Modelos de tomada de decisão baseados em análises multivariadas para recomendação de herbicidas aplicados na pré-emergência da soja

Resumo

A determinação precisa das doses de herbicidas pré-emergentes desempenha um papel fundamental na agricultura e é influenciada pela capacidade de retenção do solo. No entanto, as recomendações atuais frequentemente se baseiam apenas na textura do solo e na matéria orgânica, negligenciando outros atributos importantes. O objetivo deste estudo foi avaliar a viabilidade das análises multivariadas na classificação de solos com base em suas respostas às doses de herbicidas. Amostras de solo foram coletadas em várias regiões do centro-oeste brasileiro e submetidas a análises detalhadas de suas características físicas e químicas. Foi conduzido um experimento no qual foram aplicadas doses crescentes de diclosulam, utilizando o sorgo como planta bioindicadora. Análises estatísticas, incluindo correlação, análise de componentes principais, análise fatorial e agrupamento, foram empregadas para identificar os atributos do solo mais relevantes para as respostas às doses de herbicidas. Os atributos do solo que mais influenciaram as respostas às doses de herbicidas incluíram Ca+Mg, P, pH, Na, CTC, MO, silte, Ca/K e Mg/CTC. A análise de agrupamento pelo método k-means dividiu os solos em dois grupos distintos, com diferentes níveis de sensibilidade ao diclosulan e características do solo. O grupo com pH mais baixo necessitou de doses mais elevadas para causar 80% de intoxicação nas plantas de sorgo, indicando maior sorção do herbicida em solos com pH mais baixo e maior teor de argila. As análises multivariadas mostraram-se eficazes na categorização de solos com base em suas respostas às doses de diclosulam.