Ocupação das terras e indicadores de qualidade dos solos na microbacia do Ribeirão Extrema, Distrito Federal

Abstract

A microbacia do Ribeirão Extrema drena regiões do Distrito Federal (DF) ocupadas com extensas áreas produtoras de grãos, dotadas de alto nível tecnológico. A demanda crescente por alimentos e água, potencializada pelo considerável crescimento populacional no DF, desencadeia mecanismos de ocupação das terras sem o devido planejamento. Os objetivos deste estudo foram a avaliação do uso e ocupação das terras desta microbacia, com o auxílio de técnicas de Sensoriamento Remoto e Sistema de Informações Geográficas e o estudo de indicadores de qualidade dos solos (QS) em áreas ocupadas por usos diversificados das terras (Área I: plantio direto com rotação anual de soja e milho; Área II: plantio direto com sucessão de feijão e sorgo). Densidade do solo (Ds), grau de floculação (GF), teor de matéria orgânica (MO), capacidade de troca catiônica (CTC), respiração basal (Rmic) e carbono da biomassa microbiana (Cmic) constituíram os atributos de QS avaliados. Com os dados obtidos nas análises dos indicadores avaliados de QS determinou-se a variabilidade espacial dos mesmos, nas áreas de estudo da microbacia em pauta, por meio de mapas digitais elaborados pelo software Surfer. As análises estatísticas foram executadas utilizando-se o software estatístico Statistics Analysis System (SAS) e foi realizada análise de variância (ANOVA) seguida de teste de comparação de médias pelo método de Tukey. Os resultados demonstraram intensa exploração agrícola da microbacia do ribeirão Extrema, no entanto, detectou-se expressiva predominância (80,07%) de terras com uso agrícola adequado, conforme o Sistema Brasileiro de Aptidão Agrícola das Terras. Verificou-se que parte dos indicadores de QS avaliados foram influenciados pelos diferentes tipos de manejos estudados (Ds, MO e Cmic), enquanto outros não se mostraram sensíveis aos mesmos (GF, CTC e Rmic). Os mapas digitais da distribuição espacial dos atributos de QS estudados mostraram-se eficientes na expressão da variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos de QS avaliados. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The Extrema watershed drains areas of Distrito Federal (DF) occupied by large grain-producing areas, using advanced technologies. The increasing demand for food and water, enhanced by considerable population growth in the DF, triggers mechanisms and occupation of land without proper planning. The objectives of this study were to assess the use and occupation of this watershed with the help of Remote Sensing and Geographic Information System and the study of soil quality (SQ) indicators. It was determined also the spatial variability of soil quality attributes assessed in two areas, with diverse uses and management in the watershed under study (Area I: tillage with annual rotation of corn and soybean; Area II: tillage with succession of beans and sorghum). Soil bulk density (SD), flocculation index (FI), organic matter (OM), cation exchange capacity (CEC), microbial respiration (Rmic) and microbial biomass carbon (Cmic) were the attributes of SQ evaluated. Digital maps were drawn from the heterogeneity in the distribution of these attributes along the soil depths evaluated, using the Surfer® software. Statistical analysis was performed using the statistical software Statistics Analysis System (SAS) and consisted of analysis of variance (ANOVA) followed by Tukey means comparison test. The results showed intensive agricultural use at Extrema watershed, however, we detected a significant predominance (80.07%) of appropriate agricultural use of lands, according to the Brazilian System of Agricultural Aptitude. It was found that some of the SQ indicators evaluated were affected by different types of soil management under evaluation (SD, Cmic and OM), while others were not sensitive to them (FI, CEC and Rmic). The digital maps of the spatial distribution of SQ attributes studied were effective in the expressing the spatial variability of physical and chemical attributes.