Demanda nutricional, caracterização química do solo e dos ambientes agroclimáticos de alta produtividade de soja

Abstract

Resumo: A soja (Glycine max [L.] Merrill) é a mais importante oleaginosa cultivada no mundo e uma das principais cultura agrícolas do Brasil. A produtividade média de soja no Brasil foi de 3.333 kg ha-1 na ultima safra, o que representa um aumento aproximado de duas vezes desde 1970. Apesar dos incrementos crescente em rendimentos a taxa anual de produção observado entre 1990 e 2015 não atende a demanda estimada para a próxima década (2020 - 2030), portanto é essencial determinar quais são os fatores limitantes da produtividade através de uma melhor compreensão cultivar, suas interações ambientais e as práticas de manejo. Entre os entraves impeditivos ao aumento expressivo das produtividades soja estão o déficit hídrico e a carência de estudos sobre a evolução da demanda de nutrientes por genótipos com alto potencial produtivo. Com base nisso, o principal objetivo deste trabalho é avaliar a demanda nutricional e a caracterização química do solo e dos ambientes agroclimáticas em áreas de alta produtividade de soja.. Esse trabalho encontra-se dividido em três capítulos, sendo que: Primeiro capítulo foi avaliado as taxas de absorção e exportação de nutrientes pela soja em áreas de alto rendimento (> 4.000 kg ha-1) em duas das principais regiões produtoras do mundo, nas regiões Sul (Clima subtropical) e Centro Oeste (Clima tropical) do Brasil. No segundo capítulo foram determinado os atributos do solo de alta produtividade de soja No terceiro capítulo avaliou-se os fatores limitantes produção de soja usando DDSSAT-CSM-CROPGRO - Soja calibrada pelo grupo de maturidade. Os rendimentos de biomassa da parte aérea e grão variaram conforme fazenda e ano, assim como a nutrição das plantas. Os resultados do capitulo 1 conclui-se que áreas com alto rendimento de soja exigem elevados aportes de nutrientes principalmente nos processos de absorção de N, P, K, Zn, Mn, B, Fe e Cu e remoção N, P, K, Mg, B e Mn pelos grãos e consequentemente a translocação principalmente do S. No entanto, a concentração e a quantidade nutrientes absorvidos em áreas de alto rendimento de soja não apresentou correlação com os níveis de rendimento, além disso não houve grande variações nas concentrações de nutrientes na folha diagnose em relação a manuais de interpretação e avaliação do estado nutricional. A soja cultivada nas regiões Sul e Centro Oeste do Brasil têm pequenas diferenças nos padrões de absorção, remoção e nos teores de nutrientes na folha diagnose. No capitulo 2 conclui-se ocorreu a depleção de P, K, Zn e Mn na rizosfera e isso ocorre como consequência da absorção desses nutrientes pelas raízes, porém, os teores C, NO3- , NH4+, Fe e Cu foram superiores no solo rizosférico, mostrando uma acumulo nessa fração, esse fração. Os atributos químicos mostram-se diferentes entre as fazendas e entre as frações, portanto esses resultados irão auxiliar no entendimento da dinâmica de nutrientes no solo e consequentemente na adubação da cultura da soja. No terceiro capítulo o modelo DDSSATCSM- CROPGRO teve uma bom ajuste ao dados de campo Soja calibrada pelo grupo de maturidade, mostrando uma importante ferramenta para predizer a produtividade da soja e determinar os fatores limitantes da produtividade, através do modelo foi possível concluir que as principais limitações da áreas da região Sul e o déficit hídrico e para as fazendas da região foi associada as condições as práticas de manejo. Palavras chaves: Glycine max, nutrição, demanda de nutrientes, efeito rizosférico, absorção de nutrientes, agrometeorologia,.

Abstract: Soybean (Glycine max [L.] Merrill) is the most important oilseed crop in the world and one of the main agricultural commodities in Brazil. Soybean production in Brazil was 2,998 kg ha-1 in the last decade, representing an approximate increase of two times since 1970 (CONAB, 2016). This increase is due to genetic improvement, control of weeds, pests and diseases. However, soybean production presents several impediments to the significant increase in yields, such as lack of studies, on the evolution of nutrient demand by high productivity genotypes. To achieve the potential for soy production in each crop and in each crop, it is necessary to maximize the biotic and abiotic factors in each production environment. With increased productivity in recent decades and changes in crop management, they have raised questions about whether current fertilizer recommendations are sufficient to provide biomass and grain production, especially in areas of high productivity. In order to evaluate the productive potential and the nutritional needs of soybeans, the National Challenge of Maximum Soya Productivity was created in Brazil in 2008 by the Soja Brasil Strategic Committee (CESB). The high yields obtained in the last harvest and the absence of recent data on nutrient demand in high income areas raised questions about fertilization recommendations in order to verify whether or not they are sufficient to meet biomass production and nutrient exports With grains. This work is divided into three chapters: (I) In the first chapter, the rates of absorption and export of nutrients by soybean in high yielding areas (> 4000 kg ha-1) were evaluated in two of the main producing regions. The chemical attributes in the rhizospheric and non-rhizospheric soil in three highyielding areas in the southern region of Brazil. (III) In the third, the performance of three agrometeorological models was estimated: Model 1 (Loomis & Williams, 1963), Model 2 (Sinclair, 1993) and Model 3 (Doorenbos & Kassam, 1994) West of Brazil. From the data obtained in this work, we conclude that modern soybean cultivars and current management practices require greater absorption, removal and translocation when compared to previous research. However, the amounts of nutrients absorbed in modern crops did not correlate with yield levels. The South and Center-West regions of Brazil have differences in absorption, removal and nutrient patterns in the diagnosis leaf. The agro-meteorological models are an important tool to predict productivity, and model 3 presented better adjustment to the field conditions. The chemical attributes in high yield areas presented differences between the farms and between the rhizotropic and non - rhizospheric fractions. Key-words: Glycine max, nutrition, nutrient demand, rhizospheric effect, nutrient absorption, agrometeorology