilizando regressão linear para quantificar estatisticamente as interações entre as variáveis.

Análise descritiva para o Fósforo

A análise espacial do Fósforo (P) revelou que 55% da área de estudo apresenta níveis altos deste elemento, 37,5% níveis muito altos e 7,5% níveis médios (Figura 6). O suprimento adequado de fósforo é crucial para o desenvolvimento radicular e o vigor da planta, contribuindo para a formação de um estande saudável de cafeeiro (Santinato et al., 2014).

Figura 6. Variabilidade espacial da disponibilidade de fósforo no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Os teores de fósforo no solo apresentaram uma média de 67,650 mg/dm³, com valores mínimos de 10 mg/dm³ e máximos de 319 mg/dm³, indicando a presença de dados discrepantes (outliers). Esses outliers podem estar associados a fatores ambientais, variabilidade nutricional do solo, ou erros amostrais e analíticos. A dinâmica do P no solo é complexa, especialmente em solos intemperizados com óxidos de ferro e alumínio (Fink et al., 2016).

O Boxplot (Figura 7) ilustrou a dispersão e a tendência central, mostrando que a maioria dos resultados se concentra entre 50 (Q1) e 68 (Q2) mg/dm³. Foram identificados cinco outliers, tanto inferiores (10 a 16 mg/dm³) quanto superiores (97 a 319 mg/dm³), sinalizando heterogeneidade significativa nas amostras. A presença de valores extremos pode ser decorrente do acúmulo de fósforo por reposições nutricionais, ou indicar deficiência em áreas específicas. Altos teores de fósforo podem ser atribuídos à aplicação de fertilizantes granulados, correção de acidez, manejo da área e maior fixação do nutriente às partículas do solo (Almeida, 2012).

Figura 7. Boxplot referente aos dados de disponibilidade de fósforo no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O gráfico QQ-Plot (Figura 8) revelou que, embora a maioria dos pontos esteja alinhada com a linha de referência, a presença de extremos destoantes sugere que a amostra não adere a uma distribuição normal.

Figura 8: Gráfico de QQ-Plot referente aos dados de disponibilidade de fósforo no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Análise descritiva para o Potássio

Para o Potássio (K), 62,5% da área apresentou níveis baixos e 7,5% níveis muito baixos (Figura 9), com média de 1,36 mmoolc/dcm³ e mediana de 1,25 mmoolc/dcm³. O potássio é essencial para a formação dos grãos, translocação de fotoassimiladores e resistência da planta a doenças e estresse hídrico, com necessidade semelhante à do nitrogênio para o cafeeiro (Mancuso, 2014).

Figura 9: Variabilidade espacial da disponibilidade de potássio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O Boxplot (Figura 10) para o potássio indicou uma distribuição concentrada entre 1,0 e 1,8 mmoolc/dcm³, sem outliers, sugerindo uma heterogeneidade na distribuição do nutriente na área amostral.

Figura 10. Boxplot referente aos dados de disponibilidade de potássio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O gráfico QQ-Plot (Figura 11) para o potássio mostrou que a maioria dos pontos segue a linha de tendência, indicando normalidade. Os teores de potássio apresentaram maior homogeneidade na área amostral. A absorção de potássio é influenciada pela concentração de cálcio (Ca²+) devido à inibição competitiva (Duarte, 2019). A disponibilidade de potássio no solo é principalmente afetada pela aplicação de corretivos agrícolas, e valores elevados de corretivos de acidez podem inibir sua absorção e contribuir para a lixiviação.

Figura 11. Gráfico de QQ-Plot referente aos dados de disponibilidade de potássio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa.

Análise descritiva para o cálcio

A classificação dos mapas de fertilidade para o Cálcio (Ca) indicou que 15% da área possui níveis altos, 72,5% teores médios e 12,5% baixos (Figura 12).

Figura 12. Variabilidade espacial da disponibilidade de cálcio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A média para o cálcio foi de 17,75 mmolc/dcm³, e a mediana de 7 mmolc/dcm³, com um desvio padrão de 31,49 mmolc/dcm³. Essa diferença e a alta dispersão indicam assimetria positiva e heterogeneidade na área amostral, com valores variando de 2 a 156 mmolc/dcm³.

O Boxplot (Figura 13) confirmou a presença de outliers superiores, com montantes acima de 50 mmolc/dcm³, que elevam a média e o desvio padrão. A assimetria positiva sugere que as medidas de tendência central podem não representar o comportamento central da variável de forma precisa.

Figura 13. Boxplot referente aos dados de disponibilidade de cálcio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O gráfico QQ-Plot para o cálcio (Figura 14) mostrou que, embora os pontos sigam inicialmente a linha de referência, eles se afastam significativamente à medida que os quantis aumentam, indicando não aderência à normalidade. Os teores de cálcio são influenciados principalmente pelo manejo da área e pelas correções de acidez (calagem).

Figura 14. Gráfico de QQ-Plot referente aos dados de disponibilidade de cálcio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Análise descritiva para o magnésio

A classificação dos mapas de fertilidade para o magnésio indicou que 10% da área apresenta níveis médios e 90% níveis baixos (Figura 15).

Figura 15: Variabilidade espacial da disponibilidade de magnésio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A média dos teores de magnésio foi de 4,05 mmolc/dcm³, com assimetria positiva e um desvio padrão de 5,002 mmolc/dcm³, indicando grande variabilidade. O Boxplot (Figura 15) apresentou comportamento assimétrico com a mediana deslocada para a parte inferior, sugerindo maior concentração de valores baixos.

Figura 15: Boxplot referente aos dados de disponibilidade de magnésio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O gráfico QQ-Plot para o magnésio (Figura 16) mostrou que a maioria dos pontos centrais segue a linha de referência, indicando normalidade, mas os quantis superiores apresentaram desvio expressivo devido a outliers, reforçando a assimetria positiva do magnésio.

Figura 16: Gráfico de QQ-Plot referente aos dados de disponibilidade de magnésio no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Interação entre os nutrientes

Cálcio e magnésio

O Scatter Plot (Figura 17) revelou uma forte correlação entre cálcio e magnésio no solo. O aumento de cálcio geralmente se associa à presença de magnésio, devido à aplicação de corretivos de acidez (calagem).

Figura 17: Gráfico de Scatter Plot referente a interação entre cálcio e magnésio presentes no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A regressão linear simples entre cálcio e magnésio (Tabela 1) apresentou um coeficiente de determinação R²=0,674, indicando que aproximadamente 67,4% da variabilidade do cálcio é explicada pelos teores de magnésio. Apesar do bom ajuste, houve violação dos pressupostos de normalidade dos resíduos e homocedasticidade dos erros.

Tabela 1. Tabela de regressão linear entre o Cálcio e o Magnésio em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil

Variável dependente	Variável independente	R²	R² Ajustado	RMSE
Cálcio	Magnésio	0,674	0,666	18,208

Fonte: Resultados originais da pesquisa.

A avaliação dos pressupostos estatísticos (Tabela 2) para a interação entre cálcio e magnésio, usando dados originais, mostrou rejeição da hipótese de normalidade dos resíduos (teste de Ryan-Joiner, p-valor <0,01) e presença de heterocedasticidade (teste de Breusch-Pagan, p-valor <0,05), indicando inadequação do modelo. A transformação logarítmica das variáveis melhorou a homocedasticidade (Breusch-Pagan p-valor 1,000), mas não a normalidade dos resíduos (Ryan-Joiner p-valor <0,01). A aplicação da transformação Box-Cox, com lambda próximo de zero, resultou em um modelo instável, com inversão do sinal de β₁ e impossibilidade de cálculo dos testes de validação.

Tabela 2. Testes estatísticos entre cálcio e magnésio em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil

Modelo	β0	β1	Teste utilizado	Estatística	p-Valor	Conclusão
Sem transformação	1,421	0,1810	Ryan-Joiner	RJ=0,885	<0,01	Resíduos não normais
			Breusch-Pagan	R²=17,85	<0,05	Heterocedasticidade
Transformação logarítmica das variáveis X e Y	1,1704	0,2957	Ryan-Joiner	RJ=0,988	>0,100	Resíduos normais
			Breusch-Pagan	R2=0,00%	1.000	Homocedasticidade
Transformação de Box Cox das variáveis X e Y	2,1226	-0,975	Ryan-Joiner	λ 0,5	NA*	NA*
			Breusch-Pagan	R²=75,54%	NA*	NA*

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Do ponto de vista agronômico, a relação entre cálcio e magnésio pode ser explicada pela interação competitiva dos cátions no solo, onde o aumento de magnésio pode influenciar a disponibilidade de cálcio. Os resultados indicam a necessidade de monitoramento conjunto dos nutrientes e intervenções como a correção da saturação por bases e manejo adequado da calagem para otimizar a absorção pelas plantas.

Potássio e cálcio

O Scatter Plot da Figura 18 sugere uma baixa correlação entre potássio e cálcio no solo. Altas concentrações de cálcio podem inibir a absorção de potássio pelas plantas (Duarte, 2019).

Figura 18: Gráfico de Scatter Plot referente a interação entre potássio e cálcio presentes no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa.

Não se observou uma relação linear clara entre essas variáveis, e o modelo de regressão linear não foi aplicado. Agronomicamente, os teores de cálcio apresentaram fraca associação com a variabilidade do potássio, sugerindo comportamentos relativamente independentes. Embora cálcio e potássio sejam cátions e possam competir por sítios de troca, essa interação não foi relevante nas condições analisadas. Recomenda-se manejo individualizado desses nutrientes, com base em análises de solo e exigências da cultura, sem a necessidade de ajustes finos na relação entre ambos.

Potássio e magnésio

O Scatter Plot da Figura 19 indicou um padrão de linearidade entre as concentrações de potássio e magnésio, atribuído à aplicação de fertilizantes. No entanto, magnésio e potássio competem pela absorção, e o magnésio possui alta mobilidade no solo, sendo mais suscetível a perdas por lixiviação (Senbayram et al., 2015).

Figura 19: Gráfico de Scatter Plot referente a interação entre potássio e magnésio presentes no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A regressão linear simples entre potássio e magnésio (Tabela 3) apresentou baixo ajuste, com R²=0,081, indicando que apenas 8,1% da variabilidade dos teores de potássio é explicada pelo magnésio. O R² ajustado de 0,057 reforça o reduzido poder explicativo do modelo, sugerindo uma associação linear fraca.

Tabela 3. Tabela de regressão linear entre o potássio e magnésio em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil

Variável dependente	Variável independente	R²	R² Ajustado	RMSE
Potássio	Magnésio	0,081	0,057	0,527

Fonte: Resultados originais da pesquisa.

A normalidade dos resíduos do modelo de regressão entre potássio e magnésio (Tabela 4) foi rejeitada pelo teste de Ryan-Joiner (RJ=0,887, p-valor <0,01), e a heterocedasticidade foi constatada pelo teste de Breusch-Pagan (p-valor <0,05). A aplicação da transformação logarítmica nas variáveis X e Y adequou o modelo aos pressupostos, evidenciado pela normalidade dos resíduos (p-valor >0,100) e homocedasticidade (p-valor 1,000).

Tabela 4. Testes estatísticos para as interações entre Potássio e Magnésio

Modelo	β0	β1	Teste utilizado	Estatística	p-Valor	Conclusão
Sem transformação	1,0865	0,01369	Ryan-Joiner	RJ= 0,887	<0,01	Resíduos não normais
Sem transformação	1,0865	0,01369	Breusch-Pagan	R²= 55,97%	<0,05	Heterocedasticidade
Transformação logarítmica das variáveis X e Y	1,1283	0,0814	Ryan-Joiner	RJ= 0,988	>0,100	Resíduos normais
Transformação logarítmica das variáveis X e Y	1,1283	0,0814	Breusch-Pagan	R2=0,00%	1.000	Homocedasticidade

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Mesmo após a transformação logarítmica, a relação entre potássio e magnésio apresentou baixo poder explicativo. No modelo sem transformação, o coeficiente angular (β₁= 0,01369) indicou uma relação positiva, porém fraca. No modelo com transformação logarítmica, o coeficiente (β₁ = 0,0814) também indicou relação positiva, interpretada como elasticidade, reforçando uma relação fraca, mas mais estável em escala relativa. Esse comportamento é atribuído à dinâmica desses elementos no solo, com potássio apresentando maior mobilidade e suscetibilidade à lixiviação, enquanto magnésio tende a permanecer mais adsorvido (Novais et al., 2007; Raij, 2011). Os resultados sugerem que as práticas de manejo devem considerar estratégias específicas para cada nutriente, como reposição de potássio e monitoramento de magnésio, para evitar desequilíbrios nutricionais em culturas perenes como o café.

Interação entre o fósforo e outros nutrientes

Fósforo e cálcio

O Scatter Plot da Figura 20 indicou uma pequena correlação entre as concentrações de fósforo e cálcio. A dinâmica do P no solo é complexa, com fixação por óxidos de ferro e alumínio em solos intemperizados (Fink et al., 2016). A concentração de P é influenciada pela aplicação de corretivos de acidez e fertilizantes granulados, que auxiliam na sua retenção (Almeida, 2012).

Figura 20: Gráfico de Scatter Plot referente a interação entre fósforo e cálcio presentes no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A regressão linear simples entre fósforo e cálcio (Tabela 5) apresentou bom ajuste, com R²= 0,557, indicando que aproximadamente 55,7% da variabilidade dos teores de fósforo é explicada pelos teores de cálcio. O R² ajustado (0,545) reforça a consistência do modelo, sugerindo uma associação linear significativa.

Tabela 5. Tabela de regressão linear entre fósforo e cálcio em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil

Variável dependente	Variável independente	R²	R² Ajustado	RMSE
Fósforo	Cálcio	0,557	0,545	34,567

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A normalidade dos resíduos do modelo de regressão entre fósforo e cálcio (Tabela 6) foi rejeitada pelo teste de Ryan-Joiner (RJ = 0,704, p-valor < 0,01). O teste de Breusch-Pagan indicou homocedasticidade (p-valor > 0,05). A transformação logarítmica estabilizou a variância, mas não a normalidade (p-valor < 0,01). A transformação Box-Cox (λ = 0,5) foi aplicada para reduzir a assimetria e melhorar o ajuste.

Tabela 6. Testes estatísticos para as interações entre Fósforo e Cálcio

Modelo	β₀	β₁	Teste utilizado	Estatística	p-Valor	Conclusão
Sem transformação	6,935	0,05333	Ryan-Joiner	RJ=0,704	<0,01	Resíduos não normais
			Breusch-Pagan	R²= 2,54%	>0,05	Homocedasticidade
Transformação logarítmica das variáveis X e Y	10,83	2,739	Ryan-Joiner	RJ=0,871	<0,010	Resíduos não normais
			Breusch-Pagan	R²=0,00%	1.000	Homocedasticidade
Transformação de Box Cox das variáveis X e Y	10,83	2,739	Ryan-Joiner	λ 0,5	NA*	NA*
			Breusch-Pagan	R²=49,66%	NA*	NA*

Fonte: Resultados originais da pesquisa

No modelo sem transformação, o coeficiente angular (β₁= 0,05333) indicou uma relação positiva entre fósforo e cálcio. Agronomicamente, essa relação pode estar associada à baixa disponibilidade de fósforo em solos tropicais, onde o nutriente interage com cálcio, formando compostos de menor solubilidade. Maiores teores de cálcio podem reduzir a disponibilidade de fósforo para as plantas (Novais et al., 2007; Raij, 2011). Os resultados reforçam a importância do manejo equilibrado da fertilidade do solo, com intervenções agronômicas que considerem a interação entre esses nutrientes para evitar desequilíbrios.

Fósforo e potássio

O Scatter Plot da Figura 21 indicou uma pequena correlação entre as concentrações de fósforo e potássio, atribuída à aplicação de fertilizantes, mas sem uma relação direta entre os nutrientes.

Figura 21: Gráfico de Scatter Plot referente a interação entre fósforo e potássio presentes no solo em uma área de produção de café na região de Pompeia, estado de São Paulo, Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Não se observou uma relação linear clara entre as variáveis, e o modelo de regressão linear não foi aplicado. A baixa associação entre fósforo e potássio é atribuída às diferentes dinâmicas desses nutrientes no solo: o fósforo tem baixa mobilidade e é influenciado por fixação e adsorção, enquanto o potássio possui maior mobilidade e está sujeito à lixiviação (Novais et al., 2007; Raij, 2011). Essa diferença de comportamento reduz a possibilidade de uma relação direta e consistente entre suas concentrações. Recomenda-se um manejo individualizado da fertilidade do solo para cada nutriente, priorizando análises específicas, adubação balanceada e monitoramento frequente para evitar deficiências ou excessos.

Os resultados apresentados, obtidos por meio de análises estatísticas aplicadas aos dados de solo, permitiram uma compreensão abrangente da distribuição e variabilidade espacial dos nutrientes (fósforo, potássio, cálcio e magnésio). As ferramentas estatísticas, como Boxplot e QQ-Plot, foram úteis para identificar assimetrias, tendências e valores discrepantes, auxiliando na interpretação e manejo adequado da área. As interações entre os nutrientes não foram uniformes, com comportamentos distintos entre os elementos avaliados. Enquanto algumas relações, como cálcio e magnésio, mostraram maior associação, outras, como fósforo e potássio, demonstraram baixa capacidade explicativa, indicando a influência de fatores externos, como manejo e características do solo, sobre sua distribuição. Essa variabilidade ressalta a importância de estratégias de manejo mais específicas e localizadas para otimizar o uso de insumos e o aproveitamento dos nutrientes pelas culturas.

4. Conclusão

O presente estudo analisou a relação entre os elementos químicos do solo em uma área de cultivo de café, buscando compreender a interação entre nutrientes e sua influência na variabilidade dos dados. Verificou-se, por meio de análises exploratórias e regressão linear, que a dinâmica dos nutrientes fósforo, potássio, cálcio e magnésio na área amostral é complexa e não uniforme. Observou-se uma forte correlação entre cálcio e magnésio, com a variabilidade do cálcio sendo significativamente explicada pelos teores de magnésio, o que se atribuiu à aplicação de corretivos de acidez. A relação entre fósforo e cálcio também demonstrou uma associação linear significativa. Contudo, interações como fósforo e potássio, e potássio e cálcio, apresentaram baixa correlação, indicando a ausência de uma relação linear direta e a influência de fatores externos, como o manejo e as características intrínsecas do solo. Em diversos modelos de regressão, identificou-se a violação de pressupostos estatísticos, o que exigiu transformações nos dados para melhorar o ajuste. A principal contribuição do estudo reside no reforço da importância do manejo individualizado da fertilidade do solo, baseado em análises específicas, para otimizar o uso de insumos e promover um melhor desempenho das culturas agrícolas.

A complexidade das interações químicas no solo, que dificultam a previsão do comportamento entre determinados nutrientes, especialmente quando não há uma relação direta entre eles, constitui uma limitação intrínseca ao estudo. Adicionalmente, o número de amostras e a ausência de variáveis complementares, como características físicas do solo e fatores climáticos mais detalhados, foram identificados como limitações que poderiam enriquecer a análise. Para pesquisas futuras, sugere-se a incorporação de técnicas de análise espacial mais avançadas e a inclusão de novas variáveis explicativas. Tais abordagens visam aprofundar a compreensão das relações entre nutrientes e aprimorar as estratégias de manejo e fertilidade do solo, contribuindo para uma agricultura de precisão mais eficaz e sustentável.

Referências Bibliográficas

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MEDINA. s.d. O que é agricultura de precisão? Descubra! Disponível em: https://agropos.com.br/o-que-e-agricultura-de-precisao/. Acesso em: 20 jun 2025.

SOUZA, H. A.; LEITE, L. F. C.; MEDEIROS, J. C. 2021. Solos sustentáveis para a agricultura no Nordeste. EMBRAPA, Brasília, DF, Brasil.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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